无论是用法线图/深度图或其他的图做后处理描边，本质都是求当前像素和上下左右像素的差值，差值较大的像素就是边缘。...正好虚幻材质里有ddx/ddy这两个节点，可以直接算相邻像素的差值，而且有硬件的Buff加持，所以比自己手动偏移UV再采样贴图要省很多开销，除此外连连看也比传统描边做法简单很多，下面是具体做法。...ddx/ddy 文档上的说明如下： 虚幻引擎工具类材质表达式 | 虚幻引擎5.0文档 (unrealengine.com) ddx是右减左的差值，ddy是下减上的差值。...所以对于上面这张虚幻logo图，左边缘和上边缘是差值为正数的像素，右边缘和下边缘是差值为负数的像素，纯色的区域差值为0，因此分别取绝对值后加一起，不为0的像素就是边缘。 ddx/ddy为什么速度快呢？...内部硬件怎么实现的我也不清楚，查各种资料看到是说因为ps通过SIMD指令一次算完一个quad里的所有像素，其实就是2x2的格子，因为quad内的所有像素都在同一个寄存器内，另外又因为GPU为了计算mips
在Python中，提供了Counter来获得各个元素出现的次数，因此mode函数的实现非常简单： def mode(x): counts = Counter(x) max_count =...（或个数减一，即变异数）： def de_mean(x): """获得各个数与mean的差值""" x_mean = mean(x) return [x_i - x_mean...因此在对x_i - x_mean求平方时，会比实际的平方差要小，通过对n减一，就可以对这种偏差做校正。...要避免这种正负相加的问题，可以对差值求平方（另一种办法是求绝对值）。这就是variance的基本思路。...但是平方值实际上扩大了数据与平均值的差值，为保证测量的准确性，就需要对variance求一次平方根来压缩这种差值，于是就获得了standard deviation（标准差）。
最小间隙---在间隙配合中,孔的最小极限尺寸减轴的最大极限尺 寸之差. b....最大间隙---在间隙配合或过度配合中孔的最大极限尺寸减轴的最小极限尺寸之差. 1.3.2 过盈---孔的尺寸减去相配合的轴的尺寸之差为负. a....最小过盈---在过盈配合中,孔的最大极限尺寸减轴的最小极限尺寸之差 b....最大过盈---在过盈配合或过度配合中,孔的最小极限尺寸减轴的最大极限尺寸之差 1.3.3 配合---基本尺寸相同的,相互结合的孔和轴公差带之间的关系. a....求各组成环极限偏差: 将组成环L3作为调整尺寸,其余组成环属于外尺寸时按h,内尺寸时按H,决定其极限偏差分别为 L1=30 5/.
上面代码中，由于从左到右的运算次序，字符串的位置不同会导致不同的结果。 除了加法运算符，其他算术运算符（比如减法、除法和乘法）都不会发生重载。...六、求余 (%) 求余运算符返回第一个操作数对第二个操作数的模，即 var1 对 var2 取模，其中 var1 和 var2 是变量。取模功能就是 var1 除以 var2 的 整型余数。...6.3 绝对值函数 为了得到 负数 的正确余数值，可以先使用绝对值函数。 ? 6.4 浮点数运算 余数运算符还可以用于浮点数的运算。但是，由于浮点数 不是精确的值，无法得到完全准确的结果。 ?...（1）如果要反转求幂表达式结果的符号，你可以采用这样的方式： ? （2）强制求幂表达式的基数为负数： ? 八、自增 (++) 自增运算符为其操作数增加1，返回一个数值。...九、自减 (--) 自减运算符将其操作数减去1，并返回一个数值。 9.1 后置和前置 （1）如果后置使用（如 x--），则在自减前返回数值。 （2）如果前置使用（如 --x），则在自减后返回数值。
题目背景 woshiren在洛谷刷题，感觉第一题：求两数的和(A+B Problem)太无聊了，于是增加了一题：A-B Problem，难倒了一群小朋友，哈哈。...题目描述 给出N 个从小到大排好序的整数，一个差值C，要求在这N个整数中找两个数A 和B，使得A-B=C，问这样的方案有多少种？ 例如：N=5，C=2，5 个整数是：2 2 4 8 10。答案是3。...具体方案：第3 个数减第1 个数；第3 个数减第2 个数；第5 个数减第4 个数。 输入输出格式 输入格式： 第一行2 个正整数：N,C。 第二行N 个整数：已经有序。注意：可能有相同的。...输出格式： 一个整数，表示该串数中包含的所有满足A-B=C 的数对的方案数。...对于另外50% 的数据：N 的范围是[1…100,000]。 对于100% 的数据：C 的范围是[1…1,000,000,000]，N 个整数中每个数的范围是：[0…1,000,000,000]。
