开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

边界互不重叠的闭合曲线内点均匀分布的快速算法

是指在给定一个闭合曲线的边界内，如何快速生成一组均匀分布的点。

这个问题可以通过以下步骤来解决：

首先，需要确定闭合曲线的边界。闭合曲线可以是任意形状的多边形，可以通过一组坐标点的集合来表示。
接下来，可以使用著名的蒙特卡洛算法来生成均匀分布的点。蒙特卡洛算法是一种基于随机采样的方法，通过在闭合曲线内随机生成大量的点，然后根据这些点的分布情况来判断点的均匀性。
为了提高算法的效率，可以使用快速判断点是否在闭合曲线内的方法。一种常用的方法是射线法，即从一个点向任意方向发射一条射线，统计与闭合曲线的交点个数。如果交点个数为奇数，则该点在闭合曲线内；如果交点个数为偶数，则该点在闭合曲线外。
为了进一步提高算法的效率，可以使用空间分割技术，将闭合曲线的边界划分为多个小区域，然后在每个小区域内进行点的生成和判断。这样可以减少不必要的计算量，提高算法的速度。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云计算服务：https://cloud.tencent.com/product
腾讯云人工智能服务：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网服务：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云存储服务：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙服务：https://cloud.tencent.com/product/mu

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和选择。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

机器学习9：采样

采样本质上是对随机现象的模拟，根据给定的概率分布，来模拟产生一个对应的随机事件。采样可以让人们对随机事件及其产生过程有更直观的认识。

03

基于ABAQUS和FE-SAFE的低周疲劳仿真

机器、车辆和结构的零部件经常会承受重复载荷的作用，由此产生的循环应力可导致相关材料发生微观物理损伤，微观损伤在连续的循环载荷作用下累积，直至发展成裂纹或其他宏观损伤，这个过程称为疲劳。疲劳分为高周疲劳和低周疲劳，一般将失效循环数小于次循环的疲劳称为低周疲劳，将失效循环数大于此次数的疲劳称为高州疲劳。低周疲劳一般采用基于应变的疲劳算法。

05

任何时候你都不应该忽视概率统计的学习！

基于概率论的数理统计也即概率统计是现代科学研究的基础工具与方法论，错误的理解与使用概率统计也可能会导致完全错误的研究结果。即使现在，我们随便抽出一篇微生物组学研究的paper，都有可能发现其中概率统计的瑕疵，诸如线性回归算法样品数少于变量数、R2与P值未作校正、聚类结果未作检验等。无论任何时候，我们都应该尝试去反思：我的概率统计知识够吗？

02

GeoHash原理和可视化显示

最近在做附近定位功能的产品，geohash是一个非常不错的实现方式。查询资料，发现阿里的这篇文章讲解的很好。但文中并没有给出geohash显示的工具。无奈，也没有查到类似的。只好自己简单显示一下，方便自己理解。

02

Prometheus 指标值不准：是 feature，还是 bug？

你来到腾讯云，仅需几次点击，指标便从四面八方来，汇聚成 Grafana 上的优雅曲线。

02

数字图像处理灰度变换之灰度直方图及python实现

灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率。直方图显示图像数据时会以左暗右亮的分布曲线形式呈现出来。横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。图像的对比度是通过灰度级范围来度量的，而灰度级范围可通过观察灰度直方图得到，灰度级范围越大代表对比度越高；反之对比度越低，低对比度的图像在视觉上给人的感觉是看起来不够清晰，所以通过算法调整图像的灰度值，从而调整图像的对比度是有必要的。

