问题:将嘈杂的硬币重塑成圆形
答案:将嘈杂的硬币重塑成圆形需要先将其熔化,然后利用金属塑性变形的能力,通过模具将熔化的硬币挤压成圆形。在这个过程中,需要控制好模具的精度和熔化温度,以确保硬币的成型精度和稳定性。同时,还可以采用激光切割、电火花加工等现代化工艺,提高硬币的制造精度和表面质量,使其更加符合现代货币的制造要求。
三个硬币 假设有三枚硬币A、B、C,每个硬币正面出现的概率是π、p、q。进行如下的掷硬币实验:先掷硬币A,正面向上选B,反面选C;然后掷选择的硬币,正面记1,反面记0。...假设只能观察最终的结果(0 or 1),而不能观测掷硬币的过程(不知道选的是B or C),问如何估计三硬币的正面出现的概率 π、p、q? 首先我们写出数据描述, ?...EM 算法的 9 重境界之第三重 此时我们就可以得到硬币是红色的概率了: ?...EM 算法的 9 重境界之第三重 此时,针对每个硬币,我们都能计算出属于红色和属于绿色的概率,此时我们再来预估π、p、q: ?...EM 算法的 9 重境界之第三重 GMM模型 有了上面这个例子后,我们再来看GMM模型,高斯混合模型,混合模型即数据由多个分布组成,像上面三硬币例子,也是一个混合模型,先来描述下问题: 假设有数据D={
DiskCacheStrategy.RESULT 仅仅缓存最终的图像,即降低分辨率后的(或者是转换后的) DiskCacheStrategy.ALL 缓存所有版本的图像(默认行为) 9) 优先级,设置图片加载的顺序...,下面开始本文的正文: 需求 Glide下载图片并切圆角或圆形,但图片有大有小,图片不能改变,切圆还好说,但是切圆角就会发现图片小的会比图片大的要圆 搜一下 ” Glide动态加载圆形图片跟圆角图片...” 就会出现很多文章,但这些都不能解决上面的问题 怎样能 Glide动态加载不同大小的图片切圆形图片跟圆角图片呢?...解决很简单 既然是图片大小不一致而导致图片切出来不一样,那就把图片变的一样大小不就可以吗 申明一下我的代码也是在Glide动态加载圆形图片跟圆角图片搜出来的代码基础上修改的....<Button android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="<em>圆形</em>图片
如果不平:那么不妨 设左边重右边轻,为了便于说明,将左边4颗称为重球,右边4颗称为轻球,剩下4颗称为好球取重球2颗,轻球2颗放在左侧,右侧放3颗好球和一颗轻球。...如果左边重,称那两颗重球,重的一个次品,平的话右边轻球次品。如果右边重,称左边两颗轻球,轻的一个次品。如果平,称剩下两颗重球,重的一个次品,平的话剩下那颗轻球次品。...然后将他们两人的汤混合之后再按两人的方法再次分汤。 9一张长方形的桌面上放n个一样大小的圆形硬币。...这些硬币中可能有一些不完全在桌面内,也可能有一些彼此重叠;当再多放一个硬币而它的圆心在桌面内时,新放的硬币便必定与原先某些硬币重叠。请证明整个桌面可以用4n个硬币完全覆盖。...要想让新放的硬币不与原先的硬币重叠,两个硬币的圆心距必须大于直径。也就是说,对于桌面上任意一点,到最近的圆心的距离都小于2,所以,整个桌面可以用n个半径为2的硬币覆盖。
题目:你有n (n > 2)个外观相似的硬币和一个没有砝码的天平。其中一枚为假币,但不知道它比真币重还是轻。设计一个O(1)的算法来确定假币比真币重还是轻。...【开始分析】 这个题目首先我们要明白我们只是需要确定假币是比真币重还是轻,所以说并不需要我们找出这枚硬币,所以按照这个思路继续往下走,那么我们可以确定在大多数的情况下在天平上只需要比较两次我们就可以分析出结果...【我的初步思路】 在看到这个题目之后,我的第一反应是这样划分:首先不考虑硬币少的情况下,我们假设有11个硬币,为奇数次,我们划分为两堆,每堆5枚硬币,多出来的一枚先放一遍,那么分情况进行第一次判断: 1...那么由于n>2,我们就可以判断出两种情况: 情况一:当n是3的整数倍。我们可以将这堆硬币按数量等分为三堆,比如有12个硬币,我们等分为4 4 4 三堆。也设为A、B、C三堆,假币一定在其中一堆中。...此时仍然可以将这堆硬币按数量等分为三堆A、B、C,比如13个硬币,我们分成4 4 5。多出来的1~2个硬币先放到一边。 第一次在天平上比较A堆和B堆的重量。
