cos

numpy 与 matplotlib 的应用 一、库函数介绍 1. numpy库 　　NumPy（Numeric Python）提供了一个N维的数组类型ndarray，Numpy底层使用C语言编写，内部解除了GIL（全局解释器锁），其对数组的操作速度不受Python解释器的限制，效率远高于纯Python代码。 　　ndarray到底跟原生python列表的区别： 　　ndarray中的所有元素的类型都是相同的，而Python列表中的元素类型是任意的，所以ndarray在存储元素时内存可以连续，而python原生list就只能通过寻址方式找到下一个元素，这虽然也导致了在通用性能方面Numpy的ndarray不及Python原生list，但在科学计算中，Numpy的ndarray就可以省掉很多循环语句，代码使用方面比Python原生list简单的多。 2. matplotlib库 　　matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，也是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。此外，matplotlib还有一个基于图像处理库（如开放图形库OpenGL）的pylab接口，其设计与MATLAB非常类似-

　　 题目传送门 Hotel 题目描述 你经营着一家旅馆，这家旅馆有 n 个房间，每个房间有维护费用和容量。其中第 i 个房间的维护费用为 c i ​ ，容量为 p i ​ 人。 现在有 m 个订单，每个订单有两个参数： v i ​ , d i ​ ，其中 v i ​ 表示这个订单支付的租金， d i ​ ​​ 表示人数。 你现在得要合理选择一些订单，并放弃其他订单，使得每个选择的订单被安排在同一间房间内，且人数不超过这个房间的容量限制。当然，两个不同的订单也不能被安排在同一间房间内。 现在你想要知道，在最多选出 o 个订单时的最大收益。一个方案的收益的定义为，选出的订单的租金和，减去选出的房间的维护费用和。 输入格式 第一行三个空格隔开的整数 n , m , o 。 接下来 n 行，每行两个空格隔开的整数 c i ​ , p i ​ 。 接下来 m 行，每行两个空格隔开的整数 v i ​ , d i ​ 。 输出格式 一行一个整数表示最大收益。注意答案可能很大。 输入输出样例 输入 3 2 2 150 2 400 3 100 2 200 1 700 3 输出 400 说明/提示 样例 1 1 解释 可以将第一个订单安排至第三个房间，将第二个订单安排至第二个房间。 数据范围 对于 1 0 0 % 的数据，有 1 ≤ n , m ≤ 5 0 0 0 0 0 ; 1 ≤ o ≤ min

本文是我在阅读推荐系统经典论文 Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms 时候记录的笔记。 协同过滤算法 协同过滤算法（collaborative filtering algorithm, CF）基于当前用户先前的行为（评分、购买记录等），以及与该用户相似的用户的行为，来给当前用户推荐其可能喜欢的物品（item），或者预测该用户对某物品的喜欢程度。 问题设定是有一组用户 $\mathcal{U}=\left{u_{1}, u_{2}, \ldots, u_{m}\right}$ 和一组物品 $\mathcal{I}=\left{i_{1}, i_{2}, \ldots, i_{n}\right}$，每个用户 $u_i$ 有一组购买、评价过的物品 $I_{u i}$。 这里的用户和物品信息可以构成 user-item 矩阵，用户对物品的交互信息，构成矩阵中的值。矩阵可以是二值的（买过 0、未买过 1）,也可以是多值或连续值（用户对物品的评分）。利用这个矩阵，可以用来预测用户对其未交互过的物品的评价值或喜欢的概率，进而可以基于此为用户产生一组推荐。 传统的协同过滤算法会从不同角度进行细分。根据是否需要保存 user-item 矩阵，可以分为 Memory-based CF 和 Model-based CF

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/06/comprehensive-guide-recommendation-engine-python/ ， 一篇详细的入门级的推荐系统的文章，这篇文章内容详实，格式漂亮，推荐给大家. 下面是翻译，翻译关注的是意思，不是直译哈，大家将就着看, 如果英文好，推荐看原文，原文的排版比我这个舒服多了. NOTE： 原文中发现一个有误的地方，下面我会用 红色 标出来. 同时，我在翻译的过程中，有疑虑或者值得商榷的地方，我会用 蓝色 标出来. Comprehensive Guide to build a Recommendation Engine from scratch (in Python) 从0开始搭建推荐系统 Introduction / 简介 In today’s world, every customer is faced with multiple choices. For example, If I’m looking for a book to read without any specific idea of what I want, there’s a wide range of possibilities how my search might pan out. I might