02

GitHub最火开源监控系统Prometheus，我却发现了它的一个Bug(feature)？

Prometheus 受启发于 Google 的 Borgmon 监控系统，从 2012 年开始由前 Google 工程师在 Soundcloud 以开源软件的形式进行研发，并且于 2015 年对外发布早期版本。2016年5月继 Kubernetes 之后成为第二个正式加入 CNCF 基金会的项目，2018年8月9日，云原生计算基金会（CNCF）宣布开放源代码监控工具 Prometheus 已从孵化状态进入毕业状态，标志着 Prometheus 已经具备稳定性和成熟度，而且得到了市场的认可，已经成为了云原生中指标监控的事实标准。目前在 GitHub 已有超过 53.1k star。

02

Prometheus 指标值不准：是 feature，还是 bug？

导语：笔者穷尽毕生绝学写就此文，通过剖析最典型的“怪现象”，解答 “Prometheus 指标值为何不准”这一灵魂拷问。

02

科学瞎想系列之一三九电机绕组(15)

前几期文章介绍了整数槽绕组的磁势。通过讲解我们了解到，绕组的磁势除了基波外还包括了一系列谐波，那么这些谐波磁势产生的原因是什么？机理如何？这些谐波的大小又与哪些因素有关？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。

03

AAAI 2020 | DIoU和CIoU：IoU在目标检测中的正确打开方式

本文对发表于 AAAI 2020 的论文《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》进行解读。

03

如何通过Python实现蒙特卡罗模拟算法

蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，是通过使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法，将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。

02

R-Tree算法：空间索引的高效解决方案

R-Tree是一种用于多维空间索引的数据结构，尤其适用于地理信息系统、数据库和计算机图形学等领域。它解决了在高维空间中快速查询和检索对象的问题。在这篇博客中，我们将深入浅出地介绍R-Tree的工作原理、常见应用场景，并通过Python代码示例来展示其基本操作。

01

通俗|令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 及代码（WGAN两篇论文的中文详细介绍）

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文Wassertein GAN 却在 Reddit 的 Machine Learning 频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟有什么了不得的地方呢？

05

如何理解GWAS中Manhattan plot和QQ plot所传递的信息

在GWAS研究中，Manhattan plot和QQ plot是最常画的两类图，它们可以把跟研究的性状（比如，基因型和身高）显著相关的基因位点清晰地展现出来，不少读者朋友应该都懂得如何画这样的图，但我想应该不是每个人都能够真正知道其中所蕴含的道理。

07

科学瞎想系列之一四三电机绕组(19)

