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OpenGL数值微分法（DDA）画直线
DDA算法，是计算机图形学中一种基于直线的微分方程来生成直线的方法，由于有浮点数运算与取整，该算法不利于硬件实现。 其主要思想是由直线公式y = kx + b推导出来的。 设当前点为(xi, yi)则用DDA算法求解(xi+1，yi+1)的计算公式可以概括为： xi+1 = xi + xStep (1) yi+1 = yi + yStep (2) 我们一般通过计算 Δx ys >> xe >> ye; glutInitWindowPosition(50, 100); glutInitWindowSize(500, 500); glutCreateWindow("DDA
2.1K30发布于 2021-05-21 - 来自专栏图形学与OpenGL
实验二 直线DDA生成算法的GDI实现
1．实验目的： 理解基本图形元素光栅化的基本原理，掌握一种基本图形元素光栅化算法，利用GDI实现直线光栅化的DDA算法。 3．实验原理： 示范代码原理参见教材直线光栅化一节中的DDA算法。
1.2K20发布于 2018-10-09 - 来自专栏C++开发学习交流
【C++】OpenGL：DDA数值微分线段算法介绍与画线示例
DDA数值微分线段算法 数值微分法即DDA法(Digital Differential Analyzer)，是一种基于微分方程来生成直线的方法。 DDA法生成线段的步骤一般如下： 有了起始点（x1，y1）和终点（xn，yn）； ▲x=|xn-x1|，▲y=|yn-y1|； 比较▲x和▲y的大小； steps=▲x和▲y中较大者； stepx=▲x DDA算法实现如下： #include <GL/glut.h> #include <math.h> void myDDA(GLfloat x1, GLfloat y1, GLfloat xn, GLfloat GL_COLOR_BUFFER_BIT); glColor3f(0.87, 0.56, 0.4); glPointSize(3); myDDA(1.5, 3.8, 189.8, 267.5); //调用DDA "); init(); glutDisplayFunc(myDisplay); //传递需要勾画的函数 glutMainLoop(); return 0; } DDA画线算法的效果如下： 中点画线法
77810编辑于 2024-07-24 - 来自专栏生信技能树
DNA Damage Atlas (DDA)：首个DNA损伤修复测序数据资源库
DDA收录了共来自262个数据集的6030个样本数据，涵盖了针对不同DNA损伤类型的59种测序技术。 基于对数据进行质控、回贴等标准化处理，DDA进一步对DNA损伤修复热点（hotspots）进行鉴定，并对其特征展开一系列下游分析。 因此，DDA专门构建了新的分析流程对端粒和rDNA区域的损伤修复信号进行挖掘。 此外，DDA为用户提供了交互友好的界面(http://www.bioinformaticspa.com/DDA/)，包括浏览、搜索、genome browser可视化、下载、样品间比较等功能模块。 总而言之，DDA作为一个大规模、高质量的 DNA 损伤修复数据库，为DNA损伤修复分子机制的研究提供了一个强大的资源平台，同时，有助于理解疾病中突变发生机理和挖掘治疗靶点。
95330编辑于 2023-10-23 - 来自专栏【计网】Cisco
【图形学】探秘图形学奥秘：DDA与Bresenham算法的解密与实战
使用 DDA 算法和 Bresenham 算法分别生成直线和圆。 2.4 实验原理 2.4.1 DDA算法画直线 DDA是数字微分分析式（Digital Differential Analyzer）的缩写。 2.4.3 DDA算法画圆 假定某点Pi(xi, yi)已经是该圆弧上最接近实际圆弧的点，那么Pi的下一个点只可能是正右方的P1或右下方的P2两者之一 构造判别函数： F(x, y）= x2 + y2 DDA算法和Bresenham算法的实现与比较： 在实验中，我分别实现了DDA算法和Bresenham算法用于生成直线和圆。我对这两种算法的效率和精度有了更深刻的理解。 Bresenham算法相较于DDA算法在速度上更快，因为它避免了直线斜率的计算和浮点数运算，只使用整数。然而，DDA算法在精度上更高，因为它使用浮点数运算，但可能不如Bresenham算法快速。
70710编辑于 2024-02-20 - 来自专栏超级码力
【十天自制软渲染器】DAY 02：画一条直线（DDA 算法 & Bresenham’s 算法）
1.DDA 直线算法 1.1 简单实现 我们先来回顾一下中学的几何知识，如何在二维平面内表示一条直线？最常见的就是斜截式了： 其中斜率是 ，直线在 轴上的截距是 。 这个算法就是经典的 DDA (Digital differential analyzer) 算法，他比我们一开始的代码要高效的多： 消除了循环内的乘法运算 避免了重复的绘制运算 保证线段连续不会断掉 但是它还有个很耗性能的问题 参考连接： Line Drawing on Raster Displays[4] The Bresenham Line-Drawing Algorithm[5] DDA Line Drawing Algorithm Bresenham Line-Drawing Algorithm: https://www.cs.helsinki.fi/group/goa/mallinnus/lines/bresenh.html [6] DDA
2.6K20发布于 2021-02-02 - 来自专栏智药邦
Front Pharmacol｜DDIT：药物-疾病之间多种临床表型关联预测工具
）的不同表型，包括预测输入中尚不清楚的DDA。 合并这些药物-疾病相关性（DDA）的不同临床表型可以提高DDA的预测准确性。 例如，对于适应症型DDA，二元向量为vi=（1,0,0），对于兼有副作用和禁忌症型的DDA，二值向量为vi=（0,1,1）。使用3位向量，它将能够同时区分三种类型的DDA。 在三种DDA类型上，用DDIT分别预测原数据集中未记录的DDA，并在CTD, DrugBank和DynaMed这三个新数据集上进行验证。 表1-3表明，对于这三种类型的DDA，DDIT所发现的前10个可能的DDA，大部分能被新的数据库验证。
