今天要分享的是一个超级精美的 BMI 计算器实现。别看这是个简单的计算功能，但做好了可以惊艳所有人。让用户在计算 BMI 的时候，还能感受到满满的仪式感！...交互设计 - 让计算变得有趣 计算按钮加入了一个小彩蛋 - 当用户在输入的时候，按钮会轻轻跳动，仿佛在说"快来点我呀"： handleFocus() { this.isButtonPulsing =...transform: scale(1); } 50% { transform: scale(1.02); } 100% { transform: scale(1); } } 结果展示 - 惊喜时刻 计算结果的展示绝对是点睛之笔...; } .category-overweight { color: #f1c40f; } .category-obese { color: #e74c3c; } 小贴士 这个 BMI 计算器虽然看起来简单...这就是一个看似简单实则不简单的 BMI 计算器了。正所谓大道至简，把简单的事情做到极致，才是真正的艺术。 后续会把这一部分独立出来，单独做一个APP，加些记录功能，一定会很棒！ 感谢阅读！
每个节点由数据部分Data和链部分Next，Next指向下一个节点，这样当添加或者删除时，只需要改变相关节点的Next的指向，效率很高。...三种遍历方法 (1) 先序遍历 若二叉树为空，则空操作，否则先访问根节点，再先序遍历左子树，最后先序遍历右子树。...(2) 中序遍历 若二叉树为空，则空操作，否则先中序遍历左子树，再访问根节点，最后中序遍历右子树。...二叉查找树或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：(1) 若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；(2) 若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；(3) 左、右子树也分别为二叉排序树...平衡二叉树 平衡二叉树又称AVL树，它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：它的左子树和右子树都是平衡二叉树，且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1。
在SQL中，进行选择的同时还可以进行计算，比如添加一列 SELECT *, tip/total_bill as tip_rate FROM tips LIMIT 5; ?...查找空值 在pandas检查空值是使用notna()和isna()方法完成的。...在pandas中的等价操作为 ? 注意，在上面代码中，我们使用size()而不是count() 这是因为count()将函数应用于每一列，并返回每一列中非空记录的数量！...['B', 'D', 'D', 'E'], ....: 'value': np.random.randn(4)}) 内连接 内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行...全连接 全连接返回左表和右表中的所有行，无论是否匹配，但并不是所有的数据库都支持，比如mysql就不支持，在SQL中实现全连接可以使用FULL OUTER JOIN SELECT * FROM df1
胸部、头部、右肩、左肩、右臀部、左臀部、右手肘、左手肘、右膝盖、左膝盖、右手腕、左手腕、右脚踝和左脚踝这15个关节点的位置坐标，其中第k个关节点的坐标表示为Lk＝(xk,yk)，k从1到15； (1b)...k个关节点归一化之后的坐标； (2)计算相邻两帧人体关节点距离变化量矩阵： (2a)根据相邻两帧的坐标矩阵Pn和Pn-1，计算相邻两帧关节点位置坐标变化量矩阵 (2b)根据关节点位置坐标变化量矩阵计算关节点距离变化量矩阵...具体思想是：首先对于一个节点，计算该节点与所属子图内的邻接节点的卷积值，我们称之为基本卷积值。...而对于所属子图外的邻接节点（属于相邻的另一个子图），首先计算该邻接节点的基本卷积值，然后将二者的基本卷积值以一定的权重融合。...实验证明，图(c)的划分方法结果最好，这是因为如果子图数量过多，会导致特征值得传播更困难，而数量过少，则无法差异化地对待不同类型的关节。 3.时空域卷积。
Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame。 Series是一个一维标记数组，可以容纳多种数据类型。DataFrame则是一种二维表状结构，由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。...'].sum () # 计算列的平均值 mean_value = df['column_name'].mean() # 计算列的最大值 max_value = df['column_name'].max...() # 计算列的最小值 min_value = df[ 'column_name' ].min() # 统计列中非空值的个数 count = df['column_name'].count()...# 计算数值列的描述性统计 df.describe() # 计算某列的总和 df['column_name'].sum() # 计算某列的平均值 df['column_name'].mean()...# 计算某列的最大值 df['column_name'].max() # 计算某列中非空值的数量 df['column_name'].count() # 计算列中某个值的出现次数 df['column_name
