最近的心

最新推荐文章于 2022-10-31 12:00:05 发布
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最近发生了很多事情，各种事情参杂在一起压得我喘不过气，

无论任何时候，心态最重要，这点一定是最终的！
最近的四级考试，对我的影响是巨大的，整个人心态都已经不在状态了。
得尽快调整我的心态，从阴影中走出去，迎接我的未来

好奇心：驱动创新与发现的源泉
AI天才研究院
12-11 1940
第一部分：好奇心理论基础 好奇心是推动人类进步和创新的重要动力。在这一部分，我们将探讨好奇心的起源、定义及其在人类行为中的重要性。 第1章：好奇心的起源与定义 1.1 好奇心的起源与进化 好奇心作为一种行为倾向，在人类进化
试试用CATIA做个心形弹簧—谁说工科男不会撩妹？！
Su_wenfeng的博客
04-16 3423
心形弹簧，工科男撩妹专属道具--“同学，是你的弹簧掉了吗？”“是你的心掉了！”1.做心形的面①  先画个这样的草图↓②  伸两个面出来（作为Blend的相切支持面）↓③Blend两个草图，相切支持面选拉伸的面，调一下Tension让图形看起来尽量不那么丑照顾一下小白，Blend命令的对话框也给乃们截一下图吧↓③  再对称，Join一下，一颗丑心就做出来啦↓  2.做螺旋面。这里是这个练习有点用的地...
animation心形--表白
htong521的博客
11-24 1934
                                                                             animation心形线  --   表白 *{margin:0px;padding:0px;}/*去除默认外边距、内边距*/ body{background:#000;} .heart3d { position:...
卷积神经网络之FCN(2015)
画心
11-09 6526
文章目录FCN总结(2015)前言背景新意完全卷积网络(FCN)基本情况为什么CNN对像素级别的分类很难?如何将`全连接层`和`全卷积层`的相互转化?全连接层的权重W重塑成卷积层的滤波器有什么好处呢?怎么使反卷积的output大小和输入图片大小一致, 从而得到`pixel level prediction`?上采样(Upsampling)反卷积插值跳级(skip)结构构思其他人的工作Convnet...
最近迷上心学
seraphseraphhill2008的博客
10-16 1万+
遇事不指责，从自己身上找原因。 烂事不纠缠，学会解脱自己的心。 无事多读书，找到生活最本真的意义。
利用MATLAB制作各种心形
热门推荐
一个和代码打交道の小孩
08-19 8万+
最近闲来无事，整理了一些采用MATLAB软件来绘制心形的代码： 1、 >> [x,y,z]=meshgrid(linspace(-1.3,1.3)); >> val=(x.^2+(9/4)*y.^2+z.^2-1).^3-x.^2.*z.^3-(9/80)*y.^2.*z.^3; >> isosurface(x,y,z,val,0) >> ...
用matlab绘制动态心形图
西岸贤
10-31 8065
本文的内容是使用matlab绘制动态的心形图，文中给出了最终的GIF图和参考代码。
数学建模 MATLAB绘制心形线
关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据
04-14 5676
最近开始接触数学建模，短期目标为的是完成51校赛选拔，长期目标瞄准了全国大学生数学建模竞赛。本人负责算法分析，模型建立以及最终的优化处理。刚接手MATLAB，闲暇之余，绘制了心形线。 t=0:pi/180:4*pi; x=16*sin(t).^3; y=13*cos(t)-5*cos(2*t)... -2*cos(3*t)-cos(4*t); plot(x-3,y,'...
最近
NEMOAMO的博客
03-29 8068
1
基于同心圆扫描线和加权K最近邻算法的手势识别
03-04
基于同心圆扫描线和加权K最近邻算法的手势识别研究论文，主要介绍了如何通过人体手势进行人机交互，并依赖于实时的手势识别方法。该研究提出了一种简单而有效的手势特征提取方法，并提出了相应的手势识别方法。首先...
输入平近心角； 计算偏近心角和真近心角；
04-30
它是在椭圆轨道上从近日点（轨道上离中心最近的点）到物体当前位置的弧长与平均日心速度之比。由于这个角度不是恒定的，所以它随时间变化，但不直接反映实际物理距离。 2. 偏近心角（Eccentric Anomaly）： 偏近心...
资料-我最近设计了一款三相铁心电抗器(150A.zip
01-21
本资料详细介绍了我最近设计的一款三相铁心电抗器，其额定电流为150安培。这款电抗器的设计旨在满足特定的电气性能需求，确保系统稳定运行，同时也考虑了效率和成本因素。 首先，电抗器的基本原理是利用电磁感应来...
地球和日心天体之间的最近距离：MATLAB 脚本，可预测地球和日心天体之间的最近距离。-matlab开发
05-30
cae2ho.m 脚本使用 Runge-Kutta-Fehlberg 7(8) 数值方法对轨道运动方程的一阶形式进行数值积分。 这是一种具有 8 阶误差估计的 7 阶可变步长方法，用于在仿真过程中动态改变积分步长。 该软件还使用了 Richard Brent...
二维空间最近点对问题 python
荒谬小孩
05-31 5549
给定n个二维空间中的点(x1,y1)(x2,y2)...(xn,yn)，设计一个寻找两点之间距离最近的点对的算法，并分析算法时间复杂度暴力求解：import random import numpy import math import time import matplotlib.pyplot as plt import image # 暴力求解最近点对问题 n = 500 closest_p...
python turtle绕原点旋转_女生节前夕特别篇：如何用python画爱心
weixin_39759918的博客
11-21 383
亲爱的男生们： 展信佳！明天就是女生节了，你们是否还在为送什么而焦头烂额，是否还在俗套地沿用着前辈们的套路。 挂横幅——让女生们梦回八九十年代的大学生活？ 拍视频——加入抖音快手之流？ 送礼物——非常棒！！可惜没钱？如何能够送出实惠而又有逼格的礼物？今天，我就给大家隆重地介绍一个简单而又高大上的方法——用python来制作一个爱心！!你可能会问，...
SSH原理框架图-下载即用.zip
最新发布
01-01