1.2K20编辑于 2022-11-16 - 来自专栏大数据学习笔记
ERROR 1045 (28000):Access denied for user 'root'@'node1' (using password: YES)
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89130编辑于 2022-05-06 - 来自专栏kafka。
linux mysql 远程连接
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16.6K30发布于 2021-04-15 - 来自专栏嵌入式项目开发
WebAssembly技术_在Web端运行C与C++程序(ubuntu18.04)
Resolving SDK alias 'latest' to '3.1.4' Resolving SDK version '3.1.4' to 'sdk-releases-upstream-39e60dda6945cfcd6487725bdb1361ae7975173f -64bit' Installing SDK 'sdk-releases-upstream-39e60dda6945cfcd6487725bdb1361ae7975173f-64bit'.. -64bit' Installing SDK 'sdk-releases-upstream-39e60dda6945cfcd6487725bdb1361ae7975173f-64bit'.. Installing tool 'releases-upstream-39e60dda6945cfcd6487725bdb1361ae7975173f-64bit'.. ---------------- ----------------- https://storage.googleapis.com/webassembly/emscripten-releases-builds/linux/39e60dda6945cfcd6487725bdb1361ae7975173f
1.1K50编辑于 2022-05-27 - 来自专栏「3306 Pai」社区
浅析ProxySQL用户管理
| #由于前后端账户的原因 | proxysql_web | *6BB4837EB74329105EE4568DDA7DC67ED2CA2AD9 | #原先单个账户成对出现 | mgr33061 | *6BB4837EB74329105EE4568DDA7DC67ED2CA2AD9 | | proxysql | *6BB4837EB74329105EE4568DDA7DC67ED2CA2AD9 | #运行环境中的都是已经加密的 | proxysql_web | *6BB4837EB74329105EE4568DDA7DC67ED2CA2AD9 | | mgr33061_backend | *6BB4837EB74329105EE4568DDA7DC67ED2CA2AD9 | #不存在新用户 +------------------+-------------------------- | | proxysql | *6BB4837EB74329105EE4568DDA7DC67ED2CA2AD9 | | proxysql_web | *6BB4837EB74329105EE4568DDA7DC67ED2CA2AD9
1.9K20发布于 2018-09-14 - 来自专栏GA小站
归因模型的演进路径：从规则分配到“人”为中心的归因体系
从整体上看，这条演进路径可以概括为三个阶段： 阶段 1：基于规则的归因（Rule-based Attribution） 阶段 2：基于算法的归因（Data-Driven Attribution, DDA 阶段 2：基于算法的归因（Data-Driven Attribution） DDA的核心不再是规则，而是：基于历史转化路径，分析触点出现与转化之间的统计关系，估算每个渠道的边际贡献 常见方法包括：马尔可夫链 （Markov Chain）、夏普值（Shapley Value）、生存分析（Survival Analysis）等，延伸阅读：数据驱动归因的几个算法 代表性产品：Google的DDA、Adobe的Algorithmic Attribution DDA的优势主要体现在： 权重来自数据而非人为设定 能识别“辅助型渠道” 在完整路径数据下，更贴近真实转化过程 对投放优化来说，DDA通常比规则归因方向性更好。 但DDA有一个非常重要、却常被忽略的前提：你必须有“完整路径”，才可以被算法去学习，一旦路径缺失严重，算法归因的稳定性和可信度都会显著下降。
11010编辑于 2026-03-12 - 来自专栏机器之心
上科大研究登Nature子刊，深度学习更快、更深入地进行磷酸化蛋白质组分析
基于数据依赖采集（DDA）和数据非依赖采集（DIA）是基于高分辨质谱的非靶向代谢组学中的常见数据采集模式。 两个数据集一个通过 DDA，另一个通过 DIA 采集。 经过训练的 DeepPhospho 模型在测试集的实验和预测碎片离子强度之间取得了极好的总体一致性。 图示：实验性 DDA 库或直接 DIA 库可以通过 DeepPhospho 转换为预测 DDA 库或预测 DIA 库。还可以从公共磷酸蛋白质组或磷酸位点数据库或外部磷酸蛋白质组学数据生成预测文库。 所有五个 DeepPhospho 预测库都通过增加可量化的磷酸肽和磷酸位点的总数而优于广泛的项目特定的 DDA 库（Lib 1）。 胜出的是 Lib 6（DIA 和 DDA 的混合体），与 Lib 1 相比，它的磷酸肽和磷酸位点的定量增加了 17.9% 和 14.9%。
73430编辑于 2023-03-29 - 来自专栏idba
一文了解 Docker 数据卷
