比如精细的图形拾取（尤其是一些没有填充只有描边的图形）。如果光标点到最近点的距离小于某个阈值，计算图形就算被选中。
虽然笔者是个糙汉子，但是对这种可爱的东西都没啥抵抗力，这个库的使用本身很简单，没什么好说的，但是它只有绘制能力，没有交互能力，所以使用场景有限，先来用它画个示例图形：
https://juejin.cn/post/6942262577460314143
在C语言的math.h或C++中的cmath中有两个求反正切的函数atan(double x)与atan2(double y,double x) 他们返回的值是弧度 要转化为角度再自己处理下。
2.浏览器内核编译器开始编译代码（cpu只能处理二进制数据，需要将我们写的代码转成二进制）
本文内容为转载，是在阅读 RTKLIB源码时意识到的这个问题，原文地址为：https://www.cnblogs.com/dutlei/archive/2013/01/14/2860332.html 在C语言的math.h或C++中的cmath中有两个求反正切的函数atan(double x)与atan2(double y,double x) 他们返回的值是弧度 要转化为角度再自己处理下。 前者接受的是一个正切值（直线的斜率）得到夹角，但是由于正切的规律性本可以有两个角度的但它却只返回一个，因为atan的
返回值 若不出现错误，则返回 arg 在[−π/2;+π/2][−π/2;+π/2] [- π/2 ; +π/2] 弧度范围中的弧（反）正切（ arctan(arg)arctan(arg)arctan(arg) ）。值域有限，一四象限,斜率不存在不能求。 2. 使用反三角函数atan2求斜率,原型如下
前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第14章 - 利用SVD简化数据。 这里介绍，机器学习中的降维技术，可简化样品数据。 基本概念 降维（dimensionality reduction）。 如果样本数据的特征维度很大，会使得难以分析和理解。我们可以通过降维技术减少维度。 降维技术并不是将影响少的特征去掉，而是将样本数据集转换成一个低维度的数据集。 降维技术的用途 使得数据集更易使用； 降低很多算法的计算开销； 去除噪声； 使得结果易懂。 问题
Unity 小科普 老规矩，先介绍一下 Unity 的科普小知识： Unity是 实时3D互动内容创作和运营平台 。 包括游戏开发、美术、建筑、汽车设计、影视在内的所有创作者，借助 Unity 将创意变成现实。 Unity 平台提供一整套完善的软件解决方案，可用于创作、运营和变现任何实时互动的2D和3D内容，支持平台包括手机、平板电脑、PC、游戏主机、增强现实和虚拟现实设备。 也可以简单把 Unity 理解为一个游戏引擎，可以用来专业制作游戏！ ---- Unity小知识点学习 求解 两个向量的夹角度
React hooks在框架编程上具有明显特征，在推广functional组件的进程中，javascript是天然具有函数式编程优势的语言，因此，react团队越来越倾向并重视hooks的应用。hooks编程之所以拥有比较大的魅力，除了它抹平class组件和functional组件在生命周期上的差异之外，更重要的是，它让react开发者践行代数效应。React核心团队成员Sebastian Markbåge（React Hooks的发明者）曾说：
本文会经常更新，请阅读原文： https://blog.lindexi.com/post/WPF-%E5%9F%BA%E7%A1%80-2D-%E5%9B%BE%E5%BD%A2%E5%AD%A6%E7%9F%A5%E8%AF%86-%E6%B1%82%E5%90%91%E9%87%8F%E6%97%8B%E8%BD%AC%E8%A7%92%E5%BA%A6.html ，以避免陈旧错误知识的误导，同时有更好的阅读体验。
我一开始还苦思冥想，不知道怎么才能提取出来这个因素，所以很是烦恼不知道该如何是好，但是昨天看了下群里面的说法，我瞬间就理通了。只要转变下思维，把图像看成一个二维数组配上每个元素的大小不同代表着颜色深浅的想法就好了
正文之前 最近新开了一门课，我十分感兴趣，或者是说老早就想接触类似方面的学习，但是一直没有真正着手，所以说，其实上课还是很有必要的，很多时候你想做的事情但是你根本没法开始，所以需要一个推动力，当一点点
