面试官经常会问你:“平时工作中,你怎么优化自己应用的性能?” 你回答如下:“我平时遵循以下几条原则来优化我的项目、以提高性能,主要有:”
c#的多台方法,大体上和c++的类似,但是有点区别的,我这里刚刚初学,因此把重点记录下。
1、一个不规则四边形地块,能否通过测量边长、对角线长度计算地块的面积,计算公式如何?是否可以画图表示
问题描述 试题编号: 201409-2 试题名称: 画图 时间限制: 1.0s 内存限制: 256.0MB 问题描述: 问题描述 在一个定义了直角坐标系的纸上,画一个(x1,y1)到(x2,y2)的矩形指将横坐标范围从x1到x2,纵坐标范围从y1到y2之间的区域涂上颜色。 下图给出了一个画了两个矩形的例子。第一个矩形是(1,1) 到(4, 4),用绿色和紫色表示。第二个矩形是(2, 3)到(6, 5),用蓝色和紫色表示。图中,一共有15个单位的面积被涂上颜色,其中紫色部分被涂了两次,但在计算面积时只计算一次。在实际的涂色过程中,所有的矩形都涂成统一的颜色,图中显示不同颜色仅为说明方便。 给出所有要画的矩形,请问总共有多少个单位的面积被涂上颜色。 输入格式 输入的第一行包含一个整数n,表示要画的矩形的个数。 接下来n行,每行4个非负整数,分别表示要画的矩形的左下角的横坐标与纵坐标,以及右上角的横坐标与纵坐标。 输出格式 输出一个整数,表示有多少个单位的面积被涂上颜色。 样例输入 2 1 1 4 4 2 3 6 5 样例输出 15 评测用例规模与约定 1<=n<=100,0<=横坐标、纵坐标<=100。 该题目只提交了70分
平面内多边形的计算,也就是平面坐标系内多边形的计算,已知各定点坐标,有顺序的,逆时针或者顺时针。根据给出坐标求面积。
这一篇均是在上一篇的基础上实现的,在上一篇写了如何批量测试VOT数据集及保存跟踪结果。并进行了简单的CLE绘制,这一篇总结一下常用的跟踪评价标准及其实现。
给定 n 个非负整数,用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻,且宽度为 1 。
ROC曲线,也称“受试者工作特征曲线”,主要是用于X对Y的预测准确率情况。最初ROC曲线是运用在军事上,现在更多应用在医学领域,判断某种因素对于某种疾病的诊断是否有诊断价值。
不过广义上,可视化无处不在, 打开浏览器, 网站就是个数据可视化, 背后是数据库密密麻麻的数据表, 到了你的浏览器就是浅显易懂的页面。
从给定的房屋基本信息以及房屋销售信息等,建立一个回归模型预测房屋的销售价格。 数据下载请点击:下载,密码:mfqy。
笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive。
本项目旨在运用Python语言分析和阐述计算机视觉技术中的目标检测在农作物病虫害方面的应用。具体而言,我们将运用Python语言运行并得出目标叶面中已遭受病虫害的面积,然后分析是否需要进行农药喷洒等防治病虫害的进一步肆虐,进而帮助农名伯伯更好地管理农作物,减少损失、增加产量……
一般测量功能主要表现在两方面,一是测量距离,二是测量面积。面积的测量是根据鼠标绘制的范围,通过地理坐标系的转换而计算出实际面积大小,距离的测量是根据鼠标在地图上绘制的点,实时计算出两点之间的实际距离。如何在3D场景中测量面积?下面我就在ThingJS平台实现鼠标任意点绘制多边形面积,计算绘制总长度和占地面积,支持在数字孪生可视化场景内任意绘制多边形并测量面积。
前言:在计算机出现之前,我们对数学模型的研究只能通过数学推导和实验研究两种方法。在此之后,我们可以通过在计算机上对实际问题的模拟、仿真求解模型。计算机仿真在数学建模中具有很重要的作用,而蒙特卡洛法则是计算机仿真中的一个重要方法。
返回值: 如果 n 是 快乐数 就返回 true ; 不是,则返回 false 。
摘要: 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况,减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策;目前互联网中有很多数据可视化工具,这里只选择了30个有特色好用的推荐给大家 如今同质化的应用越来越多,应用开发者也开始在用户体验上下功夫,比如数据可视化,将一大堆密密麻麻的数字转成图表形式,可以更直观地向用户展示数据之间的联系和变化情况,减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策;目前互联网中
在通过GEE计算遥感的地表参量以后,我们就需要对计算出来的数据进行统计。GEE上面画图的功能并不是很齐全,得到的效果也不尽如人意。因此我们就需要将GEE对区域的统计量进行导出,导入到本地以后,再进行绘图。
多态性意味着有多重形式。在面向对象编程范式中,多态性往往表现为"一个接口,多个功能"。
如果说 pandas 是 python 中一个处理数据的好手,那么 matplotlib 则是把这个数据展现在人们眼球面前的使者,本篇我们来学习一下 matplotlib 的用法和 pyplot 的方式作图,他画图便捷,唯一不足的是我觉得它没有那么高大上。
每一个线性变换都对应着一个变换矩阵,被变换后的空间,相对之前来说也发生了一定的形变,而行列式的意义则是线性变换前后,空间形变的倍数。
物与类聚,人以群分,没想到,没想到全世界的人还可以通过水果偏好划分,下图就是各地区对苹果和橘子的偏好分布,苹果赢的很稳。还有大块大块的灰色区域也许是自然环境或经济条件都吃不上苹果和橘子,希望我们可以把剩下的苹果分给更多人,施予更快乐。
这里我们利用ndvi进行荒漠化处理,我们这里将ndvi小于0.1的地方进行淹没掉,将剩余部分作为作为荒漠化的区域。这里选择时间的筛选我们将4月到10月的的时间作为研究时间。这里我们有几个函数需要需要先了解一下,首先是我们了解画polygon的函数,另外就是image的掩膜,另外一个就是像素统计函数
pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:“杀手级特征”,使整个生态系统融合在一起。除了数据读取、转换之外,也可以进行数据可视化。易于使用和富有表现力的pandas绘图API是pandas流行的重要组成部分。