顺序表的缺点 （1）插入和删除操作慢：在顺序表中插入或删除元素时，需要移动其他元素的位置以保持元素的连续性。这导致插入和删除操作的时间复杂度较高，通常为O(n)，其中n是元素的数量。...例如，在实现查找算法时，顺序表可以高效地定位目标元素。 （2）元素数量相对固定的场景：顺序表适用于元素数量相对固定的场景。如果元素数量频繁变化，则可能需要频繁地进行扩容或缩容操作，这会影响性能。...递归算法也利用栈来保存每一层递归调用的状态。 （2）括号匹配和表达式求值：在编译原理中，栈常用于检查括号是否匹配以及计算表达式的值。...其特点如下： （1）节点结构：每个节点包含三个部分：数据域（存储节点的值）、左孩子指针域（指向该节点的左孩子节点）和右孩子指针域（指向该节点的右孩子节点）。...在二叉搜索树中，每个节点的值都大于其左子树中所有节点的值且小于其右子树中所有节点的值。 （3）哈夫曼树：哈夫曼树（Huffman Tree）是一种用于数据压缩的树形数据结构。
AVL树实现 AVL的概念 AVL树是最先发明的⾃平衡⼆叉查找树，AVL是⼀颗空树，或者具备下列性质的⼆叉搜索树：它的 左右⼦树都是AV树，且左右⼦树的⾼度差的绝对值不超过1。...这⾥a/b/c是⾼度为h的⼦树， 是⼀种概括抽象表⽰，他代表了所有右单旋的场景，实际右单旋形态有很多种，具体图2/图3/图4/ 图5进⾏了详细描述。...10可能是整棵树的根，也可能是⼀个整棵树中局部的⼦树的根。这⾥a/b/c是⾼度为h的⼦树， 是⼀种概括抽象表⽰，他代表了所有右单旋的场景，实际右单旋形态有很多种，具体跟上⾯左旋类 似。...先保存相关节点指针 // 保存parent节点的左子节点 Node* subL = parent->_left; // 保存左子节点的右子节点 Node* subLR = subL->_right...先保存相关节点指针 // 保存parent节点的左子节点 Node* subL = parent->_left; // 保存左子节点的右子节点 Node* subLR = subL
如下图所示，对于输入的图片，ProPose 可以通过输出的概率分布一定程度上度量该关节旋转在各个方向的不确定性，如右手沿着手臂轴的旋转、左手臂上下摆动的朝向、左小腿远近的程度等。...其次，考虑到骨骼的朝向能通过关节旋转计算得到，因此可将关节旋转 R 看作隐变量，骨骼朝向 d 作为观测变量，给定 R 的条件下，S^2 上的单位朝向 d 服从 von Mises-Fisher 分布：...除了先验概率方法，另一类主要的基准方法是利用逆运动学（IK）直接通过骨骼朝向计算旋转，下面这张图可以直观地展示后验概率方法和确定性 IK 方法之间的对比。 上图以人体肘部关节为例。...基准方法包括不使用三维关键点、不使用先验、测试时不使用先验、骨干网络不同位置特征的选择等，下面左表充分验证了所提出的后验概率分布有着更高的精度。...下面右表则展示了后验方法和确定性 IK 方法对噪声的鲁棒性比较，可以看到后验方法能够更大程度地抵御噪声的干扰。
(2) 二叉树中节点的子树分为左子树和右子树，即使某节点只有一棵子树，也要指明该子树是左子树还是右子树，即二叉树是有序的。 (3) 树决不能为空，它至少有一个节点，而一棵二叉树可以是空的。...二叉查找树或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： (1) 若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；(2) 若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；(3) 左、右子树也分别为二叉排序树...那么先使用rightMost节点中的元素值替换current节点中的元素值，将parentOfRightMost节点和rightMost节点的左孩子相连，然后删除rightMost节点。...，或者是具有下列性质的二叉树：它的左子树和右子树都是平衡二叉树，且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1。...图的应用相当广泛，特别是近年来的迅速发展，已经渗入到诸如语言学、逻辑学、物理、化学、电讯工程、计算机科学以及数学的其他分支中。