搜狗地图发布了新版的移动端地铁图，改版初衷是为了用户交互体验的提升以及性能的改善。原版地铁图被用户吐槽最多的是pinch缩放不流畅、无过渡动画、拖拽边界不合理等等，大体上都是交互体验上的问题。实际上原版的问题不仅仅存在于交互体验上，源代码也是一团糟： 无模块化概念； 存在冗余逻辑和文件； 滥用第三方库&工具； UI的更新仍旧是直接操作DOM； 构建&发布流程不规范。 以上问题其实跟业务以及技术选型无关，可以说是任何一个“历史悠久”的项目都难以避免的问题。针对以上问题的重构方案不是本文要阐述的核心，所以就一笔
次幂 , 不用求出很多幂运算 , 因为关系的幂运算后面都是循环的 , 求出已知的所有
本文收集一些基础的知识，本文的逻辑是在 WPF 框架下实现，有包含了默认的坐标系以及默认类型定义。对于 WPF 系的包括 Xamarin 和 UWP 都适合
知乎上有个讨论，说学数学的看不起搞深度学习的。曲直对错不论，他们看不起搞深度学习的原因很简单，因为从数学的角度看，深度学习仅仅是一个最优化问题而已。比如，被炒的很热的对抗式生成网络(GAN)，从数学看，基本原理很容易就能说明白，剩下的仅仅是需要计算资源去优化参数，是个体力活。 本文的目的就是尽可能简单地从数学角度解释清楚GAN的数学原理，看清它的庐山真面目。 01 从生成模型说起 机器学习的模型可分为生成模型和判别模型。 简单说说二者的区别，以二分类问题来讲，已知一个样本的特征为x，我们要去判断它的类别y(
大家好，我是柒八九。从今天起，我们又重新开辟了一个新的领域：JS算法编程。为什么，会强调 JS 呢。其实，市面上不乏优秀的算法书和资料。但是，可能是出书的人大部分都是后端，所用语言都是偏向java,C++等传统的OOP语言。而这恰恰也是前端同学(没接触过此类语言的同学，「鄙人不才，上述语言都会点」)，通过此类书籍进行学习算法的一个障碍。因为，有些语法和使用方式和平时自己开发中所使用的JS语法，「大相径庭」。导致在学习过程中，遇到了不小的阻力。
这是一个累加公式，对于原图的每一个有效像素位置，以其为中心或左上角起点（图像中的坐标一般是X方向从左向右，Y方向从上到下），在原图中覆盖模板宽度和高度大小的范围内，按照模板有效特征点的位置和梯度信息，逐点和原图对应位置的梯度信息进行上述累加符号内的计算，在进行完累加后，再次求平均值得到有效像素位置的实际得分。
在 JS 这门语言的标准里，描述了一组可以用来操作数据值的操作符，其中包括 数学操作符、位操作符、关系操作符、相等操作符、布尔操作符、条件操作符以及ES7的指数操作符 等等，为什么叫操作符，因为它们都是符号构成。。。
对一些有趣的绘制技能和知识， 我会通过 [番外篇] 的形式加入《Flutter 绘制指南 - 妙笔生花》小册中，一方面保证小册的“与时俱进” 和 “活力”。另一方面，是为了让一些重要的知识有个 好的归宿。普通文章就像昙花一现，不管多美丽，终会被时间泯灭。
地图可以看成是一个巨型的开放世界游戏场景，因此为了便于数据存储和查找，传统的做法是将地球根据墨卡托投影转换为平面地图，再将地图分级分块进行切片，通过索引获取到对应的数据。
要说贝叶斯和频率学派，那简直太有意思了。为什么这么说呢？因为两个学派的理解对于我来说真的是一场持久战。我是在学习机器学习的时候接触到的这两个学派，此前并不知道，当时就被深深吸引了，于是找了各种资料学习下来，说实话感觉有点懂了，但又感觉没理解透。
多元复合函数是用在bp神经网络或者叫做神经网络的bp算法当中。深度学习是基于深度神经网络的。多元复合函数在神经网络算法当中有很大的用处。习惯性当中，把多元复合函数求导法则称为链式法则。
所谓的奇异点分析百度上给的是：从数学角度来说,所谓奇异性就是指函数的不连续或导数不存在,表现出奇异性的点称为奇异点…
一直以来，这个号发的都是《狼人杀小程序的开发日志》，体现产品的思路比较多，从纯技术的角度看其实并没有很精彩。这次，来讲讲我在其他方面的探索吧。 众所周知，微信公众号很早就实现了根据关键字自动回复的功能，后台可以根据用户发送的消息设置自动回复，甚至自动和用户聊得有来有去。但是我们自己用的微信号却没有这个功能。 这次我开发的是一个微信机器人程序，可以管理你的个人微信号，进行收发消息、增删好友、文件传输和群管理等功能。配合图灵机器人，还可以让你的微信变成一个自动陪聊的微信机器人，是个很有趣的小工具。 这个工具并非
大家好，我是柒八九。这篇文章是我们算法探险系列的第三篇文章。是针对数据结构方面的第二篇。上一篇JS算法探险之整数中我们介绍了关于JS整数的一些基础知识和相关算法题。我们做一个简单的「前情回顾」。
在前面的文章中，我们从对称的案例到原理到套路，又回到题目，彻底理解了对称思维在解数学题中的用法。相关内容请戳：
数组是 JS 最常见的一种数据结构，咱们在开发中也经常用到,在这篇文章中,提供一些小技巧,帮助咱们提高开发效率。
