Apache Axis

基本理论 Correlation Are there correlations between variables? Correlation measures the strength of the linear association between two numerical variables. For example, you could imagine that for children, age correlates with height: the older the child, the taller he or she is. You could reasonably expect to get a straight line or upward curve with a positive slope when you plot age against height. 定义 生物是一个有机的整体，其各个组成部分都是相关联的，我们可以通过研究一个生物的牙齿、爪子或者骨骼来复原这个生物。 协方差： 定义： 对于离散型随机变量： 对于连续性随机变量： 协方差化简： 当X与Y独立时， 有Cov(X, Y) = 0 协方差基本性质： 随机变量和的方差与协方差的关系： D(X +/- Y) = D(X) + D(Y) +/- 2Cov(X, Y) 协方差的有界性 相关系数：

NN，Nearest Neighbor，最近邻 KNN，K-Nearest Neighbor，K最近邻 KNN分类的思路： 分类的过程其实是直接将测试集的每一个图片和训练集中的所有图片进行比较，计算距离（这里使用L2距离）。 距离越远，代表图片之间的相似度越低；距离越近，代表图片之间越相似。 找到和测试图片距离最近的K个图，统计它们的分类，数量最多的分类就作为测试图片的分类。 Python实现： 1、加载CIFAR-10数据,参考前一篇 CIFAR-10和python读取 X_train，训练集 （50000，32，32，3） y_train, 训练分类集 （50000，） X_test, 测试集 （5000，32，32，3） y_test，测试分类集 （5000，） # Load the raw CIFAR-10 data. cifar10_dir = ' cs231n/datasets/cifar-10-batches-py ' # Cleaning up variables to prevent loading data multiple times (which may cause memory issue) try : del X_train, y_train # del 只删除变量，不删变量引用的数据 del X_test, y_test print ( ' Clear

本文几乎全部内容来自博客 https://www.cnblogs.com/ninicwang/p/11533066.html 1、gdal包简介 gdal是空间数据处理的开源包，其支持超过100种栅格数据类型，涵盖所有主流GIS与RS数据格式。 2、读取栅格数据 #导入gdal包 from osgeo import gdal #导入numpy包（支持高维数组和矩阵运算，也提供了许多数组和矩阵运算的函数） import numpy as np #打开文件 dataset=gdal.Open("fdem.tif") #栅格矩阵的列数（X是列） im_width = dataset.RasterXSize #栅格矩阵的行数（Y是行） im_height = dataset.RasterYSize #波段数 im_bands = dataset.RasterCount #共有六个参数，分表代表左上角x坐标；东西方向上图像的分辨率；如果北边朝上，地图的旋转角度，0表示图像的行与x轴平行；左上角y坐标； im_geotrans = dataset.GetGeoTransform() >>> im_geotrans (409294.88696681266, 27.376482012944024, 0.0, 4423871.083377095, 0.0, -27.376482012944006)

（一）利用JWS开发web服务 开发Web服务器端： 　　1.定义接口HelloWorld，使用@WebService注解修饰接口名，使用@WebMethod修饰需要对外发布的方法。 　　2.HelloWorld接口实现类 　　3.发布类HelloWorldService 　　4.编译运行HelloWorldService 类之后查看WSDL文档http://localhost:8080/ HelloWorld?wsdl 客户端代码： 1.生成客户端所需要的文件 新建工程WebServerClient，进入工程的src目录，在DOS窗口输入:wsimport -keep http://localhost:8080/HelloWorld?wsdl动态生成客户端需要的文件。wsimport是JDK1.6自带的命令。 2.编写客户端代码并调用 调用代理中的sayHello()方法，接收到hello，likeyu （二）利用CXF开发web服务 1.利用CXF开发Web Service服务端： 准备开发需要的jar包 　　　　　　2.开发webservice接口 　　　　　　3.编写Web服务接口的实现 　　　　　　4.暴露Web Service的函数，运行函数暴露Web Service： 2.使用CXF开发Web Service客户端 3.在客户端编写测试代码并运行 题目（一）：3

先说插件获取，DoTween是一个开源的插件，它的代码托管在 Github 上 [ https://github.com/Demigiant/dotween ]。若只是单纯项目需要是可以去 AssetStore 获取，亦可以去插件官网 http://dotween.demigiant.com/ 。 下载完成后直接导入插件，若是新的项目初次导入该插件，或弹出提示框初始化该插件； 　　 　 　 点击之后，完成配置。 或者是导入插件之后基本操作： 导入----> Tools ----> DOTween Utility Panel点击打开----> 点击SetupDoTween即可；[注：该步操作大都是为了版本的问题，若导入的时候提醒版本更新等的，点击更新确认即可] 前提说明： Tweener ：一个持有值的控制并使值起作用的tween ； Sequence ：一个特殊的tween，控制其它tweens和将它们当成一个组； Tween ：一个通用的词，表名包括Tweener和Sequence Nested ； tween ： 一个包含在Sequence内的tween； 方法前缀：对于编辑器代码感应很重要，所以了解： DO开头：操作所有已知对象，也是DOTween类的前缀。例子：transform.DOMoveX(X，X); transform.DORestart(); DOTween

