文章目录 1 griddata函数介绍 2 离散点插值到均匀网格 3 均匀网格插值到离散点 4 获取最近邻的Index 插值操作非常常见，数学思想也很好理解。...1 griddata函数介绍 官网介绍 2 离散点插值到均匀网格 def interp2d_station_to_grid(lon,lat,data,loc_range = [18,54,73,135...3 均匀网格插值到离散点 在气象上，用得更多的，是将均匀网格的数据插值到观测站点，此时，也可以逆向使用 griddata方法插值；这里就不做图显示了。...def get_nearest_point_index(point_lon_lat,lon_grid,lat_grid): ''' func:获取与给定经纬度值的点最近的等经纬度格点的经纬度index...= [80,53], 我们lon_grid和lat_grid去查找一下，对应的经纬度为[113.25,30] , 刚好位置对上！
为了使用的方便，常常使用“点分整数表示法”来表示一个IP地址和子网掩码，例如B类地址子网掩码（11111111 11111111 1111111100000000）为：255.255.25.0。...0x01 子网掩码的划分 如果要将一个网络划分成多个子网，如何确定这些子网的子网掩码和IP地址中的网络号和主机号呢？本节就要向大家介绍。...0x02 快速计算子网掩码的方法 最后介绍三种快速计算机子网掩码的方法。 1. 利用子网数来计算 在求子网掩码之前必须先搞清楚要划分的子网数目，以及每个子网内的所需主机数目。...利用主机数来计算 利用主机数来计算子网掩码的方法与上类似，基本步骤如下： 第1步，将子网中需容纳的主机数转化为二进制； 第2步，如果主机数小于或等于254（因为要去掉保留的两个IP地址），则取得该主机的二进制位数...子网ID增量计算法 其基本计算步骤如下： 第1步，将所需的子网数转换为二进制，如所需划分的子网数为“4”，则转换成成二进制为00000100； 第2步，取子网数的二进制中有效位数，即为向缺省子网掩码中加入的位数
PCL提供节约一点云的值为一个PNG图像文件的可能方案。显然，这只能用有序的点云来完成，因为生成的图像的行和列将与点云的对应完全一致。..."rgb"); } 那么这里的实验结果是根据我之前使用的用kinect获得的点云数据,他的点云可视化效果如下 ?...保存为PNG的结果为 ? 如果省略参数，函数将默认保存RGB域。 （2）计算点云重心 点云的重心是一个点坐标，计算出云中所有点的平均值。你可以说它是“质量中心”，它对于某些算法有多种用途。...如果你想计算一个聚集的物体的实际重心，记住，传感器没有检索到从相机中相反的一面，就像被前面板遮挡的背面，或者里面的。只有面对相机表面的一部分。...< ", " << centroid[1] << ", " << centroid[2] << ")." << std::endl; } 这样就可以计算出点云的
正如下图所示，它们的 G 字母在显示效果上会有所差异，比如 平方的 G 有明显的转折线。 ? image 这时候我不禁产生的好奇，在 Flutter 中引擎默认究竟是如何选择字体？...和 defaultAccentTextTheme 中，所以应该是使用 .SF 相关字体才会，为什么会显示的是 PingFang SC 的效果？...更棒的是由于 SF 属于动态字体，Text 和 Display 两种字体族是系统动态匹配的，也就是说你不用费心去自己手动调节，系统自动根据字体的大小匹配这两种显示模式。...用于字形选择和成型； Skia作为 渲染 / GPU后端； 在 Android / Fuchsia 上使用 FreeType 渲染，在 iOS 上使用CoreGraphics 来渲染字体 。...那读完本篇，你奇奇怪怪的知识点有没有增加？
如何才能削弱甚至消除这些谐波呢？接下来的两期，就把这些问题掰开了揉碎了详细分析一下。本期先讲磁势谐波产生的原因和机理。...根据这个定义，如果是单层绕组，设气隙圆周上某一槽口宽度为θ(弧度)，θ=2π•[槽口宽度(米)/气隙圆周长]，槽内嵌有N根导体，每根导体中的电流i(安)，假定电流均匀分布于槽口上，则该处气隙圆周在整个槽口宽度...以上是基于槽内安导均匀分布在槽口宽度范围内的情况，如果认为槽内的安导i•N，不是均匀分布于整个槽口宽度上，而是集中在槽口正中一点上，则θ→0而A→∞。...取气隙圆周上磁场强度为零的一点作为坐标原点，通过坐标原点和坐标为x的任意一点取一闭合回路，如图1虚线所示。...，而是由于相带的划分而引起的各段折线斜率断续所造成的，因此称其为相带谐波。
