多维数学假说证明过程 传统立体直角坐标系 1:n'= 0 2:t = 0 3:1 = 1 && 0 = 0 && x=x && y=y && z=z 对常数时间t求导得到0。...在多维宇宙中 P=NP 问题可以简化为 P=P的问题，将所有的非线性规划，转换为基于n维线段的线性规划，因此问题可解。...不存在全局最优解 证明过程： 完整数学论述见 拓展博弈论 局部最优解：对某个参与者来说，在当前其他人的策略不变的前提下，他无法通过改变自己的策略而获得更好结果。即：纳什均衡的定义。...根据n维数学假说（https://gitee.com/Zeusro/math ),3维世界在5维世界里面。从txyz（传统四维）上看，三维世界只是一个点。...在立体直角坐标系中，物体水平移动的通常定性为X轴。但在我看来X轴是时间t才对。n之上，还有n+1维。因此无法避n+1维的干涉。 举个例子，1和T在下象棋。旁边一只猫冲过来，把T的元帅叼走了。
出于对数据的敏感，我将相关数据汇总后，进行进一步分析，得出了许多有意思的结论，顺便可以解决一些信息不对称的问题。...学院保研率 传统印象中，西电平均各专业的保研率在20%左右。...从表中可以发现，专业最高分在120分以上的有电院和数统院，而人文类专业，工商、金融类专业最高分较低。...从图中可以发现，人数越多的专业，保研率越能控制在20%上下，而总人数在200人以下的专业，保研率则基本在20%上下浮动，左右个数基本持平。...从图中可见，存在两个聚类中心，人数较少的蓝色聚类中心，平均保研率在21.56%，人数较多的红色聚类中心，平均保研率在20.43%。
处理重合点 在AG1中，如果两个点在几何上重合，但名称不同，则系统无法识别它们是同一个点。例如，如果两条线a和b相交于点X，而我们想证明X在某个圆ω上，AG1可能会难以处理这种情况。...在某些情况下，直接证明某个点位于某个圆上可能很困难，但通过引入辅助点并证明该辅助点具有相同的性质，可以简化证明过程。 考虑一个证明两条直线a和b的交点X在圆ω上的例子。...更多类型的定理 除了生成证明经典陈述（如「AB = CD」）的定理外，AG2的数据生成算法还生成「轨迹」类型的问题，例如 「当X在直线/圆Y上移动时，Z在固定直线/圆T上移动」。...IMO评估集「imo_eval」：由2000-2024年IMO中，AlphaGeometry先前成功解决的几何问题组成。 所有这些评估集都包含完整的证明，研究人员在训练过程中计算它们的困惑度损失。...首先，AlphaGeometry证明了X和Z关于BI对称，根据对称性可知I是三角形XYZ的外心。由此可以证明AB = AC，根据对称性可知三角形ABC是等边三角形。
九点圆定理证明 到证明的时候，很多人就直接吓怕了，我的天，平常证明个四点共圆都嫌麻烦，这一下证明九个，也太复杂了吧？ 表面上确实是这样，但是数学就是得有不怕困难的精神，并且得有章法地去思考和解决问题。...这里的九个点，其实就是三组点而已，它们具有高度的对称性，我们能关联上其中一组，剩下的应该就可以依葫芦画瓢地解决了。 证明开始。...另外可以看到，这里虽然证明的是九点共圆，看起来很麻烦很宏大，但实际上可以拆分成若干对称的子问题。...这种对称，等价的思想在数学思维中尤为重要，记得高中数学教练朱老师常说，证明n元的一般形式的不等式不算本事，那种3元，4元的特殊形式才是真的难。...但是在平面几何解题，或者做一些数学归纳法证明，写递归表达式来解决问题的时候，这往往是最困难一步，超问题何其多，没有点经验还真不一定在短时间内找到，更何况，无论是处于出题难度还是结论简洁美丽的考虑，数学题目中尤其是平面几何经常出现这类难点
求解完这个方程，也就证明了“有理四面体”（rational tetrahedra）总共只有59个“特殊”形状和2个系列，从而解决了一个44年的数学难题。...我们把行列式展开后，会得到一个包含17项的方程，而且方程中还有余弦函数，求解难度很大。 但是数学家们想到了一个巧妙的化简方法。...那么这个复数一定是在以原点为圆心，半径为1的圆上。 ? △ 方程z5=1的5个解都在单位圆上 现在，方程里的三角函数可以用复数来替代了： ?...搜索上限的问题解决了，但搜索的间隔还是太小，搜索空间依然很庞大，工作无法继续。 然后，他们的第二步是，利用对称性进一步压缩搜索空间。...他们知道方程的解具有一定的对称性，如果在区间的一部分上有解，那么在区间的另一部分上也必须有解。 这样一来，他们就可以开发出新算法，利用这种对称性结构来更有效地进行搜索。
1 Oracle 中的计算，不同的位置的计算会造成最终的结果不同的问题，请见下图 ? 2 官方给出的解答是，直接计算会返回不具有IEEE 754 方式的四舍五入的浮点算法。...4 这样的问题在 SQL SERVER 中存在不存在，答案是存在，并且更难搞 首先我们照搬上面的计算，图中很清楚的看到，结果和ORACLE 不同如初一辙 ?...结果和ORACLE 不同，即使使用双精度的数字进行计算还是造成计算顺序不同，而值不同的情况， 则解决的方法有两个 方法1 多添加保留位，在图中我们可以看到，结果是一致的，但我想很多开发的同学都不大会满意...那如果此种情形发生在MYSQL 数据库中呢？ 同样 MYSQL 中存在同样的问题 ?...最后，PostgreSQL 怎么来进行下面的事情 在众多的数据库中，只有POSTGRESQL 给出了事情的真相，顺序不同计算的结果是不同的 ?
