CoreGraphics也称为Quartz 2D 是UIKit下的主要绘图系统，频繁的用于绘制自定义视图。Core Graphics是高度集成于UIView和其他UIKit部分的。...Core Graphics数据结构和函数可以通过前缀CG来识别。...//填充指定的一些矩形 CGContextFillEllipseInRect //填充指定矩形中的椭圆 常见的图形绘制 准备工作 新建一个文件，继承UIView 重写-(void...，写了使用path的方式和直接画线的方式。...推荐使用path的方式画线。 另外，第一个方法也写了移动笔触画线和用点集合画线。后面方法只会涉及其中一种，因为方法都比较类似。
基本思想与策略编辑: 由于动态规划解决的问题多数有重叠子问题这个特点，为减少重复计算，对每一个子问题只解一次，将其不同阶段的不同状态保存在一个二维数组中。...,我的理解是比如我们找到最优解,我们应该讲最优解保存下来,为了往前推导时能够使用前一步的最优解,在这个过程中难免有一些相比于最优解差的解,此时我们应该放弃,只保存最优解,这样我们每一次都把最优解保存了下来...(也就是数组每一维的大小).数组元素的值就是递归函数的返回值(初始化为一个标志值,表明还未被填充),这样就可以从边界值开始逐步的填充数组,相当于计算递归函数的逆过程(这和前面所说的推导过程应该是相同的)...(这个视情况而定,千万别以为就是最简单的那个子问题解,上面只是例子,真正实践动规千变万化) 确定状态转移方程 (这一步和第三步是最关键的 记住"人人为我"递推,由已知推未知) 适合使用动规求解的问题:...1,问题具有最优子结构 2,无后效性 说的花里胡哨的,其实一般遇到求最优解问题一般适合使用动态规划
但之前也有朋友问过我如何对前端图片主题色进行提取的问题，正好之前也做过类似的需求，这里就展开做个说明吧。 我们这里以一个图片网站为例，来展示实际业务中应用较广的场景： ?...在弱网下，图片加载速度较慢，此时在图片完全加载之前，提取图片的主色调，然后填充为背景色。这样用户体验能有较大的提升。 那具体是怎么实现的呢？?...我们这里采用canvas来实现，具体分为三步： 获取图片数据 对图片数据进行处理 对颜色列表排序 这里我们使用的测试图片为： ? 相对来说，主色调较为明显，也便于测试～ 获取图片数据 ?...我一时想不到是什么原因：难道是 canvas 的 api 使用不熟练？ ? 在stackoverflow上找到了上面的回答： ? 但是我修改后还是不行。 这时，我想到图片加载是异步的。...到这里我们就得到了图片色值出现次数从大到小的排序数组，我们来看排在第一位的rgba(206,205,201,255)： ? 再把测试图片贴一下： ? 肉眼可见的主题色已经被提取出来了！? 反思 ?
我们这里以一个图片网站为例，来展示实际业务中应用较广的场景： 在弱网下，图片加载速度较慢，此时在图片完全加载之前，提取图片的主色调，然后填充为背景色。这样用户体验能有较大的提升。...我们这里采用canvas来实现，具体分为三步： 获取图片数据 对图片数据进行处理 对颜色列表排序 这里我们使用的测试图片为： 相对来说，主色调较为明显，也便于测试～ 获取图片数据 我们知道图片是由一个个像素点组成的...难道是 canvas 的 api 使用不熟练？...在stackoverflow上找到了上面的回答： 但是我修改后还是不行。 这时，我想到图片加载是异步的。可能图片还没加载完毕就开始从画布读取图片数据了，显然这是不对的。...对图片数据进行处理 展开上一步得到的数据： 这里的数据是什么意思呢？其实就是rgba，分布代表红色(Red)，绿色(Green)，蓝色(Blue)和透明度(Alpha)。
动态规划理论基础 什么是动态规划 动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。...所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的， 在关于贪心算法，你该了解这些！中我举了一个背包问题的例子。...因为一些情况是递推公式决定了dp数组要如何初始化！ 后面的讲解中我都是围绕着这五点来进行讲解。 可能刷过动态规划题目的同学可能都知道递推公式的重要性，感觉确定了递推公式这道题目就解出来了。...然后再写代码，如果代码没通过就打印dp数组，看看是不是和自己预先推导的哪里不一样。 如果打印出来和自己预先模拟推导是一样的，那么就是自己的递归公式、初始化或者遍历顺序有问题了。...如果这灵魂三问自己都做到了，基本上这道题目也就解决了，或者更清晰的知道自己究竟是哪一点不明白，是状态转移不明白，还是实现代码不知道该怎么写，还是不理解遍历dp数组的顺序。
