最近的心

最新推荐文章于 2022-10-31 12:00:05 发布
原创 最新推荐文章于 2022-10-31 12:00:05 发布 · 202 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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...
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...
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，...
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:...
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...
精选资源
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...
语音分离基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）
01-01
【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模，利用音源间的频率特征差异，实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据，属于无监督学习范畴，适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性，并附带完整的仿真资源链接，便于读者学习与验证。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师；尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标：①用于音乐音频中人声与伴奏的分离，或不同乐器之间的分离；②支持无监督条件下的语音处理研究，推动盲源分离技术的发展；③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试，重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节，同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析（ICA）或非负矩阵分解（NMF），以加深对音频信号分离机制的理解。
python餐厅点餐系统（代码+数据库+LW）
最新发布
01-01
摘 要 如今社会上各行各业，都喜欢用自己行业的专属软件工作，互联网发展到这个时候，人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生，往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统餐厅点餐信息管理难度大，容错率低，管理人员处理数据费工费时，所以专门为解决这个难题开发了一个餐厅点餐系统，可以解决许多问题。 餐厅点餐系统实现的功能包括菜品类型管理，菜品信息管理，轮播图管理以及对已完成，未支付，已取消，已支付，已退款等状态的订单进行管理等功能。该系统采用了Mysql数据库，Python语言等技术进行编程实现。 餐厅点餐系统可以提高餐厅点餐信息管理问题的解决效率，优化餐厅点餐信息处理流程，保证餐厅点餐信息数据的安全，它是一个非常可靠，非常安全的应用程序。 关键词：餐厅点餐系统；Mysql数据库；Python语言
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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值