Haar小波变换 这是一维和二维 Haar 小波变换的简单实现。 对于每个转换，输入是一维或二维双精度数组，输出是一维或二维双精度数组。 用法 一维Haar小波变换 让我们以下面的例子为例。 我们有一个一维数组。 double [] data = { 9 , 7 , 3 , 5 }; 我们实例化一个类来转换矩阵： HaarWavelet1D oneD = new HaarWavelet1D (data); oneD . standardDecomposition(); 结果是： Processing One Dimensional Haar Wavelet Transformation Input : 9.0, 7.0, 3.0, 5.0 Output : 6.0, 2.0, 1.0, -1.0 二维哈尔小波变换 让我们看下面的例子：我们有一个二维数组。 double

提到分发请求，相信大多数人首先会想到Nginx，Nginx作为一种多功能服务器，不仅提供了反向代理隐藏主机ip的能力，还拥有简单的缓存加速功能。当然Nginx最强大的功能还是分发请求，不仅提供了哈希，一致性哈希，负载均衡等多种请求分发模式，还保证了自己服务的轻量和稳定。一台Nginx服务器常年工作在高并发请求的环境下，也极少宕机。 在Nginx负载均衡模式下，请求会发送到压力最小的未宕机服务器上。今天我们不考虑目标服务器的压力，用python实现最简单的负载均衡方法，即将请求发送到未宕机的服务器上。 我们想调用module_b模块中的接口，module_b服务在10.10.10.115服务器上

基于SSM框架的管理系统：简单实现数据库查询 素材

kmeans 分析matlab代码K均值聚类 这是K-means算法在MATLAB和Python中的简单实现 K-means 聚类是一种矢量量化方法，最初来自信号处理，在数据挖掘中流行用于聚类分析。 k-means聚类旨在将n个观测值划分为k个簇，其中每个观测值都属于具有最近均值的簇，作为簇的原型。 这导致将数据空间划分为 Voronoi 单元。 该代码实现了 K-means 算法并在一个简单的 2D 数据集上对其进行了测试。 例子 在这个例子中，我们首先从三个正态分布生成一个点数据集并标记数据集。 这个带有正确标签的数据集是我们的真实值。 然后我们重新调整标签并为新数据集运行 k-means 算法。 该算法正确地对数据集进行聚类，并估计聚类的中心。 在最后一步，我们将我们的结果与 Mathworks 实现的 k-means 的结果进行比较。 结果 我在我的机器上得到的结果如下： iteration: 1, error: 1.8122, mu1: [-0.2165 4.0360], mu2: [4.2571 0.0152], mu3: [-1.1291 -3.0925] iterati

跨模态检索指的是：根据一个模态的查询样本，在另一个模态上搜索相关的样本。 例如，给出一张图像，去检索包含相同对象或主题的文本描述；或是给出一段文本，去检索带有其描述对象的图片。 但由于各模态之间具有不同的数据表现形式，所以不同模态的样本间并不能直接进行相似性比较。 以Pascal Sentence数据集为实力，用pytorch写一个demo 文章链接：https://blog.csdn.net/zzpl139/article/details/128372023

Unity的Scorll虚拟化列表的简单实现。易于理解扩展。解决滚动项过多时的卡顿问题。主要原理是先计算所有项需要占用的高度，将content的高度设置为目标高度。在ScrollRect.onValueChanged事件中对项进行坐标的重定位，以达到项重复使用的目的。

在使用Qt开发时，遇到大量带变量的公式计算，此时写代码解析公式非常繁琐，此案例使用QScriptEngine的evaluate方法完美解决，既简单又方便。可以处理数据库中的大量公式计算。此资源中包含源代码项目文件和打包完成的文件夹，下载后直接点击打包文件夹中的exe文件执行可看到效果。

目录一：项目分析二：实现步骤1.Dom4j工具类2.创建xml文件：3.Service层4.测试方法 一：项目分析 学生管理系统： 通过利用xml文件的存储功能来存储学生信息。再用dom4j解析器来对xml文件进行操作，也会用到一点xpath的东西。 二：实现步骤 1.Dom4j工具类 用来简化对xml的操作： import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import org.dom4j.Document; import org.dom4j.DocumentException; import org.dom4j.io

本文实例讲述了python简单实现矩阵的乘，加，转置和逆运算。分享给大家供大家参考，具体如下： 使用python完成矩阵的乘，加，转置和逆： # -*- coding:utf-8 -*- #矩阵的乘，加，转置和逆 #numpy库提供矩阵运算的功能 from numpy import *; import numpy as np; #矩阵的创建(随机) data=mat(random.randint(10,size=(3,3))) data=mat([ [3,4,4], [4,9,7], [2,3,3] ]) #矩阵的乘： data_1=mat([[1],[2],[3]]

今天记录一下如何使用python收发邮件，知识要点在python内置的poplib和stmplib模块的使用上。 1. 准备工作 首先，我们需要有一个测试邮箱，我们使用新浪邮箱，而且要进行如下设置： 在新浪邮箱首页的右上角找到设置->更多设置，然后在左边选择“客户端/pop/imap/smtp”： 最后，将Pop3/smtp服务的服务状态打开即可： 2. poplib接收邮件 首先，介绍一下poplib登录邮箱和下载邮件的一些接口： self.popHost = 'pop.sina.com' self.smtpHost = 'smtp.sina.com' self.port = 2