… 办法还是有的,我们可以利用301重定向来完成这个工作(同样也适用于网站改版)。...注意:我们需要做的是全站301重定向,所以在我们更换域名后,一定要确保旧的站点是可以访问的,并且新的网站目录结构和链接要与旧的网站完全一致。...apache 使用 .htaccess 将旧域名 301 重定向到新域名 Options +FollowSymLinks RewriteEngine on RewriteRule (.*) https:...指令需要执行完所有正则匹配后,Nginx 才会知道这是一个301重定向。...permanent; # 使用return指令,通过301状态码和$request_uri参数,直接告诉Nginx这是个301重定向和抓取指定URI return 301 https://www.newdomain.com
问题描述 n 个硬币中有1枚是假币,真假币唯一的区别是假币重量轻,如何快速找出假币 2....解题思路 暴力做法,一个一个的称重,O(n)复杂度 分治思路 将硬币等分成两份,若为奇数,多出一枚,放在天平两边 轻的一边包含假币,若相等,则假币是多出的那一枚 对轻的一边继续上述操作,直到找出假币...i <= right; ++i) weightsumR += weight[i];//右边重量 if(weightsumL > weightsumR)//左边重,...i <= right; ++i) weightsumR += weight[i];//右边重量 if(weightsumL > weightsumR)//左边重,...{ cout << i + 1 << " 硬币重量: " << weight[i] << endl; } cout << "假硬币是第" << findcoin
他们将低温注塑成型工艺(IM)与水基脱脂、低温烧结工艺相结合,开发出一种可以与注塑成型技术兼容的新型玻璃加工技术,能够快速批量生产高精密度、表面光滑的玻璃制品。 ?...技术核心——注塑成型工艺(IM)是一种适用于工业化生产的快速加工技术,它通过把熔融的原料加压、注入、冷却、脱离,最终制作成一定形状的半成品。...首先,研究人员将二氧化硅纳米粉、乙烯醇缩丁醛(PVB)溶液、乙烯醇缩丁醛(PEG)溶液预混合, 通过蒸发,得到了热塑性二氧化硅复合材料。...然后使用双螺杆挤出机将得到的材料塑化并挤出,得到颗粒状的原料; 随后在130°C、700 ~ 1000bar特定压力下注塑成型,得到了生坯部分; 将生坯先浸泡在40°C的水中,以脱去材料中的PEG,之后再用高温除去残余的粘合剂...由于采用了优化的两步脱脂程序,注塑成型的生坯零件(尺寸小于2毫米)转换为透明熔融石英,总共只需要24小时。 ?
逻辑思维(Logical Thinking),是思维的一种高级形式。是指符合某种人为制定的思维规则和思维形式的思维方式,我们所说的逻辑思维主要指遵循传统形式逻辑规则的思维方式。...【1】假设有一个池塘,里面有无穷多的水。现有2个空水壶,容积分别为5升和6升。问题是如何只用这2个水壶从池塘里取得3升的水。 ? 【2】周雯的妈妈是豫林水泥厂的化验员。一天,周雯来到化验室做作业。...小李的命中率是30%,小黄比他好些,命中率是50%,最出色的枪手是小林,他从不失误,命中率是100%。由于这个显而易见的事实,为公平起见,他们决定按这样的顺序:小李先开枪,小黄第二,小林最后。...必须寻找一个新的方法来维持他们之间的和平。该怎么办呢? ? 【5】在一张长方形的桌面上放了n个一样大小的圆形硬币。...这些硬币中可能有一些不完全在桌面内,也可能有一些彼此重叠;当再多放一个硬币而它的圆心在桌面内时,新放的硬币便必定与原先某些硬币重叠。请证明整个桌面可以用4n个硬币完全覆盖。 最后一题! ?
