[题外话:想一想真是...美赛时我预测求爱尔兰的充电站位置分布,画Voronoi图,程序跑了一个小时...]   Voronoi图,又叫泰森多边形或Dirichlet图,它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成.N个在平面上有区别的点,按照最邻近原则划分平面:每个点与它的最近邻区域相关联.Delaunay三角形是由与相邻Voronoi多边形共享一条边的相关点连接而成的三角形.Delaunay三角形的外接圆圆心是与三角形相关的Voronoi多边形的一个顶点. 对于点集 里的种子点

一.问题描述1.Voronoi图的定义又叫泰森多边形或Dirichlet图,它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成. 2.Voronoi图的特点(1)每个V多边形内有一个生成元: (2)每个V多边形内点到该生成元距离短于到其它生成元距离: (3)多边形边界上的点到生成此边界的生成元距离相等: (4)邻接图形的Voronoi多边形界线以原邻接界线作为子集. 3.Voronoi的应用在计算几何学科中的重要地位,由于其根据点集划分的区域到点的距离最近的特点,其在地理学.气象学.结晶

Voronoi图定义   任意两点p 和q 之间的欧氏距离,记作 dist(p, q) .就平面情况而言,我们有           dist(p, q) =  (px-qx)2+ (py-qy)2   设P := {p1, …, pn}为平面上任意 n 个互异的点:这些点也就是基点.按照我们的定义,所谓P对应的Voronoi图,就是平面的一个子区域划分——整个平面因此被划分为n 个单元(cell ),它们具有这样的性质:    任一点q位于点pi 所对应的单元中,当且仅当对于任何的pj∈Pj,

相机拍的图,电脑上画的图,word里的文字,电脑屏幕,手机屏幕,相机屏幕显示大小一切的一切都搞明白了! 先说图片X×dpi=点数dotX是图片实际尺寸,简单点,我们只算图片的高吧,比如说拍了张图片144×144 72dpi,那么它的实际高就是144÷72=2吋dpi是每吋点数,在相机拍出一张图片之后它的dpi就确定了(右键属性摘要里就能看),比如最常见的72dpi,还说上面提到的144×144 72dpi的图片,72dpi的意思是说如果也按照72dpi打印图片的话打印出来还是高2吋(X)的可是我

matlab里textread出现错误“Trouble reading floating point number from file (row 1, field 1)” 解决办法:traindata.xls另存为“文本文件(制表符分隔)(*.txt)” 然后再进行读取即可.

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RT 新建createwxaqrcode.js: const request = require('request') const fs = require('fs') // eg:生成购物车列表圆形二维码图片 createwxaqrcode({ appid: your appid, secret: your secret, url: 'https://api.weixin.qq.com/wxa/getwxacode?access_token=', postParams: { path: '/p

有时我们需要用到SVR(支持向量回归)方法,而 matlab 自带的svm工具箱不能做回归分析,于是有了安装libsvm包的打算. 中间遇到一些困难,比如找不到编译器等等,经过一下午和一晚上的努力,在matlab里可以使用libsvm了. 1.下载好libsvm包 下载libsvm-3.21到随意一个地方,比如到matlab安装路径下的 toolbox下——D:\MATLAB\R2014A\toolbox\下,并解压. 打开matlab,将libsvm-3.21\matlab 添加到路径,比如将

Bootstrap4-思维导图-知识点总结 By:Mirror王宇阳 time:2020/4/30 有错误之处 烦请见谅!

