肯定是先设计一些基本的数据单元，就好像一个1CM的小格子一样。这么多的小格子怎么放呢？ 可以变成一个长条形，但是延伸到很远也不现实，那我们就在平面上面扩展，也就是表，矩阵这种的感觉。 SO？...我们也可以叫：线性表其顺序表示称为顺序存储结构或顺序映像，把逻辑上相邻的数据元素存储在物理上相邻的存储单元中，即逻辑上相邻，物理上也相邻。 顺序存储是用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的元素。...数组占据内存中连续的存储区域这样一个性质。 我们也可以使用上面的性质来使用指针操作，数组是一种引用类型数据，存放在内存中。 数组在内存中开辟是线性连续且递增的 指针和数组的纠缠 可以看这个。...我们可以使用这三种方式来读取数据有没有来，就是在MCU上面执行这个代码。...无论是内存还是硬盘，数据都是按字节存储和处理的。 计算机的寄存器通常设计为 8 位、16 位、32 位或 64 位，这些都是字节的倍数。CPU 从内存中读取数据时，按字节寻址，而不是按位。
可以看出，哈希表的作用就是将一些键值对映射到一个数组中，在这种实现方式下比二维数组更省内存。...C++中有一个map可以作为字典使用，但是map的实现和哈希表有本质上的区别：map是用平衡树实现的；map中所存储的Key必须是comparable的数据类型（或被指定用于compare的函数 / 重载运算符...哈希表在理想情况 / 平均下可以 查询，但C++中的map 由于是平衡树实现的，因此均摊查询复杂度是 ....所以STL中的字典速度是要比哈希表慢的... 哈希表可以理解为一维数组。...一维的这种数组叫做稀疏数组，二维的这种数组叫做稀疏矩阵。而对稀疏数组跟稀疏矩阵都有专门的保存算法。...从数学角度，哈希表可能是个稀疏数组，或者如果你认为它是二维的话，那就是个稀疏矩阵，如果这样的话，在存取时，它往往需要用专门的办法优化其存储占用。
同时，将新的关键帧2D直方图添加到数据库中以供下一个关键帧使用。一旦检测到闭环，就将关键帧与全局地图对齐，并执行位姿图优化以校正全局地图中的漂移。...然后将计算出的哈希索引添加到地图H的哈希表中。由于该单元格是3D空间的固定分区，因此其中心位置是静态的，不需要更新哈希表中的现有条目（哈希表 虽然正在动态增长）。...如果这个哈希值不在哈希表 利用中心值创建一个新的cell 把地图的哈希索引的值插入到哈希表中 把中心值插入到地图的八叉树中 把这个点添加到cell中 更新cell的平均值 更新协方差矩阵 2D直方图的旋转不变性...2D直方图描述了关键帧中特征方向的Eulerangles的分布。 cell中特征的类型和方向 每个关键帧由一百次扫描的结果组成，对于每个cell，我们利用每个特征点和相关的特征的方向来确定他的形状。...，并以此保大多数特征都在x轴的方向。
3.2 2D 数据表 2 维张量就是矩阵，也叫数据表，一般用 csv 存储。 ? 这套房屋 21,000 个数据包括其价格 (y)，平方英尺，卧室数，楼层，日期，翻新年份等等 21 栏。...每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是 (宽度，高度，通道) 的 3D 张量中 视屏 (一个序列的帧) 可以存储在形状是 (帧数，宽度，高度，通道) 的 4D 张量中 一批不同的视频可以存储在形状是 (样本数...这样的视频剪辑将存储在形状为 (40, 240, 1280, 720, 3) 的张量中。 ? 5 维张量的数据表示图如下： ?...该数组有 10 条记录，每条记录分别包含时间、现价和交易量。 ? 从上面结果来看，时间用了科学计数表现形式，根本看不出来具体的精确到秒的区别，因此我们将 record 类型数组转换成 list。...一个聪明的办法是找到 s 的最大值，然后分别减去它。这样最后的结果不会受影响，而且排除了上溢和下溢的可能性。 ?
，成功为True否则为False，第二个参数则为具体的帧数据，其是一个numpy.ndarray的数组。...Opencv中被定义为一个类，它通过把图像视为一个矩阵来存储数据。...如果图像数据类型是16U（16位无符号）或32S（32位有符号整数），则imshow函数内部会自动将每个像素值除以256并显示，即将原图像素值的范围由[0~255*256]映射到[0~255] 如果图像数据类型是...32F（32位浮点数）或64F（64位浮点数），则imshow函数内部会自动将每个像素值乘以255并显示，即将原图像素值的范围由[0~1]映射到[0~255]（注意：原图像素值必须要归一化） ?...我们尝试看看这个图像的矩阵形式 ? 结果 ? 继续来看看是什么样的数据结构 ?