第三种： 作图顺序：（颜色顺序：红—>绿—>蓝—>紫） 1.在L3上任取一点A，作AT垂直于L3交L1，L2分别于T，S。 2.分别以S，T为圆心，ST为半径作两个圆交于D，E两点。...证明：略（可结合第二种方法证明）。 第四种： 作图顺序：（颜色顺序：红—>绿—>蓝—>紫—>青—>棕） 1.在直线L1上任取一点A。...证明：略（连接ES，计算AB/2=AE=ES的长度与m，n的关系，余弦定理得到AE2=2/3(m2+n2+mn)，再结合第二种画法证明)。 等边三角形连长与直线距离m,n的关系。...设等边三角形边长为p，在△AEB中，通过余弦定理可以得到：p2=4/3(m2+n2+mn)。 现在开始总结一下所有画法，就是先找出这个关于m，n算式长度的一条线段，那么画图也就算结束了。...先旋转直线，再作L2的对称线。 证明：略（一个全等三角形就证明了）。 下面看一下旋转任意角度θ，结果如何？ ∠CAB=?
一、问题分析 使用 canvas 绘制图片或者是文字在 Retina 屏中会非常模糊。如图： [img] 因为 canvas 不是矢量图，而是像图片一样是位图模式的。...类似的，在 canvas context 中也存在一个 backingStorePixelRatio 的属性，该属性的值决定了浏览器在渲染 canvas 之前会用几个像素来来存储画布信息。...三、解决问题 首先一样，获取 Canvas 对象： var myCanvas = document.getElementById("my_canvas"); var context = myCanvas.getContext...canvas 在高清屏中绘制模糊的问题。...完整的demo：https://www.html.cn/demo/canvas_retina/index.html 参考文章：《解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题》
点击上方“前端自习课”关注，学习起来~ 一、问题分析 使用 canvas 绘制图片或者是文字在 Retina 屏中会非常模糊。如图： 因为 canvas 不是矢量图，而是像图片一样是位图模式的。...二、解决思路 在浏览器的 window 对象中有一个 devicePixelRatio 的属性，该属性表示了屏幕的设备像素比，即用几个（通常是 2 个）像素点宽度来渲染 1 个像素。...类似的，在 canvas context 中也存在一个 backingStorePixelRatio 的属性，该属性的值决定了浏览器在渲染 canvas 之前会用几个像素来来存储画布信息。...backingStorePixelRatio 属性在各浏览器厂商的获取方式不一样，所以需要加上浏览器前缀来实现兼容。 三、解决问题 1....canvas 在高清屏中绘制模糊的问题。
在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多，小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。然而，在过去几年的发展中，也出现了一些提高小目标检测性能的解决方案。...在著名的人脸检测器MTCNN中，使用图像金字塔法检测不同分辨率的人脸目标。...这个比例使我们能够在大小物体之间做出权衡。 针对同一张图片中小目标数量少的问题，使用分割mask切出小目标图像，然后使用复制和粘贴方法(当然，再加一些旋转和缩放)。 ?...同样，在逆向思维中，如果数据集已经确定，我们也可以增加负责小目标的anchor的设置策略，使训练过程中对小目标的学习更加充分。 例如，在FaceBoxes中，其中一个贡献是anchor策略。 ?...Anchor密集化策略，使不同类型的anchor在图像上具有相同的密度，显著提高小人脸的召回率。 总结 本文较详细地总结了一般目标检测和特殊人脸检测中常见的小目标检测解决方案。 ?