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/7f503284aed9 Hibernate的核心组件总数达到五个，具体包括：Session、SessionFactory、Transaction、Query以及Configuration。 这五个核心组件在各类开发项目中都具有普遍的应用性。 借助这些组件，不仅可以高效地进行持久化对象的读取与存储，还能够实现事务管理功能。 接下来将通过图形化的方式，逐一阐述这五个核心组件的具体细节。 依据所提供的文件内容，可以总结出以下几个关键知识点：### 1. SSH框架详细架构图尽管标题提及“SSH框架详细架构图”，但在描述部分并未直接呈现关于SSH的详细内容，而是转向介绍了Hibernate的核心接口。 然而，在此我们可以简要概述SSH框架（涵盖Spring、Struts、Hibernate）的核心理念及其在Java开发中的具体作用。 #### Spring框架- **定义**：Spring框架是一个开源架构，其设计目标在于简化企业级应用的开发流程。 - **特点**： - **分层结构**：该框架允许开发者根据实际需求选择性地采纳部分组件，而非强制使用全部功能。 - **可复用性**：Spring框架支持创建可在不同开发环境中重复利用的业务逻辑和数据访问组件。 - **核心构成**： - **核心容器**：该部分包含了Spring框架的基础功能，其核心在于`BeanFactory`，该组件通过工厂模式运作，并借助控制反转（IoC）理念，将配置和依赖管理与具体的应用代码进行有效分离。 - **Spring上下文**：提供一个配置文件，其中整合了诸如JNDI、EJB、邮件服务、国际化支持等企业级服务。 - **Spring AO...
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01-01
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c#实心KD树并查找最近的点
05-30
下面是一个基于实心KD树的C#实现，可用于查找最近的点： ```csharp public class KDNode { public int[] Point { get; set; } public KDNode Left { get; set; } public KDNode Right { get; set; } } public class KDTree { private KDNode root; public void Build(int[][] points) { root = BuildKDTree(points, 0, points.Length - 1, 0); } private KDNode BuildKDTree(int[][] points, int left, int right, int depth) { if (left > right) { return null; } int mid = left + (right - left) / 2; int k = depth % points[0].Length; Array.Sort(points, left, right - left + 1, new PointComparer(k)); KDNode node = new KDNode() { Point = points[mid] }; node.Left = BuildKDTree(points, left, mid - 1, depth + 1); node.Right = BuildKDTree(points, mid + 1, right, depth + 1); return node; } private class PointComparer : IComparer<int[]> { private readonly int k; public PointComparer(int k) { this.k = k; } public int Compare(int[] p1, int[] p2) { return p1[k].CompareTo(p2[k]); } } public int[] FindNearestNeighbor(int[] target) { KDNode nearest = FindNearestNeighbor(root, target, double.MaxValue); return nearest.Point; } private KDNode FindNearestNeighbor(KDNode node, int[] target, double bestDist) { if (node == null) { return null; } double dist = GetDistance(node.Point, target); if (dist < bestDist) { bestDist = dist; } int split = node.Point[0].Length; int k = split % split; KDNode nearest = null; KDNode nextBranch = null; if (target[k] < node.Point[k]) { nearest = FindNearestNeighbor(node.Left, target, bestDist); nextBranch = node.Right; } else { nearest = FindNearestNeighbor(node.Right, target, bestDist); nextBranch = node.Left; } if (nearest == null || GetDistance(nearest.Point, target) > bestDist) { KDNode otherNearest = FindNearestNeighbor(nextBranch, target, bestDist); if (otherNearest != null && GetDistance(otherNearest.Point, target) < bestDist) { nearest = otherNearest; } } return nearest; } private double GetDistance(int[] p1, int[] p2) { double sum = 0; for (int i = 0; i < p1.Length; i++) { sum += (p1[i] - p2[i]) * (p1[i] - p2[i]); } return Math.Sqrt(sum); } } ``` 这个实现中，FindNearestNeighbor方法用于查找最近的点。它使用递归来遍历KD树，找到离目标点最近的点。GetDistance方法用于计算两个点之间的距离。 需要注意的是，这个实现中只考虑了欧几里得距离，如果需要使用其他距离度量，可以在GetDistance方法中进行相应的修改。
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