求解 方法1：首先假设弦的一端固定在圆上某一点（比如A），如上图(a)，弦的另一端在圆周上移动。移动端点落在弧BC上的弦，长度均超过圆内接正三角形的边长L，而其余弦的长度都小于L。...过该直径上的任何点作直径的垂线，与圆相交形成弦。从图2b中可以看出：当直径上动点的位置在B和C之间时，所得弦的弦长大于正三角形的边长L，动点位置在BC之外的弦长小于L。...所有方向是等可能的（Chord's end points are random），则所求概率为1/3 。此时假定端点在圆周上均匀分布，圆周上的点组成样本空间 Ω1。 方法2：“随机半径”方法。...此时假定弦的中点在大圆内均匀分布，大圆内的点组成样本空间 Ω3。 上述的三种解法可以用下图进行更加直观地表示。如果观测弦的中点分布情况，方法1和方法2的中点分布是不均匀的，方法3的中点分布是均匀的。...若观测弦的分布情况，方法2的弦会看起来比较均匀，而方法1和方法3的弦则较不均匀。
云计算和安全两个问题在很多人的观念中是相对立的，云计算首重速度和敏捷性，而传统的安全性则是减缓了业务的发展；云计算为用户提供无处不在的网络接入，这将带来很大的风险，而安全性则是最小化访问和风险。...事实上，如果用户能够找到云计算和安全性的平衡点，云和安全性可以共同促进产业的发展。 ?...业界对云计算的安全性一直怀有疑虑，但最近发布的一份关于分析了18个月内收集的数百万个安全事件的报告发现，公有云实际上是最安全的。...风险的管理 要实现安全性往往意味着会阻碍生产力，它所面临的挑战在于用户愿意接受多大的风险，以及在如何实现运营和安全性的平衡。...用户不可能从根本上消除所有的威胁和风险，但用户可以选择一些行之有效的措施来减轻风险，包括开发强大的厂商管理和风险评估流程，以确保用户使用的工具和第三方公司不会削弱安全状态。
关注科技领域很难跟上行业的最新趋势和新兴领域，仅以计算类型为例，随着我们处理数据的方式和位置的不断变化，我们受到了硬件和连接性方面的限制。...本文将会介绍边缘计算是什么，在2018年的涨势如何，以及业界应该给予它怎样的关注。...边缘计算：远离核心的移动计算 从根本上来讲，边缘计算是智能和计算从云网络中的集中式数据服务器到网络边缘硬件的移动，传感器不是在某个位置收集数据，然后将数据发送回中央服务器进行处理，而是在 本地可用的硬件上对数据进行处理...将计算迁移到边缘具备以下几个优势，能够促进更理想的计算： 能够近乎实时地处理数据 处理的数据可以从各个边缘节点并行收集 消除了在带宽有限的网络上发送原始数据的负担 消除计算量大的原始数据对数据中心的压力...雾计算：改变边缘的定义 雾计算和边缘计算定义很模糊，业界一直在尝试将这两者区分开作为单独的概念。对此，业界最广为接受的概念是在边缘计算中，数据处理在收集数据的硬件上。
php代码：转载 http://www.cnblogs.com/caichenghui/p/5977431.html 1 /** 2 * 求两个已知经纬度之间的距离,单位为米 3 * 4
大 O 复杂度表示法时间上并不具体表示代码真正的执行时间，而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，所以，也叫作渐进时间复杂度，简称时间复杂度。...所以，我们只要能计算出这行代码被执行了多少次，就能知道整段代码的时间复杂度。 从代码中可以看出，变量 i 的值从 1 开始取，每循环一次就乘以 2。当大于 n 时，循环结束。...还记得我们高中学过的等比数列吗？实际上，变量 i 的取值就是一个等比数列。...实际上，不管是以 2 为底、以 3 为底，还是以 10 为底，我们可以把所有对数阶的时间复杂度都记为 O(logn)。为什么呢？...我们无法事先评估 m 和 n 谁的量级大，所以我们在表示复杂度的时候，就不能简单地利用加法法则，省略掉其中一个。所以，上面代码的时间复杂度就是 O(m+n)。