我想获取一个元素数组，并将它们转换为一个对象。数组中的元素需要是对象的键，带有一些默认的空字符串，作为以后要更改的值。...age','city', 'town', 'country'] { name: "", age: "", city: "", town: "", country: "" } 最后我发现我们可以使用数组的...我们可以创建一个空对象，传递数组项并使用它们动态创建对象键。...acc[curr] = "" return acc }, {}) result.name = "calvin" console.log(result) 空对象用作累加器，该累加器被传递回函数并填充数组中的下一项...acc是我们试图填充并返回的东西，而curr是我们正在迭代的数据中处理的当前项。
什么是动态规划 动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。...所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的， 在关于贪心算法，你该了解这些！中我举了一个背包问题的例子。...因为一些情况是递推公式决定了dp数组要如何初始化！ 后面的讲解中我都是围绕着这五点来进行讲解。 可能刷过动态规划题目的同学可能都知道递推公式的重要性，感觉确定了递推公式这道题目就解出来了。...然后再写代码，如果代码没通过就打印dp数组，看看是不是和自己预先推导的哪里不一样。 如果打印出来和自己预先模拟推导是一样的，那么就是自己的递归公式、初始化或者遍历顺序有问题了。...如果这灵魂三问自己都做到了，基本上这道题目也就解决了，或者更清晰的知道自己究竟是哪一点不明白，是状态转移不明白，还是实现代码不知道该怎么写，还是不理解遍历dp数组的顺序。
前言 发现大家对于我从 json 文件中直接操作节点属性来控制界面的动态变化感到比较好奇，所以这篇就针对数据绑定以及如何使用这些绑定的数据做一篇说明，我写了一个简单的例子，基于机房工控的服务器上设备的灯闪烁现象...我们从 2d 和 3d 两个角度来分析数据绑定的问题。 效果图 2d 3d ? ? 代码实现 其实不管是 2d 还是 3d，在 HT 中，数据绑定不分维度的，所以两者在实现上非常类似。...代码下载地址：https://download.csdn.net/download/u013161495/10290996 绘制设备 2d 和 3d 中的设备都是基于下面这张用“矢量”绘制的一个机柜内部设备...数据绑定 由于灯闪烁是通过设置矩形的背景颜色来实现的（当然我这里还加了一个阴影，为了有“亮灯”的效果），所以我们对这个矩形的背景颜色属性进行数据绑定，然后通过 data.a 方法获取和设置属性值。...一般我们将代码比较多的矢量图放在一个 json 文件中，我取名叫做 service3d.json 放在 scene 文件夹下 ，通过 ht.Default.xhrLoad 方法解析 json 文件的内容
文件读取数据，写入数据库。...这样一来，我们就可以方便的从数据库进行查询了。...因此在MPCategoryManager创建时，马上进行初始化操作，部分代码如下 /// MPCategoryManager.m文件 + (instancetype)shareManager { static...这里写图片描述 因此，我们的动画要分两步： 提取颜色 做"覆盖"动画 4.1、提取颜色 在这里使用了一个框架CCColorCube，通过该框架，我们可以方便的提取图标的颜色。...所以这一模块是重中之重，有不明白的可以评论或者github上issue我~
gameDM = new ht.DataModel(); //初始化数据模型 g2d = new ht.graph.GraphView(gameDM); //初始化2d视图 g2d.addToDOM()...这其中有两个方案，第一种是将图形的翻转后的图形坐标按顺序保存在数组中，每次改变形状时取数组中的前一组或后一组坐标来进行改变；第二种是使用 ht.Block() 对象将对应的图元组合成一个整体，在变形时只需按对应的方向选择...只需要将它们从数据模型中删除即可，实现代码如下： function deleteBlock(block){ // 消除已经填充满的方格 var yindexs = []; // 要判断的y轴坐标...将 2D 小游戏贴到3D模型上，在文档中我们可以发现 setImage 属性不仅仅是只能设置正常的图片，还可以使用它来注册一个 canvas 图形组件。...总结 在 3D 模型上的视频播放给予了我很大的兴趣。如果能将摄像头的画面转移到对应的 3D 场景中，那么我相信像一些日常的机房监控，智能城市和智能楼宇中的视频监控将更加的便捷与直观。