枚举 枚举是基于逐个尝试答案的一种问题求解策略。 2. 称硬币(POJ1013) 问题描述 有12枚硬币。其中有11枚真币和1枚假币。假币和真币重量不同,但不知道假币比真币轻还是重。...每次称量的结果用三个以空格隔开的字符串表示:天平左边放置的硬币、天平右边放置的硬币、平衡状态。其中平衡状态用up,down或even表示,分别为右端高、右端低和平衡。天平左右的硬币数总是相等的。...输出 输出哪一个标号的银币是假币,并说明它比真币轻还是重。...解题思路 对于每一枚硬币先假设它是轻的,看这样是否符合称量结果。如果符合,问题即解决。如果不符合,就假设它是重的,看是否符合称量结果。把所有硬币都试一遍,一定能找到特殊硬币。...分析 根据硬币的状态(轻重)和硬币所处的位置(左右或无)可以判断出称重结果,如果三次判断的结果与真实结果都相符,则当前硬币及当前状态即为结果。 代码 #!
例如,假设我们正在为玩家捡硬币。硬币不是坚固的物体-玩家不能站立或推动它-我们只希望它在玩家触摸时消失。 这是硬币的节点设置: 为了检测重叠,我们将适当的信号连接到Area2d上。...其他一些用法示例: 这些区域非常适合击中并造成伤害的子弹和其他射弹,但不需要其他任何物理过程,例如弹跳。 在敌人周围使用较大的圆形区域来定义其“检测”半径。当玩家在该区域之外时,敌人无法“看到”它。...“安全摄像机”-在具有多个摄像机的较大级别上,将区域附加到每个摄像机并在播放器进入时激活它们。 有关在游戏中使用Area2D的示例,请参见您的第一个游戏。...区域影响 区域节点的第二个主要用途是改变物理学。默认情况下,该区域不会执行此操作,但是您可以使用“空间覆盖”属性启用它。当区域重叠时,将按优先级顺序进行处理(优先级较高的区域将首先处理)。...角阻尼-物体停止旋转的速度-每秒损失的角速度。 点重力 重力点属性使您可以创建“引子”。 该区域的重力将根据Gravity Vec属性给出的点进行计算。
有12枚硬币。其中有11枚真币和1枚假币。假币和真 币重量不同,但不知道假币比真币轻还是重。...现在, 用一架天平称了这些币三次,告诉你称的结果,请你 找出假币并且确定假币是轻是重(数据保证一定能找 出来)。 输入 每组数据有三行,每行表示一次称量的结果。...每次称量的结果用三个以空格隔开的字符串表示: 天平左边放置的硬币 天平右边放置的硬币 平衡状态。...天平左右的硬币数总是相等 的。 输出 输出哪一个标号的银币是假币,并说明它比真币轻还是重。.... ---- 解题思路: 对于每一枚硬币先假设它是轻的,看这样是否符合 称量结果。如果符合,问题即解决。如果不符合,就 假设它是重的,看是否符合称量结果。
研究人员今天在Nature发文,给出他们发现天使粒子——马约拉纳费米子(Majorana fermion)存在的有力证据,他们在特殊制备的导线中,将电子分为两半。...微软量子计算业务发展总监Julie Love几周前接受采访时说:“我们的一个量子比特将会有1000个、甚至10000个嘈杂的量子比特那样强大。”...在操作时,输入硬币是正面或反面的概率。只有打开盒子,你才能知道硬币的值。计算是通过将几个硬币同时放在盒子中,并以某种方式让它们相互作用,以让上面的初始值发生数学上的交互。...但关键是找到一种量子的“正面和反面”系统,在这个系统中,两种状态可以形成叠加(黑盒子)、纠缠(将硬币捆绑在一起)和干扰(硬币在盒子中纠缠时,概率发生变化)。...所谓“非阿贝尔”,意思就是如果你在马约拉纳粒子上执行两种不同的操作,改变操作的顺序,将返回不同的结果。