本文实例为大家分享了Unity向量按照某一点进行旋转的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、unity的旋转 首先要知道一点就是在Unity的旋转中使用过四元数进行旋转的，如果对一个物体的rotation直接赋值你会发现结果不是你最终想要的结果，这个时候我们需要去借助Quaternion来进行旋转。 二、向量按照原点进行旋转 用到的Unity内置方法Quaternion.AngleAxis（float angle,Vector3 axis） 第一个参数就是我们需要旋转的角度 angle大于0时是按照顺时针的方向进行旋转，angle小于0是按照逆时针的方向旋转，这里的旋转时按照坐标原点进行的旋转。 第二个参数是旋转轴，围绕哪一个坐标轴进行旋转。 注意： 使用这个方法时获得的也是四元数，我们将其转换成向量Vector3是需要乘以自身的坐标（四元数 * 自身向量，如果反过来 自身向量 * 四元数 在Unity会发生编译错误，这里需要注意一下） 案例： 将Vector3（1,0,1）按照原点旋转45°，90°，180°，270°测试分别用黑、黄、蓝、绿颜色表示 using UnityEngine; [ExecuteInEditMode] public class VectorDirTest : MonoBehaviour { // Update is called once per

一、用于数据分析、科学计算与可视化的扩展模块主要有：numpy、scipy、pandas、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV。 1. numpy模块 ：科学计算包，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成、并可与C++ /Fortran语言无缝结合。Python v3默认安装已经包含了numpy。 （1）导入模块：import numpy as np 切片操作 >>> a = np.arange(10) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> a[::-1] # 反向切片 array([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]) >>> a[::2] # 隔一个取一个元素 array([0, 2, 4, 6, 8]) >>> a[:5] # 前5个元素 array([0, 1, 2, 3, 4]) >>> c = np.arange(25) # 创建数组 >>> c.shape = 5,5 # 修改数组大小 >>> c array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16,

Numpy 定义：NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的 维度数组与矩阵运算 ，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。它主要用于数组计算，包括： 一个强大的 N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合 C/C++/Fortran 代码的工具 线性代数、傅里叶变换、 随机数生成 等功能 1、ndarray : ndarray是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始 进行集合中元素的 索引 。创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数 即可。 2、参数说明： 名称 描述 object 数组或嵌套的数列 dtype 数组元素的数据类型，可选 copy 对象是否需要复制，可选 order 创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认） subok 默认返回一个与基类型一致的数组 ndmin 指定生成数组的最小维度 实例： 3、数据类型 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64） intc 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 int32 整数（-2147483648 to 2147483647） uint8 无符号整数（0 to 255）

小书匠 Graph 图论 重头戏部分来了,写到这里我感觉得仔细认真点了,可能在NetworkX中,实现某些算法就一句话的事,但是这个算法是做什么的,用在什么地方,原理是怎么样的,不清除,所以,我决定先把 图论 中常用算法弄个明白在写这部分. 图论常用算法看我的博客: 下面我将使用NetworkX实现上面的算法,建议不清楚的部分打开两篇博客对照理解. 我将图论的经典问题及常用算法的总结写在下面两篇博客中: 图论---问题篇 图论---算法篇 目录: 注意: 如果代码出现找不库,请返回第一个教程,把库文件导入. 11.6广度优先搜索算法(BFS) #构建一个长度为10的路径 G = nx.path_graph( 10 ) #显示graph nx.draw_spring(G,with_labels= True ) plt.axis( 'on' ) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show() #以4为顶点,广度遍历 print(list(nx.bfs_tree(G, 4 ))) 广度优先搜索算法示例 输出: [4, 3, 5, 2, 6, 1, 7, 0, 8, 9] 11.7深度优先搜索算法(DFS) #构建一个长度为10的路径 G = nx.path_graph( 10 ) #显示graph nx.draw_spring(G,with_labels

A. The Way to Home A frog lives on the axis Ox and needs to reach home which is in the point n . She starts from the point 1. The frog can jump to the right at a distance not more than d . So, after she jumped from the point x she can reach the point x  +  a , where a is an integer from 1 to d . For each point from 1 to n is known if there is a lily flower in it. The frog can jump only in points with a lilies. Guaranteed that there are lilies in the points 1 and n . Determine the minimal number of jumps that the frog needs to reach home which is in the point n from the point 1. Consider that