众所周知,Android厂商非常多,各种尺寸的android手机、平板层出不穷。导致了Android生态环境的碎片化现象越来越严重。Google公司为了解决分辨率过多的问题,在Android的开发文档中定义了px、dp、sp,方便开发者适配不同分辨率的Android设备。对于初级程序员来说理解掌握适配的一些基础知识是必须的。
之前也写过一些关于seaborn的文章,本文给大家介绍如何使用seaborn来绘制多子图。
作为一个Web前端从业者,资深B/S架构的应用开发,通常我们负责的内容都是侧重的浏览器端比较多,即便目前Vue、React等各种框架库流行的年代,核心实现也依然是JS API操作DOM;如果资历更深一些的同学,还会熟知jQuery,更是因为各浏览器API不统一作为其解决的问题痛点。
很多同学对摄影有一个误区,认为想要拍出好看的照片必须单反加身,长焦、广角、微距镜头一个也不能少。所以每当自己拍出不好看的照片,往往会安慰自己说:“哎呀!没钱买单反,都是设备的锅啦~”。其实不然,只要掌握以下几种构图的方法,哪怕是手机也一样可以拍出很厉害的照片哦。
在我的上一篇文章《前端电商 sku 的全排列算法很难吗?学会这个套路,彻底掌握排列组合。》中详细的讲解了排列组合的递归回溯解法,相信看过的小伙伴们对这个套路已经有了一定程度的掌握(没看过的同学快回头学习~)。
2021-06-05:一个字符串至少需要添加多少个字符能整体变成回文串? 福大大 答案2021-06-05: 动态规划。 si和sj不等时:dpi=min(左边,下边)+1。 si和sj相等时:dpi=左下边。 代码用golang编写。代码如下: package main import "fmt" func main() { s := "moonfdd" ret := minInsertions(s) fmt.Println(ret) } func minInsertion
解题关键在于如何找到“对角线”。 我们人是可以直观看出来的,但是计算机不能。 通过观察发现,对角线的元素必有:i-j相同。 根据这个特性,实现对角遍历,将每个对角线视为一个数组
语义分割是像素级别的分类,其常用评价指标: 像素准确率(Pixel Accuracy,PA)、 类别像素准确率(Class Pixel Accuray,CPA)、 类别平均像素准确率(Mean Pixel Accuracy,MPA)、 交并比(Intersection over Union,IoU)、 平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU), 其计算都是建立在混淆矩阵(Confusion Matrix)的基础上。因此,了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的!
写这篇文章已经拖了很久了,因为一直在准备后续的 Myers‘Diff之线性空间细化 。最初不知道是什么时候发现 DiffUtil 对比列表 item 数据进行局部刷新,git 文件对比都用到了这个算法。上个月刚好再一次看到了就想深入了解一下。但发现发现国内的博客和帖子,对这个算法的讲述内容比较少,每篇文章都讲述了作者自己认为重要的内容,所以有一个点搞不懂的话没法整体性的进行理解。刚开始我自己就有一个点没想清楚想了好几天,我觉得程序员不能怕算法,书读百遍其义自现,阅读算法代码也是如此,平时多思考偶尔的一点灵光出现会减少你死磕算法浪费的时间。
最近我们被客户要求撰写关于MVGARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本文中,当从单变量波动率预测跳到多变量波动率预测时,我们需要明白,现在我们不仅要预测单变量波动率元素,还要预测协方差元素
1 . 计算原理 , 先计算对角线下方的非降路径 : 这里只计数在对角线下方的非降路径数 , 因为 对角线上下的非降路径是对称的 , 因此这里 先将对角线下方的非降路径计算出来 ;
📷 戳蓝字“IMWeb前端社区”关注我们哦! 📷 译/yangzj1992 本文转载自众成翻译 原文/http://www.zcfy.cc/article/reverse-engineering-
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人工智能不但可以理解语音或图像,帮助医学诊断,还存在于人们生活的方方面面,机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
