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RSS订阅原创 凸包的计算（附完整代码）——几何算法
1 平面点集的凸包1.1 凸包的定义将平面有限点集 P 的凸包定义为：顶点取自于 P 且包含 P 中所有点的那个唯一的凸多边形（convex polygon）。正如我们已经定义的，P 的凸包是一个凸多边形。表示多边形的一种自然的方法，就是从任一顶点开始，沿顺时针方向依次列出所有顶点。因此，我们所要求解的问题就变成：1.2 凸包的简单实现1.2.1 实现思路及算法根据凸包的定义，很容易得出，相对于凸包边界上任一边所在的直线，P中所有点均居于同侧。如下图：凸包某条边的端点p和q都来自于P；另
2022-05-04 09:06:01
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原创 TypeScript环境搭建和使用入门
TypeScript环境搭建和使用入门1.环境搭建2.进入编程和调试本文主要取自：TypeScript环境搭建1.环境搭建帖子很多，不多废话。不了解也可参考文章开头的链接。2.进入编程和调试创建一个文件夹目录，使用VSCode选择该目录；点击"终端"----->新建终端（快捷键：ctrl + shift + `），输入 tsc --init，创建出tsconfig.json文件；修改tsconfig.json文件的配置（修改输出的js文件目录，将"outDir"行注释取消，改为：“ou
2020-08-02 11:54:24
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原创 常用关键字之static和const的使用
常用关键字static和const的使用说明关键字static和const1.static1.1 static变量和static函数1.1 static成员变量和static成员函数2.const关键字static和const1.static1.1 static变量和static函数static变量和普通变量的区别：普通全局变量的作用域是整个源程序，当一个源程序由多个源文件组成时，普通全局变量在各个源文件中都是有效的。静态全局变量则限制了其作用域， 即只在定义该变量的源文件内有效， 在同一源程序
2020-05-22 21:21:57
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原创 OpenGL入门——GLFW学习笔记
OpenGL入门——简单的GLFW学习用一个简单的函数理解GLFW的开发步骤用一个简单的函数理解GLFW的开发步骤//指定棱锥的四个顶点GLfloat vertex[4][3] = { {0, 0, 0}, {0.2, 0.2, 0}, {-0.3, 0, 0}, {0, -0.3, 0}};void display(){ glClear(GL...
2020-05-05 13:57:43
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原创 OpenGL使用入门笔记（一）
OpenGL使用入门笔记（一）1 几个基本函数和概念了解1.1一个入门的OpenGL程序1.2一个进阶的绘图程序解释一下函数什么意思1.3 GLUT函数及解释1.4 走样与反走样啥意思2 绘制几何模型2.1 画点2.2 画线2.2.1 线段2.2.2 线段序列2.2.3 封闭线段2.3 画三角形2.3.1 三角形2.3.2 三角形序列2.4 画四边形2.4.1 四边形2.4.1 四边形条带2.5 ...
2020-05-03 21:47:50
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原创 非线性回归——非线性函数最小二乘拟合
多元函数拟合——最小二乘拟合多元函数最小二乘拟合1.1 多元函数线性回归三级目录1.2 多元函数1.3 非线性回归多元函数最小二乘拟合1.1 多元函数线性回归三级目录1.2 多元函数1.3 非线性回归...
2020-04-19 19:18:14
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原创 曲线拟合——最小二乘拟合（附代码）
曲线拟合——最小二乘拟合1 曲线拟合——一元函数的最小二乘拟合1.1 线性回归（直线的最小二乘拟合）1.1.2 直线的最佳拟合方法1.1.2 如何计算1.1.2 误差量化分析1.2 多项式回归（多项式的最小二乘拟合）1.3 非线性回归（非线性的最小二乘拟合）1 曲线拟合——一元函数的最小二乘拟合曲线拟合分为两类：插值和逼近。逼近又包括一元函数和多元函数的逼近，通俗的讲，就是一个变量（一维）和...
2020-04-17 21:28:00
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原创 最优化方法笔记3：约束最优化——线性规划（LP）问题
1 线性规划（待更新）1.1 图解法（计算机不适用，便于理解）优缺点：计算机不适用，且只能处理二维三维问题。但是便于理解，解释概念。1.2 计算几何的方法（适用低维）优缺点：效率比单纯形法高。适用二维、三维。1.2.1 平面扫描算法有界线性规划问题。1.2.2 随机平面扫描算法改进的平面扫描算法： 随机平面扫描算法。1.2.3 无界线性规划问题无界线性规划问题。1.2 单纯...
2020-04-11 10:37:29
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原创 最优化方法笔记2：多维无约束最优化
1 多维无约束最优化问题（待更新）1.1 随机搜索法1.2 梯度法1.2.1 梯度法1.2.2 最速上升法1.2.3 改进的梯度法
2020-04-07 21:54:35
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原创 最优化方法笔记1：一维无约束最优化
1 一维无约束最优化计算函数f(x)的最大值和最小值问题。1.1 黄金分割搜索法处理单峰值情况。对于搜索区间[a, b]，d=（sqrt（5）-1）/2*（b-a）；x1 = a+d，x2 =b-d，计算f(x1)和f(x2)，然后处理如下：1.若f(x1)>f(x2)，则最大值在a, x2，x1所定义的区间取得；取新的边界为【a，x1】，继续迭代计算；（ 其中，下一次计算的f(x...
2020-04-07 21:50:04
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原创 数值积分方法的总结（从简单梯形积分到龙贝格积分、自适应积分、高斯积分等）
各种数值积分方法总结（龙贝格积分、高斯积分等）常用的数值积分方法牛顿-科茨（Newton-Cotes）积分公式梯形法则 ，辛普森法则，布尔法则，牛顿-科茨积分公式，复合梯形积分复合辛普森积分等
2019-12-14 22:07:08
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原创 内存泄露检查的两种方法
内存泄露检查的两种方法——总有一款适合你1.VLD方法1.1使用VLD工具1.2下载与配置1.3测试程序1.4结果分析2._CrtDumpMemoryLeaks方法2.1简单的使用2.2定位内存泄露位置有两种方法分别如下：2.2.1 用VS的监视：2.2.2 加入代码 **_CrtSetBreakAlloc(64);**：1.VLD方法1.1使用VLD工具Visual Leak Dete...
2019-12-05 16:01:13
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转载 三次Hermite插值
版权声明：本文转载自 https://blog.youkuaiyun.com/littlely_ll/article/details/71108919 <p>设<span class="MathJax_Preview" style="color: inherit; display: none;"></span&
2019-01-20 16:27:32
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原创 多元函数的极值&牛顿迭代法
多元函数的极值&牛顿迭代法多元函数的极值牛顿迭代法多元函数的极值多元函数求极值的方法其他网页已经写了很多，在此不多叙述。在此不多赘述。简单给出结论：（1）一元函数求极值：对于一阶连续函数： 必须满足 f′(x)=0且f′′(x)≠0f'(x) = 0\quad且\quad f''(x) ≠ 0\quadf′(x)=0且f′′(...
2018-11-11 15:47:20
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空空如也
圆锥曲面的非等比缩放
2022-06-10
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