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Cesiun 之 CallbackProperty
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, isConstant69用于预训练BERT的数据集
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', '3c914d17d80b1459be87699掉落的方块
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=positionCesium.js着色器的简单实现_柠檬绿dk的博客
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【智能优化算法】基于混沌权重和精英引导的鲸鱼优化算法(AWOA)求解单目标优化问题附matlab代码
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cesium中用Primitive方式画线段
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【GRNN预测】基于鲸鱼算法优化广义回归神经网络实现数据预测Matlab代码
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
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).__initCF285E Positions in Permutations
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【预测模型】基于Logistic混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测matlab代码
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【预测模型】基于Logistic混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测matlab代码
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Lfsr5
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 itsleetcode 1901. 找出顶峰元素 II
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>>& m2021-08-24
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【优化算法】鲸鱼优化算法(WOA)【含Matlab源码 1243期】
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,【SVM预测】基于鲸鱼算法改进SVM算法实现数据分类matlab源码
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 【SVM预测】基于萤火虫算法改进SVM算法实现数据分类matlab源码
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 【BP预测】基于鲸鱼算法改进BP神经网络实现数据预测
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【优化求解】基于三重动态调整的花授粉算法matlab源码
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【优化求解】基于动态全局搜索和柯西变异改进的花授粉算法matlab源码
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【BP预测】基于鲸鱼算法优化BP神经网络实现数据预测matlab源码
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: 1.12456:Aggressive cows,考点:最小距离思路+二分
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)【SVM预测】基于鲸鱼算法改进SVM算法实现数据分类matlab源码
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 【SVM预测】基于萤火虫算法改进SVM算法实现数据分类matlab源码
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 【SVM预测】基于鲸鱼算法改进SVM算法实现数据分类matlab源码
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