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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
39520发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
64910编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
48610发布于 2020-09-16 - 来自专栏行业科技知识分享
智慧大坝 3D 可视化
今天将利用 Hightopo 的 HT 产品搭建出一个水墨风的山水大坝 3D 可视化场景。 预览-min.gif 系统分析 HT 三维可视化技术采用 B/S 架构，经过模型轻量化处理后，用户无需再花费高价钱去采购高性能的图形工作站来支撑三维可视化系统。 用户通过 PC、 PAD 或是智能手机，只要打开浏览器可随时随地访问三维可视化系统，实现远程监查和管控。 由于大坝监测信息三维可视化展示应用对大坝结构建模的要求不高，并且考虑 BIM 模型文件一般较大，不利于直接在浏览器中运行，Hightopo 的三维可视化都是经过设计师采用轻量化建模的方式所搭建的场景 图扑软件可视化赋能水利发电可视化、智慧发电站可视化、智慧光伏可视化等等产业都更加适应时代发展。
2.7K30发布于 2021-08-13 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1.1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
46440发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
89430发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏医学和生信笔记
3d版混淆矩阵可视化
混淆矩阵大家应该都不陌生，但是3d版的混淆矩阵你见过吗？ 这个3d版不过是增加了一个维度，用来表示人数而已。 我们通过R语言可以轻松实现这个图，当然，Excel也很简单！3d柱状图嘛 我们就用这篇推文中的混淆矩阵为例：ROC阳性结果还是阴性结果？ pred outcome n 1 猜他不是肿瘤 非肿瘤 15 2 猜他不是肿瘤 肿瘤 1 3 猜他是肿瘤 非肿瘤 5 4 猜他是肿瘤 肿瘤 9 2d混淆矩阵可视化 如果要可视化混淆矩阵，简单的2维非常简单，比如用ggplot2即可： library(tidyverse) ggplot(df1, aes(pred, outcome))+ geom_tile( 3d版混淆矩阵可视化 也是很简单，使用barplot3d这个包即可。 library(barplot3d) 注意这个包画图的顺序：从左到右，从前到后！
1.1K20编辑于 2023-02-14 - 来自专栏粽子的深度学习笔记
3D Detection: 3D Box和点云 快速可视化
3D检测，用于3D box，点云快速可视化，辅助debug和分析： （Nuscenes,mmdet3d，OpenPCDet等适用） 注意：代码适用于多种模型，但是注意BEVDet系列和FCOS3D（ 3D box投影到bev可视化： import matplotlib.pyplot as plt import torch def box3d2x0y0wh(boxes_3d): # BEVDet/ dpi=90, bbox_inches='tight') # print(0) plt.close(fig) print('Successfully saved') 点云快速可视化 numpy() points = points.copy() fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d
1.5K30编辑于 2022-09-07 - 来自专栏数字孪生可视化
从零开始学习3D可视化之3D界面
ui_2.png 生活中我们经常会说到3D，比如3D游戏、3D电影等等。3D指三维，三个维度、三个坐标，即长、宽、高。 而一直以来在ThingJS中搭建的数字孪生可视化场景都是放在3D“容器”内的，3D“容器”提供了3D和2D的界面展示能力。 创建 Marker Marker 物体可以添加一个图片放置到你希望的位置，也可以将这个图片添加到数字孪生可视化对象身上，跟随数字孪生可视化对象一同移动。 场景中或绑定在3D物体上。 创建 WebView 物体 如果想在数字孪生可视化场景中放一张图片，应该怎么放进去呢？可以使用 WebView 物体，将其他网站或者页面的内容嵌入到数字孪生可视化场景中。
85340发布于 2021-07-16 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
杂合度可视化 R代码： het <- read.table("R_check.het", head=TRUE) pdf("heterozygosity.pdf") het$HET_RATE = (het (het$HET_RATE, xlab="Heterozygosity Rate", ylab="Frequency", main= "Heterozygosity Rate") dev.off() 可视化
2.5K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
交互可视化plotly之3D plot
x： the x variable. y： the y variable. z： a numeric matrix 基础的3D scatter plot fig <- plot_ly(mtcars, x 3D scatter plot添加颜色范围 fig <- plot_ly(mtcars, x = ~wt, y = ~hp, z = ~qsec, marker = list 3D气泡图 data <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminderDataFiveYear.csv
1.4K20发布于 2020-04-01 - 来自专栏医学和生信笔记
R语言PCA可视化3D版
之前详细介绍了R语言中的主成分分析，以及超级详细的主成分分析可视化方法，主要是基于factoextra和factoMineR两个神包。 R语言主成分分析 R语言主成分分析可视化(颜值高，很详细) 今天说一下如何提取数据用ggplot2画PCA图，以及三维PCA图。 提取数据 还是使用鸢尾花数据集。 geom ="polygon",type = "norm")+ scale_fill_aaas()+ scale_color_aaas()+ theme_bw() 3d 版 其实就是使用3个主成分，之前介绍过一种3D版：使用R语言美化PCA图，使用方法非常简单，也是在文献中学习到的。
1K10编辑于 2023-02-14 - 来自专栏Python编程和深度学习
医疗图像分割结果的3D可视化
每个CT扫描的病例（case）可以包含几十到上百个dcm文件，想要可视化查看CT文件，以开源免费软件ITK-SNAP为例，直接将该case文件夹里的其中一个dcm拖进软件，可以看到这个CT扫描文件有134 个dcm文件，每个slice大小为512 x 512，组成大小为512 x 512 x 134的3D数据。 2.3D可视化 由于ITK-SNAP的展示界面不够立体直观，可以借助paraview来展示我们的分割结果。 将分割好的.img或.nii文件拖到ITK-SNAP页面 ?
