在gis系统中 经常会用到一些裁剪的方法,首先推荐一个非常好用的空间分析JavaScript库--Turf.js,不仅功能强大.使用简单,同时处理速度也很快. Turf.js中提供了一中多边形的裁剪方法是使用多边形去裁剪多边形,但是如果实际工作中需要使用到线去裁剪多边形却无法满足. http://turfjs.org/docs#bboxClip 这边文章使用turf.js的基本方法,在此基础上构建了线裁剪多边形的方法. 点击可查看在线demo demo预览 算法原理 (一)单个polygon的裁

该项目源代码已经放到Github上,有兴趣可以点击AlgorithmGraphExample 进行访问 项目启动,项目使用maven搭建,如果不使用maven导入,请保证有Junit4的jar包在工程中. 将项目导入相应IDE,执行AlgorithmInGraphTest的showAlgorithm()方法,即可以执行相应的测试方法. 二分查找: 算法目的: 查找在有序数组中某给定值的位置 算法原理: 当数组中元素有序排列时,通过比较数组中间位置的值和****给定值****的大小, 可以确定给定

转自:http://www.letiantian.me/2014-06-16-dynamo-algorithm-protocol/ Dynamo是Amazon的一个分布式的键值系统,P2P架构,没有主从的概念,数据一致性做到了最终一致.Apache Cassandra参考了它的实现方法. 一致性哈希 关于一致性哈希的具体内容,可以参考一致性哈希. 容错 由于一致性哈希的使用,Dynamo集群中的节点在逻辑上可以认为是一个圆环.假设有M个节点,我们从某个节点开始顺时针地依次为每个节点标号为1.2.

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 在上一章里讲解地图平移功能的实现时,我在最后提出了两个问题: A．在地图平移后,矢量图层的canvas的XY都发生了变化,此时根据地理坐标转换为屏幕坐标公式得出的屏幕坐标,在canvas上能将要素正确显示吗? B．矢量图层canvas的原点坐标XY有需要还原成初始的(0,0)的时候吗? 对这两个问题我给出的答案是:不能和需要. 在这一章里,我们将详细讲解得出

目前工作中有不少涉及到地图的项目,我参加了几次技术评审,前端伙伴们在 WebGIS 方面的知识储备稍有不足,这次分享的主要目的是科普一些在前端领域比较常用的 WebGIS 知识.另外,我之前的工作中积攒了一些从零开始搭建 WebGL 地图引擎的微薄经验,虽然最终遗憾没有上线,但在其中学到的一些WebGL知识还是值得分享一下.WebGL 可以说是前端可视化技术领域难度最大的一项图形编程技术,所以今天就结合 WebGIS 这个话题顺带分享一些 WebGL 的相关知识,不会太深入,很细节的技术点在后续

转载部长一篇大作:常用排序算法之JavaScript实现 注:本文是转载实验室同门王部长的大作,找实习找工作在即,本文颇有用处!原文出处:http://www.cnblogs.com/ywang1724/p/3946339.html#3037096.O(∩_∩)O~  知识产权归部长原文所有. 笔试面试经常涉及各种算法,本文简要介绍常用的一些算法,并用JavaScript实现. 1.插入排序 1)算法简介 插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文简要描述线性回归算法在Spark MLLib中的具体实现,涉及线性回归算法本身及线性回归并行处理的理论基础,然后对代码实现部分进行走读. 线性回归模型 机器学习算法是的主要目的是找到最能够对数据做出合理解释的模型,这个模型是假设函数,一步步的推导基本遵循这样的思路 假设函数 为了找到最好的假设函数,需要找到合理的评估标准,一般来说使用损失函数来做为评估标准 根据损失函数推出目标函数 现在问题转换成为如何找到目标函数的最优解,也就是目标函数的最优化

正文: 在编程中,无论是OC还是C亦或是C++语言,所声明的整数变量都会在内存中占有固定的存储空间,而这些存储空间都是固定的. 比如我们知道的int.long.short.unsigend int.unsigend long.unsigend long long等等,都有固定的存储空间,而哪怕是64位系统下的变量unsigend long long,能存储的最大范围只有. 下边复习一下基础类型的存储范围以及所占字节: 编程语言的基础类型速查表 char -128 ~ +127 (1 Byte)s

算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 0.写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西,在我看来算法是人类智慧的精华,其中蕴含着无与伦比的美感.而每次将学过的算法应用到实际中,并解决了实际问题后,那种快感更是我在其它地方体会不到的. 一直想写关于算法的博文,也曾写过零散的两篇,但也许是相比于工程性文章来说太小众,并没有引起大家的兴趣.最近面临毕业找工作,为了能给自己增加筹码,决定再次复习算法方面的知识,我决定趁这个机会,写一系列关于

冒泡排序与快速排序 1.序言 ios开发中涉及到算法的地方还真不多,除非你的应用程序真的非常大,或者你想你的应用程序性能非常好才会去想到关于算法方面的性能优化,而在ios开发中真的能用得到的也就是关于排序的,当然如果你是做游戏的话那么你可能会涉及到不少的算法或者优化问题,但是这不是本篇文章讨论的范围. 后面的文章中,我将会给大家详细介绍八大算法. 2.冒泡排序 2.1 引出 前面的两篇博客里讲的插入排序是基于“逐个记录插入”,选择排序是基于“选择”,那么冒泡排序其实是基于“交换”.每次从第一个记

