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ARKit面部识别----51个面部特征

ARKit中包含的ARFace可以用于面部表情识别，共采集51个面部信息特征，存放在ARFaceAnchor.BlendShapeLocation类中。需要注意，面部识别最低iOS系统版本为iOS 11.0，但iOS 11.0只有50个信息点位，iOS 12.0 增加了一个舌头的点位： Left Eyestatic let eyeBlinkLeft: ARFaceAnchor.BlendShape

PAT Advanced Level 1009 Product of Polynomials

原题传送门 1. 问题描述 2. Solution 1、思路分析对于多项式A，按照输入格式，依次读入指数(exponent)和系数(coefficient)，并将这两个信息保存到数组中，用指是做数组下标，系数做对应的数组值。对于多项式B，也按上面的方式读入，但是在读入过程中，每读入一项(exponent and coefficient)，需

PAT Advanced Level 1002 A+B for Polynomials

原题传送门 1. 问题描述 2. Solution 1、思路分析定义数组保存结果，依次读入A, B行，指数为下标，系数为值累加到结果数组中 2、代码实现 // PAT Advance Level 1002 // Ye Qiu #include <iostream> #include <string> using namespace std; /* 定义数组保存结果，依次读入A, B行

多项式输出

code #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; int main(){ int i,n,t,a[101]; scanf("%d",&n); for(i=n;i>=0;--i){ scanf("%d",&a[i]); } while(!a[n])--n;//find coefficient not equal to 0 for

数学建模姜启源5.1人口增长——学习记录

目录指数增长模型（Malthus马尔萨斯人口模型）方法一：线性最小二乘法方法二：数值微分的中点公式方法三：改进的指数增长模型 logistic模型方法一：线性最小二乘方法二：非线性最小二乘拟合指数增长模型（Malthus马尔萨斯人口模型）方法一：线性最小二乘法 clear clc t=1790:10:20

2-1 Add Two Polynomials (20 分)

2-1 Add Two Polynomials (20 分) Write a function to add two polynomials. Do not destroy the input. Use a linked list implementation with a dummy head node. Note: The zero polynomial is represented by an empty list with only the dummy head node. Format of

皮尔森相关系数(Pearson correlation coefficient)

皮尔森相关系数也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是一种线性相关系数，是最常用的一种相关系数。记为r，用来反映两个变量X和Y的线性相关程度，r值介于-1到1之间，绝对值越大表明相关性越强。统计学术语：期望值：\(E(X)\) 表示随机变量 \(X\) 的

功能性模块：（10）Spearman‘s rank correlation coefficient的简单理解(含与PCC之间的区别)

Spearman’s rank correlation coefficient的简单理解 1. 背景在统计学中，斯皮尔曼等级相关系数（Spearman’s rank correlation coefficient，或者Spearman’s ρ \rho ρ，通常使用

「hdu - 6593」Coefficient

link。首先使用 www.wolframalpha.com 发现答案形如 \(\frac{a^nb\times F_n(c)}{n!\times (c+1)^{n+1}}\)，其中 \(F_n(c)\) 是关于 \(c\) 的多项式。作换元 \(t = ax + d\) 不难发现上述事实，且还有 \(\frac{1}{e^t + c} = \sum_n \frac{F_n(c)}{n!\times (c+1)^{n+1}}t^n\)。

入门语义分割-Task1 赛题理解

1.挂载数据集 2.数据标签转化 import numpy as np import pandas as pd import cv2 # 将图片编码为rle格式 def rle_encode(im): ''' im: numpy array, 1 - mask, 0 - background Returns run length as string formated ''' pixels = im.fl

【笔记】Pearson Correlation Coefficient

Intro 衡量线性关系，一般要求变量（近似地）服从正态分布，并且是连续性的。在进行归一化之后，Pearson 相关系数实际上类似于先进行中心化再做余弦相似度。给出的结果，负相关为 -1，正相关为 1. Pearson Correlation Coefficient 是用协方差除以两个变量的标准差得到的输入两组数据，Pearson

Python for Data Science - Starting with parametric methods in pandas and scipy

Chapter 5 - Basic Math and Statistics Segment 5 - Starting with parametric methods in pandas and scipy import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from pylab import rcParams import scipy from scipy.stats.s

学习笔记188—利用PYTHON计算偏相关系数（Partial correlation coefficient)

利用PYTHON计算偏相关系数（Partial correlation coefficient) 在统计学中，我们经常使用皮尔逊相关系数来衡量两个变量之间的线性关系。然而，有时我们感兴趣的是理解两个变量之间的关系，同时控制第三个变量。例如，假设我们想要测量学生学习的小时数和他们获得的期末考试成绩之间的关联，

顺序表与链表实现多项式的加减乘与幂微分

1.链表实现分为三个文件进行编写,分别为自定义头文件,实现的cpp文件与main主程序文件. 整个过程中在实现乘的函数MutiplePoly和展示的Display函数上遇到较大困难. 1)MutiplePoly:由于一开始便默认数据是按低阶到高阶的,在设计乘算法时强迫自己尽量不使用双循环来计算.关键在于找

彩民看过来，看老程序员如何用Python数据分析双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号程序员学府本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下：前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。代码中使用了线性回归

Albedo与Diffuse（Coefficient）

Albedo与Diffuse（Coefficient）在游戏开发过程中，Albedo和Diffuse这两个概念常常被混用，其实他们是不一样的两个概念。 Albedo的定义指的是从一个表面反射出能量与入射能量的比例，它的值在0-1之间。 Diffuse（Coefficient）的定义这里要再具体定义下，不能仅仅叫Diffuse，应该叫Diffuse Coeff

Hackerrank Day 7: Pearson Correlation Coefficient I

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linear correlation coefficient|Correlation and Causation|lurking variables

4.4 Linear Correlation 若由SxxSyySxy定义则为：所以为了计算方便：所以，可以明白的是，Sxx和Sx是不一样的！所以，t r is independent of the choice of units and always lies between −1 and 1 Understanding the Linear Correlation Coefficient measu

B. Expansion coefficient of the array

题目链接 Let’s call an array of non-negative integers a1,a2,…,an a k-extension for some non-negative integer k if for all possible pairs of indices 1≤i,j≤n the inequality k⋅|i−j|≤min(ai,aj) is satisfied. The expansion coefficient of the array a is