# 在变量之间创建一个相关矩阵 cor <- cor( "pairwise.complete.obs", cor #相关矩阵 rcorr( test) # 相关性的显著性 # 将相关矩阵保存到文件中...其中一些代码可帮助您将残差、预测值和其他案例诊断保存到数据帧中以供以后检查。请注意，lm 命令默认为按列表删除。...) vcov(ol) #保存系数的方差协方差矩阵 cov(gdest) #保存原始数据的协方差矩阵 模型结果及其含义： 多重 R 平方 告诉您在给定模型中自变量的线性组合的情况下预测或解释的因变量的方差比例...如果平方是均方误差 (MSE)，则包含在残差旁边的方差分析表中。 F 统计量之后的显着性项 提供了针对没有预测变量的仅截距模型的综合检验（您的模型是否比仅平均值更好地预测您的结果？）...如果你想对提供相关和/或协方差矩阵的现有论文做额外的分析，但你无法获得这些论文的原始数据，那么这就非常有用。 #从你电脑上的文件中调入相关矩阵。
否则返回一个错误； 如果有任意参与运算的向量比参与运算的矩阵或数组长，将会产生错误； 如果数组结构正常声称，并且没有错误或者强制转换被应用于向量上，那么得到的结果与参与运算的数组具有相同的dim属性。...数据帧按照矩阵的方式显示，选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...七 从文件中读取数据 7.1 函数read.table() 该函数可以直接将文件中完整的数据帧读入。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧，下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵，矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成，得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的
4.6图像旋转方案 4.6.1总体方案 标准模式下，从摄像头获取到图像数据，将该图像数据缓存到DDR中，再通过显示驱动模块将图像读取出来，在显示屏上进行显示。...在将图片重建后，需要进行储存，利用乒乓操作，将重建的图像利用两个空间进行储存。当向空间1写入重建的图像数据时，不断读取空间2的图像数据进行显示。...直到空间1的一帧图像数据写入完成，且该帧显示结束，交换读写地址，将重建的图像数据写入到空间2，同时读取空间1的数据进行显示。由于重建的帧率小于显示的帧率，一个空间的图像数据需要重复显示多次。...利用得到的正余弦表数值，将其写入verilog代码中，生成正余弦查找表。通过输入角度值来索引其正余弦数值。Matlab生成正余弦列表的代码如下; ?...结果右移8位即等效于除于256 。 坐标变换的核心代码如下： ? 将坐标变换计算模块封装为一个子模块，输入输出图像的坐标和旋转角度后，即可计算出对应的输入图像对应的像素的坐标。
清单 1所示的程序中循环只执行了10次，如果是100次或1000次，你肯定就会想有没有更好的办法了。 当然有更好的办法了。我们可以使用跟踪点来解决这个问题。...从图 7中我们只能看到数组第一个元素的值。 ? 图 7 指针p的内容 非常明显，图 7不是我们想看到的结果。那么，该怎么办呢？...例如，在前面的示例中使用“i,c”就可以将变量“i”的内容解释为一个字符，“监视”窗口或“快速监视”对话框中显示的值变为“97 ’a’”。表 2显示了Visual Studio支持的格式说明符。 ...有没有更好的办法呢？当然有。 事实上，大多数编译器使用类似的方式传递函数的返回值。表 4列出了在x86平台的32位编译器下各种类型函数返回值的存储方式。...表 5列出了在Visual Studio中调试C/C++程序时可以使用的所有伪变量。 伪变量 功能 $handles 显示应用程序中分配的句柄数。 $vframe 显示当前堆栈帧的地址。
相对于冷冰冰的数字，生动的图形可以更好的反映一些信息，也更利于我们在数据探索、预处理等阶段感性认识数据的内在规律或信息。本视频就讲解Octave图形化数据的一些工具和对应的方法。...将绘制的图形保存到硬盘 我们想要将绘制的图形保存到硬盘上，怎么办呢？...还有一种办法，是在一个Figure窗中，分成几个格子，每个格子里画一种图形。这个时候就要用subplot函数了。 >>subplot(1,2,1); %1行2列的格子，然后在第1个格子里画图。...在Octave中，可以使用imagesc函数将数据给图形化。 比如，我们定义一个magic矩阵，然后用imagesc来看看。...，就可以很醒目的看出来数据比较大的或比较小的值在整个矩阵中的比例多少。