最近，神经网络被用于 3D 骨骼关节部位序列的长 [22, 23] 、短 [14, 37] 期预测。神经方法在其他模式识别任务中非常成功 [5, 20, 29]。...本研究涉及长期和短期任务，目标是匹配或超越计算机视觉文献中用于短期预测的最佳方法，以及匹配或超越计算机图形学文献中用于长期生成的最佳方法。本着这一目标，作者确定了当前策略的局限性并试图突破这些局限。...之前的研究要么围绕关节旋转，要么围绕关节位置。前者的策略在使用欧拉角或参数化的指数映射时，容易沿着运动链累积误差，且它具备不连续性。后者的策略要求重新投影到骨骼约束上，以避免骨骼拉伸和无效配置。...就短期预测而言，QuaterNet 从数量上提升了当前最佳水平。就长期生成而言，我们的方法在质量上被判定为与图形学文献中的近期神经策略一样可行。...表 1：在 Human 3.6M 数据集上，不同动作的短期运动预测的平均角度误差：简单基线（顶部）、之前的 RNN 结果（中间部分）、我们模型的结果（底部）。
尽管这些节点本身并不存储数据，它们在红黑树的实现中非常重要，主要用来简化树的结构和算法。 从任何节点到其每个叶子节点的路径上，必须包含相同数量的黑色节点：这一规则确保了从根到叶子路径的平衡性。...// 枚举值表⽰颜⾊ enum Colour { RED, BLACK }; // 这⾥我们默认按key/value结构实现 template struct...p变成课这颗树新的根，这样⼦树⿊⾊结点的数量不变，没有连续的红⾊结点了，且不需要往上更新，因为p的⽗亲是⿊⾊还是红⾊或者空都不违反规则。...规则4前序遍历，遍历过程中⽤形参记录跟到当前结点的blackNum(⿊⾊结点数量)，前序遍历遇到⿊⾊结点就++blackNum，⾛到空就计算出了⼀条路径的⿊⾊结点数量。...再任意⼀条路径⿊⾊结点数量作为参考值，依次⽐较即可。
c, 膝关节组织切片的苏木精和伊红染色，以说明空化前后的特征。空化前存在关节间区（IZ），空化后通过关节间隙分离，并伴随韧带等软组织结构的出现。...对于包含超过 16,000 个液滴的 CellRanger-ARC 调用矩阵（超出目标液滴回收数量），我们将估计的全局 rho 值增加了 0.1 以考虑可能存在的额外环境 RNA。...使用以分数中位数为中心、标准差由中位绝对偏差估计的正态分布来计算每个聚类的P值。...Cavitation enrichment score 空化富集分数 Para_01 为了近似估算空化开始的时间，我们使用 scanpy 中的 sc.tl.score_genes() 计算了一个空化富集得分...我们排除了在我们的数据中表达水平较低的基因，如 HAS3。 对于通路分析，我们检索了与所有 18,640 个基因本体论术语相对应的基因集，并计算了它们的富集得分与空化富集得分之间的相关性。
(1) 先序遍历 若二叉树为空，则空操作，否则先访问根节点，再先序遍历左子树，最后先序遍历右子树。 (2) 中序遍历 若二叉树为空，则空操作，否则先中序遍历左子树，再访问根节点，最后中序遍历右子树。...(2) 二叉树中节点的子树分为左子树和右子树，即使某节点只有一棵子树，也要指明该子树是左子树还是右子树，即二叉树是有序的。 (3) 树决不能为空，它至少有一个节点，而一棵二叉树可以是空的。...二叉查找树或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： (1) 若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；(2) 若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；(3) 左、右子树也分别为二叉排序树...那么先使用rightMost节点中的元素值替换current节点中的元素值，将parentOfRightMost节点和rightMost节点的左孩子相连，然后删除rightMost节点。...，或者是具有下列性质的二叉树：它的左子树和右子树都是平衡二叉树，且左子树和右子树的深度之差的绝对值不超过1。
以下是它们的详细解释： 1. COUNT(*) 功能：COUNT(*) 用于计算表中所有行的数量，包括包含 NULL 值的行。...COUNT(column) 功能：COUNT(column) 用于计算指定列中非 NULL 值的数量。...总结 COUNT(*)：计算表中所有行的数量，包括 NULL 值。 COUNT(column)：计算指定列中非 NULL 值的数量，忽略 NULL 值。...COUNT(column) 性能特点： COUNT(column) 只会计算指定列中非 NULL 值的数量，因此它可能不会扫描所有行，特别是当该列上有索引时。...COUNT(column)：只计算指定列中非 NULL 值的数量，如果该列上有索引，可能利用索引来提高性能。 在实际应用中，如果你需要计算表中所有行的数量，使用 COUNT(*) 是合适的选择。