目前普遍认为接收器工作特性(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线下的面积 ——AUC 是评估分类模型准确性的标准方法。它避免了在阈值选择过程中假定的主观性,当连续的概率得到的分数被转换为二分类标签时,通过总结整体模型表现,其衡量模型区分正负样本的性能优于通过阈值来判断的其他方法(比如准确率、召回率等)。在这篇手稿中,我们回顾了这一度量的一些特点,并将其作为模型结果的准确性的比较度量,对其可靠性提出了质疑。我们不建议使用 AUC 出于五个原因:
店小二儿十分勤奋,前台后厨的活儿他都干,每天都要跑前跑后端顾客吃完的盘子。栈就像叠在一起的盘子,客人美滋滋的吃完饭,店小二去收拾桌子捡起盘子时,都是从下往上一个一个的放盘子。而他在后厨橱柜上取盘子给厨师时,是从上往下一个一个依次的取。
最近有些粉丝问我关于数据可视化展示的问题,主要集中在如何选用最合适的图形表达数据的问题。所以今天先写一篇关于数值型变量可视化的总结。
机器学习(八)——过拟合与正则化 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、过拟合和欠拟合 1、概念 当针对样本集和特征值,进行预测的时候,推导θ、梯度下降等,都在一个前提,原值假设函数(hypnosis function)h(x)的表达式,例如是一阶、二阶还是更高阶等。 当阶数不足导致无法正确预测时,称为欠拟合(underfit)或高偏差(high bias);当阶数太高,虽然能满足样本集,代价函数也接近0,但是仍不是一个好的预测函数,称为过拟合(overfitting)或高方差(high varia
给你 n 个非负整数 a1,a2,...,a``n,每个数代表坐标中的一个点 (i, ai) 。在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0) 。找出其中的两条线,使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
1.多态性是面向对象程序设计的重要部分。在Java语言中,通过使用方法的重载和重写实现类的多态性。
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
https://github.com/zcfan/sket... 重写了本文的初步功能实现,支持一个页面多个画图板。但为简单起见,本文保持不变。
真依然很拉风,简书《数据可视化》专栏维护者,里面有很多优秀的文章,本文便是其中一篇。
T(<=1200)组,如图在半径R1、R2相内切的圆的差集位置依次绘制1,2,3,到n号圆,求面积之和(n<=1e7)。
在MATLAB使用的过程中,学会画图是一项必要的技能。在这里,我总结了部分简单的画图函数,同时附上代码(本文中的程序为了方便给出的数据都很简单,大家可以自己去尝试其他数据)。这对刚刚开始接触MATLAB的小白来说,我认为还是很有帮助的。
工欲善其事必先利其器,要实现在MATLAB中直接调用Javascript函数,首先需要准备好一款可在当前系统中执行Javascript语言的工具,咱这里推荐大家使用Node.js (nodejs.org/en/),直接下载推荐的版本即可。
当机器学习工具 Scikit-Learn 遇上了可视化工具 Matplotlib,就衍生出 Scikit-Plot。
最近工作中需要判断焊球的图像圆不圆,于是DIY了一个算法,可以定量计算任意图像与圆的偏离程度。这里首先假设图像是单连通域的二值图(单连通不满足也可计算,二值图可以转化而来)。
Titanic是在Github上开源的一组免费的动画图标,可以将其简单的运用到网页中,而且代码及其简单,但是动画效果却很不错,动画图标和静态图标的不同之处在于它可以让你的网页更加富有活力,让产品更加具备视觉吸引力,一起来看看!
我们怎样加速嵌套的这层循环呢,其实可以预先计算从左往右和从右往左的最大高度数组,在循环数组的时候,可以直接拿到该位置左右两边的最大高度,当前位置的接水量就是左右两边高度的较小者减去当前位置柱子的高度
本系列配套代码和用到的数据都会开源到这个仓库,欢迎大家 Star,https://github.com/DesertsX/d3-tutorial
导语 | 面试的时候问页面性能有哪些指标,却经常得到合并文件、压缩资源等优化手段的答案,是时候整体盘一下“性能指标”了。 1. 基本指标介绍 首先前端性能指标一般分为以下几种: 首屏绘制(First Paint,FP) 首屏内容绘制(First Contentful Paint,FCP) 可交互时间(Time to Interactive,TTI) 最大内容绘制(Largest Contentful Paint,LCP) 首次有效绘制(First Meaning Paint, FMP) FP 是时间线上的第
Matplotlib 是 Python 中最基本的可视化工具,官网里 ((https://matplotlib.org/) 有无数好资料,但这不是重点,本文肯定和市面上的所有讲解都不一样。
笛卡尔:To be a data sciencist, it's crucial to learn some math!
题意:对于题目给的点,x固定,而与x组合的y可以任意交换,求如何安置y可使这些点组成线段下面的面积最大,最大面积是多少 分析:可以发现Xn-Xn-1的越大那么乘以y越大,所以我们只需求出,然后ΔX越大的数和y越大的数相乘在除以2就是结果,通过画图很容易得出结论 但是还有一个问题就是,对于i=0,i=n-1,Yi只乘以了一遍,而对于0<i<n的区间,每个Yi都乘以了两遍 所以在求ΔX时候,当i=0,ΔX=X1-X0,当i=n-1时,ΔX=Xn-1-Xn-2,而对于0<i<n
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