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概览 图形上下文 路径 颜色与颜色空间 变换 图案 阴影 渐变 透明层 Quartz 2D 中的数据管理 位图与图像遮罩 CoreGraphics 绘制 Layer 位图与图像遮罩 简介 位图与图像遮罩和 Quartz 中的其它绘制元素一样.两者在 Quartz 中都是用 CGImageRef 数据类型来表示. 位图和图像遮罩 一个位图是一个像素数组.每一个像素表示图像中的一个点.JPEG, TIFF 和 PNG 图像文件都是位图.应用程序的 icon 也是位图. 位图中的每一个采样包含特定颜色

1 引子 虽然是计算机科班出身,但从小对几何方面的东西就不太感冒,空间想象能力也较差,所以从本科到研究生,基本没接触过<计算机图形学>.为什么说基本没学过呢?因为好奇(尤其是惊叹于三维游戏的逼真,如魔兽世界.极品飞车),在研究生阶段还专门选修计算机图形学,但也只是听了几堂课,知道了有帧缓存.齐次坐标等零零散散的概念,之后读了一篇论文并上台作报告(压根没读懂).总之,当时只是觉得计算机图形学或三维渲染很牛,甚至问我什么是渲染都不知道,更不知道如何将3维几何体显示到2维屏幕上.令我现在想来非常可笑

文件夹 1原创性声明----------------------------------------------------3 2 摘要----------------------------------------------------------4 3系统方案------------------------------------------------------4 3.1功能与指标----------------------------------------------4 3.2方案

VFS的任务并不简单.一方面,它用来提供了一种操作文件.目录及其他对象的统一方法.另一方面,它必须能够与各种方法给出的具体文件系统的实现达成妥协,这些实现在具体细节.总体设计方面都有一些不同之处. 文件系统类型 基于磁盘的文件系统 虚拟文件系统 网络文件系统 通用文件模型 在处理文件时,内核空间和用户空间使用的主要对象是不同的.对用户程序来说,一个文件由一个文件描述符标识.内核处理文件的关键是inode. inode 目录只是一个特殊的文件. inode的成员可能分为下面两类. 描述文件状态的元

[3D Math Keynote 3] 1.球的表面积 Surface.球的体积 Volumn: 2.当物体旋转后,如果通过变换后的旧AABB来顶点来计算新的AABB顶点,则生成的新AABB可能比实际的新AABB大一些. 由 旧AABB 快速计算 新AABB的方法. 如果 m < 0,则取min值参与计算,如果 m > 0,则取max值参与计算. 3.多于3个点的最佳平面.算法就是求出所有的n,然后求个平均值.(此公式书中未给出证明过程) 使用求和符号,能使公式更简洁一些. 最佳d值为: 4.

一.特征的来源 在做数据分析的时候,特征的来源一般有两块,一块是业务已经整理好各种特征数据,我们需要去找出适合我们问题需要的特征:另一块是我们从业务特征中自己去寻找高级数据特征.我们就针对这两部分来分别讨论. 二.选择合适的特征 我们首先看当业务已经整理好各种特征数据时,我们如何去找出适合我们问题需要的特征,此时特征数可能成百上千,哪些才是我们需要的呢? 第一步是找到该领域懂业务的专家,让他们给一些建议.比如我们需要解决一个药品疗效的分类问题,那么先找到领域专家,向他们咨询哪些因素(特征)会对该

<谁能笑傲江湖?移动处理器门派那些事儿>一文中我们把2012年的移动处理器的厂商做了一番介绍,并依照各自的属性给划分了门派.既然把他们称为江湖门派.那么每一个门派总要有自己的绝活.移动处理器厂商中CPU基本都是源自ARM.同架构下各家厂商的表现都几乎相同.能成为镇派之宝的绝学都是在GPU上.超能网近日奉上续作.对五大移动GPU厂商进行了逐一点评-- 做能移动处理器的厂商能够洋洋洒洒列出几十家.我们精挑细选了近年出过风头的依旧有13家,可是说到设计GPU核心,这个名单就短多了,基本的厂商甚至不到

这道题和宝藏差不多吧,转移的时候比较麻烦的. 代码中分量很多种情况. h更新比较麻烦 这两幅图表示了双边更新中3,4连个h更新,下面比较好理解的吧. #include<cstring> #include<cmath> #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdio> #define N 307 using namespace std; ; int n,m,ans=-inf; int w

准备知识 从这一节我们开始接触3D对象各种各样的变换,使其显示在屏幕上看起来有深度的感觉.通常每一种变换都是通过矩阵来实现的,把这些变换矩阵逐个的乘起来,然后用乘积乘以顶点位置.在每个教程中,我们致力于研究一种变换. 这里我们看一下平移变换,它负责把一个对象沿着一个向量移动一定的方向和距离.比如说你想把三角形从左图的位置移动到右图的位置. 一种做法是在shader中提供一个uniform变量类型的偏移向量,本例中为(1,1),把它和每个待处理的顶点位置相加.然而,这中做法破坏了把一组变换矩阵逐个