海康威视研究院ImageNet2016竞赛经验分享 深度学习之图像的数据增强 data augmentation 数据增强方法总结 图片的数据增强（Data Augmentation）方法 opencv 图像仿射变换 计算仿射变换后对应特征点的新坐标 图像旋转、缩放、平移 　　在训练机器学习或深度学习模型时，我们通常需要输入充足的数据量．若数据量比较小，可以对原有的图像数据进行几何变换，改变图像像素的位置并保证特征不变。上面列出的参考资料中已经列出了很多数据增强的方法，这里主要对图像旋转进行介绍。 　　首先介绍图像旋转及opencv中的函数：getRotationMartrix2D及warpAffine函数，其中getRotationMartrix2D用于获取旋转矩阵，warpAffine用于旋转。其中warpAffine函数中的仿射变换矩阵除了getRotationMartrix2D外，还可以通过getAffineform获得：warp_mat = getAffineform(srcTri, dstTri)，dstTri为旋转后的图像坐标，坐标应该与原图像的坐标顺序相对应。左下角为起点，按照顺时针旋转。 旋转一幅图像需要三个参数：1.旋转图像所要围绕的中心；2.旋转角度（opencv中正角度是逆时针的）；3.可选择：缩放因子 1 Mat ImageRotate(Mat src,

在axure交互设计时，函数可以用在条件公式和需要赋值的地方，其基本语法是用双方括号包含，变量值和函数用英文句号连接。如：[[LVAR. Width]] 表示变量LVAR的宽度。[[This. Width]] 当前元件的宽度 widget 元件函数详解 this 获取当前元件对象。当前元件是指当前添加交互动作的元件。如：this.text获取当前选中元件上的文字内容 target 目标元件，指指当前交互动作控制的元件。如：targets.text就是获取当前交互动作控制的元件上的文字内容 widget.x 获取指定元件的X轴坐标； widget.y 获取指定元件的Y轴坐标； widget.width 获取指定元件的宽度值。 widget.height 获取指定部件的高度值 widget.scrollX 获取动态面板水平滚动距离 widget.scrollY 获取动态面板垂直滚动距离 widget.text 获取指定元件上的文字内容； widget.name 获取指定元件的自定义名称； widget.top 获取元件的的顶部位置或坐标。 widget.left 获取元件的的左侧位置或坐标。 widget.right 获取元件的的右侧位置或坐标。 widget.bottom 获取元件的的底部位置或坐标。 widget.opacity 获取元件的不透明比例。 widget

腾讯云无服务器云函数的使用 云函数 云函数是什么 云函数就是 云供应商 把底层的开发平台搭建好，我们可以 直接编写函数代码 放在云函数平台上，然后调用函数实现相应的功能。而不需要去考虑开发平台。它是由 事件触发 ，只有事件触发时才会调用函数。调用函数时，由云函数平台向 资源池 中申请运行函数所需要的资源，再分配给函数运行，比如CPU、内存等资源。函数执行完后由平台将 资源回收 到资源池中；事件没触发时，它所需要的资源是处于闲置状态的。函数调用时申请资源，运行完后回收资源，能够使得资源得到高效的利用。而且云函数平台也保证了资源分配的高可用。 优点 云函数，它是一个 不需要购买服务器 的情况下，就能运行函数。有上面云函数的简介看出它的优点有： 不需要购买服务器 ，它不会占用服务器资源，能够减轻服务器的压力； 不需要考虑底层的开发平台和运维 底层的开发平台由云供应商搭建好，自己使用什么语言编写的函数就选择什么开发平台（云函数平台上做选择），而且不需要做任何的运维性操作； 事件触发 ，只有事件触发时才调用函数，事件不触发时，函数所需要的资源是闲置的； 资源的高效利用 ，函数调用时才分配资源，函数运行完后将资源回收； 资源分配的高可用 ，函数运行时资源不够，平台会再向资源池中申请资源，而且支持跨可用区容灾； 支持业务的永不中断 ，支持自动伸缩，部分函数故障不影响应用