上期我们讲了槽内线圈的感应电势，解答了用“Blv观点”计算槽内线圈感应电势的有关问题，明确了电机线圈中的感应电势大小与电枢开槽无关，“Blv观点”不仅适用于计算光滑电枢表面的线圈感应电势，而且也适用于计算电枢开槽后槽内线圈感应电势的计算，但用“Blv观点”计算槽内线圈的感应电势时，其中的B必须用光滑电枢时的气隙磁密值代入。与此问题类似，通电导体在磁场中会受到的电磁力的作用，电磁力的大小可用“BIL”计算。具体到电机中，如果电枢是光滑的，线圈位于光滑电枢表面，则用“BIL观点”计算线圈导体的受力，进而计算电磁转矩是非常容易理解的；如果电枢开槽，线圈的导体位于槽内，同样存在着槽内的磁密很小，“BIL观点”还是否适用的问题。如果能用，其中的B又应该用何值代入？另外同学们还经常问到一个问题，就是槽内线圈产生的电磁力是作用在槽内的导体上还是作用在铁芯上？本期就来回答这些问题！ 1 磁介质在磁场中受到的磁场力将一块磁介质(简称“磁质”)置于磁场中，就会受到磁场力的作用。在磁质的某点附近取一体积微元dV，设该体积微元所受到的磁力为dF，则定义dF/dV为该点磁质所受到的体积磁力密度，即f=dF/dV。也就是说，磁质上某点的磁力密度就是该点附近单位体积的磁质所受到的磁场力。根据相关电磁理论，磁质在磁场中所受到的体积磁力密度为： f=J×B-(1/2)H²•gradμ+f″ ⑴ 需要说明的是，上式为不失一般性的磁力密度表达式，全面考虑到了各种情况：其中第一项是考虑了磁质中包含传导电流所受到的磁场力，即通电导体在磁场中受到的磁力，也就是人们常说的“洛伦兹力”，式中：J为该点处的传导电流密度矢量；B为该点处的磁密矢量，该项表明通电导体在磁场中所受到的磁力密度为电流密度矢量与磁密矢量的叉乘，进一步推导(略)可知，如果电流方向与磁场方向垂直，则该项磁力的大小就等于BIL，作用点在载流导体上，方向可用左手定则判定；第二项是考虑了磁质中各点的磁导率分布可能不同，式中：gradμ为该点磁导率的梯度；H为该点的磁场强度，该项表明当磁质内各点的磁导率分布不均匀时，就会因各向磁阻不均匀而产生的磁力，称为麦克斯韦力，麦克斯韦力的大小与该处磁导率的梯度成正比，该项前面的负号“-”表示麦克斯韦力的方向为从μ值大处指向μ值小处；第三项 f″则表示磁质在磁场中受到应力后发生变形，于是各方向的μ值发生变化而引起的力，称为磁致伸缩力，通常在磁质内部 f″会被材料局部的弹力相平衡，属于内力，只影响磁质内部的应力分布，不影响整个磁质所受到的总合力，加之在简化的铁磁物质模型中，认为磁质变形时μ并不随之而变化，因此通常在电机中将该项忽略不计。这样在分析实际电机中的电磁力时，就只考虑前面两项——洛伦兹力和麦克斯韦力，并还可根据电机磁路的具体情况，作相应的简化。整块磁质所受到的磁场力： F=∭【V】f•dV ⑵ 式中：【V】为积分区域，即整个磁质的体积。 2 磁场通过两种不同磁介质时交界面上的磁场力对于⑴式中的第二项——麦克斯韦力，若一种磁质内部的μ为常数(处处相等)，则该磁质内部gradμ=0，这就意味着同一磁介质内部的麦克斯韦力为0，但如果磁路中存在两种磁介质，例如电机的磁路中就存在铁心与空气两种磁介质，由于铁心与空气的磁导率相差巨大，那么在铁心与空气的交界面上就存在巨大的法向磁导率梯度gradμ，因此在交界面上就会产生巨大的麦克斯韦力。因此在分析电机中的电磁力时，往往不考虑铁心内部的体积磁力密度，而只考虑两种不同介质交界面上的面积磁力密度，即磁应力，为此⑵式可写作： F=∭【V】f•dV =∬【A】σ•da ⑶ 式中：【A】为积分区域，即为包围体积【V】的闭合曲面；σ为磁应力，即单位面积上的电磁力；da为曲面A上的面积微元。根据麦克斯韦张量理论，经过一系列复杂的推导(略)，得出两种不同磁介质交界面上的磁应力： σ=(1/2μ)(Bn²-Bt²)n+(1/μ)Bn•Bt•t =σn+σt ⑷ 式中：Bn和Bt分别为交界面上法向和切向的磁密；n和t分别代表交界面上的单位法向矢量和单位切向矢量；σn和σt分别为交界面上磁应力的法向分量和切向分量： σn=(1/2μ)(Bn²-Bt²) σt=(1/μ)Bn•Bt ⑸ 3 铁心和空气交界面的磁场力如图1所示表示铁心和空气形成交界面A。设空气为介质1，μ1=μ0，空气侧的磁密为B1；铁心为介质2，μ2=μFe，铁心侧的磁密为B2；磁场为二维平行平面场。

02

Q4单元的等效节点力

在划分单元时，应尽可能将集中力作用点作为节点，该集中力即为节点荷载。这样就不必对其进行额外处理。分布荷载转移到单元节点上必须遵循静力等效原则。

01

YOLOv3 提升 5.91 mAP，IoU在目标检测中的正确打开方式

论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression

01

从贝叶斯定理到概率分布：综述概率论基本定义

选自 Medium & analyticsvidhya 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。简介在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，