1. 前言 随着计算机向着不同领域的延伸,数据的概念已经不仅局限于数值型数据,计算机需要处理大量的非数值.且复杂的类型数据. 为了能抽象地描述这些非数值.复杂类型的数据,C++引入了复合数据类型的概念. C++数据类型分基本(原生)数据类型和复合数据类型,结构体就是一种复合数据类型.可认为复合数据类型是通过组合基本数据类型得到的一种新类型,新类型用来描述问题域中的特定数据. 本文所用到的成员一词指的是组成复合数据类型中的某一个子类型. 2. 结构体 现有一个开发学生管理系统的需求,系统需要一个学

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

基本知识回顾: 计算机中的颜色Color,用RGB模式存储(用R.G.B三个分量表示颜色,每个分量的范围是0—255). 而计算机中的颜色除了用RGB模式表示以外,常见的还有HSV模式(或者是HSB.HSL模式) RGB模式: 用R.G.B三个分量表示颜色 R分量:红色(Red)分量,整数型,范围是[0,255] G分量:绿色(Green)分量,整数型,范围是[0,255] B分量:蓝色(Blue)分量,整数型,范围是[0,255] HSV模式: 用H.S.V三个分量表示颜色 H分量:色相(Hu

对于一个无向图,如果任意两点至少存在两条点不重复(除起点和终点外无公共点)的路径,则这个图就是点双联通. 这个要求等价于任意两条边都存在于一个简单环(即同一个点不能在圈中出现两次)中,即内部无割点. 那么算法首先要求出割点. 从代码中可以看出:只要求出割点,就开始组一个bcc中. 如果割点两侧都不存在环的话会怎么处理呢? 代码中相邻的割点(或者是割点和根节点)也被当做一个bcc处理. bccno[i]为点i所在的bcc序号,那么割点的bccno为多少呢? 割点的bccno没有意义,割点存在于多个

(a) 可以用图中的每一个顶点表示街道中的每个十字路口,由于街道都是单行的,所以图是有向图,若从一个十字路口都有一条合法的路线到另一个十字路口,则图是一个强连通图.即要验证的是图是否是一个强连通图. (b) 若从市政厅沿着合法路线到达任何一个地方都有合法路线返回则说明市政厅位于一个有向图中的一个汇点强连通部件中. package org.xiu68.ch03.ex11; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.

任务概述:将这张图片作为输入 , 然后抠出只有斑点的图片 灵感来源: 1. 黄色部分用绿色的掩盖掉得到图片B,然后A和B进行∩运算,相同的设置为0 2.统计单词的子母数,开辟一个26个元素的数组,进来一个字母在相应的地方++,类似hashmap 3.为什么要用Hue这个分量下手,因为这幅图就2个颜色,肯定会在2个地方突出来,然后中间的波谷 作为分隔点,其中一个突出来的部分置为0 4.Hue分量在[0,1]连续 变化 , 灰度值和R分量在[0,255]离散的变化,将[0,1]线性变化到[0,255

HSV颜色模型 HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)..这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),亮度(V).   色调H:用角度度量,取值范围为0°-360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°.它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为300°: 饱和度S:取值范围为0.0-1.0: 亮度V:取值

小引 看到这个名词-tarjan,大家首先想到的肯定是又是一个以外国人名字命名的算法.说实话真的是很佩服那些算法大牛们,佩服得简直是五体投地啊.今天就遇到一道与求解有向图中强连通分量的问题,我的思路就是遍历图中的每一个点,然后进行深度遍历,看最后能否回归到这个点上.如果可以回归,那么这个点肯定在一个强连通分量上.可是最后想着想着就乱了...... 没办法,自己low啊,就百度了求有向图中强连通分量的算法,于是乎tarjan算法出现在搜索结果上. 下面说一下,tarjan算法用到的一些图的概念.

最近在使用Java中需要使用PQ形式的私钥进行RSA加解密运算,本来以为Java中应该很多类似的例子,发现所有的例子都是从ND形式的私钥,竟然没有人用分量P和Q计算N和D进行运算.对Java使用RSA运算不太熟,只能自己一点一点搞了.身边的Java 的仙们,好像身边都没人中国剩余定理,所以也不会遇到P和Q?不管他们了,开工了. 1.BigInteger类 Java中有现成的大数运算的BigInteger类,直接使用这个类进行运算即可,总结一下使用中遇到的坑.Java的大数多1bit表示符号,所以

前言 \(Tarjan\)是一个著名的将强连通分量缩点的算法. 大致思路 它的大致思路就是在图上每个联通块中任意选一个点开始进行\(Tarjan\)操作(依据:强连通分量中的点可以两两到达,因此从任意一个点开始都没关系). 具体实现 对于每一个点,先记录它的\(dfs\)序,并将该点加入一个栈中,并标记其在栈中,然后用\(low[]\)数组来记录从它出发能到达的字典序最小的节点. 枚举它所能到达的每一个节点,并对每一个节点进行分类讨论: 设当前节点为\(x\),枚举到的节点为\(son\). 如

请找出有向图中弱连通分量.图中的每个节点包含 1 个标签和1 个相邻节点列表.(有向图的弱连通分量是任意两点均有有向边相连的极大子图) 将连通分量内的元素升序排列. 在线评测地址:https://www.lintcode.com/problem/find-the-weak-connected-component-in-the-directed-graph/?utm_source=sc-bky-zq 图模型说明: Graph For example: {1,2,4#2,1,4#3,5#4,1,2#