认识哈希表 HashMap其实是数据结构中的哈希表在Java里的实现。 哈希表本质 哈希表也叫散列表，我们先来看看哈希表的定义： 哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构。...简单说来说，哈希表由两个要素构成：桶数组和散列函数。 桶数组：一排工位 散列函数：老三在墙角 桶数组 我们可能知道，有一类基础的数据结构线性表，而线性表又分两种，数组和链表。...哈希表数据结构里，存储元素的数据结构就是数组，数组里的每个单元都可以想象成一个桶（Bucket）。...既然有了冲突，就得想办法解决冲突，常见的解决哈希冲突的办法有： 链地址法 也叫拉链法，看起来，像在桶数组上再拉一个链表出来，把发生哈希冲突的元素放到一个链表里，查找的时候，从前往后遍历链表，找到对应的key...将当前桶数组的元素重新散列到新的数组 新数组置为map的桶数组 /** * 扩容 */ private void resize() { //创建一个两倍容量的桶数组
帧缓冲区 2.3. 绘制函数 2.3.1. 初始化顶点数组 2.3.2. 传递非公用随帧不变的数据 2.3.3. 逐帧绘制 3. 结果 4. 参考 1. 概述 事物是普遍联系的。...这种中间渲染结果，就保存在帧缓冲区对象（framebuffer object，简称FBO）中，用来替代颜色缓冲区或深度缓存区。...，因为涉及到一些切换着色器再分配数据的操作，保存到变量中方便一些： //从着色器中获取地址，保存到对应的变量中 function GetProgramLocation(gl, drawProgram,...初始化顶点数组 首先第一步仍然是初始化顶点缓冲区数组，但是与之前不同的是这个只传输顶点数据到顶点缓冲区，并不连接顶点着色器，因为两组着色器是公用顶点数据的，所以需要在切换着色器的时候分配着色器并连接：...在这个例子只是通过帧缓冲区做颜色中转，所以帧缓冲区和颜色缓冲区绘制的MVP矩阵是相同且固定的，所以可以提前传输好。并且，将帧缓冲区关联着颜色关联对象的纹理对象，分配给颜色缓冲区的片元着色器。
值得注意的是，不要忘了数组内存放的是相同类型的元素。如果这些函数的参数个数、参数类型、函数的返回值类型有差异，则不能存到同一个函数指针数组中。...那有没有什么办法既能实现计算器的功能，代码量又没有那么大，想增加别的功能的时候也不麻烦呢？...而我们上面代码中写的函数指针数组，就是一个转移表。 什么是转移表呢？ 在C语言中，转移表是一个包含指向函数或变量的指针的数组。...通过使用转移表，可以实现一种灵活的方式来实现条件分支和函数调用。转移表通常用于实现状态机或分派表等功能。...通过在转移表中存储函数指针，可以根据条件或索引值来动态选择要执行的函数，从而提高代码的灵活性和可维护性。 6、回调函数 回调函数是什么？
很容易想到的方法就是，将爬过的 URL 保存到哈希表中，因为哈希表的查询时间复杂度是 O(1)，非常高效，在 Python 中，哈希表对应的数据结构有集合和字典，这里仅需要判断新的 URL 是否在哈希表中...此种情况下仍然有简单的解决办法，就是使用分治思想，准备 25 台每台 10 GB 内存的机器，对 10 亿个 URL 先数字化，再对 25 求余，映射到这 25 台机器上，相当于将 10 亿个 URL...有没有更节省内存的方案？...位图是很常用的数据结构，通常基于数组来实现，数组中每个元素可以看成是一系列二进制数，所有元素组成更大的二进制集合。...虽然内存占用的问题解决了，但是随着 URL 数量的增多，内存占用还是会线性增加，就算使用位图操作，100 亿个 URL 仍然要使用 1200 MB 的内存，有没有办法使内存的占用成为一个固定值？
而顶点中所包含的数据一般是相同的，所以，利用一维数组来存储顶点数据是很好的办法。那么对于边来说呢？ 边是由两个顶点共同构成的，显然一维数组是无法解决的，那也好办，用二维数组试试。...一看，二维数组显然是满足我们的需求的嘛，我们正好可以利用二维数组的两个下标，比如说a[i][j]，我们可以把i想象成顶点表中的第i个顶点，j是第j个顶点，然后用特殊的标识来确定两点之间是否有边，是不是很简单呢...由此可见，要判断有向图或者无向图两点间有没有边，只需查看v[i][j]是否不为零即可（如果是有向网或无向网，边的权值一般不为1，有可能为无穷大，表示不存在边）。...我们在学习链表的时候知道，由于顺序表存储会浪费空间，所以我们引出了链式表的概念。 显然，我们也能通过链式表来避免这种空间的浪费。 首先，图中的顶点和邻接矩阵中的处理方式相同，用一维数组来存储。...不过对于有向图，若要确定出度，只需要看顶点vi作为弧尾的出边表中的顶点个数，而出度就需要另外想办法了。 ?
