前面我们讲到,射线法的主要思路就是计算射线穿越多边形边界的次数。那么对于点在多边形的边上这种特殊情况,射线出发的这一次,是否应该算作穿越呢?
JavaScript API GL近期为支持物流行业实现了几何图形编辑器,用户可通过编辑器接口进行点、线、面、圆的绘制和编辑。在物流行业中常见的使用场景是配送区域及地理围栏的绘制,常会有对已有区域进行拆分或者合并的需要,所以编辑器也提供了相应的功能。本文介绍了如何基于Turf实现多边形的拆分及合并。
上篇向大家介绍完了基础功能篇,这次分享的是Chrome开发工具中最有用的面板Sources。 Sources面板几乎是我最常用到的Chrome功能面板,也是在我看来决解一般问题的主要功能面板。通常只要是开发遇到了js报错或者其他代码问题,在审视一遍自己的代码而一无所获之后,我首先就会打开Sources进行js断点调试,而它也几乎能解决我80%的代码问题。Js断点这个功能让人兴奋不已,在没有js断点功能,只能在IE(万恶的IE)中靠alert弹出窗口调试js代码的时代(特别alert一个object根本不会理你),那样的开发环境对于前端程序员来说简直是一场噩梦。本篇文章讲会介绍Sources的具体用法,帮助各位在开发过程中够愉快地调试js代码,而不是因它而发疯。首先打开F12开发工具切换到Sources面板中:
今年疫情以来,工作都比较紧凑,没能抽出时间来记录工作日常了。最近接触一个项目需要使用到百度地图的围栏功能,作为前期调研,先探探路。 经过一番搜搜,找到一篇不错的文章。专门介绍,百度地图围栏的。地址如下:https://www.cnblogs.com/CherishTheYouth/p/CherishTheYouth_20190416.html
由于业务需要,我学习了判断点与点、点与线、线与线的关系的算法、理论,这里汇总下,主要内容有:
个人认为通过向量计算的方式是比较好的,因为可以保证在二维和三维的情况都成立。判断空间中点P是否在线段P1P2上,算法思想是分成两部分:
对于任意的几何图形,如四边形,已知几何的顶点,求给定的一个点是否在几何之内的方法有多个,有 WPF 专用部分以及通用算法部分,有通用算法部分在 UWP 和 Xamarin 等上可用的方法
工作中时常遇到需要对自己已上线 app 中的 WebView 网页进行一些调试验证的情况,以排查 bug,解决问题。
判断平面内点是否在多边形内有多种算法,其中射线法是其中比较好理解的一种,而且能够支持凹多边形的情况。该算法的思路很简单,就是从目标点出发引一条射线,看这条射线和多边形所有边的交点数目。如果有奇数个交点,则说明在内部,如果有偶数个交点,则说明在外部。如下图所示:
首先知道线要素由点要素数组points构成,points可以是CPoint类型、Point类型、或者自定义类型。要判断Point类型的点p是否在由points组成的线要素上,只需要遍历计算该点到每一条线的距离,来判断点是否在线要素的某一部分上。
Turf.js是JavaScript 空间分析库,由Mapbox 提供,Turf 实现了
3.可以根据你拖进来的远程的文件,改成本地的文件。例如远程是js,你选择本地的js,远程js有问题,本地修改后,上传本地的js
easy_install 这应该是最古老的包安装方式了,目前基本没有人使用了。下面是 easy_install 的一些安装示例
根据题主的描述,GPS坐标映射到网格上,或者说想要知道网格的ID以及网格内的每个GPS坐标点,都可以抽象成一个问题,如何判断点是否正六边形的蜂窝网格内。
有时出现的线上bug在测试环境死活都不能复现,靠review代码猜测bug出现的原因,然后盲改代码直接在线上测试明显不靠谱。这时我们就需要在生产环境中debug代码,快速找到bug的原因,然后将锅丢出去。
计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化,但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案,比如几何问题。作为计算机科学的一个分支,计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域,计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。在本文中,我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍,希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。
判断一个点是否在多边形内是处理空间数据时经常面对的需求,例如GIS软件中的点选功能、根据多边形边界筛选出位于多边形内的点、求交集、筛选不在多边形内的点等等。判断一个点是否在多边形内有几种不同的思路,相应的方法有:
对于点A是否在多边形P内的判定, 一般有两种方法:射线法和转角法。 这里介绍一下射线法。
有人问我,怎么判断一个点是不是在多边形内,本来想着把这个多边形分成一个又一个三角形,如图,
最近在看python的算法书,之前在年前买的书,一直在工作间隙的时候,学习充电,终于看到这本书,但是确实又有点难,感觉作者写的代码太炫技 了,有时候注释也不怎么能看懂,终于想到一个方法,就是里面说的算法问题,我就百度python解决他,觉得这个挺好。