09

从贝叶斯定理到概率分布的全面梳理！

在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，所以我们开始吧。

02

数据竞赛之常见数据抽样方式

该抽样方法是按等概率原则直接从总中抽取n个样本，这种随机样本方法简单，易于操作；但是它并不能保证样本能完美的代表总体，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布，但真实情况却是很多数样本都不是或无法判断是否等概率分布。在简单随机抽样中，得到的结果是不重复的样本集，还可以使用有放回的简单随机抽样，这样得到的样本集中会存在重复数据。该方法适用于个体分布均匀的场景。

02

SFFAI分享 | 王玫：自然环境下的多种族人脸：利用信息最大化自适应网络去减少种族偏差【附PPT，视频】

种族偏见是生物特征识别中的一个重要问题，但在人脸识别领域还没有得到深入的研究。在这篇论文中，我们首先提供了一个名为“自然环境下的多种族人脸”（RFW）的数据库。利用该数据库，我们验证了四个商业API和四个当前最先进算法都存在种族偏见。然后，我们进一步提出利用深度无监督域自适应算法来解决种族偏差，并提出了一个深度信息最大化自适应网络（IMAN）。在算法中，我们以白种人作为源域，其他种族作为目标域来缓解这种偏差。这种无监督的方法一方面在域层面减小源域和目标域的全局分布，另一方面在类别层面学习有区分性的目标域特征。此外，我们还提出了一种新的互信息损失，在没有标签的情况下，进一步提高了网络输出的鉴别性。通过在RFW、GBU和IJB-A数据库上进行的大量实验表明，IMAN学习到的特征在不同种族和不同数据库上有很好的泛化性。

01

GAN 为什么需要如此多的噪声？

对抗生成网络（GAN）是一种在给定一组旧的「真实」样本的情况下，生成新的「人造」样本的工具。这些样本几乎可以是任何的东西：手写数字、人脸图片、表现主义绘画作品，等等所有你能想出的物体。

04

数据科学家需要知道的5个基本统计概念

在执行数据科学（DS）时，统计是一种强大的工具。笼统来看，统计学是利用数学来进行数据的技术分析。基础的可视化（例如，条形图等）可能会为你提供一些高级信息，而通过统计，我们可以以更加信息驱动且更有针对性的方式对数据进行操作。当中用到的数学帮助我们形成关于我们数据的具体结论，而不仅仅是猜测。

03

从贝叶斯定理到概率分布：综述概率论基本定义

选自 Medium & analyticsvidhya 机器之心编译机器之心编辑部本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。简介在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发

08

深度学习 | GAN模式崩溃的理论解释

本文与你讨论蒙日-安培方程正则性理论关于GAN模型中模式崩溃（Mode Collapse）的解释。

03

AAAI 2020 | DIoU和CIoU：IoU在目标检测中的正确打开方式

论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression

00

Gradient Harmonized Single-stage Detector

虽然两级检测器取得了巨大的成功，但是单级检测器仍然是一种更加简洁和高效的方法，在训练过程中存在着两种众所周知的不协调，即正、负样本之间以及简单例子和困难例子之间在数量上的巨大差异。在这项工作中，我们首先指出，这两个不和谐的本质影响可以用梯度的形式来概括。此外，我们提出了一种新的梯度协调机制(GHM)来对冲不协调。GHM背后的原理可以很容易地嵌入到交叉熵(CE)等分类损失函数和smooth l1 (SL1)等回归损失函数中。为此，我们设计了两种新的损失函数GHM-C和GHM-R来平衡梯度流，分别用于anchor分类和bounding box细化。MS COCO的消融研究表明，无需费力的超参数调整，GHM-C和GHM-R都可以为单级探测器带来实质性的改进。在没有任何附加条件的情况下，该模型在COCO test-dev set上实现了41.6 mAP，比目前最先进的Focal Loss(FL) + SL1方法高出0.8。

