达美航空

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I'm having a hard time getting a spriteBatch to render in LibGDX. It shows when I run it for the desktop, but not on Android. I sprite I'm trying to render is the star background. Desktop: http://i.stack.imgur.com/6a4m5.png Android: http://i.stack.imgur.com/mOvo2.png Here's my code: @Override public void render(float delta) { Gdx.gl.glClear(GL10.GL_COLOR_BUFFER_BIT | GL10.GL_DEPTH_BUFFER_BIT); Gdx.gl.glClearColor(0, 0, 0, 1); update(delta); spriteBatchBack.begin(); sprite.draw(spriteBatchBack); spriteBatchBack.end(); stage.act(delta); stage

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I have cloned my svn repo into git and everyday i am doing git svn fetch (i only do changes in SVN) but i am planning to move to git and i keep the git repo in sync for the day since the svn clone tooke me 2 weeks (yeah it's a big repo). Anyway the git svn fetch has worked fine every day until 2 days ago where i now get Incomplete data: Delta source ended unexpectedly at /usr/lib/perl5/site_perl/Git/SVN/Ra.pm line 290 at a specific revision. I tried the different suggestions online about git svn reset and going back some revisions and i went

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I'm trying to upgrade Morphia from .108 to 1.01 in some code I've inherited. There's a class that looks like: @Entity(value="audit", noClassnameStored=true) public class AuditEntry<T> { @Id private ObjectId id; @Embedded private Delta<T> delta; public ObjectId getId() { return id; } public void setId(ObjectId id) { this.id = id; } public Delta<T> getDelta() { return this.delta; } public void setDelta(Delta<T> delta) { this.delta = delta; } } Then the embedded delta class: @Embedded public class Delta<T> { private Map<String, Object> before;

　　 向量积 ，数学中又称外积、叉积，物理中称矢积、叉乘，是一种在 向量空间 中向量的 二元运算 。 计算 \begin{equation*} \begin{array}{rl} =&\left[\begin{array}{ccc} a_3 & 0 & -a_1\\ -a_2 & a_1 & 0 \end{array}\right] \left[\begin{array}{c} b_1 \\ b_2 \\ b_3 \end{array}\right]\\ =&\left(a_y b_z-a_z b_y\right)\vec{i}+\left(a_z b_x-a_x b_z\right)\vec{j}+\left(a_x b_y-a_y b_x\right)\vec{k} \end{array} \end{equation*} 力学例子 　　假设一个刚体绕定轴转动，设转动的角速度 [rad/s] 用矢量 $\vec{\omega}\left(t\right)$ 表示，其大小表示转动快慢，方向为这个轴所在的方向，右手定则确定轴的正负方向。对于离轴距离为 $\vec{r}$ 的点而言，存在瞬时线速度： $$\vec{v}\left(t\right)=\vec{\omega}\left(t\right)\times\vec{r}\left(t\right)$$ 由公式可见，即使定常转速

问题来源：lua程序设计（第二版）第六章 高阶函数演示：函数如下 前言： 在一个非形式化的定义中，一个函数f在点x的导数就是(f(x+d)-f(x))/d，其中d趋向于无限小。可以用如下方式来近似地计算这个函数f的导数： function derivative(f,delta) delta = delta or 1e-4 return function(x) return (f(x+delta)-f(x))/delta end end 对于特定的函数f调用derivative(f)将（近似地）返回其导数，例如： c = derivative(sin.math) print(math.cos(10), c(10)) 我的问题来了： 我们知道，lua中函数是一种“第一类值”，也就是可以赋值给c，我们这里的 c = derivative(sin.math)到底有没有发生函数derivative的调用呢 随后我把第一个函数改为： function derivative(f,delta) delta = delta or 1e-4 print("hello world") return function(x) print("hello lua") -- 第二条语句 return (f(x+delta)-f(x))/delta end end c = derivative(math.sin)

话不多说，上代码， 要的就是那种直接可以运行的的，ok的 zoomElement(elmnt) zoomElement(elmnt) { if (elmnt.addEventListener) { // IE9, Chrome, Safari, Opera elmnt.addEventListener('mousewheel', MouseWheelHandler, false); // Firefox elmnt.addEventListener('DOMMouseScroll', MouseWheelHandler, false); } let i = 1; function MouseWheelHandler(e) { // cross-browser wheel delta const event = window.event || e; // old IE support event.preventDefault(); const delta = Math.max(-1, Math.min(1, (event.wheelDelta || -event.detail))); if (delta === 1) { i += 0.2; elmnt.style.transform = 'scale(' + i + ')'; } else if (delta === -1) {

