如何判断一个点是否落入指定的椭圆形和多边形内?

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计算机地图制图 知识总结

计算机地图制图:以传统的地图制图原理为基础,以计算机及其外围设备为工具,采用数据库技术图形数据处理方法,实现地图信息的采集、存储、处理、显示绘图的应用科学。实质: 从图形(连续)转换为数字(离散),...

【GPU精粹与Shader编程】(八) 《GPU Pro 1》全书核心内容提炼总结

 本文由@浅墨_毛星云 出品,首发于知乎专栏,转载请注明出处  ...   本文是【GPU精粹与...文章盘点、提炼总结了《GPU Pro 1》全书总计22章的核心内容。 题图来自《荒野大镖客2》。     全文内容...

cloudcompare软件使用总结

cloudcompare软件使用总结 File Open:打开 Save:保存 Global Shift settings:全局移位设置,默认即可 Primitive factory:用于创建对象:plane平面;Box框;Sphere球体;Cylinder圆柱体;Cone圆锥体;...

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轮廓处理,计算几何平面划分的函数集合

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arcgis字段取最大值 公式_工具 | arcgis空间分析工具集阐释

密度分析是通过离散数据或者线数据进行插的过程,根据插值原理不同,主要是分为核密度分析普通的\线密度分析。核密度分心中,落入搜索区的具有不同的权重,靠近搜索中心的或线会被赋予较大的权重,反之...

[转贴] Windows编程面向对象技术 chap8

第八课 多文档界面(MDI) 这讲主要介绍多文档界面的窗口管理、多文档编程技术、分割视图、多文档类型程序设计。在介绍多文档编程时,还结合绘图程序介绍了GDI(图形设备接口)的使用。多文档界面窗口图形设备...

arcgis空间分析工具集阐释

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C语言趣味程序设计编程百例精解

关键在于余弦曲线在0~360度的区间行中要显示两个点,而对一般的显示器来说,只能按行输出,即:输出第行信息后,只能向下行输出,不能再返回到上行。为了获得本文要求的图形就必须在行中次输出

mapgis考试11

图形编辑系统的基本功能,编辑、线编辑、区编辑的操作;拓扑处理工作流程、实用工具的功能与操作、对数据的要求;误差校正子系统功能、使用步骤、文件显示操作、对图形及其参数进行校正;MAPGIS系统其它GIS...

android arcgis 绘制圆_工具 | arcgis空间分析工具集阐释

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大数据量场景加速绘制基本原理与方法

对于仅有几百个多边形和几十兆的低分辨率纹理简单场景,在现阶段一般配置的计算机上也很容易达到实时仿真的目标。然而,随着场景规模的增大,大规模虚拟场景中往往包含上万个多边形,甚至多达几百万个多边形和...

最全数学各个分支简介

来源:算法数学俱乐部编辑 ∑Gemini数论人类从学会计数开始就一直自然数打交道了,后来由于实践的需要,数的概念进一步扩充,自然数被叫做正整数,而把它们的相反数叫做负整数,介于正整数...

汽车品牌从属关系

也就是说,任意两个或两个以上的整数相加、相减、相乘的时候,它们的、差、积仍然是一个整数。但整数之间的除法在整数范围并不一定能够无阻碍地进行。 人们在对整数进行运算的应用研究中,逐步熟悉了

算法与数学之美:最全数学各个分支简介

数论 人类从学会计数开始就一直自然数打交道了,后来由于实践的需要,数的概念进一步扩充,自然数被叫做正整数,而把...也就是说,任意两或两以上的整数相加、相减、相乘的时候,它们的、差、积仍然是...

3DGIS第二章 大数据量场景加速绘制基本原理与方法

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C/C++趣味编程经典100例详解

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使用MapInfo Professional

使用MapInfo Professional 本文转自http://www.cnblogs.com/huhz1979/articles/534691.html第部分 MAPINFO桌面地图系统简介.概述GIS出现20年,成为比较成熟的技术。80S以来,商品软件如ARC/INFO,CICAD,MGE...

C/C++语言经典、实用、趣味程序设计编程百例精解

C/C++语言经典、实用、趣味程序设计编程百例精解(1)  ...关键在于余弦曲线在0~360度的区间行中要显示两个点,而对一般的显示器来说,只能按行输出,即:输出第行信息后,只能向下行输出

目标检测_笔记

目标检测(Object Detection) 、基本概念 1. 什么是目标检测 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),...”的问题,即给定一张图片或段视频判断里面包含什么类别的目标。 (2)

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“算术”这词,在我国古代是全部数学的统称。至于几何、代数等许多数学分支学科的名称,都是后来很晚的时候才有的。 国外系统地整理前人数学知识的书,要算是希腊的欧几里得的《几何原本》最早。《几何原本》全书...

第二章 大数据量场景加速绘制基本原理与方法

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计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

手把手做安卓应用开发

安豆是一个想学Android应用开发的小白,于是它找到自己的邻居-程序员大牛-熊哥帮忙。熊哥手把手带着安豆搭建程序的开发环境,实现应用的功能,美化应用界面,让安豆终于开发出了自己的第一个安卓应用-计算器。 学习的过程中,两个伙伴有问有答,学习的过程生动有趣。你一定不会睡着。 让从没有接触过安卓开发并且什么都不会的小白,变成一个能够开发出简单的计算器应用的菜鸟。 让小白对安卓开发有个整体的认识,初步形成安卓开发的概念,掌握安卓开发最最基础的知识。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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