我如何识别AST的结构上共有的子树,以便将它们分解成不同的函数?
例如,给定这个伪代码(假设该语言只允许纯的、终止的函数):
f(a, b, c) {
return (a + b) * c * 6;
}
g(x[4], k) {
var y[4];
for (i in 0..3)
y[i] = f(x[i], 1, k);
return y;
}
varying arr[4];
result = g(arr, 1);
...after完全专门化和内联,我们将得到以下表示程序结果值的原始操作树:
(make-vec4
(* (arr 0
首先,我尝试实现这个和弦检测算法:
我最初实现了使用麦克风的算法,但它不起作用。作为测试,我创建了三个振荡器来制作c弦,但算法仍然不起作用。我想我应该只看到C,E和G的更高的数字,但我看到的是所有音符的数字。我的算法实现有问题吗?或者是我的N、fref或fs值?
以下是包含重要部分的代码片段:
// Set audio Context
window.AudioContext = window.AudioContext || window.webkitAudioContext;
var mediaStreamSource = null;
var analyser = null;
var N =
我的个人项目是研究如何使用Python进行图像处理。我对这个领域完全陌生。我有一个小问题困扰了我好几分钟(事实上,我已经有一个小时了,我挡住了这么简单的事情,尽管可能在你的眼里.)
让我解释一下:
我想在我的图像上提取(或者更确切地说是“删除”)这一行(我用红色熨烫了这一行,这样我们最多可以看到它):
通过遵循本教程(),我设法使所讨论的行更显着地显示出来,如下图所示。
现在我想使用以下方法来检测这幅图像中的线条:
一旦将这些方法应用到我的图像中,我就会得到以下错误:
for rho,theta in lines[0]:
TypeError: 'NoneType' o
我有一个问题,哪些好的解决方案(软件/硬件)已经开发和应用于企业的在线故障预测?Zabbix,Openstb,Cacti和类似的替代品?你能再列出一些吗?你能描述一下他们在故障预测方面的优势和劣势吗?
我想了解它们的缺点,并通过模型\算法进行一些改进。如果您对在线故障预测的概念不太了解,请参考以下描述。如果你已经知道了,就跳过吧。
Online failure prediction -- It is an approach to evaluate whether an incoming failure will occur in the near future, and when the fa
我已经实现了前景减法来检测移动的汽车,结果看起来很好。唯一的问题是去除阴影,它构成了前景的一部分。
我在网上搜索以找到解决这个问题的方法,并找到了许多论文的链接:
1)具有低级和中级推理的运动阴影检测
2)J.-F. Lalonde,A. A. Efros和S. G. Narasimhan。检测户外消费者照片中的地面阴影。在2010年欧洲计算机视觉会议上。
,以便更好地了解我正在寻找的内容。虽然这些论文有助于很好的学习,但在这一点上,它们超出了我的理解水平。谁能告诉我一些开源的代码,可以帮助我理解和实现阴影消除?