Ŀ¼ 已知某线性时不变系统的微分方程为 \(r^{''}(t)+5r^{'}(t)+6r(t)=3e^{'}(t)+2e(t)\) ,求该系统的冲激响应 \(h(t)\) . 解: 特征根为 \(-2\) 和 \(-3\) ,可得 \[ \hat{h}(t)=C_1e^{-2t}+C_2e^{-3t} \] 由于在使用齐次解法求冲激响应时,只有 \(\hat{h}^{(n-1)}(0_+)=\frac{1}{C_0}\) (其中 \(C_0\) 为微分方程中 \(r^n(t)\) 的系数),其余各阶导数均为 \(0\) ,所以有 \[ \begin{cases} \hat{h}(0_+)=0\notag\\ \hat{h}^{'}(0_+)=0\notag \end{cases}\Rightarrow \begin{cases} C_1=1\notag\\ C_2=-1\notag \end{cases} \] 即 \[ \hat{h}(t)=(e^{-2t}-e^{-3t})u(t) \] 再根据微分方程右式的形式,有 \[ \begin{align}h(t)&=3\hat{h}^{'}(t)+2\hat{h}(t)\notag\\&=(7e^{-3t}-4e^{-2t})u(t)\notag\end{align} \] 值得注意的是,在求解过程中,要把 \(u(t)\)

\(({x_0},{y_0})-({x_n},{y_n})\) 共n+1个点的插值曲线时候，如果再增加一个点，由Lagrange插值法通式 \[\sum_{k=0}^{n}\frac{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x-x_i)}{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x_k-x_n)}y_k\] 可以知道，当再增加一个点时候,Lagrange 多项式还要重新计算以确定系数。 由线性代数的知识可以知道，任何n次多项式都可以表示成1, \((x-x_0)\) ， \((x-x_0)(x-x_1)\) ， \({\ldots}\) ， \((x-x_0)(x-x_1){\ldots}(x-x_{n-2})(x-x_{n-1})\) 的线性组合形式，牛顿插值多项式正是基于这一点。 \(N_n\) (x)= \(a_0\) + \(a_1\) ( \(x-x_0\) )+ \(a_2\) ( \(x-x_0\) )( \(x-x_1\) )+ \({\ldots}\) + \(a_n(x-x_0)(x-x_1)(x-x_2){\ldots}(x-x_{n-1})\) ，其中 \(a_k\) 为插值多项式的待定系数。(一下关于牛顿插值多项式系数计算是基于各x结点的等距条件) 假设 \(x=x_k,\) 则此时 \(y=y_k\) ，这样，若 \(a_0,a_1,a_2

1，先用iostat查看磁盘io 是否读写负载很高 用iostat -x 1 10 如果 iostat 没有，要 yum install sysstat安装这个包，第一眼看下图红色圈圈的那个如果%util接近100%,表明I/O请求太多,I/O系统已经满负荷，磁盘可能存在瓶颈,一般%util大于70%,I/O压力就比较大，读取速度有较多的wait，然后再看其他的参数， rrqm/s:每秒进行merge的读操作数目。即delta(rmerge)/s wrqm/s:每秒进行merge的写操作数目。即delta(wmerge)/s r/s:每秒完成的读I/O设备次数。即delta(rio)/s w/s:每秒完成的写I/0设备次数。即delta(wio)/s rsec/s:每秒读扇区数。即delta(rsect)/s wsec/s:每秒写扇区数。即delta(wsect)/s rKB/s:每秒读K字节数。是rsec/s的一半，因为每扇区大小为512字节 wKB/s:每秒写K字节数。是wsec/s的一半 avgrq-sz:平均每次设备I/O操作的数据大小(扇区)。即delta(rsect+wsect)/delta(rio+wio) avgqu-sz:平均I/O队列长度。即delta(aveq)/s/1000(因为aveq的单位为毫秒) await:平均每次设备I/O操作的等待时间(毫秒)

此部分内容接《02(a)多元无约束优化问题》！ 第二类：牛顿法(Newton method) \[f({{\mathbf{x}}_{k}}+\mathbf{\delta })\text{ }\approx \text{ }f({{\mathbf{x}}_{k}})+{{\nabla }^{T}}f({{\mathbf{x}}_{k}})\cdot \mathbf{\delta }+\frac{1}{2}{{\mathbf{\delta }}^{T}}\cdot {{\nabla }^{2}}f({{\mathbf{x}}_{k}})\cdot \mathbf{\delta }\] 在${{\mathbf{x}}_{k}}$定了的情况下，$f({{\mathbf{x}}_{k}}+\mathbf{\delta })\text{ }$可以看成是$\mathbf{\delta }$的函数，要使函数达到极小值点，即找出使得函数$f({{\mathbf{x}}_{k}}+\mathbf{\delta })$对$\mathbf{\delta }$的一阶导数等于0，则有： 则下降方向可写为：$\mathbf{\delta }=-{{H}^{-1}}({{\mathbf{x}}_{k}})\cdot \nabla f({{\mathbf{x}}_{k}})$。 (听课的时候就一直在想