周一好，今天给大家带来一款接地气的环形进度条组件vue-awesome-progress。近日被设计小姐姐要求实现这么一个环形进度条效果，大体由四部分组成，分别是底色圆环，进度弧，环内文字，进度圆点。设计稿截图如下：
在IT行业，做软件开发的女孩子确实比较少。软件开发需要比较强的逻辑思维，女孩子在这方面可能需要更多的练习和努力，另外做软件开发承受的工作压力非常大，男孩子承受压力的能力会更强一些。
FPS游戏可以说一直都比较热门，典型的代表有反恐精英,穿越火线,绝地求生等，基本上只要是FPS游戏都会有透视挂的存在，而透视挂还分为很多种类型，常见的有D3D透视,方框透视,还有一些比较高端的显卡透视，在透视实现难度上，方框透视是最复杂的一种，本教程将学习方框透视的实现算法，并编写通用辅助实现透视效果。
计算图像的梯度是在进行图像处理时经常用到的方法，但是这玩意自己手写未免效率低而且容易出错。OpenCV里集成了相应的函数，只不过用的人好像并不多导致我找了半天才找到。姑且记一下以备日后使用。
周末好，今天给大家带来一款接地气的环形进度条组件vue-awesome-progress。近日被设计小姐姐要求实现这么一个环形进度条效果，大体由四部分组成，分别是底色圆环，进度弧，环内文字，进度圆点。设计稿截图如下：
我们知道泰勒展开式就是把函数分解成1，x,x^2,x^3....幂级数（指数）的和。
在前面我们分享的如何来训练CNN中，提到了BP算法，还记得BP算法是怎么更新参数w，b的吗？当我们给网络一个输入，乘以w的初值，然后经过激活函数得到一个输出。然后根据输出值和label相减，得到一个差。然后根据差值做反向传播。这个差我们一般就叫做损失，而损失函数呢，就是损失的函数。Loss function = F(损失)，也就是F。下面我们说一下还有一个比较相似的概念，cost function。注意这里讲的cost function不是经济学中的成本函数。 首先要说明的一点是，在机器学习和深度学习中，损
它们预先定义在内置命名空间中，开箱即用，所见即所得。Python 被公认是一种新手友好型的语言，这种说法能够成立，内置函数在其中起到了极关键的作用。
a=Lat1 – Lat2 为两点纬度之差 b=Lung1 -Lung2 为两点经度之差；
欢迎来到专栏《GAN的优化》，这是第二期。在这个专栏中，我们会讲述GAN的相关背景、基本原理、优化等相关理论，尤其是侧重于GAN目标函数的优化。小米粥和有三将带领大家从零学起，深入探究GAN的点点滴滴。
测量是人类对居住的这个世界获取空间认识的一种手段，也是认识世界的一种活动。因此，在参与测量活动中，自然会遇到认识活动中的三种情况：a.很容易就发现了不同之处而将甲乙两事物区分开来；b.很容易就发现了相同之处而将甲乙两事物归于一类；c.难于将甲乙两事物区分开来，从而造成认识上的混淆，产生错误的结果。前两者比较易于处理，后者处理起来比较困难。例如，在实地上测量一个点的位置时，至少需要两个要素：或者两个角度，或者两条边长，或者一个角度和一条边长。把已知点视为观察点，将待定点视为目标点，从一个观察点出发，对于目标点形成一个视野。当仅从一个视野或者从两个很接近的视野观察目标时，所获得的关于目标的知识是极其不可靠的，且极为有限的。要获得可靠的知识，必须从至少两个明显不同的视野进行观察。同时，目标点与观察点之间则构成了一个认识系统。这个系统用数学语言表示出来，反应为矩阵。
这是 LeetCode 上的 「1610. 可见点的最大数目」 ，难度为 「困难」。
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用，这部分知识比较散也比较难理解，看代码不是很好懂，所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 SVD思维导图 奇异值分解是什么 奇异值
作者：Yimou Li, DaviD TurkingTon, anD aLireza YazDani
最近两天都在看奇异值分解及其在推荐系统和图像压缩方面的应用，这部分知识比较散也比较难理解，看代码不是很好懂，所以通过编学边整理的方式帮助大脑理解这部分知识。 奇异值分解是什么 奇异值分解（Sin
除了纯粹的数学和魔术，程序员也是本公众号服务的群体之一，他们大量的需要来自数学理性和魔幻艺术的滋养才能创作出更好的程序艺术品。本文以python中对象方法还是通用属性函数的调用方式的选择为例阐明了代码设计艺术中小而美的精髓，欢迎品评。
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