CallbackProperty Cesium号称是集显示时空数据于一体的三维引擎。空间数据的展示我们已经见到，对于时间上的数据，我觉得CallbackProperty是最大功臣。因为使用CallbackProperty，cesium中一切可视化的要素都可以与时间联系起来。 new Cesium.CallbackProperty(getEndPoint, isConstant
点击查看代码 import os import random import torch from d2l import torch as d2l #@save d2l.DATA_HUB['wikitext-2'] = ( 'https://s3.amazonaws.com/research.metamind.io/wikitext/' 'wikitext-2-v1.zip', '3c914d17d80b1459be87
遇事不绝上一发暴力没想到竟然过了 退役两年半调试调了快半小时 class Solution { public: vector<int> fallingSquares(vector<vector<int>>& positions) { vector<int>ans;vector<int>he(positions.size(),0);//记录每个块的高度 int len=position
Cesium.js着色器的简单实现 最近在研究cesium.js，第一次接触这个引擎，以前用Babylon.js和Three.js比较多，对于这个新的引擎感觉还是比较新鲜，也扩充一下自己的知识面。学习了一段时间感觉还是挺有意思的。于是乎就想实现一个简单的自定义shader，看一下Cesium.js是如何实现的。接触后发
1 简介 针对鲸鱼优化算法(WOA)存在收敛精度低和收敛速度慢的问题,提出基于混沌权重和精英引导的先进鲸鱼优化算法(AWOA).考虑算法前期搜索的随机性对收敛速度的影响,引入精英个体引导机制,利用精英个体的进化反馈信息及时调整种群的搜索方向,加强算法的全局搜索能力.在算法后期
个人理解，在cesium中有多种添加线点多边形等方法，我所了解到的有两种方式，一种是Entity方式，一种是Primitive。区别 entity是一种实体实例将多种形式的可视化聚合为一个高级对象。它们可以手工创建并添加到Viewe实体中 Primitive画一些几何什么的如果处理好的话性能会稍微好一些
1 简介 为实现精准施肥"减施增效"的数字化农业施肥技术,本文基于并运用了鲸鱼算法,对广义回归神经网络(GRNN)进行了结合与改进,并构建作物广义回归神经网络(GRNN)结合遗传算法的预测施肥量模型.通过采集得到的数据样本会被用来输入MATLAB进行仿真和实验验证.仿真和实验结果表
PyQt5最全76 布局之QGridLayout实现计算机UI import sys from PyQt5.QtWidgets import * class GridLayoutCalc(QWidget): """ 栅格布局：QGridLayout() 实现计算机UI """ def __init__(self): super(GridLayoutCalc, self).__init
题面传送门 看到这个恰好就啪的一下很快啊一个二项式反演扔上去了。 把这个变成钦定\(k\)个一定是答案，然后剩下的随便取的方案数。 然后其实就是一个基本的dp了，设\(dp_{i,j,0/1,0/1}\)表示选到第\(i\)个，已经选了\(j\)个，当前是否选的是右边以及上一个是否选的是右边，容易转移。 时间
1 简介 针对麻雀搜索算法(SSA)在迭代后期种群多样性减少,易陷入局部最优等难题,提出了一种基于Logistic混沌映射的改进麻雀算法(LCSSA).利用Logistic混沌映射初始化种群,提高了初始解的质量,增加了种群多样性,利用线性递减权重法,降低了群体智能算法容易早熟的风险,避免算法后期
1 简介 针对麻雀搜索算法(SSA)在迭代后期种群多样性减少,易陷入局部最优等难题,提出了一种基于Logistic混沌映射的改进麻雀算法(LCSSA).利用Logistic混沌映射初始化种群,提高了初始解的质量,增加了种群多样性,利用线性递减权重法,降低了群体智能算法容易早熟的风险,避免算法后期
A linear feedback shift register is a shift register usually with a few XOR gates to produce the next state of the shift register. A Galois LFSR is one particular arrangement where bit positions with a “tap” are XORed with the output bit to produce its
1901. 找出顶峰元素 II 解题思路 这里有点投机取巧了，用了标准库中的max_element，先找到每一行的最大值，然后将索引i, j, max_val保存到数列中，然后对数据项取max_val，找到元素位置，接着返回。 代码 class Solution { public: vector<int> findPeakGrid(vector<vector<int>>& m
滚动导航组件实现 1.支持点击对应的索引,页面自动滚动到对应内容区域。 2.支持鼠标滚轮滚动左侧内容区域后，对应索引变为激活状态。 一.首先明白dom各高度几个概念 网页（元素）可见区域高：document.body.clientHeight 网页（元素）正文全文高：document.body.scrollHeight 网页（元素）被
一、鲸鱼算法及LSTM简介 1 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）简介 鲸鱼优化算法(WOA)，该算法模拟了座头鲸的社会行为，并引入了气泡网狩猎策略。 1.1 灵感 鲸鱼被认为是世界上最大的哺乳动物。一头成年鲸可以长达 30 米，重 180 吨。这种巨型哺乳动物有 7 种不同的主要物种，
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间
一、 BP神经网络预测算法简介 说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型： 1.1
一、花朵授粉算法 花朵授粉算法（ Flower Pollination Algorithm，FPA）是由英国剑桥大学学者Yang于2012年提出的，其基本思想来源于对自然界花朵自花授粉、异花授粉的模拟，是一种新的元启发式群智能随机优化技术 。算法中为了简便计算，假设每个植物仅有一朵花，每朵花只有一个配子，我们可以
一、花朵授粉算法 花朵授粉算法（ Flower Pollination Algorithm，FPA）是由英国剑桥大学学者Yang于2012年提出的，其基本思想来源于对自然界花朵自花授粉、异花授粉的模拟，是一种新的元启发式群智能随机优化技术 。算法中为了简便计算，假设每个植物仅有一朵花，每朵花只有一个配子，我们可以
一、 BP神经网络预测算法简介 说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型： 1.1
原题：http://bailian.openjudge.cn/practice/2456/ 描述 Farmer John has built a new long barn, with N (2 <= N <= 100,000) stalls. The stalls are located along a straight line at positions x1,...,xN (0 <= xi <= 1,000,000,000).His C (2 <= C <= N)
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 2