数据结构是算法实现的基础,算法总是要依赖于某种数据结构来实现的.往往是在发展一种算法的时候,构建了适合于这样的算法的数据结构.一种数据结构假设脱离了算法,也就没有存在的价值了. 算法的作用----解决不论什么一个实际问题,都不可避免地涉及到算法的问题,通过一定的算法,得到一个最优(或较优)的方案. 递推算法:递推算法是一种简单的算法,即通过已知条件,利用特定关系得出中间推论,直至得到结果的算法. 顺推法:从已知条件出发,逐步推算出要解决的问题的方法. 逆推法:从已知问题的结果出发,用迭代表达式逐

Sharding-jdbc中的很多地方涉及到算法,比如主从配置这块.分库分表这块.本文主要从源码角度介绍下,目前主要包含哪些算法,以及这些算法的内容. 一.读写分离(主从配置) 这块的代码主要在core模块中的api/algorithm/masterslave下面,这块的算法的主要目的,其实是在读的时候,如何选择从数据库.按照常规的理解,可以有以下几种(参考dubbo): 随机算法 轮询 最小活跃 一致性hash 目前在sharding-jdbc中,实现了前两种,我们看下是如何实现的. 首先是一

降噪是音频图像算法中的必不可少的. 目的肯定是让图片或语音 更加自然平滑,简而言之,美化. 图像算法和音频算法 都有其共通点. 图像是偏向 空间 处理,例如图片中的某个区域. 图像很多时候是以二维数据为主,矩形数据分布. 音频更偏向 时间 处理,例如语音中的某短时长. 音频一般是一维数据为主,单声道波长. 处理方式也是差不多,要不单通道处理,然后合并,或者直接多通道处理. 只是处理时候数据参考系维度不一而已. 一般而言, 图像偏向于多通道处理,音频偏向于单通道处理. 而从数字信号的角度来看,也可

前言 很多人到现在为止都总是问我算法该怎么学啊,数据结构好难啊怎么的,学习难度被莫名的夸大了,其实不然.对于一个学计算机相关专业的人都知道,数据结构是大学的一门必修课,数据结构与算法是基础,却常常容易被忽视,行业越浮躁,变化越快,开发平台越便捷,高级 API 越多,基本功的重要性就越容易被忽视.即使能意识到基础薄弱,肯下定决心腾出几个月时间恶补基本功不是件容易的事,尤其是参加工作后,琐事繁多,一时热血下定的决心能坚持一周都实属不易.数据结构与算法的学习难度经常被夸大,不少人甚至谈算法色变,尤其无

1.概述 由于垃圾收集算法的实现涉及大量的程序细节.因此本节不打算过多地讨论算法的实现,只是介绍几种算法的思想及其发展过程.主要涉及的算法有标记-清除算法.复制算法.标记-整理算法.分代收集算法. 2. 标记-清除算法 最基础的收集算法是”标记-清除“(Mark-Sweep)算法,如同它的名字一样,算法分为”标记“和”清除两个阶段“:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记的对象.之所以说它是最基础的收集算法,是因为后续的收集算法都是基于这种思路并对其不足进行改进而得到的.

表情包形象取自番剧<猫咪日常> 那我也整一个 曾几何时,笔者是个对算法这个概念漠不关心的人,由衷地感觉它就是一种和奥数一样华而不实的存在,即便不使用任何算法的思想我一样能写出能跑的程序 直到一年前帮同学做了个手机游戏demo才发现了一个严峻的问题 为啥*一样的画面能跑出ppt的质感? 虽然发现当时的问题主要出现在使用了一个有bug的API,它导致了低性能的循环调用,但是从那时便开始就重新审视算法了,仅仅一个函数就能大幅地改变程序带给用户的体验这个观念根植心底 后来多多少少也学习了一些算法的知识

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html 0.写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西,在我看来算法是人类智慧的精华,其中蕴含着无与伦比的美感.而每次将学过的算法应用到实际中,并解决了实际问题后,那种快感更是我在其它地方体会不到的. 一直想写关于算法的博文,也曾写过零散的两篇,但也许是相比于工程性文章来说太小众,并没有引起大家的兴趣.最近面临毕业找工作,为了能给自己增加筹

转自 http://blog.csdn.net/likika2012/article/details/39619687 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时候,稍许感受到受人信任也是一种压力,愿我不辜负大家对我的信任

前言: 很多朋友看到我写的<算法导论>系列,可能会觉得云里雾里,不知所云.这里我再次说明,本系列博文时配合<算法导论>一书,给出该书涉及的算法的c++实现.请结合<算法导论>一书阅读该系列博文.我这里有该书的电子版,有需要的朋友可以留言. 正题: 今天讨论的算法是矩阵乘法的Strassen算法,该算法的精髓在于减少n/2矩阵*n/2矩阵的次数.首先,作一些写该算法的基础工作: /* * 矩阵的加法运算 */ void Add(int** matrixA, int** m