锯齿数组

C语言开发的计算机图形学算法示例源代码.rar C写的计算机图形学算法实例,这是偶对计算机图形学的编程实践,包括画直线、反走样直线、画圆、画椭圆、画矩形、画多边形、矩形填充、多边形填充、3D变换、光照、贴图等,图形均为实时生成,所有算法由本人独立实现,未用任何图形函数库。 由于精力有限,未对原码做任何注释。出于简化编程的考虑,许多地方指定了常数,未做通用处理。解压缩后建立gui16目录,在其下有原代码和工程文件。在gui16下建立release目录,其下有一可执行文件及其所须的位图及模型文件。如在release目录之外执行程序,必须复制所需位图及模型文件。 立即下载

 .NET中有三种数组:一维数组,多维数组和锯齿数组。锯齿数组,也叫做数组的数组。

      多维数组的大小是矩形的,例如3X3个元素。而锯齿数组的大小设置比较灵活,在锯齿数组中,每一行都可以有不同的大小。 

      1

      在声明锯齿数组时,要依次放置开闭括号。在初始化锯齿数组时,先设置该数组包含的行数。定义各行中元素的第二个括号设置为空,因为这类数组的每一行包含不同的元素数,之后一行指定行的元素个数:

int[][] jagged = new int[3][];
jagged[0] = new int[2] {1,2 };
jagged[1] = new int[6] { 3,4,5,6,7,8};
jagged[2] = new int[3] { 9,10,11};

   

       迭代锯齿数组中所有元素的代码可以放到嵌套的for循环中。在外层的for循环中,迭代每一行,内层的for循环迭代一行中的每个元素:  

     for (int row = 0; row < jagged.Length; row++)
            {
                for (int element = 0; element < jagged[row].Length; element++)
                {
                    Console.WriteLine("row: {0}, element: [1], value: {2}", row, element, jagged[row][element]);
                }
            }

 

 

       结果:

       11

Python的WNTR库---基于供水网络 WNTR使用小结(一) 本人最近主要再做设施网络的内容,主要聚焦供水管网(water distribution network,WDN),在做实验中主要用的包为WNTR,下载连接: 链接: WNTR.最好安装最新版本 如果有做这方面研究的小伙伴们需要测试数据可以直接从WNTR实例数据中下载,其中提供了四种规模大小的管网,格式为.inp,可以搭配Epanet使用。如果需要更多示例数据可私信我! 以下内容全部为本人自己探索的小心得,希望能给你带来一点点帮助,如果不够详尽可以自行参阅官方文档:链接: 官方文档. 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

二维数组、锯齿数组

1、二维数组 string[,] strClickZB=new string[,]{{"0,9000","9000,9000","9000,6000","6000,3000"}, {"3000,12000","3000,6000","",""}, {"6000,9000","60...

nchangyu 446

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

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锯齿状数组是一个多维数组,其中成员数组的大小不同。例如,我们可以创建一个2D数组,其中第一个数组包含3个元素,并且包含4个元素。以下是演示锯齿状数组概念的示例。示例publicclassTester{publicstaticvoidmain(String[]args){int[][]twoDimenArray=newint[2][];//第一行有3列twoDimenArray...

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该篇文章是我于2009年6月10日通过自己编写的工具,批量从位于在博客园的博客站点(http://chenxizhang.cnblogs.com)同步而来。文章中的图片地址仍然是链接到博客园的。特此说明!陈希章 原文地址:http://www.cnblogs.com/chenxizhang/archive/2008/06/23/1228269.html原文标题:使用锯齿数组提高效率

陈希章@中国 581

C#中的矩形数组(多维数组)和锯齿数组

(一)矩形数组 矩形数组,又称多维数组,是使用多个索引访问其元素的数组。 二维数组的定义: <baseType>[,] <name>; 例如,声明和初始化一个二维数组doubleArray,其基本类型是double,3行4列: double[,] doubleArray=new double[3,4]; double[,] doubleArray={{1,2,3,4}...

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C#中锯齿形数组的使用

   public static void Main()    {      // 声明一个锯齿型数组,该数组有两个元素      int[][] myArray = new int[2][];      // 其中第一个元素是一个含有五个元素的数组      // 初始化myArray[0]      myArray[0] = new int[5] {1,3,5,7,9};           

Steven.Leong的专栏 4280

数组及锯齿数组

优点:查询时只涉及到的列会被读取 投影(映射)很高效 任何列都能作为索引(数据库)缺点:选择完成时,被选择的列要重新组装 增加、删除数据时成本高。列存储是数组下标映射,一对一映射的实际应用,在数据分析和数据库索引中大量应用。数组:是用于存储多个相同类型数据的集合,是一种计算偏移量寻址的数组。优点:添加、删除一个事物的成本低 访问特定事物的各维度信息成本低。缺点:读取数据时,和搜索不想关的数据也会被检索出来。行式存储(强调的是数据间的关系,适用于面向对象)

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junboyboy
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