此次突然暴发的新冠肺炎疫情让各行业对保产业供应链稳定空前重视,中央政治局会议将保产业链供应链稳定列入要加大力度的“六稳”工作之一。...通过加强内外部协调联动,优化供应链管理,提升供应链的稳定性。而且,通过稳定的合作还可以加强彼此间的信任,推进双方合作的深度。...最后,在资源保障方面,我国钢铁行业铁矿石对外依存度达到80%,中国已是全球最大的铁矿石消费国和进口国,提高铁矿石资源的话语权对当前钢铁产业供应链的稳定十分重要。...构建安全高效钢铁产业生态圈是一项系统工程,山钢集团将按照顶层设计、点位突破、借势拓展、动态提升的思路,赋能、扩容、优圈,以聚合资源为重要手段,以开放共享为基本路径,以安全高效为品质要求,加快以钢铁产业为基础塑成生态核心圈...,以协同创新为抓手塑成动力源泉圈,以建链、补链、延链、强链为依托,塑成产业配套圈,以“数智山钢”建设为支撑塑成信息衔接圈,层层嵌套,互为支撑,形成“产业+配套、平台+服务、技术+赋能”的良好产业生态圈。
如果试验 E 是一个伯努利试验,将 E 独立重复地进行 n 次,则将这一系列重复的独立试验称为是 n 重伯努利试验,这时你可能会联想到逻辑回归,逻辑回归中,你可以理解成每一个样本是一个伯努利分布,由它固定的参数...(预测值,随权重矩阵W的变化而变化),n重就代表它有n个样本。...二项分布(抛n次硬币) 2.1 二项定理 二项定理是由牛顿-莱布尼茨发明的,解决了两个数相加的n次方问题,使用了排列组合即: 2.2 二项式分布(Binomial Distribution)...将第3节的n置为1即只做一次实验,这里你可以联想到激活函数softmax,没错,就是它! 5. 总结 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
我自己对畸变矫正的理解:当相机进行标定时,虽然标定板也产生了畸变,但是标定板的准确数据我们已经告诉了halcon,比如,圆的排列方式、直径、中心距等(本文使用圆形标定板)。...一般重投影误差很小的话,标定结果均可用。 ---- 2. 为什么要求解相机的内参和外参?...生成标记文件的算子: 这里我使用的是7*7的圆形标定板,具体设置参数如下: 函数:gen_caltab(7, 7, 0.0075, 0.5, 'C:/Users/Administrator...*** *将像素坐标尺寸转换成实际坐标尺寸(参考后面实战测量硬币) image_points_to_world_plane (CameraParameters, CameraPose, TmpCtrl_ImageRows...绘制测量直线,获取硬币边缘坐标 直接拉一条直线,得到硬币边缘的像素坐标信息,再通过上面标定得到的像素坐标和实际坐标之间的转换关系,可以计算出硬币的最终直径大小为24.1232mm。
简单的示例 保罗听新歌,他根据歌曲的节奏、强度和声音的性别来决定喜欢还是不喜欢。 ? 为了简单起见,我们只使用速度和强度。所以在这里,速度是在 x 轴上,从缓慢到快速,而强度是在 y 轴上,从轻到重。...假设你的朋友给你 100 万个三种不同货币的硬币,比如说一个是 1 欧元,一个是 1 欧尔,每个硬币有不同的重量,例如,一枚 1 卢比的硬币重 3 克, 一欧元重 7 克,一欧尔重 4 克,你的模型将预测硬币的货币...在这里,体重成为硬币的特征,而货币成为标签,当你将这些数据输入机器学习模型时,它会学习哪个特征与哪个结果相关联。 ? 例如,它将了解到,如果一枚硬币是三克,它将是一枚卢比硬币。...根据新硬币的重量,你的模型将预测货币。因此,监督学习使用标签数据来训练模型。在这里,机器知道对象的特征以及与这些特征相关的标签。 ? 无监督学习 在这一点上,让我们看看与无监督学习的区别。...,而另一个集群是得分较少但得分较多的球员,所以在这里我们将这两个集群解释为击球手和投球手。