CNN中的BN ---- BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定...在BN出现之前，我们的归一化操作一般都在数据输入层，对输入的数据进行求均值以及求方差做归一化，但是BN的出现打破了这一个规定，我们可以在网络中任意一层进行归一化处理，因为我们现在所用的优化方法大多都是min-batch...a中左图是没有经过任何处理的输入数据，曲线是sigmoid函数，如果数据在梯度很小的区域，那么学习率就会很慢甚至陷入长时间的停滞。...减均值除方差后，数据就被移到中心区域如右图所示，对于大多数激活函数而言，这个区域的梯度都是最大的或者是有梯度的（比如ReLU），这可以看做是一种对抗梯度消失的有效手段。...不能，比如数据本身就很不对称，或者激活函数未必是对方差为1的数据最好的效果，比如Sigmoid激活函数，在-1~1之间的梯度变化不大，那么非线性变换的作用就不能很好的体现，换言之就是，减均值除方差操作后可能会削弱网络的性能
小勤：透视表里这个求和怎么是错的啊？ 正确的应该是这样的啊： 大海：这个销售利润怎么算出来的？ 小勤：添加“计算字段”，然后放到透视表里。公式应该没有错吧？...大海：这个通过计算字段来求解还真是错的。 小勤：为什么呢？透视表那个结果到底怎么来的？...大海：其实是这样的，计算字段里会先将每个字段的内容求和，然后再按计算字段的公式进行求值，所以你前面的那个错误结果其实是这样得来的： 小勤：原来这样！居然先分别求和之后再算，怪不得出错了。...但为什么我添加的库存结存数没问题啊？ 大海：库存结存数的计算是求入库和出库的差值，”先分别求差值再求和”跟“先求和再求差值“的结果是一样的。 小勤：对哦。那像销售利润那种要先乘然后再减的情况怎么办？...大海：我看你的数据表是用Power Query从多个表汇总的，既然这样，可以直接在Power Query里添加自定义列： 这样，把每一行产品的销售利润先算出来，这样到了数据透视表的时候就可以直接用了
损失函数的误差乘当前这个节点的上层节点的激活函数的导数就是这个点的误差。 参考公式如下： ? ? 求导： ? 要算一条边的导数，可以用连接这个边的上层节点的误差值乘这个边相连下层节点的具体的值就行。...偏置的导数计算要比权重矩阵的导数计算简单，也是由两个部分组成，我们只需要这个偏置相关的节点的误差值，后边是一个常数1。 ? ? ?...现在有了这个输出，就能得到损失函数，就能得到误差值，得到这两个误差值，通过反向传播把误差往后传，可以计算出第二层的权重值，上层的误差乘下层的具体指得到导数。 ?...反向传播算法——核心思想 下图右边红色画出来的部分，上面是对权重进行求导，下面是对偏置进行求导。 求导分为三部分，在下图左边部分。 ? 前面说了那么多，就是通过反向传播求的导数，有了导数能做什么吗？...我们找到这个导数反方向的梯度，看下面更新参数值部分，黄色部分是旧的θ，红色部分是θ的导数，旧θ减去导数(θ导数有方向的，减去反方向的值)，具体减多少，具体往左侧每次迈多大步子，取决于速率，求出新的θ，覆盖旧的
查询思想是： 顺序行号 - 减首差值 = 连续差块 顺序行号 如同 Oracle 中的 rownum 但MySQL目前还没有这个功能，所以只能通过局部变量来实现， 减首差值 就是每条记录与最开始记录的差...（需要保证这个差值与顺序行号递增值相同，当然如果本来就是自增值则不需要单独计算） 只要 顺序行号与减首差值保持相同递增值则 连续差块 值相同，就可以统计出连续长度 示例表：（以简单的签到表为例） create...updated_time int unsigned not null comment '修改时间' )engine=innodb default charset=utf8 comment '用户签到'; 随机生成数据（创建函数随机生成签到数据...3次打卡的，并把日期展示出来。...查询的思路是： 1.提取出全表用户每次打卡记录与第一次打卡记录的差值但按用户与日期正排序 2.增加一个局部变量rownum与上面查询数据进行连查 3.在结果字段集里使用日期差值减去自增顺序行号值得到连续差块
