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前两天参加了北师的数学建模校赛，B题是一道图像处理的题，于是趁机练习了一下OpenCV，现在把做的东西移植过来。 （2020.5.31补充：此方法在竞赛中取得二等奖。这次的参赛论文的确存在一些问题，例如没有对结果进行量化评估、对处理方式的具体细节叙述得不够明确、参考文献不够丰富（好吧，其实没有引用参考文献）等。） 题目大意 给出一张生产线上拍摄的手机镜头的图像（如下），要求解决三个问题： 建立模型构造出一种分割方法，可以将左右两个镜头的待测区域（白色环形内区域）准确地分离出来。 建立模型构造一种检测方法，自动地在待测区域之内将所有缺陷点找出，缺陷点为人眼可识别的白点，最小可为一个像素点。要求给出缺陷点的数学描述，并根据该描述建立检测模型，自动确定每个缺陷点的位置和像素大小。给出右侧镜头中按像素大小排序的最大的前五个缺陷点的位置坐标。 由于在实际拍照中镜头可能会在模具中抖动，所以拍摄的图片可能并不是正对镜头的，此为图像的偏心现象。比如图中左侧图像就是正对的情况，右侧就是不正对（偏心）的情况。建立模型构造一种校正方法，校正右侧图像的偏心现象。呈现校正效果，并给出第2问所求五个缺陷点校正后的位置坐标。 问题求解 问题一 这个问题是目标检测，并且需求十分明确：提取出白色圆环中的区域的图像。观察图像可以发现图中白色的部分几乎只有需要检测的白色圆环

一、 Javascript Math 对象说明 Math 中文为“数学”的意思，此对象提供数学计算的函数与常量 Math 对象没有构造函数，是一个固有的对象，这是它与Date,String对象的区别 Math 函数与属性使用语法 Math.方法名(参数1，参数2，....) Math.属性 Math的相关函数全部为静态函数，对应直接调用 //Math三角函数与属性 Math.sin()----返回数字的正弦值 Math.cos()----返回数字的余弦值 Math.tan()----返回数字的正切值 Math.asin()----返回数字的反正弦值 Math.acos()----返回数字的反余弦值 Math.atan()----返回数字的反正切值 Math.atan2()----返回由x轴到点（x,y）的角度（以弧度为单位） Math.PI----属性，返回圆的周长与其直径的比值（圆周率π），约等于3.1415926 //自然对数相关函数与属性 Math.exp()---返回E（自然对数的底数）的x次幂（指数） Math.log()---返回数字的自然对数 Math.E----属性，返回自然数的底数，E约等于2.718 Math.LN2----属性，返回2的自然数对数loge2,约等于0.693 Math.LN10---属性，返回10的自然数对数loge10,约等于2.302

618云聚惠，如何以最低价购买腾讯云服务器（一年仅需99元）。腾讯云产品同等价位配置高，性能比较稳定。最近，腾讯云搞优惠促销活动，推出全新标准SA2实例，配置1核/2G/1M带宽/50G高性能云盘。优惠幅度很大，原价834元/年，现仅99元/年。 活动地址：【腾讯云】云产品限时秒杀，爆款1核2G云服务器，首年99元 https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=1062&cps_key=51e5b90b41e91720b84fefd1d9794be0&from=console 产品：1核2G 云服务器 型号：标准型SA2 100% CPU 性能 带宽：1M 系统盘：50G高性能盘 镜像：Linux/Windows 优惠价格：99元/1年（约8.25元/月） 这款云服务器很适合用来部署包括官网、个人博客在内的网站，原价为834元/年。 活动时间：即日起至2020年8月20日23:59:59； 活动对象：腾讯云官网已注册且完成实名认证的国内站用户均可参与（协作者与子用户账号除外）； 秒杀说明： 秒杀活动优惠不能与其他优惠叠加，不能使用代金券； 60分钟内未完成支付，订单将自动过期，请下单后尽快支付；达到购买数量和次数限制后若取消订单，5分钟内恢复对应次数的购买资格； 秒杀商品中，单个账号每场次仅可秒杀1次