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/docker/dynamic_lib_in_docker_opencv/ 简介 docker是一个方便的解决软件环境依赖的工具...定位依赖 使用apt-file定位依赖，如果缺少某个so库，查看哪个软件可以解决这个问题 apt install apt-file apt-file update # 以libSM.so.6为例 apt-file
在分布式系统中，我们通常会将不同的数据存储在不同的数据库中。这样做可以提高系统的可扩展性和性能。但是，当我们需要查询跨多个数据库时，就会遇到问题。...传统的解决方案是使用 join 查询或者将数据导入到单个数据库中再进行查询。然而，这种方法存在一些缺点。首先，join 查询通常需要较长时间才能完成，而且会对性能造成影响。...其次，将数据导入到单个数据库中可能会导致数据冗余和一致性问题。 那么，在分布式架构中如何解决跨数据库查询的问题呢？ 一个常见的解决方案是使用 NoSQL 数据库。...因此，在使用 NoSQL 数据库时，我们可以非常容易地实现跨多个数据库的查询操作。 另外一个解决方案是使用分布式事务管理器 。...总之，在分布式架构中如何解决跨数据库查询的问题并不是一件简单的事情。如果你正在设计分布式系统，希望我的分享可以对你有所帮助。
本文深入探讨了在使用 Java 命令行（cmd）时可能出现的中文乱码问题，并提供了两种解决方案。...其次，为了解决问题的根本，文章介绍了永久性的解决方案，通过新建环境变量 JAVA_TOOL_OPTIONS，在 cmd 中确保中文正常显示。...这两种方法有效解决了 Java 在 cmd 中可能遇到的中文乱码问题，提供了灵活的解决途径供读者选择。一、问题描述如下图所示，我们在 cmd 里输入 java 命令，返回的中文字符乱码。...二、问题分析在CMD（命令提示符）中执行Java命令时，返回的中文字符出现乱码。这可能是由于默认字符集不兼容导致的。...在排查过程中，还需关注特殊字符和转义字符的处理，以防止其引发乱码。同时，注意文本编辑器和开发工具的默认编码设置，避免因为工具设置不当而导致问题。
本文将探讨 issue 80 中提出的技术问题及其解决方案。该问题主要涉及如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。...问题背景在处理用户提交的数据时，有时需要将字典序列化为 URL 编码字符串。在 requests 库中，这个过程通常通过 parse_qs 和 urlencode 方法实现。...然而，当列表作为字典值时，现有的解决方案会遇到问题。...这是因为在 URL 编码中，列表值 []（空括号）会被视为字符串，并被编码为 "%5B%5D"。解决方案为了解决这个问题，我们需要在 URL 编码之前对字典值进行处理。...在该函数中，我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码，同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式，我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典值的情况。
详见：【解决方案】jison解决JS处理后台返回的Long型数据精度丢失
solution #输出运输方案 11 [,1] [,2] [,3] [,4] 12 [1,] 4 0 12 0 13 [2,] 4 0 0 6 14 [3,] 0 14 0 8 第9 行输出结果表示问题成功解决...lpSolve 包和指派问题 指派问题(assignment problem) 属于0 - 1 整数规划，是一种特殊的整数规划问题。...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样，LINGO 在解决指派问题时，也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等，比较繁琐，相比之下，R两三句代码就可以快速解决问题，较之LINGO 软件，的确方便快捷了许多。
在Linux上执行命令是日常工作中的常见任务，然而，有时候可能会遇到一些问题。本文将重点解决一个常见问题：在Linux系统中找不到wget命令。...我们将通过参考howtouselinux.com上的相关文章来解决这个问题，并提供详细的解决方法和示例。...参考文章： 本文的解决方案参考了howtouselinux.com上的文章，该文章提供了有关找不到wget命令的问题的提示和解决方法。我们将在此基础上进行拓展，以便更全面地解决这个问题。...解决问题的方法： 检查wget是否安装： 首先，我们需要确认是否在系统上安装了wget。...总结： 在Linux中找不到wget命令是一个常见的问题，但通过安装wget软件包，我们可以轻松地解决这个问题。wget是一个功能强大的工具，用于从Web上下载文件，并在服务器管理和开发中广泛使用。
今天在类中使用 uasort() 函数时发现报了错误:Warning: uasort() expects parameter 2 to be a valid callback ..., 然而直接在纯 php...页面测试的时候发现又没问题....要是改成PHP页面的话,则无问题: 300), ); uasort($ary, 'compareByMargin'); } sortxxx(); 后来想可能是在...之后搜索了一下, 解决方案如下: 在类里这样调用:uasort($ary, array($this,"compareByMargin")) 就可以了.
toc 最近CloudKit Web端授权页面更新后中使用了CMD模块化的东西，因此会检查require是否存在，本意是存在的话就会按照CMD的方式加载js模块，但是Electron中默认通过require...来加载electron模块或者npm模块，这样问题就来了，Electron中的Cloudkit授权页面就会报错！...解决方案也简单，如果你的页面中不需要使用electron提供的node能力，自然解决方案就是启动主窗口时候禁用node能力即可，这样通过window.open()之后的窗口也会禁用。...//在mian.js中 const BrowserWindow = electron.BrowserWindow mainWindow = new BrowserWindow({ width:...至于CloudKit js授权的案例中，单独关闭CloudKit Web端授权页面中node能力即可。
本文将探讨 issue #80 中提出的技术问题及其解决方案。该问题主要涉及如何在模型的 _encode_params 方法中处理列表作为字典值的情况。...问题背景在处理用户提交的数据时，有时需要将字典序列化为 URL 编码字符串。在 requests 库中，这个过程通常通过 parse_qs 和 urlencode 方法实现。...然而，当列表作为字典值时，现有的解决方案会遇到问题。...这是因为在 URL 编码中，列表值会被视为字符串，并被编码为 “%5B%5D”。解决方案为了解决这个问题，我们需要在 URL 编码之前对字典值进行处理。一种可能的解决方案是使用 doseq 参数。...在该函数中，我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码，同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式，我们可以在 URL 编码中正确处理列表作为字典值的情况。
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