主要回顾和复习开发前要掌握的一些计算机基础知识。包含计算机组成原理、网络、操作系统、数据结构和算法、数据库。...那么今天就是简单的罗列下个人认知的硬件和安全基础知识，和大家共同学习。先说说硬件，硬件，除了前面计算机体系结构中提到的计算机硬件的基本组成部分，就是cpu、内存、输入输出设备以及通信方式。...其余的就是每一个部分细分领域都有对应的行业和专业人才。涉及的行业也是很广泛，比如 电子元器件行业：不管啥高级计算机，也离不开基础的电子元器件，比如电阻、电容、晶体管、集成电路等。...、文件权限、安全补丁等 应用程序安全：包括桌面应用、web应用、app等，都会存在各种漏洞和错误、软件层面的安全、代码等等，涉及代码设计、漏洞扫描，一般我们知道的安全基本上是Web安全。...只可惜咱只懂点皮毛，就只能当兴趣爱好来学习了解了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 摘 要：系统发挥Android 富有创造力和想象力的云应用开发，实现一套Android 客户端软件和完善的后台服务功能来完成点餐功能。...所谓移动互联网就是将移动通信和互联网整合在一起，是移动设备(包括手机和上网本)可以随时随地访问互联网资源和应用。 云是由许多水分子组成的，几乎有几亿个。云没有中央控制，基本上可以随风吹向各处。...智能手机是移动互联网时代一个标志性的客户端工具，具有强大的移动云计算和储存能力，可以通过移动通信网络来实现无线网络接入，从而实现各种各样的富有创造力和想象力云应用。...云计算将可移植设备与强大的服务器互为补充，它需要一个能够让服务器架构师和程序员最大程度利用小型客户机机器的操作系统。Android 就是这样一种操作系统。...2 系统实现 Android 云计算之移动点餐系统功能模块实现每个功能模块实现说明： ①系统的登录功能：系统用户输入用户名和密码，实现登录，进入系统主菜单。
最近用到了根据经纬度计算地球表面两点间距离的公式，然后就用JS实现了一下。 计算地球表面两点间的距离大概有两种办法。...第一种是默认地球是一个光滑的球面，然后计算任意两点间的距离，这个距离叫做大圆距离(The Great Circle Distance)。... s = Math.round(s*10000)/10000.0; return s; } 这个公式在大多数情况下比较正确，只有在处理球面上的相对点的时候...，会出现问题，有一个修正的公式，因为没有需要，就没有找出来，可以在wiki上查到。...，当然，最后结果的经度实际上还取决于传入的坐标的精度。
蒙特卡洛方法入门 引言 蒙特卡罗方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼首先提出。...1 π的计算 第一个例子是，如何用蒙特卡罗方法计算圆周率π。正方形内部有一个相切的圆，它们的面积之比是π/4。 ? ?...现在，在这个正方形内部，随机产生10000个点（即10000个坐标对 (x, y)），计算它们与中心点的距离，从而判断是否落在圆的内部。 ?...如果这些点均匀分布，那么圆内的点应该占到所有点的 π/4，因此将这个比值乘以4，就是π的值。通过R语言脚本随机模拟30000个点，π的估算值与真实值相差0.07%。...可以看到，该模型会随机产生交通拥堵（图形上黑色聚集的部分）。这就证明了，单车道即使没有任何原因，也会产生交通堵塞。 4 证券交易 证券市场有时交易活跃，有时交易冷清。下面是你对市场的预测。
因为对于公司的技术工作岗位，招聘除了考察人的协作精神和工作态度，最大的价值就是判断人的技术能力和实际水平。在这件事情上多做观察、思考是很有意义的（少走弯路，挖掘真正的人才，减少流失）。...不信你让工作10年的人跟计算机专业应届生比比写排序算法，真未必能赢。但是这并不重要 – 你干活不看手册不查文档吗？聪明人从不死记硬背。...重要的地方在于对问题域的准确、深刻的理解，对各类技术优劣点、各种条件平衡的评判和把握。 对待初阶新人，应着重考察的是基本功是否扎实，专业成绩是否优秀。更重要的，是他对职业的热情，学习能力和研究精神。...经验丰富的人，常常会使用技术的组合手段来处理难题，而不是一个语言一个工具到处用。所以，要查看下过往的项目经历遇到的问题、困难，是如何解决的，思路如何。一些公司据说不招聘不会用谷歌的工程师。...把团队的气氛和人际关系搞的一团糟，大家做事都不痛快、不顺心，又如何安心做好工作？最终只能让团队工作效率下降，甚至瓦解。 要说专家，实际上有研究者认为是需要刻意练习+充分实践才能功成。