第五步:求整个表达式 10 + 'a' + i * f - d / e 的结果 运算符 算术运算符 运算符 描述 实例 (A=10, B=20) + 把两个操作数相加 A + B 将得到 30 - 从第一个操作数中减去第二个操作数...% 模运算符，或称求余运算符，% 两侧均应为整型数据。如：7 % 4 的值为3。 对于求余(%)运算，结果与第一个数的符号相同。...之后，使a的值加/减1) 自增1,自减1运算符均为单目运算，都具有右结合性。...如： int a; a=6.3; 则 a 的值为6; 将实型数据赋给整型变量时，舍弃实数的小数部分。 将整型数据赋给单、双精度变量时，数值不变，但以实数形式存储到变量中。...2、若有代数式|3a+2b|,则正确的C语言表达式为___。(求绝对值的函数 fabs() ) 3、设x=2,y=3,则计算表达式 y+=x++, x+y 的值为___。
定义如下： 如果数 a 能被数 b 整除，a 就叫做 b 的倍数，b 就叫做 a 的约数。几个整数中公有的约数，叫做这几个数的公约数；其中最大的一个，叫做这几个数的最大公约数。...法 一：暴力求解 从上面举的例子我们可以分析，最大公约数一定不会大于两个数之间的最小数，最大也就是两个数的最小值，如20、40的最大公约数是20。...，是出自《九章算术》的一种求最大公约数的算法，它原本是为约分而设计的，但它适用于任何需要求最大公约数的场合。...，可以先求出其中任意两个数的最大公约数，再求这个最大公约数与第三个数的最大公约数，依次求下去，直到最后一个数为止。...因此我们可以利用上面任何一种求最大公约数的方法来实现，先求最大公约数然后再求最小公倍数。
（例如加、减、乘或除）执行的计算类型。...算术运算符 若要执行基本的数学运算（如加、减或乘）或合并数字并生成数值结果，请使用此表中的算术运算符。...运算符 说明 :（冒号）（单个空格）,（逗号） 引用运算符 – 负数（如 –1） % 百分比 ^ 求幂 * 和 / 乘和除 + 和 – 加和减 & 连接两个文本字符串（串连） == 比较...= "6/1/2001"-"5/1/2001" 31 Excel文本解释为 mm/dd/yyyy 格式的日期，将日期转换为序列号，然后计算它们之间的差值。...= "A"&TRUE ATRUE 当需要文本时，Excel将数字和逻辑值（如 TRUE 和 FALSE）转换为文本。
前两天在一个学长面试的时候遇到这样一个题，这里稍微详细说下本文的标题。给你ｎ个任意整数，求排序后相邻两个数之间的最大差值，这里n可能有10^5，整数为任意32位整型。...另一种情况，在每个数数值范围非常大的时候也是很常见的，就是数不会均匀的落到每个桶中，这题的主要难点也在这。 如何解决？...想想看，在任意一个桶内任何情况下任意俩数的最大差值是多少，最大不就是桶的大小减一吗？...但是，在全局中肯定存在两个桶，后面一个桶的最小值和前一个桶的最大值差值大于桶大小，且这两个桶之间不存在其他有数存在的桶。...然后求连续两个非空桶i j的bucket[j].min - bucket[i].max的最大值即可。
C++/STL中定义的next_permutation和prev_permutation函数则是非常灵活且高效的一种方法，它被广泛的应用于为指定序列生成不同的排列。...本文将详细的介绍prev_permutation函数的内部算法。 按照STL文档的描述，next_permutation函数将按字母表顺序生成给定序列的下一个较大的序列，直到整个序列为减序为止。...观察pn可以发现，其子序列已经为减序，那么这个子序列不可能通过交换元素位置得出更大的序列了，因此必须移动最高位3（即a1）的位置，且要在子序列中找一个数来取代3的位置。...，求这m-1个数中生成的第n1个序列的第1位。 举例说明：如7个数的集合为{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}，要求出第n=1654个排列。 (1654 / 6!)...取整得3，确定第3位为6，剩下4个数{1, 4, 5, 7}，求第94 % 4!=22个序列； (22 / 3!)取整得3，确定第4位为7，剩下3个数{1, 4, 5}，求第22 % 3!