编译器编译完你所有的源文件后，它必须将它们链接在一起。为了让程序正确链接，它需要知道所有函数的地址，包括SDL的函数。对于动态链接的库，这些地址在库文件中。...库文件中有导入地址表，因此您的程序可以在运行时导入函数。和头文件一样，你可以配置你的编译器在SDL库文件所在的额外目录中搜索，或者把库文件和编译器自带的其他库文件放在一起。...你可能更习惯于使用iostream，但我在我的应用程序中使用printf，因为它更安全。对于这些早期的应用，使用你最习惯的东西。 在加入头文件后，我们声明我们要渲染的窗口的宽度和高度。...在这种情况下，它将是我们在屏幕上看到的窗口内部的图像。 在声明我们的窗口和屏幕表面后，我们初始化SDL。在没有初始化SDL之前，你不能调用任何SDL函数。...如果SDL初始化成功，我们要使用SDL_CreateWindow创建一个窗口。第一个参数设置窗口的标题或窗口的这一部分: ? 接下来的两个参数定义了窗口创建的x和y位置。
char ch = '\0'; 1 字符串初始化 字符串初始化的方法比较多，我这里简单介绍三种，因为字符串本质上是由一个个字符组成的字符数组，所以其初始化的最终目的，就是将字符数组里面的一个个字符都初始化为...也即使用memset进行初始化。 很多人对memset这个函数一知半解，只知道它可以初始化很多数据类型的变量，却不知道其原理是什么样的，这里做一下简要的说明：memset是按照字节进行填充的。...所以严格来说，memset函数本身并不具有初始化的功能，而是一个单纯的按字节填充函数，只是人们在使用的过程中，扩展出了初始化的作用。...在动态内存管理中，由于变量的内存是分配在堆中的，所以一般用malloc、calloc等函数申请过动态内存，在使用完后需要及时释放，一般释放掉动态内存后要及时将指针置空，这也是很多人容易忽略的。...，也即memset的第三个参数，一般来说，传入数据类型和变量名效果是一样的，上例中，下面写法是等价的效果： memset((char *)&stu1, 0, sizeof(STU)); 1
在此示例中，我们所做的只是将video元素以canvas元素的输出形式呈现。这里展示的是一个带有video和canvas元素的裸露HTML文件（接下来的每个例子都使用与此完全相同的文件）。...当我们创建类的新示例Processor时，我们抓取video和canvas元素然后从画布中获取2D上下文。...在如原先那样绘制图像之后，我们可以将该图像数据以记录了每个像素RGBA值的数组的形式从该上下文中取出。...最终我们只是采用了 Mozilla团队描述 的方法，也就是将每个RGB估值器设置为其中所有3个的平均值。随后我们更新图像数据数组中的这些值，并将更新后的版本写入到上下文中。...这里我想强调的是：我不是数据科学家，这是我第一次亲自使用Tensorflow。尽管使用机器学习搭建视觉分析框架并进行实时分析看上去非常酷炫，但这一切真的能在实际案例当中起到决定性关键作用吗？
通过使用partition()函数选择快速中位数进行部分排序 使用nanmean()，nanvar()和nanstd()函数跳过 NaN 使用full()和full_like()函数创建值初始化的数组...numpy.random.choice()随机抽样 使用datetime64类型和相关的 API 简介 自《NumPy 秘籍》第一版以来，NumPy 团队引入了新功能； 我将在本章中对其进行描述。...另见 相关 NumPy 文档 使用nanmean()，nanvar()和nanstd()函数跳过 NaN 试图估计一组数据的算术平均值，方差和标准差是很常见的。...nanvar()的文档页面 nanstd()的文档页面 使用full()和full_like()函数创建初始化值的数组 full()和full_like()函数是 NumPy 的新增函数，旨在促进初始化...full()函数用数字7填充数组。 full_like()函数重新使用了数组的元数据来创建新的数组。 这两个函数都可以指定数组的数据类型。
不同路径 一个机器人位于一个m x n网格的左上角（起始点在下图中标记为Start ）。 机器人每次只能向下或者向右移动一步，机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为Finish）。...1 1 1 1 1 1 1 1 2 3 4 5 6 7 1 3 6 10 15 21 28 根据上面的表格填数据，不难发现其中的规律，最终的终点值无非就是该点的上节点以及左节相加得到的值...，也就是说可以通过一个二维数组来搞定，推出动态规划方程式dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]，最后将这个数组的最后一个值返回即可。...首先初始化数组，直接使用构造函数生成一个m * n的数组并将其填充为0，外层数组填充0的原因是map会跳过empty数组空位，在外层数组填充任何值都可以，会使用map回调函数的返回值覆盖，之后定义循环，...在循环中如果某个下标是0的话将其填充为1否则就将该点上节点与左节点的值相加，这样就构造出了上述的表格，之后返回表格的最后一个值即可。