解题思路:使用多个哈希表来分别存放灯泡所在位置的行、列、主对角线和副对角线,并用(row, col)集合来存放灯泡的具体位置。首先依次打开lamps指定的灯泡位置,并将所在行、列、主对角线和副对角线的格子中数目加一;查询点灯状态时遍历queries,先将查询点状态放入结果列表中,如果在查询点的上、下、左、右、左上、左下、右上、右下8个方向中有灯泡,找到灯泡位置,关闭灯泡即所在位置的行、列、主对角线和副对角线的数量减一,最后返回结果列表。
seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素,通过方阵的形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个列元素的分布情况,剩余的空间则展示每两个列元素之间的关系,基本用法如下
引言 寻路算法用途众多,例如在游戏和地图中。A*算法已经众所周知,对于其优化也是层出不穷,然而性能并没有取得突破性进展。本文介绍一种跳点搜索算法JPS以及其四个优化算法,其中三个优化是加速跳点的寻找,
1000*1000的格子里,给你n≤200 000个点的坐标,求有多少对在一个对角线上。
**三对角矩阵(tridiagonal):**M是一个三对角矩阵,当且仅当|i-j|>1时,M(i,j)=0。 在一个rows×rows的三对角矩阵中,非0元素排列在如下三条对角线上: 1)主对角
导语 伪 3D 效果一般是在二维平面上对贴图纹理进行拉伸变形制造出透视效果,从而模拟 3D 的视觉效果。但通过 OpenGL 直接渲染不规则四边形时,不进行透视纹理矫正,就会出现纹理缝隙裂痕等问题。本文将分析透视矫正原理并给出解决方案。 问题概述 一般要实现近大远小的透视景深效果,都是通过透视投影的方式在 OpenGL 渲染得到的。如果在 OpenGL 中不开启透视投影,使用简单四边形面片来达到 3D 效果则需要对四边形面片进行旋转或者进行拉伸变形。但不经过透视投影矩阵的计算,得到的纹理渲染结果就会有缝隙
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给定一个含有 M x N 个元素的矩阵(M 行,N 列),请以对角线遍历的顺序返回这个矩阵中的所有元素,对角线遍历如下图所示。
现在,随着CMOS/CCD集成度的提高,1/2‘’,1/2.5”, 1/3”等在摄像头领域0已经非常常见了。
其中configuration.fontScale是根据系统字号改变的,默认是1,所以会遇到dp和sp混用无影响的情况。但,一旦用户改变了系统字号,有一定的缩放量,dp的为sp就原形毕露了,所以字体还是乖乖用sp,别没事找事。
老鸟:tile 是瓷片的意思,就是在瓷片中画线,最终形成的线条具有一定的艺术美感。我在用 processing 绘制瓷片线,这就是 tiled lines,咋样,好看不?
有1-9个数字,将他们填入一个3*3的九宫格中,使得他们的每行,每列,以及对角线上的和相等,且要求每个格子的数字不可以重复。使用python列出所有可能的组合。示例如下:
换种表达方式,线性无关是说:其中任意一个向量都不在其他向量张成空间中,也就是对所有的
这是基本的要求。其实呢!提示我也没有去用,因为我采用的是完全的纯数学计算,用到了坐标的特点。比较暴力,代码快大,但是效率就是高。
一个如下的 6×6 的跳棋棋盘,有六个棋子被放置在棋盘上,使得每行、每列有且只有一个,每条对角线(包括两条主对角线的所有平行线)上至多有一个棋子。
学校组织活动,将学生排成一个矩形方阵。 请在矩形方阵中找到最大的位置相连的男生数量。 这个相连位置在一个直线上,方向可以是水平的、垂直的、成对角线的或者反对角线的。 注:学生个数不会超过 10000。
作为一个PROGRAMMER,可能每天你都在使用 Git 或 SVN 管理你所参与项目的代码。每当你提交自己修改后的代码、复读同事写的程序或排查程序异常行为的时候,比较和阅读两个版本代码之间的差异是必不可少的工作。
https://leetcode-cn.com/problems/toeplitz-matrix/
n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击。