3.4.2硬件测试（禁用缓存及使用缓存） 修改main.c文件中的代码可选择硬件测试模式，如下图所示： 重新编译之后，使用仿真器连接开发板，进入仿真状态，加载编译好的.out文件，执行得到如下结果： [C66xx_0] Test signal -Include 2V DC Component -Include 3V AC Component,Frequency:50Hz Phase:-30 Degree -Include 1.5V AC Component,Frequency:75Hz Phase:90 Degree -Formula:y=2+3cos(2pi*50t-(30/180)pi)+1.5cos(2pi*75t+*(90/180)pi) --------------------------- Cache Disabled --------------------------- ---------------------------------------------------------------------- 1: 16 Point FFT Test -Sampling Period:1s Sampling Frequency:16Hz Frequency Resolution:1Hz -Forward Transformation Execution Cycle

之前的课程里介绍了 Shading 1 & 2 Blinn-Phong reflectance model Shading models / frequencies Graphics Pipeline Texture mapping Shading 3 Barycentric coordinates Texture antialiasing (MIPMAP) Applications of textures（本节会补充介绍） （补充 1）Shading - applications of textures 因为上一节还有一丢丢纹理相关的内容没讲完，所以在这一节补充。 在介绍纹理的应用之前，首先还是给纹理做一个大致的概述： 在现代GPU中， texture=memory + range query (Filtering)，即纹理其实就是存储在GPU上的一块内存上的数据，然后我们可以对这块内存做区域查询（例如MipMap）。 常用的纹理应用有如下： Environment lighting (环境光) Store microgeometry Procedural textures Solid modeling Volume rendering 1.1 如何表示环境光 如下图示，通常一个光滑的表面（比如水晶球）会反射环境光，因此我们可以看到球面上会被映射出其他物体

谈起 Serverless 计算，在技术圈热度很高 —— 所有人都在说 Serverless，大家都声称在做 Serverless，但每个 Serverless 又不一样。我们不禁想问，Serverless 是不是只是一个炒热度的空洞热门词？ 其实不然，Serverless 作为一种更易用、低成本、免运维的通用计算服务，已经在互联网核心业务中承担重要的算力角色，适用于各种计算应用场景。也正是因为其作为通用计算支撑，场景众多，业内使用 Serverless 计算的场景覆盖广泛，随处可见。 纵观国内 Serverless 领域，腾讯云 Serverless 已在众多互联网计算服务场景中发挥重要的作用。腾讯云 Serverless 技术已广泛应用于数百家企业，成为企业核心业务的支撑，是早已经成熟的技术。我们熟知的 58 短信、百视通、新东方、腾讯地图等企业的视频转码计算的业务，已经完全基于腾讯云 Serverless 计算服务支撑。 在新东方的核心业务 —— 课程视频转码计算的业务中，已经基于腾讯云 Serverless 计算服务落地。一般的业务场景对资源的需求通常有两类，一类是计算密集型，需要强大的计算力支持；一类是 I/O 密集型，偏重于网络和存储。对于新东方来说，随着在线教育行业的火热，线上教育正逐渐成为新东方的核心业务。而新东方的核心业务中的视频转码部分就是计算密集型业务