，要么是黑色，但根节点永远是黑色的； 2、每个红色节点的两个子节点一定都是黑色； 3、红色节点不能连续（也即是，红色节点的孩子和父亲都不能是红色）； 4、从任一节点到其子树中每个叶子节点的路径都包含相同数量的黑色节点...2.1、左旋 左旋的过程是将 p 的右子树绕 p 逆时针旋转，使得 p 的右子树成为 p 的父亲，同时修改相关节点的引用，使左子树的深度加 1，右子树的深度减 1，通过这种做法来调整树的稳定性。...//r:表示p的右节点 //pp:表示p的parent节点 //rl:表示p的右孩子的左孩子节点 TreeNode r, pp, rl; //r判断，如果r为空则旋转没有意义...右旋的过程是将 p 的左子树绕 p 顺时针旋转，使得 p 的左子树成为 p 的父亲，同时修改相关节点的引用，使右子树的深度加 1，左子树的深度减 1，通过这种做法来调整树的稳定性。...//l:表示p的左节点 //pp:表示p的parent节点 //lr:表示p的左孩子的右孩子节点 TreeNode l, pp, lr; //l判断，如果l为空则旋转没有意义
它是树结构中非常重要的一种遍历方式，常用于复制树结构和表达式树的解析等场景。 访问顺序 首先访问当前节点（根节点）。 然后递归访问左子树。 最后递归访问右子树。...2.4层序遍历 层序遍历是一种广度优先遍历方式，按照“从上到下、从左到右”的顺序访问树中的节点。它在需要逐层处理节点的场景中非常有用，例如按层打印树或计算树的深度。...3.如果当前层数小于k，递归计算左子树和右子树第k层的节点个数。...2.递归计算左子树和右子树的高度。 3.返回左子树和右子树高度中的较大值，加1（表示当前节点的高度）。...2.如果当前节点的值等于 x，返回当前节点。 3.如果当前节点的值不等于 x，递归查找左子树和右子树。 4.如果在左子树中找到，返回该节点；否则，继续在右子树中查找。
论文PDF链接： https://cse.buffalo.edu/~jsyuan/papers/2020/4836.pdf 一、背景和动机 3D手势估计在这些年来，已经取得了巨大进展，成为计算机视觉中最重要的课题之一...图2：左图是我们提出的非自回归手势Transformer (NARHT)模型结构，主要由三个部分组成： 1. 编码器为输入点云的每个点 ? 计算逐点特征 ? 。 2....表1：我们的算法跟相关工作在三个数据集 ICVL（左）, MSRA（中）, NYU（右）上的效果对比。我们采用手势关节点的平均距离误差作为对比标准。 ?...图4：我们的算法跟相关工作在三个数据集 ICVL（左）, MSRA（中）, NYU（右）上的效果对比。我们采用每个关节点的平均距离误差作为对比标准。 ?...图5：我们的算法跟相关工作在三个数据集 ICVL（左）, MSRA（中）, NYU（右）上的效果对比。在每一个给定的门限下，我们以测试集中重建得好的帧数在总帧数里占的比例值作对比标准。
left join：左外联接，也可写成left outer join，取左表数据，若关联不到右表，右表为空。...right join：右外联接，也可写成right outer join，取右表数据，若关联不到左表，左表为空。...full join：全联接，也可写成full outer join，取左表和右表中所有数据。但注意上图，里面还有几个Key is null的情况，它可以将两表相交的那部分数据排除掉！...但是这样对比的效率比较低下，因为它要两个表的数据全都查出来，其实我们不一定非要都查出来，只要计算出一个hash值，然后对比hash值即可，如下：sql复制代码select BIT_XOR(CRC32(CONCAT...，然后使用CRC32或MD5计算hash值，最后使用聚合函数BIT_XOR将多行hash值异或合并为一个hash值。
除了使用编辑设定好的动画帧数据，也可以使用物理计算对骨骼进行实时控制。...而对于骨骼动画，们设置模型的位置和朝向，实际是在设置根骨骼的位置和朝向，然后根据骨骼层次结构中父子骨骼之间的变换关系计算出各个骨骼的位置和朝向，然后根据骨骼对 Mesh 中顶点的绑定计算出顶点在世界坐标系中的坐标...通过组成一个层次结构，就可以通过父骨骼控制子骨骼的运动，牵一发而动全身，改变某骨骼时并不需要设置其下子骨骼的位置，子骨骼的位置会通过计算自动得到。...实际上这不是唯一的方法，但应该是公认的方法，因为矩阵不光可以同时表示多种变换还可以方便的通过连乘进行变换的组合，这在层次结构中非常方便。...BoneOffsetMatrix2 * CombinedMatrix2 * Weight2 + … + Vmesh * BoneOffsetMatrixN * CombindMatrixN * WeightN （这个公式使用的是行向量左乘矩阵
在对一个节点计算聚合特征值时，按一定规律将参与聚合的所有点分配为多个不同的子集，同一个子集内的节点采用相同的权重，从而实现权重共享。...具体思想是：首先对于一个节点，计算该节点与所属子图内的邻接节点的卷积值，我们称之为基本卷积值。...而对于所属子图外的邻接节点（属于相邻的另一个子图），首先计算该邻接节点的基本卷积值，然后将二者的基本卷积值以一定的权重融合。...实验证明，图(c)的划分方法结果最好，这是因为如果子图数量过多，会导致特征值得传播更困难，而数量过少，则无法差异化地对待不同类型的关节。 3.时空域卷积。...这么做实际上是扩大了计算量和复杂度，但能发掘的时空信息也更全面，不再局限于局部关节范围。
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