在数据结构中，字符串要单独用一种存储结构来存储，称为串存储结构。这里的串指的就是字符串。无论学习哪种编程语言，操作最多的总是字符串。我们平常使用最多的存储结构无疑是利用定长数组存储。...动态数组存储 首先我们应该明确两个概念：堆和栈。 ...当我们调用malloc时，就会在堆上划分一块空间给我们使用，具体代码如下： //创建了一个动态数组str，通过使用 malloc 申请了 10个 char 类型大小的堆存储空间。...//通过使用这行代码，之前具有10 个 char 型存储空间的动态数组，其容量扩大为可存储 20 个 char 型数据。...本文使用的是无头结点的链表结构（即链表的第一个头结点也存储数据）。 我们知道，单链表中的 “单” 强调的仅仅是链表各个节点只能有一个指针，并没有限制数据域中存储数据的具体个数。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。...所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。...cvCreateImageHeader，分配，初始化和返回结构IplImage .. cvCreateMat，为新矩阵和底层数据分配头，并返回一个指向创建的矩阵的指针。矩阵逐行存储。...cvReshape初始化CvMat头，使其指向与原始数组相同的数据，但具有不同的形状 – 不同的通道数，不同的行数或两者。 cvSampleLine，实现了线迭代器的应用的一个特例。...LogPolar，该功能模拟人的“中心凹”视觉，可用于快速缩放和旋转不变模板匹配，用于对象跟踪等。 LUT，使用查找表中的值填充目标数组。条目的索引取自源数组。
表征像素的数值是以特定的方式排序的。 假设我们尝试使用全连接网络识别图像，该如何做？ 全连接网络可以通过平化它，把图像当作一个数组，并把像素值当作预测图像中数值的特征。...特别感谢 Jeremy Howard 启发我创作了这些图像。 因此我们做了什么？ 上面我们所做的事是试图通过使用图像的空间的安排从图像中提取特征。为了理解图像，理解像素如何安排对于一个网络极其重要。...假如我们有一张 32*32*3 的输入图像，我们使用 10 个尺寸为 3*3*3 的过滤器，单步幅和零填充。 那么 W=32，F=3，P=0，S=1。...因为我们需要保证图像大小的一致，所以我们使用同样的填充（零填充），否则填充会被使用，因为它可以帮助减少特征的数量。 随后加入池化层进一步减少参数的数量。...在预测最终提出前，数据会经过多个卷积和池化层的处理。卷积层会帮助提取特征，越深的卷积神经网络会提取越具体的特征，越浅的网络提取越浅显的特征。
表征像素的数值是以特定的方式排序的。 ? 假设我们尝试使用全连接网络识别图像，该如何做？ 全连接网络可以通过平化它，把图像当作一个数组，并把像素值当作预测图像中数值的特征。...特别感谢 Jeremy Howard 启发我创作了这些图像。 因此我们做了什么？ 上面我们所做的事是试图通过使用图像的空间的安排从图像中提取特征。为了理解图像，理解像素如何安排对于一个网络极其重要。...假如我们有一张 32*32*3 的输入图像，我们使用 10 个尺寸为 3*3*3 的过滤器，单步幅和零填充。 那么 W=32，F=3，P=0，S=1。...因为我们需要保证图像大小的一致，所以我们使用同样的填充（零填充），否则填充会被使用，因为它可以帮助减少特征的数量。 随后加入池化层进一步减少参数的数量。...在预测最终提出前，数据会经过多个卷积和池化层的处理。卷积层会帮助提取特征，越深的卷积神经网络会提取越具体的特征，越浅的网络提取越浅显的特征。
这个方法用当前的波形数据来填充这个数组。...AnalyserNode接口还提供有关音频中当前存在的频率的数据。它对波形数据运行FFT（傅立叶变换），并将这些值暴露为一个数组。...， spectrum数组现在将使用当前的音频频谱每秒更新60次。...可视化与WebGL着色器 我最喜欢的电脑图形技术是使用WebGL的全屏像素着色器。...这是一个使用顶点着色器和片段着色器的函数，并返回一个已经编译好的着色器程序。
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