文章目录 一、基本数据类型 1.1 整型数据 1.2 浮点型数据 1.3 布尔型数据 1.4 字符型数据 二、变量类型 2.1 局部变量 2.2 实例变量 2.3 类变量/静态变量 三、修饰符 3.1 访问修饰符 3.2 非访问修饰符 四、表达式 4.1 算术运算符 4.2 关系运算符 4.3 位运算 4.4 逻辑运算符 4.5 赋值运算符 4.6 条件运算符 4.7 instanceof运算符 五、数组 5.1 声明数组 5.2 创建数组 5.3 遍历数组 5.4 Arrays类 六、Math类 6.1 三角函数类方法 6.2 数值计算类方法 七、分支循环 7.1 分支结构 7.2 循环结构 7.3 跳转语句 八、关键字 8.1 所有关键字 8.2 部分重要关键字 8.2.1 abstract 8.2.2 final 8.2.3 static 8.2.4 super 8.2.5 this 一、基本数据类型   Java中，变量的目的是申请内存来存储值。也就是说，当一个变量被创建时，就需要在内存中申请空间，内存管理系统根据变量的类型为变量分配相应的存储空间，此时分配的空间只能用来存储该类型数据。   Java有两大数据类型：    1>内置数据类型    2>引用数据类型   Java中，共有八种基本类型：六种数字类型(四整型，二浮点型)，一种字符类型，一种布尔类型。 1.1

\(\zeta (2n)\) 的几种求法 目录 $\zeta (2n)$的几种求法 结论 欧拉的证明 进一步探索，$\zeta$ 函数、余切、伯努利数的关系 傅立叶分析证明 留数法证明 参考资料 结论 \[\zeta(2n) = \frac{(-1)^{n+1}B_{2n}(2\pi)^{2n}}{2(2n)!} \] 欧拉的证明 PS：欧拉在《无穷小分析引论中》，是对 \(e^x + e^{-x}\) 的展开系数进行分析，而下文是对 \(\frac{\sin(x)}{x}\) 分析，两者几乎没有区别。 这一方法通过比较 \(\frac{\sin(x)}{x}\) 的 无穷级数展开 和 无穷乘积展开 的各项系数，依次求出 \(\zeta(2),\zeta(4),\zeta(6),\cdots\) 的值。 无穷级数展开： \[\frac{\sin(x)}{x} = 1 - \frac{x^2}{3!} + \frac{x^4}{5!} - \frac{x^6}{7!} + \cdots \] 观察发现， \(\frac{\sin(x)}{x}\) 的根集为 \(x=n\cdot \pi,\mbox{ }(n = \pm1, \pm2, \pm3, \dots)\) ， 因此可以猜测 无穷乘积展开 ： \[\begin{align} \frac{\sin(x)}{x} & {} =

牛客网LC 46 binary-tree-zigzag-level-order-traversal 题目： 思路： 代码： class Solution { public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) { Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>(); List<List<Integer>> res = new ArrayList<>(); if(root != null) queue.add(root); while(!queue.isEmpty()) { LinkedList<Integer> tmp = new LinkedList<>(); for(int i = queue.size(); i > 0; i--) { TreeNode node = queue.poll(); if(res.size() % 2 == 0) tmp.addLast(node.val); // 偶数层 -> 队列头部 else tmp.addFirst(node.val); // 奇数层 -> 队列尾部 if(node.left != null) queue.add(node.left); if(node.right != null) queue.add(node.right); } res

what's the math 模块 　　Python math 模块提供了许多对浮点数的数学运算函数。需要注意的是，这些函数一般是对平台 C 库中同名函数的简单封装, 所以一般情况下, 不同平台下计算的结果可能稍微地有所不同, 有时候甚至有很大出入。 主要功能有： 幂数：幂次方、平方根 对数：2、10、e相关的对数操作 圆相关：π、弧度与角度的转换 三角函数：正三角函数、反三角函数 其他常用：小数的整数部分、向上取整、向下取整、两个数的最大公约数、取余数... 幂数 幂与平方根 # pow(x, y)：返回x的y次方 print (math.pow(2, 4)) # 2**4 # ldexp(x, i)：返回x*(2**i)的值 print (math.ldexp(5, 2)) # 5*(2**2)=20.0 # sqrt(x)：求x的平方根 print (math.sqrt(16)) # 4.0 # factorial(x)：取x的阶乘的值 print (math.factorial(5)) # 5*4*3*2*1 # 120 # hypot(x, y)：得到(x**2+y**2)的平方根 print (math.hypot(3, 4)) # 5 常数e相关 import math # 常数e math.e # 2.718281828459045 # exp(x)