1.例图 (1) clear all m_proj('oblique mercator');%确定投影方式和绘图界线 m_coast;%画出海岸线 m_grid;%添加格网 第一行代码初始化投影,对于每一种投影都有设定的默认值,所以你可以很容易看出某一种特点的投影的样子,所有的投影都有一系列可选的参数, 如果不使用默认值,可以更改,随后详细讲. m_proj get m_grid get (2) clear all %m_proj('oblique mercator');%确定投影方式和绘图界线

Irradiance Environment Map基本原理 Irradiance Environment Map(也叫Irradiance Map或Diffuse Environment Map),属于Image Based Lighting技术中的一种. Irradiance Map的详细定义可参考GPU Gems2  Chapter 10.“Real-Time Computation of Dynamic Irradiance Environment Maps”.简单说来就是一种用于近似E

(1)定义一个形状类(Shape)方法:计算周长,计算面积子类:矩形类(Rectangle) :额外的方法:differ() 计算长宽差圆形类(Circle)三角形类(Triangle)正方形类(Square) 矩形的子类生成几个不同的形状对象,放在一个Shape类型的数组里,分别求每个形状的周长和面积.如果形状对象是一个矩形,且不是正方形,则计算长宽差. package com.tiger.practice; class Shape { public double length(){ ; }

题目显示不全,完整题目描述: (1)定义闭合图形抽象类ClosedFigure定义属性:1.形状:2.定义构造方法,给形状赋值:3.定义两个抽象方法:计算面积和计算周长:4.定义一个显示方法:显示图像形状,周长,面积:(2)定义ClosedFigure的子类椭圆Ellipse定义属性:1.长短轴定义构造方法:初始化长短轴:2.实现从父类继承来的抽象方法:[提示:椭圆求周长公式Math.PI*(this.radius_a+this.radius_b)](3)定义ClosedFigure的子类矩形类

ap:所有图片某一个类 map:所有图片所有类的ap的平均 以一个score为阈值,大于score的所有框是假定正确输出的所有预测,将这些框和gt匹配(iou大于某一个阈值认为匹配成功),得到当前score下的auccracy和recall,不同的score获得不同的auccracy和recall,这样得到一条曲线,将这个曲线和x.y坐标积分求面积就是最终的ap. auccracy计算:成功匹配gt的框的个数/所有大于score的框的个数(所有大于score的框就是检测器实际的预测输出) rec

(一)数据处理统计 一.最大值和最小值 1.求向量的最大值和最小值 y=max(X); %返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y [y,I]=max(X);%返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y:最大值的序号存入I. 求最小值min的用法与max完全相同. 2.求矩阵的最大值和最小值 max(A); %返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值 [Y,U]=max(A); %返回行向量A和U,Y向量记录A的每列的最大值,Y记录每列的最

一.该程序是用来测输入数据的平均值和方差的 公式: 二. 项目流程: 1. State the problem假定所有测量数为正数或者0,计算这一系列测量数的平均值和方差.假定我们预先不知道有多少测量数据被录入,一个负数标志着测量数据输入结束 2. Define the inputs and outputs程序要求输入的数是未知的正数或者0,程序输出的数是输入数据集的平均值和方差.除此之外,我们将打印出输入的数据数,因为它对于我们检查输入数据是有用的 3.Define the algorithm

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:

参加郑良博士的代码:  mars_evaluation 其中ap这样算: ap = ap + (recall - old_recall)*((old_precision+precision)/2); 解释:Re-ID中,AP就是对于一个probe查询所有的gallery, PR曲线的面积积分.离散化变成:  对于每个小块,积分逼近就是:thelta*高,其中,高≍(p左+p右)/2,这里thelta=1/4,实际可以不均匀,积分嘛,但通常取相同的.4是因为gallery中gt有4个和probe同

vegan 包是进行群落数据分析最常用的R包,其中的 specaccum 函数用来计算物种的累计曲线 首先看下官方示例: library(vegan) data(BCI) sp1 <- specaccum(BCI, method="random") plot(sp1, ci.type="poly", col="blue", lwd=2, ci.lty=0, ci.col="lightblue") boxplot(sp1,