[Zigbee技术入门教程-02]一图读懂ZStack协议栈的核心思想与工作机理 广东职业技术学院  欧浩源   Z-Stack协议栈是一个基于任务轮询方式的操作系统,其任务调度和资源分配由操作系统抽象层OSAL管理着. 你可以理解为:Z-Stack协议栈 = OSAL操作系统 + CC2530硬件模块 + AF无线网络应用    总体来看,Z-Stack协议栈只做了两件事情:首先进行系统的初始化,然后启动OSAL操作系统.在任务轮询过程中,系统将会不断查询每个任务是否有事件发生,如果有事件发生

//2019.07.22pyhton中matplotlib模块的应用pyhton中matplotlib是可视化图像库的第三方库,它可以实现图像的可视化,输出不同形式的图形1.可视化图形的输出和展示需要调用matplotlib第三方库的函数plt.show(),它的功能类似于print,相当于打印出自己需要输出的可视化图像,当然也可以用一些特殊的输出语句如下:%matplotlib.notebook%matplotlib.inline2.对于一般的二维图像输出可以用函数plt.plot(x,y)来

正则表达式在处理字符串及文本时显得十分方便,在perl, python等脚本语言,以及java, .net等平台上都支援正则表达式.事实上,在MATLAB中也提供了正则表达式的支持.主要包含三个常用的函数:regexp(), regexpi(), regexprep().其中regexp()用来匹配正则表达式,regexpi()完成类似的功能,但是忽略字符串的大小写,regexprep()则按照指定的pattern完成替换功能. MATLAB正则表达式主要包含以下特殊匹配符号: . 匹配任何单个

程序1: %在MATLAB中是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似地表示连续信号的,当采样时间间隔足够小时,这些离散的采样值就能较好地近似出连续信号,matlab中连续信号的显示实际上还是离散信号的显示,只是取样点特别 %多的时候,用线连接起来,显示出来的图形就比较圆滑,接近连续信号:如果取样点特别少,连接起来就会变成折线: clear all; %这个其实可以没有,只不过以前出过问题,现在就加上! N=; %这个是你举得信号的点数,随便你了 fs=; %这个是抽样频率,记得要高于信号中最高频率

关于图的最小生成树算法------普里姆算法 首先我们先初始化一张图: 设置两个数据结构来分别代表我们需要存储的数据: lowcost[i]:表示以i为终点的边的最小权值,当lowcost[i]=0说明以i为终点的边的最小权值=0,也就是表示i点加入了mst数组 mst[i]:这个数组对应的下标(图顶点)的值,是当前最小生成树表示的顶点的连接的那个边的权值 我们假设v1是初始点,进行初始化,不相连的用*表示,表示无穷大! 我们先把所有v1对应的顶点的权值放进lowcost数组中,进行初始化,之后

20世纪50年代,乌尔姆和冯·诺依曼(对此人真是崇拜的五体投地)为了研究机器人自我复制的可能性,提出了一种叫做元胞自动机(Cellular Automaton,CA)的算法.该算法采用局相互作用规则,最终产生整体的自复制构型(和蒙特卡罗法简直就是完全两种不同的哲学思想,竟然和同一个人有关).元胞自动机已经成为研究复杂系统行为的一个理论框架(蒙特卡洛法也是!!),也是人工智能的雏形(alpha GO 也用到了一种蒙特卡洛树搜索的技术!!!). 原本打算每天晚上抽出点时间研究一个分形图形的,可惜时间

支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法,支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题,它通过引入核函数,巧妙地解决了在高维空间中的内积运算,从而很好地解决了非线性分类问题. 构造出一个具有良好性能的SVM,核函数的选择是关键．核函数的选择包括两部分工作:一是核函数类型的选择,二是确定核函数类型后相关参数的选择．因此如何根据具体的数据选择恰当的核函数是SVM应用领域遇到的一个重大难题,也成为科研工作者所关注的焦点,即便如此,却依然没有得到具体的理论或方法来指导核函数的选取 1.

% 绘制3D的托卡马克位形图, (V 0.1 by Jiale Chan for Y. H. Huang) % Dee Formula % 特征参数     rzero = 2.0;     rmax = 0.75;     eshape = 2.0;     xshape = 0.4; % 极向角与环向角     theta = linspace(0, 2*pi, 50);     phi = linspace(0, 1.3*pi, 50); % 将数据矩阵化     [phi_g, thet

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