01

每个数据科学家都应该知道的六个概率分布

介绍假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而

06

苹果、俄勒冈州立提出AutoFocusFormer: 摆脱传统栅格，采用自适应下采样的图像分割

传统 RGB 图像以栅格（raster）形式储存，像素点的分布在整个图像上均匀统一。然而，这种均匀分布往往与图像实际内容的密度分布相去甚远。尤其是在现今常用的深度网络中，在编码部分经过频繁的下采样（downsampling）后，小物体占据的点极少，而大物体占据的点很多。如下图中，背景中繁忙的人群只剩下极少量的点表示，而画面下方大量的点被信息量极低的地面占用。如果从存储的特征个数和算力的角度来考虑这个图像识别的过程，那么可以想见地面特征被大量的存储，大部分的算力被用来计算这些地面。而真正关键的人群，由于点少，分到的特征就少，用于计算的算力也就很少。

02

一份贪心算法区间调度问题解法攻略，拿走不谢

比如说一个算法问题使用暴力解法需要指数级时间，如果能使用动态规划消除重叠子问题，就可以降到多项式级别的时间，如果满足贪心选择性质，那么可以进一步降低时间复杂度，达到线性级别的。

01

贪心算法之区间调度问题

什么是贪心算法呢？贪心算法可以认为是动态规划算法的一个特例，相比动态规划，使用贪心算法需要满足更多的条件（贪心选择性质），但是效率比动态规划要高。

01

对于权重初始化的研究

权重初始化对于神经网络来说十分重要，一个好的权重初始化的方法能够帮助神经网络更快的找到最优解决方案。之前在TensorFlow的基本使用(1)-创建简单神经网络这篇笔记中提到使用截断正态分布的方法随机初始化权重，在学习了weight initialization这门课后有了更直观的理解。

01

chip_seq质量评估之查看抗体富集效果

chip_seq通过抗体来富集基因组上的部分区域，抗体富集的效果直接绝对了实验的成败, 借助deeptools中的plotFringerprint命令，可以有效评估和查看抗体富集效果。

02

算法可视化：把难懂的代码画进梵高的星空

选文 | 吴佳乐翻译|黄念校对|冯琛姚佳灵作者 |Mike Bostock 素材来源 | bost.ocks.org 独立心灵的力量被高估了……真正的力量源自于外部能提高认知能力的帮助。 ——唐纳德本文重点研究算法。然而，这里讨论的技术适用于更广泛的问题空间：数学公式、动态系统、过程等。基本上，任何需要理解代码的地方。那么，为什么要可视化算法呢？甚至为什么要去可视化呢？这篇文章将告诉你，如何利用视觉去思考。算法是可视化中一种迷人的用例。要将一种算法可视化，我们不只是将数据拟合到图表中，况且也

04

每个数据科学专家都应该知道的六个概率分布

摘要：概率分布在许多领域都很常见，包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学，如心理学和医学。它易于应用，并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布，并解释了它们的应用。介绍假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。他又犯了另一个错误，在匆忙中跳过了几项，但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题

05

图像处理

图像处理一般指数字图像处理，大多数依赖于软件实现。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

04

关于计算流体力学，你知道多少？

流体力学，是研究流体（液体和气体）的力学运动规律及其应用的学科。主要研究在各种力的作用下，流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。流体力学是力学的一个重要分支，它主要研究流体本身的静止状态和运动状态，以及流体和固体界壁间有相对运动时的相互作用和流动的规律。在生活、环保、科学技术及工程中具有重要的应用价值。