点的坐标(x,y)用结构体来描述。矩形可以用对角线上的两个点来定义(左下角点和右上角点)。
第三方的js文件,自己写的js文件,js越来越多了怎么办? 提出问题: 1、js文件太多了,每个页面都写<script src="...">太麻烦。 2、如果路径变化了,或者js名称变化了怎么办?每个页面都改一遍吗? 3、如何约束js文件的加载顺序?a.js定义了一个函数,b.js要调用,但是b.js先加载了,a.js还没加载完成,造成函数未定义,无法调用。 4、js文件的合并。开发阶段,js会分成多个文件,这样便于开发。但是成熟了之后会合并成一个文件。这样引用方式就会变化,原先引用一堆js,现在只需要引用
windows: ctrl + shift + i mac: cmd + opt + i
举个例子,现在要对Shape.Core.dll中的Line类的Contains方法写单元测试,测试其在传入一个当前直线上的点时,能正确返回true,按照规范应该这样命名:
你会发现代码在抛异常的地方断住了,这就是异常断点的功能。当你不知道哪里抛的异常的时候,可以用这个。
进阶答案 检测数字的二进制最低位是否为0。将最低位和1相与,如果结果为0,则为偶数,否则为奇数。
本文算法属于通用的算法,可以在 WPF 和 UWP 和 Xamarin 等上运行,基本上所有的 .NET 平台都能执行
逻辑回归问题的通俗几何描述 逻辑回归处理的是分类问题。我们可以用通俗的几何语言重新表述它: 空间中有两群点,一群是圆点“〇”,一群是叉点“X”。我们希望从空间中选出一个分离边界,将这两群点分开。 注
我们系统程序的漏洞就叫 bug。世界上第一个 bug ,是 1946 年霍普发现了第一个电脑上的 bug,竟然是一只飞蛾“臭虫”。解决这些问题的过程叫做捉虫、调试,也就是 Debug。
作者:龙心尘 && 寒小阳 (感谢投稿) 原文:http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49284391 一、 引言 前一篇文章关于逻辑回归的很多神奇特性还没来得及深入展开,下面进一步深入。 为了降低理解难度,本文试图用最基础的初等数学来解读逻辑回归,少用公式,多用图形来直观解释推导公式的现实意义,希望使读者能够对逻辑回归有更直观的理解。 二、 逻辑回归问题的通俗几何描述 逻辑回归处理的是分类问题。我们可以用通俗的几何语言重新表述它: 空间中
之前我们讲解了如何利用叉乘 判断点是否在凸多边形内。但该算法限制较大,多边形必须为凸多变形。
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最近帮助同事解决了一个比较棘手的问题,一路采坑的过程比较有意思。在此记录下来。(PS:主要原因是项目比较大,我们只有整个Android项目部分业务侧代码的开发权限。所以解决问题的一些解决问题的常规手段无法使用。)
极验的滑块验证图片是重新拼接的乱序图片。图片是由canvas标签绘制的,可以通过监听canvas断点调试。
最新全家桶激活码获取方法:https://docs.qq.com/doc/DS3hpVWFnQ2ZGVnhH
这里讲一下为什么我们需要光线追踪,主要是因为光栅化没有办法很好的处理全局的光照效果,就像上节课我们说的到软阴影,还有这个毛玻璃一样的反射光,以及这种间接的光照效果,光栅化无法很好处理,虽然光栅化很快,光线追踪很慢,但是光线追踪的效果很好
whistle 是一个基于 Node.js 的跨平台网络调试工具。最近随着 Nohost 的开源,有不少同学问了 whistle 相关的问题,本篇文章将结合几个常见的业务场景介绍如何在本地前端项目开发中使用 whistle 。
前言:断点的实现非常复杂,这里并不是说要长篇大论讲解 JS 断点在 V8 中是如何实现的,而是想从宏观上聊一下断点的实现。这个问题来源于最近和同事讨论的关于 V8 Inspector 实现的一些事情。
计算点到多边形最短距离的基本原理是:依次计算点到多边形每条边的距离,然后筛选出最短距离。
chrome的开发者工具,在source选项卡下,可以看到js的源代码,有一个断点调试功能,就是在js的源代码行号那里点击一下,出现一个箭头,当再次刷新页面并且进行了相应操作时,就会停在断点的地方。我们可以查看相应的变量值,在右侧可以手动改变变量值,进行调试。
通过jstat -gcutil pid 5000 ,发现fgc次数很多而且频繁,此时老年代占比已经大约70%左右,且已经回收不了内存,我们这边设置的fgc阈值是老年代的70%。此时因为还有30%的老年空间,所以整体内存相对还算稳定,CPU也比较稳定,但是有很大的潜在的风险,就是内存一直上涨,不释放。
最近在项目中遇到并解决了一个弹窗拖拽卡顿严重的问题,解决过程还是挺有意思挺有感触的,因此记录一下。
注:本文测试、截图均为Edge浏览器(内核是Chromium),浏览器内核可了解《有哪些浏览器/内核?[1]》
本文收集一些基础的知识,本文的逻辑是在 WPF 框架下实现,有包含了默认的坐标系以及默认类型定义。对于 WPF 系的包括 Xamarin 和 UWP 都适合
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