c3a1592d2b6d275bef4087573355827b200b00ffc2d9849890a4f3aa2128c4ae Status: Downloaded newer image for nginx:latest 1dda50366461fd2add9e8dbd367d23676762a575d306db65361a2bfcad3a8264 在容器中的数据卷里面创建文件并写入 ➜ ~ docker exec -it 1dda50366461 /bin/bash root@1dda50366461:/# root@1dda50366461 :/# cd app/ root@1dda50366461:/app# ls root@1dda50366461:/app# echo volume > 20201123 在mac的虚拟机上查看对应的文件目录
2.1K10发布于 2020-11-26 - 来自专栏Se7en的架构笔记
容器联合文件系统
│ └── 76a069867e2f7a662dda1c9e8ec0e3df868319a51631a584824a2c70e1ca01c0-init │ ├── dev │ ├── 76a069867e2f7a662dda1c9e8ec0e3df868319a51631a584824a2c70e1ca01c0 └── 76a069867e2f7a662dda1c9e8ec0e3df868319a51631a584824a2c70e1ca01c0 │ └── 76a069867e2f7a662dda1c9e8ec0e3df868319a51631a584824a2c70e1ca01c0-init │ ├── dev │ ├── 76a069867e2f7a662dda1c9e8ec0e3df868319a51631a584824a2c70e1ca01c0 │ ├── bin │ ├── │ │ └── aufs.txt │ └── 76a069867e2f7a662dda1c9e8ec0e3df868319a51631a584824a2c70e1ca01c0-init
1.6K30发布于 2021-05-18 - 来自专栏HelloGitHub
特斯拉灯光秀指南「GitHub 热点速览 v.22.01」
本周特推 1.1 末日回合游戏：Cataclysm-DDA 本周 star 增长数：450+ Cataclysm-DDA 是近期 HG 月刊 #vol.69 的推荐项目，也是本周特推。 Cataclysm-DDA 《大灾变：黑暗之日》作为一款回合制游戏，游戏中没有任何任务，唯一的目标就是活下去。 GitHub 地址→https://github.com/CleverRaven/Cataclysm-DDA 1.2 编程游戏：bitburner 本周 star 增长数：200+ Bitburner
1.1K30编辑于 2022-01-07 - 来自专栏蓝天
Redis集群的主从切换研究
// 从其它master收到44eb43e50c101c5f44f48295c42dda878b6cb3e9已fail消息 30613:M 04 Jan 2019 20: 30614:M 04 Jan 2019 20:12:55.467 * Marking node 44eb43e50c101c5f44f48295c42dda878b6cb3e9 as failing ( quorum reached). // 标记44eb43e50c101c5f44f48295c42dda878b6cb3e9为已fail 30614:M 04 Jan 2019 30613:M 04 Jan 2019 20:37:10.398 * Marking node 44eb43e50c101c5f44f48295c42dda878b6cb3e9 as failing ( 30614:M 04 Jan 2019 20:37:10.398 * Marking node 44eb43e50c101c5f44f48295c42dda878b6cb3e9 as failing (
5K30发布于 2019-03-14 - 来自专栏苏生不惑
图片搜索太模糊？无损放大图片神器来了
知乎的头像也类似，比如这个图片地址https://pic4.zhimg.com/v2-15c6c0af0c7227dda092b68d8fc21e0b_xl.jpg ? 它还有3种格式的图片地址： https://pic4.zhimg.com/v2-15c6c0af0c7227dda092b68d8fc21e0b_xs.jpg https://pic4.zhimg.com /v2-15c6c0af0c7227dda092b68d8fc21e0b_im.jpg https://pic4.zhimg.com/v2-15c6c0af0c7227dda092b68d8fc21e0b.jpg
4.5K10发布于 2021-03-16 - 来自专栏数据森麟
图片搜索太模糊？无损放大图片神器来了
知乎的头像也类似，比如这个图片地址https://pic4.zhimg.com/v2-15c6c0af0c7227dda092b68d8fc21e0b_xl.jpg ? 它还有3种格式的图片地址： https://pic4.zhimg.com/v2-15c6c0af0c7227dda092b68d8fc21e0b_xs.jpg https://pic4.zhimg.com /v2-15c6c0af0c7227dda092b68d8fc21e0b_im.jpg https://pic4.zhimg.com/v2-15c6c0af0c7227dda092b68d8fc21e0b.jpg
3.5K10发布于 2021-03-09 - 来自专栏赵俊的Java专栏
Shiro 集成 Spring 之加密
")); System.out.println(md5Hash.toString()); } } // 输出结果为 e5f728a966d050296c428290c9160dda 然后我们将 Realm 中获取的密码改为加密后的值 e5f728a966d050296c428290c9160dda : private User selectUserByUserName(String if ("zhao".equals(username)) { return new User(username, "e5f728a966d050296c428290c9160dda
50520发布于 2018-08-27
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