今天讲这本书最后一种材质 Preface 水，玻璃和钻石等透明材料是电介质。当光线照射它们时，它会分裂成反射光线和折射（透射）光线。 处理方案：在反射或折射之间随机选择并且每次交互仅产生一条散射光线 （实施方法：随机取样，具体见后文） 调试最困难的部分是折射光线。如果有折射光线的话，我通常首先让所有的光折射。对于这个项目，我试图在我们的场景中放置两个玻璃球，我得到了这个： 　　 上述图片是对的吗？显然，在实际生活中，那两个玻璃球看起来怪怪的，实际情况下，里面的内容应该将现在的进行上下颠倒，且没有黑色成分。 Chapter9：Dielectrics Ready 定量计算光的折射 -------------------------------------------- 数学分割线 -------------------------------------------- 公式中的η为相对折射率：n2/n1 而由于入射光线方向的随机性和eta的不同，可能导致 1-η*η*（1-cosθ1 * cosθ1）小于0，此时取根号毫无意义 而事实上，这也就是 全反射 现象。即：当光线从光密介质进入光疏介质中如果入射角大于某个临界值的时候，就会发生全反射现象。 该临界角即折射角为90°时对应的入射角，也就是cosθ2恰好等于0的时候 ---------------------------------

电磁学知识点提要 版本：2020-05-01 此版本是最终版本。 如有错误请指出，转载时请注明出处！ cover 第1章　　静电场 　　本章通过对静电力的实验定律，引入电力线和等势面进行理论分析，最终得到了近距作用力场的性质。在这一过程中，用到了类比和从特殊到一般的物理思想，借助了微积分这一强大的数学工具，透过现象看本质。 第2章　　静电场中的导体和电介质 　　在真空中的静电场的基本方程的基础上，本章研究了静电场中的物质，一方面，外电场改变了物质的电荷分布（电场分布和电势分布），另一方面，物质的电荷分布影响外电场。在两种极端的物质性质的讨论中，从导体的静电平衡，到电介质的极化平衡，将真空中的基本方程推广到了电介质，并诞生了一种重要的储能元件——电容器。随后展开了对带电体系能量的聚集方式的研究，从微观点电荷之间的相互作用能，到连续带电体电荷元积分得到的总静电能，再分为宏观意义上的自能和相互作用能，断言了空间中的场和能量之间的密切联系。自始至终，贯穿着从特殊到一般和归纳类比的物理思想，大胆猜想小心论证始终是探索未知世界的金钥匙。 第3章　　恒定电流 　　在静电场基本方程和静电场中导体的性质的基础上，本章讨论了中学曾经接触过的电路中的应用，通过数学表达式，揭示了基本概念的联系、常用模型的由来和电路分析基本方法的本质，具体的原理层面的研究为抽象的方法层面的应用提供了科学依据

计算机系统概述 || 计算机的发展历程 通用电子计算机的诞生 世界上第一台通用电子计算机是1946年在美国诞生的 ENIAC，设计师是美国宾夕法尼亚大学的 Mauchly 和他的学生 Eckert 。Mauchly 常常为物理学研究中屡屡出现的大量枯燥、繁琐的数学计算而头痛，渴望计算机帮忙。当时正值第二次世界大战期间，军方急需一种高速电子装置来解决弹道的复杂计算问题，Mauchly 和Eckert 的方案得到了军方的支持，在冯诺依曼等人的帮助下成功研制出第一台电子计算机。1946年2月，美国陆军军械部与摩尔学院共同举行新闻发布会，宣布了第一台电子计算机 ENIAC ( Electronic Numerical Integrator and Computer ,电子数字积分机和计算机）研制成功的消息。 ENIAC能进行每秒5000次加法运算、每秒400次乘法运算以及平方和立方、sin和cos函数数值运算。当时主要用它来进行弹道参数计算，60秒钟射程的弹道计算时间由原来的20分钟一下子缩短到仅需30秒。ENIAC是个庞然大物，耗资40多万美元，使用了18000个真空管，重30吨，占地面积170㎡，耗电150千瓦，第一次开机时甚至使整个费城地区的照明都闪烁变暗。该机正式运行到1955年10月2日，这十年共运行了80223个小时。 自从第一台通用电子计算机ENIAC诞生后