02

【笔记】《Subpixel Photometric Stereo》的思路

这段时间真的好忙，周更啊什么的都停滞了。前几天又看了一圈谭平的关于如何提高光度立体成像法线分辨率的这个论文，看完也写了长长的笔记。

03

3D点云中高效的多分辨率平面分割方法

论文链接：https://www.researchgate.net/profile/Sven-Behnke-2/publication/221104985_Efficient_Multi-resolution_Plane_Segmentation_of_3D_Point_Clouds/links/0912f5012c7339e394000000/Efficient-Multi-resolution-Plane-Segmentation-of-3D-Point-Clouds.pdf

02

【Java】深入理解Java随机数

java.lang.Math 类里有一个私有静态内部类，内有一个静态的 java.util.Random 类对象，调用其 nextDouble() 方法，生成 [0.0, 1.0) 范围内的伪随机浮点数。

03

运用贪心算法来做时间管理

东哥带你手把手撕力扣~ 作者：labuladong 公众号：labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息

04

电信网络拓扑图自动布局

在电信网络拓扑图中，很经常需要用到自动布局的功能，在大数据的层级关系中，通过手工一个一个摆放位置是不太现实的，工作量是相当大的，那么就有了自动布局这个概念，来解放布局的双手，让网络拓扑图能够布局出一个优美的图案，当然在一些复杂的布局中，光有自动布局还是不行的，还是需要手工地做些相应的调整，才能让界面图案更加的完美。今天我们来聊聊电信网络拓扑图 HT for Web 在自动布局上面的相关内容。在 HT for Web 中有提供两种布局方案，一个是 AutoLayout，一个是 ForceLayout。Aut

08

电信网络拓扑图自动布局

本文介绍了电信网络拓扑图自动布局的相关内容，包括两种布局方案：AutoLayout和ForceLayout。AutoLayout提供几套固定的布局算法，让用户根据不同的需求选择不同的布局算法，如圆形布局和对称布局。ForceLayout则是根据节点之间存在互斥力，相互连接的节点间存在引力，来动态布局节点的。

08

电信网络拓扑图自动布局

在电信网络拓扑图中，很经常需要用到自动布局的功能，在大数据的层级关系中，通过手工一个一个摆放位置是不太现实的，工作量是相当大的，那么就有了自动布局这个概念，来解放布局的双手，让网络拓扑图能够布局出一个优美的图案，当然在一些复杂的布局中，光有自动布局还是不行的，还是需要手工地做些相应的调整，才能让界面图案更加的完美。今天我们来聊聊电信网络拓扑图 HT for Web 在自动布局上面的相关内容。在 HT for Web 中有提供两种布局方案，一个是 AutoLayout，一个是 ForceLayout。Aut

02

详解Box-Muller方法生成正态分布

本公众号MyEncyclopedia定期发布AI，算法，工程，大数据交叉领域的深度和前沿文章。欢迎关注，收藏和点赞。公众号内有本文对应的配套的视频讲解。

03

Leetcode【470、478、497、519、528】

这道题是用等概率的 Rand7()（[1, 7]）产生等概率的 Rand10()（[1, 10]）。

04

特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠

如果线性子空间是平的纸张，那么卷起的纸张就是非线性流形的例子。你也可以叫它瑞士卷。（见图 7-1），一旦滚动，二维平面就会变为三维的。然而，它本质上仍是一个二维物体。换句话说，它具有低的内在维度，这是我们在“直觉”中已经接触到的一个概念。如果我们能以某种方式展开瑞士卷，我们就可以恢复到二维平面。这是非线性降维的目标，它假定流形比它所占据的全维更简单，并试图展开它。

02

【redis】一致性哈希算法

这周复习redis，被集群和分布式搞得头大，也接触到一致性哈希算法，因此博主进行了一定得学习，故，写下这篇文章。

03

蒙特卡洛（Monte Carlo）方法

由于向纸上投针是完全随机的, 因此用二维随机变量 (X, Y) 来确定针在纸上的具体位置。其中:

01

怎么均衡？

上一篇文章，我们主要是给大家看了下直方图均衡干了什么事情，并且直接给出了，针对离散型数据的直方图均衡化的公式。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