比尔·格雷(Bill Gray)是一位专注于轨道动力学的独立研究人员,他是第一个对外公布这次即将发生的碰撞的天文学家。...按照他的计算,SpaceX的这份太空垃圾将在美国东部时间3月4日撞击月球赤道以北的地区。..."因为该物体目前非常接近天空中的太阳,从而影响了我们的观察,导致现在无法获得更多的数据,但在2月7日和8日,我们将再次获得一个机会来查看它,并将获得更多数据来预测撞击月球的时间和地点。"...而这起潜在的撞击已经惊动了NASA(美国宇航局)和更多的天文学界机构。...Krag和McDowell都表示,目前太空机构和公司没有明确的指导方针来处理这些情况,并且处理这些发射器碎片以及运行中的航天器和卫星都是非常困难的。
一、题目 给你一个长度为 n 的整数数组 coins ,它代表你拥有的 n 个硬币。第 i 个硬币的值为 coins[i] 。...如果你从这些硬币中选出一部分硬币,它们的和为 x ,那么称,你可以 构造 出 x 。 请返回从 0 开始(包括 0 ),你最多能 构造 出多少个连续整数。 你可能有多个相同值的硬币。...【关键点2】可以从coins中拿出任意个硬币,但是不能重复去拿。 【关键点3】假设我们最多构造出了m个连续整数,那么其连续的整数结果集合一定是[0,1,2,3,……,m]。...那么根据本题要求,需要[n, m]和[n+x, m+x]这两个集合合并在一起(去重),也一定要具有连续性。...而为了方便我们计算,我们可以将题目中给出的coins数组先进行排序操作。那么如果发生了x > m + 1(其中,x就是coins(i))的情况,因为是升序排列的,所以后面的元素就不需要对比了。
从信号的角度来看,这个世界是一个嘈杂的地方。为了弄清楚所有的事情,我们必须有选择地把注意力集中到有用的信息上。 通过数百万年的自然选择过程,我们人类已经变得非常擅长过滤背景信号。...原因是因为这些图中的变量具有非线性关系。 我们通常可以将两个变量之间的关系描绘成一个点云,分散在一条线的两侧。点云的分散度越大,数据越「嘈杂」,关系越弱。...我们可以采取「重采样(resampling)」方法为距离相关性估计建立置信区间。一个简单的例子是 bootstrap 重采样。...为了加深理解,我们首先简单回顾一些概率论的知识。 变量 X 和 Y 的联合概率就是二者同时发生的概率。例如,如果你抛掷两枚硬币 X 和 Y,它们的联合分布将反映抛掷结果的概率。...如果两枚硬币相互独立,边缘分布的乘积表示每个结果可能发生的概率,而联合分布则为实际得到的结果的概率。 如果两硬币完全独立,它们的联合概率在数值上(约)等于边缘分布的乘积。
它们是构建树、降维和图像分类的关键基础。 在本文中,我将尝试从信息论的角度解释有关熵的概念,当我第一次尝试掌握这个概念时,这非常有帮助。让我们看看它是如何进行的。 什么是-log(p)?...因此我们可以从编码器和通信机的角度出发,将-log(p)定义为编码和传输符合p概率分布的事件所需的总比特数,即信息。小 p(罕见事件)导致大 -log(p)(更多位)。...-log P(x) = log (1/P(x)) 从事件观察者的角度来看,我们可以将 -log(p)理解为是观察事件的“惊讶”的程度(事件发生的概率越小,我们的惊讶程度越高)。...例如如果抛硬币的 p(head) = 0.99 和 p(tail) = 0.01,如果抛硬币是tail人们肯定会惊讶。...对于连续变量 x,熵可以写为, 回到信息论,从编码器和通信机的角度来看,这量化了表示遵循概率分布p(x)的随机选择事件所需的比特数。例如一个包含圆形和三角形的盒子并回忆化学课上熵的概念!
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