18世纪法国科学家Buffon提出的一种计算圆周率π的方法——随机投针法，就是用一枚普普通通的针就可以计算出圆周率 ，是不是很神奇，现在带着你的疑惑和我一探究竟吧。
【详解】解:①任意两条直线的位置关系不是相交就是平行,说法错误,应为根据同一平面内,任意两条直线的位置关系不是相交就是平行；
某天早上，在去上班的地铁上，突然莫名地想起有个“投针实验”，于是就心血来潮想写个小程序试验一下。 关于具体描述，可以去搜索“布丰投针实验”。简单来说，就是： 假设在地面上画满平行且等距的线，然后随意抛一根长度比平行线间距小的针，则针和任意一条线相交的概率为 2l/(πa)。 （间距为a，针长为l，l<a） 证明过程这里就不说了。既然结果是一个与π相关的值，那么就可以反过来，用真实实验的结果来估算圆周率。如果你家里铺了地板，可以拿针随意往地上抛，抛个1000次，记录下压在地板缝上的次数n。然后量一下地板宽度a
题号1174，原题见下图： 解题思路: 将n条直线排成一个序列，直线2和直线1最多只有一个交点，直线3和直线1，2最多有两个交点,……，直线n 和其他n-1条直线最多有n-1个交点。由此得出n条直线
n−皇后问题是指将 n 个皇后放在 n×n 的国际象棋棋盘上，使得皇后不能相互攻击到，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上。
其实在绘制直线的时候，默认是绘制1px的宽度，但是绘制直线的中轴线位置是在坐标轴刻度的上，如下：
Original Link 思想： DFS。 注意棋盘的每一行，每一列及其有棋子存在的对角线的平行线上有且只有一个棋子。 递归处理，每一次递视为一次对是否放置棋子的判断，递归的层数视为棋盘的层数，每一层只能放置一个棋子。 对于递归的每一层，遍历这层棋盘的格子，判断以该格子的列和对角线的平行线上是否存在过棋子： 没有棋子则直接放置，标记并递归进入下一层，以此种方法可以得到最小字典序的方案。 放置棋子后，则需要对放置的格子所在的列和对角线的平行线进行标记。 递归处理上述过程，直到将所有的棋子放置完毕，记录 r
上一篇讨论的非阿基米德几何，其本质上已经与欧几里得几何没有太大差别，平面几何的大部分结论也都可以得证。本篇我们试图再度简化公理系统，并以此研究特定公理对平面几何性质的影响。试想，如果我们只讨论平面上的点线关系，公理I1∼2,II,IVI1∼2,II,IV似乎已经足够，因为I3∼6I3∼6是关于空间几何的、IIIIII则是关于线段和角的度量的。下面就来看看，这两组看似无关的公理，是如何影响到两个点线定理的。
计算直线的交点数 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 8234 Accepted Submission(s): 3705 Problem Description 平面上有n条直线，且无三线共点，问这些直线能有多少种不同交点数。 比如,如果n=2,则可能的交点数量为0(平行)或者1(不平行)。 Input 输入数据包含多个测试
最近几天在研究如何创建钢筋，本来想的是在板上创建钢筋，奈何没有难度。后来在网上看见一个基坑喷锚网筋的模型，确实这个要是使用手动建模是非常费劲的，由于平时接触基坑的项目也不多，正好借此研究一下如何在倾斜的构件里创建钢筋，以备不时之需。当然以下这套方法同样适用于板钢筋的创建。
模型视图投影矩阵，也就是常说的MVP，有很多的书和资料，参考资料中会列出我推荐的相关资料，会详细介绍推导过程。之所以还要写这一篇，是因为它比较重要，也为了保证‘坐标系与矩阵’系列文章的完整性。所以本篇主要是我对这块的理解，具体的公式推导尽可能不提。
双绞线是一种综合布线工程中最常用的传输介质，由两条相互绝缘的导线按照一定的规格互相缠绕在一起而制成的一种通用配线，属于信息通信网络传输介质。
首先，我们要准备好工具和材料，测线器、网线钳，网线、水晶头、剥线器。如果找不到或者没有剥线器，可以选择用网线钳代替剥线器。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说ECC椭圆曲线详解(有具体实例)「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
1381 硬币游戏 基准时间限制：1 秒 空间限制：131072 KB 分值: 5 难度：1级算法题 有一个简单但是很有趣的游戏。在这个游戏中有一个硬币还有一张桌子，这张桌子上有很多平行线（如下图所示
让我们从设置Spread的大小和表单的外观开始学习如何定制Spread，这些操作通常放在Form的构造函数中进行，在InitializeComponent()之后调用。 自定义控件的大小 你可以设置S
原文：VP-SLAM: A Monocular Real-time Visual SLAM with Points, Lines and Vanishing Points
作为一个上班族，每天坐在电脑前那么久，难免出现腰酸背痛的情况，时间长了甚至脊柱都歪曲变形了，这可不行！一定要克制住自己的坐姿。
罗巴切夫斯基几何（Lobachevskian geometry），也称双曲几何，波利亚-罗巴切夫斯基几何或罗氏几何，是一种独立于欧几里得几何的一种几何公理系统。
一般地，同种设备用交叉线，异种设备用直连线。比方说，都是网卡或交换机，就用交叉线，如果是网卡连交换机，就用直连线。
传统的单目视觉SLAM（VSLAM）可以分为三类：使用特征的方法、基于图像本身的方法和混合模型。
