现在,我正在创建具有bezier控制柄的多边形。它工作得很好,除了现在我总是这样做:
for(float i = 0; i < 1; i += 0.04)
{
interpolate A, a.handle to B.handle, B at time i
}
问题是,无论点A和B之间的距离有多短或多长,它总是会产生相同数量的点。我怎么做才能让它看起来总是很好,但只能插值到它必须的程度。例如:如果Distance(A,B)是40,那么它可能只细分15次,但如果Distance(A,B)是20,它可能只细分7次,等等。我如何才能将其作为质量ex的函数:
float GetThresh
我正在看“蒙特卡洛树搜索”算法的“上置信限”。
C is a weight for exploration over exploitation.
score = wins / played
sum = wins + played
UCB = score + C * sqrt(naturalLog(parent's sum) / sum)
played为0时出现问题。我正在考虑这些可能性。
score = 0
Because the node has never won, although it's never lost either.
score = 0.5
Because
import random
import matplotlib.pyplot as plt
nums = []
mu = 0
sigma = 2
for i in range(100):
temp = random.gauss(mu, sigma)
nums.append(temp)
plt.plot(nums)
plt.show()
在这里,我还没有声明种子值。那么,它会在i的每次迭代中考虑不同的种子值吗?在这种模拟中,或者说在长期的蒙特卡洛模拟中,是否建议选择不同的种子值,而不是特定的固定种子值?
我编写了一个简单的.Net客户机,它通过TCP/IP连接到硬件设备(FPGA)。当我单击客户机中的一个按钮时,它会向设备发送一个小的(4字节)“请求”,然后立即读取设备响应的一个数据块(大约32 it )。客户端代码如下所示:
var stream = _tcpClient.GetStream();
stream.Write(requestData, 0, requestData.Length);
using (var ms = new MemoryStream())
{
var tempBuffer = new byte[65535];
do
{