在Python中，列表支持与整数的乘法运算，但表示的是列表元素的重复，并生成新列表，如： >>> [1,2,3]*3 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] Python列表不支持与整数的加...、减、除运算，也不支持列表之间的减、乘、除操作，而加法运算则表示列表元素的合并，并生成新列表，如： >>> [1,2,3]+[4,5,6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 对于向量而言，...经常需要这样的操作，例如向量所有分量同时加、减、乘、除同一个数，或者向量之间的加、减、乘、除运算，Python列表不支持这样的操作，但可以借助于内置函数或运算符模块来实现，如： >>> import...random >>> x = [random.randint(1,100) for i in range(10)] #生成10个介于[1,100]之间的随机数 >>> x [46, 76, 47, 28...所有元素同时加5 >>> x [51, 81, 52, 33, 10, 20, 62, 34, 14, 45] >>> x = list(map(lambda i: i//5, x)) #所有元素同时对5求整商
每次操作中，你可以选择 任意 数组中的任意一个整数，将它变成 1 到 6 之间 任意 的值（包含 1 和 6）。 请你返回使 nums1 中所有数的和与 nums2 中所有数的和相等的最少操作次数。...对于smaller数组中的每个值，我们要执行变大操作，其中：由于最大值是6，所以每个元素s变大的最大跨度是：6 - s； 对于bigger数组中的每个值，我们要执行变小操作，其中：由于最小值是1，所以每个元素...由于题目中指出，nums1和nums2中元素的值的范围是[1, 6]，所以，对应的跨度值就是[0, 5]。...]： 【第1次操作】因为差值diff > 跨度5，所以差值diff变为6（11减5），range[5]的出现次数变为2（3减1）； 【第2次操作】因为差值diff > 跨度5，所以差值diff变为1（6...减5），range[5]的出现次数变为1（2减1）； 【第3次操作】因为差值diff <= 跨度5，满足题解，返回最少操作次数为：3。
3.颜色减淡模式（Color Dodge）:与颜色加深模式相反，图层亮部将更亮，暗部几乎不变。 4.线性减淡模式（Linear Dodge）:类似于颜色减淡模式。...六.差值组 1.差值模式（Difference）:结果色=|基色—混合色|，两两图层亮度一致时为黑色，多用于查看照片是否对齐。 ? 图6.1 原图 ? 图6.2 修改 ?...图6.3 显示不同 2.排除模式（Exclusion）:与差值模式相似，但更柔和。...4.划分模式（Divide）:如果混合色与基色相同则结果色为白色，如混合色为白色则结果色为基色不变，如混合色为黑色则结果色为白色。...八.总结 ‘图层混合模式’在PS操作中十分常用，对很多操作都能轻松完成。当然由于以上都是根据个人的理解而进行的讲解，可能会有一些错误，欢迎大家指正。
运算符是检查, 改变, 合并值的特殊符号或短语. 例如, 加号 + 把计算两个数的和(如 let i = 1 + 2)。...复杂些的运行算包括逻辑与&&(如 if enteredDoorCode && passedRetinaScan),还有自增运算符 ++i 这样让自身加一的便捷运算。下面介绍基础运算符中的数值运算。...然而严格说来, 我们看该运算符对负数的操 作结果, 求余 比 取模 更合适些。 我们来谈谈取余是怎么回事, 计算 9 % 4, 你先计算出 4 的多少倍会刚好可以容入 9 中。...浮点数求余计算 不同于 C 和 Objective-C, Swift 中是可以对浮点数进行求余的。...自增和自减运算 和 C 一样, Swift 5 以前也提供了方便对变量本身加 1 或减 1 的自增 ++ 和自减 -- 的运算符. 其 操作对象可以是整形和浮点型。
例：现有一个example.py中定义了两个数进行加、减、乘、除的函数：jief()、jianf()、chenf()、zchuf()（整除）、chuf()(浮点除)。...代码如下：example.py：#定义四个函数，分别实现功能：加、减、乘、除'''函数名：jiaf()功能：求两个数的和'''def jiaf(a,b): return a+b'''函数名：jianf...()功能：求两个数的减'''def jianf(a,b): return a-b'''函数名：chenf()功能：求两个数的乘'''def chenf(a,b): return a*b'''...函数名：chuf()功能：求两个数的整除'''def zchuf(a,b): return a//b'''函数名：chuf()功能：求两个数的浮点除'''def chuf(a,b): return...a/b需求目标：在test.py和test2.py中分别使用不同的导入语句，然后调用example.py中的相应的函数，实现相应的功能。
7、函数 对于程序中的函数，在使用之前，应对函数的类型进行说明，对函数类型的说明必须保证它与原来定义的函数类型一致，对于没有参数和没有返回值类型的函数应加上“void”说明。...3、使用自加、自减指令 通常使用自加、自减指令和复合赋值表达式(如a-=1 及a+=1 等)都能够生成高质量的程序代码，编译器通常都能够生成inc 和dec 之类的指令，而使用a=a+1 或a=a-1之类的指令...(2) 平方运算 a = pow(a, 2.0); 可以改为： a = a * a; 说明：在有内置硬件乘法器的单片机中(如51 系列)，乘法运算比求平方运算快得多，因为浮点数的求平方是通过调用子程序来实现的...，在自带硬件乘法器的AVR 单片机中，如ATMega163 中，乘法运算只需2 个时钟周期就可以完成。...如果是求3 次方，如： a = pow(a, 3.0); 更改为： a = a * a * a; 则效率的改善更明显。
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