一. 图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候，会发生一些几何畸变，例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时，需要对图像进行旋转、平移等处理。在进行三维景物显示时，需要进行三维到二维平面的投影建模。因此，图像几何变换是图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1. 齐次坐标： 齐次坐标表示是计算机图形
算法：图像仿射是图像通过一系列几何变换实现平移、旋转等多种操作。仿射变换保持图像平直性和平行性。平直性是图像经过仿射变换后，直线仍然是直线。平行性是图像经过仿射变换后，平行线仍然是平行线。
我们可以用a缩放（W，b）得到（aW, ab），最终使所有支持向量X0上，有|WTX0+ b| = 1，那么非支持向量上，|WTX0+ b| >1，从而得证限制条件
转自：https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/6691189.html
Western Blot实验有非常多的注意事项，只要把细节控制好就能得到漂亮的图。
布丰投针是几何概率领域中最古老的问题之一。它最早是在1777年提出的。它将针头掷到有平行线的纸上，并确定针和其中一条平行线相交的可能性。令人惊讶的结果是概率与pi的值直接相关。
大宝上初一了，先让 ChatGPT 给准备点初中数学的知识点汇总，提前学着，看起来整理的有模有样的，先不管整理的对不对了。
最近接触到一个流程图画图软件，基本功能都有，但是不确定其中的提供的流程图完不完整，于是到在线画图网站 ProcessOn 上看了下。
【新智元导读】虚拟现实并非完全“虚拟”，在现实生活中有许多有价值的运用场景。王飞跃在文章中说：“认为虚拟现实和物理现实被‘壳’隔离开来，就像欧氏几何中假定两条平行线没有交点一样，是自己硬把自己与现实分
折线图用于显示随时间或有序类别而变化的趋势。折线图其实是由多个点连接在一起得到了，当点足够多的时候，折线图就变成了平滑的曲线。
一 什么是回归分析法 “回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法： 1．根据预测目标，确定自变量和因变量 明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。 2．建立回归预测模型 依据自变
支持向量机算法是机器学习中最具有代表性的算法，属于监督学习的范畴，用来解决分类问题，最为常见的解决二分类问题。支持向量机用来解决线性分类与非线性分类问题。对于支持向量机中有很多复杂的算法理论问题，也就是数学知识，例如凸优化，最优化问题，以及拉格朗日等，如果想要完整的弄明白需要进行完整的数学推导，相对复杂。支持向量机的理论与分类核心思想还是很好理解的，如下图所示;
随着人工智能的高速发展，基于计算机视觉技术研究及应用也逐渐进入成熟阶段。其中，人脸识别是运用较多的一种技术，已经渗透到人类日常生活的方方面面。
画法有好多种，搜集网上的一些画法，先介绍4种，再讨论一下三角形连长与平等线距离的关系，最后讨论下第二种画法的变化（三角形边长的唯一性未证明）。
今天要跟大家介绍的是关于服装设计所经常性使用的软件-----ET，这个ET可不是外星人，而是一款软件。这款软件在国内是最受欢迎的，其优点多多，这里不一一讲述，下面来看看它的具体操作过程，让小编带着大家一起做漂亮的服装版型，人人都可以成为服装设计师。
我们下面会学习使用直线画一个网格出来，为了更好的理解这个网格在空间中的位置，我们是时候，讲一讲空间坐标系了。
单目视觉是Mobileye（ME）的看家法宝，其实当年它也考虑过双目，最终选择放弃。
文章：Online Extrinsic Camera Calibration for Temporally Consistent IPM Using Lane Boundary Observations with a Lane Width Prior
标题：Camera calibration using two or three vanishing points
已知A、B两点的坐标分别为(3， -4)、(0， -2)， 线段AB上有一个动点M (m，n)，过点M作x轴的平行线交抛物线 y = a(x-1)²+2于P (x1, y1)、Q (x2, y2)两点，若无论M如何运动，x1 < m ≤ x2 恒成立，则a的取值范围为（ ？）
线性代数是用来描述状态和变化的，而矩阵是存储状态和变化的信息的媒介，可以分为状态（静态）和变化（动态）信息来看待。
相信大家都遇到过这种情况 用一组数据作图 可是偏偏就遇到那么一两个特变态的异常值 不信自己感受一下 其中有一个700的特大值 导致整个图表其他数值之间 因为差异相对太小而无法比较 遇到这种情况怎么办呢
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:
2、多顺反子见于原核生物意指一个mRNA分子编码多个多肽链。这些多肽链对应的DNA片段则位于同一转录单位内，各自拥有起点和终点。
老禅师忙着给各种年轻人指导人生，总是用一些模凌两可的语句，想着想着你自己似乎就想透了。但当满口心灵鸡汤的老禅师遇上理科生……于是有了下面的对话↓↓↓ 1、青年问禅师：“大师，我很爱我的女朋友，她也
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25536 “分位数自回归”，它是对时间序列领域的重要扩展。 本教程的数据是_痛苦指数_，它是一个月频率时间序列，总和：（失业率 + 通货膨胀率）构
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