前两天碰到一个问题，在EDB数据库中创建的一张分区表，需要使用分区本地索引和分区剪裁，但查看执行计划发现没能用到分区剪裁的功能。...分析： 其实这个问题说简单也简单，说麻烦也麻烦，主要还是细节和原理的理解。...这里看到执行计划显示还是用到了分区特性，并没有执行全表扫描，其中Pstart和Pstop显示的是KEY，表示是基于函数值的分区键。...那么像EDB这样创建一个不用to_date函数的分区表： ? 直接报错了，提示字段类型不匹配，无法创建表。这也说明了在日期字段类型上，EDB和Oracle的一点不同。 总结： 1....对于Oracle，在创建分区规则时就已经做了严格限制，因此不存在日期条件的格式和分区规则中不一致的情况。
蒙特卡洛介绍 蒙特卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的 发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法...这种方法是用确定性的超均匀分布代替蒙特卡洛算法中的 随机数序列，对于某些特定问题计算速度比普通的蒙特卡洛算法高几百倍。 ...由此可见用拟蒙特卡罗方法求解问题的关键是如何找到一个均匀散布的点集。...蒙特卡洛的应用 最经典的应用就是利用蒙特卡洛算法求圆周率。...这是2015年阿里的一道笔试题。 首先考虑如下积分 ? 接下来分别用蒙特卡洛积分和牛顿莱布尼兹公式计算，在蒙特卡洛方法中样本很多时，它们的值应该相等。
② 将电机的磁路按照材料和结构(截面)的不同划分为若干段，例如：对于异步电机和隐极同步电机磁路，可划分为定子轭、定子齿、气隙、转子齿、转子轭；对于凸极同步电机磁路可划分为定子轭、定子齿、气隙、极靴、极身...无论气隙磁密波形如何，电机设计里说的气隙磁密Bδ通常都是指气隙磁密波形的最大值(或幅值)。...由于铁心的磁导率很大，所以齿部同一截面上各点的磁密应该基本上是均匀的（即截面上各点的磁密相等），从这个意义上讲，磁密值应该是这个齿截面上的平均值！...对于隐极同步电机，转子上存在大齿和小齿，其中大齿上齿磁密也是指距离大齿最窄处1/3齿高的截面上磁密的平均值，磁路计算时用大齿上的该磁密值计算转子齿部的磁压降。...假设在气隙圆周上齿宽等于槽宽(即齿顶宽度等于槽口宽度)，那么会不会在气隙圆周上齿顶的磁密等于气隙磁密的两倍呢？
接下来我们介绍3个简单的案例，看一下如何在实际问题中应用这3个步骤进行求解。 案例1: image.png 的计算 如何使用蒙特卡罗方法计算圆周率 image.png ？...正方形内部有一个相切的圆，假设圆形的半径为 ，那么正方形的边长则为 ，因此，圆形和正方形的面积之比为： image.png 现在，在正方形内部，随机产生一系列的点，计算他们与中心点的距离，从而判断是否落在圆的内部...，从而： image.png 即可估算出圆周率 image.png 的大小。...(d<r, 1, 0)) # 距离小于半径即为圆内 # pi pi = res / n * 4 模拟结果： 3.1572 可以看到，模拟结果和 image.png 还是比较接近的，我们可以通过增大样本点的个数...return x ** 2 Step2 实现从已知概率分布抽样 由于每个点落入不同位置的概率是一致的，所以我们使用均匀分布进行抽样。
提到计算机视觉，肯定离不开大名鼎鼎的opencv，而招聘需求上也有很多关于opencv的面试要求。那么到底如何掌握opencv中的某些个知识点呢？...这个再熟悉不过，可是当时我的脑子里只有关于这个滤波的效果如何以及如何使用opencv调用，它的公式却怎么也写不完整，更不用说这个公式中的期望和方差这两个参数的作用了。...当时心想完蛋了，这个知识点又忘看了。经过这样几次之后我总结出了一个问题，每次我在学习的时候经常是很难全面的学习和把握知识，那么到底如何克服这个问题呢？...经过不断的总结归纳，我总结了一套知识点的学习思路和方法，对于知识点尤其是opencv采用算法原理+API实现+源码实现的方式就可以全方面的了解每个知识点，做到深入到毛发的程度。...其实我们本这这个思路，通过算法原理+API+源码思想基本上可以透彻的掌握每一个我们想掌握的内容。
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