11.7K40发布于 2020-05-21 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
24010发布于 2018-08-27 - 来自专栏HT
智慧地产-售楼中心 3D 沙盘可视化
HT for Web 不止自主研发了强大的基于 HTML5 的 2D、3D 渲染引擎，为可视化提供了丰富的展示效果。 介于 2D 组态和 3D 组态上，Hightopo（以下简称 HT ）的 HT for Web 产品上的有着丰富的组态化可供选择，本文将介绍如何运用 HT 丰富的 2/3D 组态搭建出一个售楼中心楼盘沙盘模型可视化 界面一：楼盘沙盘可视化 在场景的搭建上，采用以 HT 的 HT for Web 产品轻量化 HTML5/WebGL 建模的方案，实现快速建模、运行时轻量化到甚至手机终端浏览器即可 3D 可视化运维的良好效果 HT 拥有丰富的 2/3D 可视化展示经验，可供用户打造许多行业标准下，具有代表意义的可视化管理系统，不论是从智慧地产、智慧社区再到智慧城市。 2019 我们也更新了数百个工业互联网 2D/3D 可视化案例集，在这里你能发现许多新奇的实例，也能发掘出不一样的工业互联网：https://mp.weixin.qq.com/s/ZbhB6LO2kBRPrRIfHlKGQA
1.9K41发布于 2020-10-26 - 来自专栏代码编写世界
3D Gaussian Splatting可视化渲染原理详解
本文主要围绕 3DGS 的可视化渲染流程 展开，希望能够帮助读者从图形学的角度理解其内部原理，而不仅仅停留在公式推导或代码实现层面。 对于从事 GIS、数字孪生、三维可视化以及 AR/VR 开发的工程师而言，理解这些底层原理，也将为后续将 3DGS 与传统图形引擎融合、构建更复杂的实时三维应用打下基础。 一、引言 提到当下计算机视觉与图形学领域最炙手可热的技术，非 3D Gaussian Splatting（简称 3DGS，3D 高斯泼溅） 莫属。 高斯的本质 在理解了高斯椭球体的数学构造与各向异性特性后，就能理解为什么可以使用“高斯椭球”来表达可视化场景的原因了。 九、总结 回顾整篇文章，我们已经完整分析了 3D Gaussian Splatting 的整个可视化流程。
1.2K10编辑于 2026-07-18 - 来自专栏3D可视化
3D可视化开发建模工作谁来做？
3d可视化开发自然是由建模师来完成建模工作，可有的公司没有专业的3D建模师，怎么办呢？thingjs有专业的建模团队，所以是提供建模服务的。
1.6K31发布于 2019-12-20 - 来自专栏不仅仅是python
数据可视化-Matplotlib中的3D图表
背景介绍 今天我们演示绘制在极坐标中定义的曲面3D图。并使用matplotlib中内置的color map做展示。 ? 入门实例 先看视频演示效果： 代码块 ''' ================================= 3D表面与极坐标 ================================= 示例由Armin Moser提供. ''' #导入Axes3D注册3D投影 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #定义子图表，添加3D投影 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d'
1.5K40发布于 2019-08-23
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