读书笔记(十) %% 矩阵的操作 format short A = magic(3) %产生三阶幻方矩阵 sum(A) %对列求和 sum(A')' %对行求和 sum(diag(A)) %对主对角线求和 sum(diag(flipud(A))) %对副对角线求和 sum(1:9)/3 %第一项到第九项和的三分之一 for k = 0:3 rot90(A,k) %将A逆时针旋转k个90度 rot90(A',k) %
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
准确率 (Accuracy),混淆矩阵 (Confusion Matrix),精确率(Precision),召回率(Recall),平均正确率(AP),mean Average Precision(mAP),交除并(IoU),ROC + AUC,非极大值抑制(NMS)。
题目描述 对于一个N个定点的凸多边形,他的任何三条对角线都不会交于一点。请求楚图形中对角线交点的个数。 例如,6边形: 输入输出格式 输入格式: 第一行一个n,代表边数。 输出格式: 第一行输出交点数
HTML5学堂(码匠):网站中最为常见的一种特效——鼠标移入元素,出现介绍信息的悬浮框,要么是淡入,要么是单方向的滑入,总觉得太单一了有木有?其实,稍微调整一下,这个效果就可以变得“高大上”起来,虽然
注:本文的目的在于理清楚一些尺寸关系,如果有表述不当,欢迎指出讨论 本文测试屏幕的长宽像素比为1,奇葩屏幕可跟根据比例自行分析 ---- 一、科普常识: 0.测试准备 手上有两个真机: oppoA77(1920*1080 5.5英寸)、 oppoR15X(2340*1080 6.4英寸) 、 再加一台模拟器(480*320 3.5英寸)仿OPPO R801 辅助:一台笔记本电脑联想Y480N(768*1366 14英寸) 和一个iPad_Air_2(2048*1536 9.7英寸) 📷 ----
参考链接: Python中的numpy.triu 今天帮朋友看一个代码,刚好里边有一个函数不太明白,因此看了源码之后在此做以记录: #取上三角阵 def triu(m, k): m:表示一个矩阵 K:表示对角线的起始位置(k取值默认为0) 以一个5*5的矩阵举例说明: #k=0表示正常的上三角矩阵 upper_triangle = np.triu(data, 0) [[1 2 3 4 5] [0 5 6 7 8] [0 0 7 8 9] [0 0 0 7 8] [0 0 0 0 5]] #k
机器学习中最受追捧且同样令人困惑的方法之一是主成分分析(PCA)。无论我们在不应对PCA复杂性的情况下建立模型的意愿如何,我们都无法长期远离它。PCA的优点在于其实用性。
标准雅可比方法只能求解标准特征值问题。对于广义特征值问题需要采用广义雅可比方法求解。 前面已提到标准Jacobi方法的理论依据是对于实对称阵 A,必有正交阵 Q ,使 QT A Q = Λ 其中Λ是对角阵,其主对角线元素λii是A的特征值,正交阵Q的第i列是A的第i个特征值对应的特征向量。同标准Jacobi方法类似,广义雅可比方法也是将刚度矩阵和质量矩阵同时对角化。 假设有一系列正交变换矩阵P1、P2、...、Pn的乘积组成P,即 P = P1P2...Pn 并且使得 PT K P 和 PT M P的非
2024-04-27:用go语言,在一个下标从 1 开始的 8 x 8 棋盘上,有三个棋子,分别是白色车、白色象和黑色皇后。
/* 功能:元素对角线之和 日期:2013-05-26 */ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> #define LEN 3 int main(void) { int A[LEN][LEN]={0}; int i,j; int sum1=0; int sum2=0;
与奇数魔术方阵 相同,在于求各行、各列与各对角线的和相等,而这次方阵的维度是4的倍数。
for i in range(-3,4): #把对角线作为边界0 if i <= 0: #打印上半部分 print(' '*(-i) + '*'*(7+2*i)) else: #打印下半部分 print(' '*i + '*'*(7-2*i))
https://leetcode-cn.com/problems/matrix-diagonal-sum/
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