哈希函数首先需要明确目标，我们希望通过哈希函数达成这样的目标：1、我们的键 key 经过哈希函数处理后，他的结果尽可能均匀散布在我们的哈希表中，这样我们的哈希表就能存储更多的数据。...第一种就是除法哈希法，简单来说就是将 key 想办法处理成一个数字，比方说对 key 每个字符相加，得到的数字对哈希表大小取模。这种思想在 redis 分布式应用和一些大数据应用场景都有看见。...第二种就是乘法哈希法，就是将 key 乘以一个 0-1 的随机数，得到结果取整数。这个就是随机性较强。...最后一种跟二度哈希有点类似，叫做全域哈希，就是在众多哈希函数中随机取一个进行哈希，得到结果进行存储，其好处就是当存储数据量太大，而哈希表又无法扩容，防止哈希表编程一个数组指针类型，但是这种无法判断 key...注意他是没有办法存储 key 的 value 的，他只能告诉你有没有 key 这个值。原理布隆过滤器原理很简单，首先就是需要一个位数组。
其实很多算法最难的一点实在这里，平白的给你一张无向图，你能找出一个切实可行的办法，把它描述出来，别人只要按照指示去做，就一定能正确地确认任何一个无向图里面有没有环吗？ ?...我们在搜索引擎中输入“判断无向图有没有环”这个查询语句，然后看到很多相关的搜索结果。 ? 我们直接点击第一个。看到了下面这个文章。 ?...另一方面，方阵就是一个二维表，在程序内部，正好用一个二位数组或列表（List）来表示。 很好，既然如此，我们就可以开始编程了。 编程实现算法 我们用Python来编。...在正式实现算法之前，我们先要进行数据处理，也就是我们需要将表达无向图的矩阵读取到内存中。 这里又涉及到该数据在磁盘存储的问题。我们就用最简单的方式，将邻接矩阵直接存储为 csv 文件，就像这样： ?...当队中元素全部弹出后，循环结束，我们看看 visited 列表中的元素个数是否已经达到了 n 个，若是则说明无环，否则有环。 ? 算法函数定义好之后，可以在数据处理函数中调用，然后把结果打印出来。
简而言之，大部分数据（或原始信息）可以被压缩为更少的比特数。 JPEG 压缩的第一步是将相关图像分割成 8x8 的像素块。然后将 2D-DCT 应用于每个 8x8 块。...这是压缩过程中的有损步骤。 尽管 JPEG 压缩标准没有指定要使用的量化矩阵，但上面建议的矩阵之一。为了量化 2-D DCT 的结果，每个系数除以上面矩阵中的适当值，并四舍五入到最接近的整数。...Zig-Zag 测序 量化后，二维矩阵被重新排列成一维数组。以给出具有高能量密度的系数的方式读取元素。排序以之字形方法完成，使得系数以递增的空间频率顺序排列。...将第一个值存储为有效负载中的字节数。 告诉硬件控制器将存储多少字节，包括以太网标头。 将以太网帧作为数据发送到DM9000A。 将负载发送到DM9000A。 通过中断等待传输完成。返回空闲状态。...将以太网帧作为数据发送到硬件控制器。 将IP 标头作为数据发送到硬件控制器。IP 校验和是在发送标头之前计算的。 将UDP 标头作为数据发送到硬件控制器。 将所有数据发送到硬件控制器。
局部变量表 Local Variables 局部变量表也被称之为局部变量数组或本地变量表，实际上是一个“数字”数组，主要用于存储方法的参数和定义在方法体内的局部变量（包括各类基本数据类型、对象引用、returnAddress...寄存器的值置为下一条指令的执行地址，即2； 当执行指令地址为2的操作指令时，将操作数栈中的数据取出来，存到局部变量表的1位置，因为该方法是实例方法，所以0位置存的是this的值，PC寄存器中的值变为3;...同步骤2和3将8先放入操作数栈，然后取出来存到局部变量表中，PC寄存器中的值也由3->5->6； 当执行到地址指令为6、7、8时，将局部变量表中索引位置为1和2的数据重新加载到操作数栈中并进行iadd...加操作，将得到的结果值存到操作数栈中，PC寄存器中的值也由6->7->8->9； 执行操作指令istore_3，将操作数栈中的数据取出存到局部变量表中索引为3的位置，执行return指令，方法结束。...因为字节码文件需要数据支持，通常这种数据会很大，以至于不能直接存放到字节码中，换一种方式，可以将指向这些数据的符号引用存到字节码文件的常量池中，这样字节码只需使用常量池就可以在运行时通过动态链接找到相应的数据并使用
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