1. 理论知识 理论知识请参考: 机器人学导论++(原书第3版)_(美)HLHN+J.CRAIG著++贠超等译 机器人学课程讲义(丁烨) 机器人学课程讲义(赵言正) 2. Matlab Robotics Toolbox安装 上官网: http://petercorke.com/wordpress/toolboxes/robotics-toolbox Download RTB-10.3.1 mltbx format (23.2 MB) in MATLAB toolbox format (.mltb

(一)参考文献:https://blog.csdn.net/hyperorbit/article/details/88095384 (二)去下列网址下载离线包下载工具:https://ww2.mathworks.cn/support/install/support-software-downloader.html?s_tid=srchtitle (三)或者在matlab中下载,找到需要用到的对应硬件包

步骤分析 1.给出一串字符串,字符串中可以包含字母.数字.符号等等. 2.创建一个Map集合,key是字符串中的字符,value是字符的个数. 3.遍历字符串,获取每一个字符. 5.使用获取到的字符,去集合Map判断key(字符)是否存在. 6.假如key(字符)存在,那么该key对应的value数值增加1,即该字符的数量加一. 7.假如key(字符)不存在,value的值不变. 8.遍历Map集合,输出每个字符个数的结果. 代码实现 创建一个CharNumber类,在类中定义keyValue方

package jvxing; public class Jvxing { //成员变量 private double width; private double chang; public double getWidth() { return width; } public void setWidth(double width) { this.width = width; } public double getChang() { return chang; } public void setC

Test.java package package1; public class Test { double side1 = -1 , side2 = -1 , side3 = -1 , area = -1; boolean triangle; public double getSide1() { return side1; } public void setSide1(double side1) { this.side1 = side1; } public double getSide2()

第一版中因为公式中含有:分母项:n(n-1),而程序并没有对输入数进行判定,如果仅仅输入一个或者一个都不输入,将会出现除0的情况 基于此,进行第二版改进. 代码: % 脚本文件:states.m % % 目标: % 该程序首先累计输入未知的数(正数或者0),然后计算这个数据集的平均值和方差 % % 版本记录 % 日期 编者 描述 % ===== ========= ================ % -- : 泡泡 源码 % 2015-10-4 21:56 泡泡 纠正除0的情况(当仅输入0或1

对于输出的size计算: out_height=((input_height - filter_height + padding_top+padding_bottom)/stride_height )+1 out_width=((input_width - filter_width + padding_left+padding_right)/stride_width )+1 在以下情况下: 1.四边的padding大小相等.padding_top=padding_bottom=padding_l

用手机获取GPS坐标 显示在手机地图偏差大约在100-200米左右,我把坐标放在 Maps.google.com 搜索坐标定位则相当精确. 可能是.....为了安全吧故意加的偏差 不过可以计算偏差使位置精确 代码如下 public class EvilTransform { static double pi = 3.14159265358979324; static double a = 6378245.0; static double ee = 0.00669342162296594323;

Triangle Time Limit: 1000ms Memory Limit: 65536KB 64-bit integer IO format: %lld      Java class name: Main Special Judge Submit Status PID: 27932 如图的三角形,三边边长分别为AB=a,BC=b,CA=c,并且AA’/AB=p1,BB’/BC=p2,CC’/CA=p3; 现在对于给定的a,b,c和p1,p2,p3,请你计算图中红黄绿三部分的面积.  

符号表示: $W$:表示当前层Feature map的大小. $K$:表示kernel的大小. $S$:表示Stride的大小. 具体来讲: 整体说来,和下一层Feature map大小最为密切的就是Stride了,因为按照CNN的移动方式,是根据Stride来进行移动的,因此除了最后一个的长度为K之外,前面所有的长度全部为S.当然K=S仅仅是一种特殊情况而已. 正如这幅图片所示(有点丑,将就着看吧),为了直观,故意将重叠的部分给忽略掉,这样可以更清楚的明白到底是怎样一回事. 因此最后的公式就是

比如有图像1,将其旋转n度得到图像2,问如何比较两张图像得到旋转的度数n. 算法思路参考logpolar变换: 1.从图像中心位置向四周引出射线. 2.计算每根射线所打到图像上的像素累计和,得到极坐标灰度曲线. 3.比较两张图的灰度曲线,得到最相关的偏移位置,即为两张图像的旋转角度. 原图: 旋转了10°的图像: 灰度曲线: 代码如下: main.m clear all; close all; clc; img1 = imread('lena.jpg'); img2 = imrotate(img