每天进步一点点

        捷径是什么?捷径就是不走弯路,永远走直线。
                                                                                                                                                                            ——题记
        今天天气很好,晴,3~10℃,心情也像天气一样明媚,酒足饭饱,散步于街,忍俊不禁。今天尝试了两件事,第一次做米饭和第一次带应届生。
                                                                               做米饭
        一些简单的菜其实很早就会做了,但还真没自己淘过米、做过米饭,一向直接买白米饭回家然后做蛋炒饭或者其他的。前两天同事提议买米回家自己做饭,我觉得挺好,就P癫P癫去超市买来了最小包东北大米(咱爷们必须得照顾着点小女生)。今晚回来便开始了我的第一次白米饭之作,话说现在网络真是发达,百度一下“米和水的比例”,瞬间出来一条“1:1”的回复,赞同度较高,好吧,立即采纳。用碗盛了一碗米洗干净后放到电饭锅里(感慨科技之发达~),又用刚盛米的碗同样舀了一碗水倒入锅里,10分钟左右,晶莹剔透、香味诱人的白米饭就出锅了。顿感信心百倍,咱第一次做米饭就有“家庭煮夫”的风范,有前途(虽然不知道是东北大米太好还是电饭锅太给力,confidence是自己给的)。
                                                                                带应届毕业生
        青软实训的时候当项目组长,顶多算是分配任务,整合文档,毕竟不是在公司。今天,才是我第一次在公司教人如何快速完成工作(当然咱还不是PM),之后她遇到难题也会先找我。今年公司拓展保险软件业务,招来不少校招生,集合到宝山区带薪培训三个月。应届生,却屈指可数,上海总共884个员工,才见到一个新入职的应届生。也不知道是不是今年下半年时来运转,我们需要升级的项目还在分析源代码阶段,刚开始上海的组员只有的三个,才过两礼拜,公司又招来一个应届MM加入我们项目(当然还有其他同事也陆续加入了)。项目负责人让我负责带她,教她如何在公司网站申请安装开发环境,如何申请本机管理员权限。环境安装好后,又花了近2小时教她如何快速回复印度开发团队同事的疑问,先把根据问题分析代码的顺序讲一遍,然后用我刚回复的问题举了个例子,并把邮件转发给她让她自己慢慢熟悉,没想到应届生学习能力很强,没过一会就基本明白了,能够提出一些有意义的疑问了。打算明天上午的时候问问她熟悉的情况,还有没有疑问(这里特地感谢柴丽娜同学的一句话:你和金志明都经常回答同学问题,但是金志明回答问题后过会会问被回答者是否已懂,而你不会。这让我明白多一步对被回答者来说是莫大的关心),并解答之。自我感觉教得挺好,呵呵,慢慢来吧,今天带1个,争取14年的今天希望能带5个。
       其实今天也是平凡的一天,只是对于我个人而言,多了两个第一次,希望这样的第一次多一些。我也知道自己的脚步的确很慢,但我的方向一直没变,我想,我所走的,正是捷径!
复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
### 关于PTA每天进步一点点题目解题思路 在PTA平台上,“每天进步一点点”的题目通常涉及计算每日增长的比例或者通过复利公式来模拟长期的进步效果。这类问题的核心在于理解指数增长的概念并将其应用到实际场景中。 #### 数学模型 此类问题一般可以用以下公式表示: \[ \text{最终值} = \text{初始值} \times (1 + r)^t \] 其中: - \( r \) 是每日增长率; - \( t \) 表示时间(天数或其他单位)[^5]。 如果目标是求达到某个特定值所需的天数,则可以通过对数运算反向推导: \[ t = \frac{\log(\text{目标值}/\text{初始值})}{\log(1+r)} \] #### 输入与输出分析 假设输入为三个参数:初始值 (\( v_0 \))、每日增长率 (\( r \)) 和目标值 (\( v_t \)),则程序的主要逻辑如下: 1. **读取输入数据** 使用标准输入方法获取上述三个变量的数值。 2. **验证条件** 确保 \( r > 0 \),并且 \( v_t > v_0 \)[^6]。 3. **迭代或解析计算** 可以采用两种方式之一完成计算: - 迭代法:逐日累加直到超过目标值为止。 - 解析法:利用对数函数直接得出所需天数。 以下是基于C语言实现的一个简单例子: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { double initial_value, target_value, rate; scanf("%lf %lf %lf", &initial_value, &target_value, &rate); if(rate <= 0 || target_value <= initial_value){ printf("Invalid input\n"); return 1; } int days = ceil(log(target_value / initial_value) / log(1 + rate)); printf("Days required: %d\n", days); return 0; } ``` 此代码片段实现了基本功能,并考虑到了边界情况处理[^7]。 ### 注意事项 当设计解决方案时需要注意浮点精度误差可能带来的影响,在某些极端情况下可能导致结果偏差过大。因此建议适当调整判断阈值或将所有操作转换成更高精度的数据类型来进行更精确的结果判定[^8]。
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