参考网址:https://qianwenma.cn/2018/05/17/mathjax-yu-fa-can-kao/# 基本运算 1.乘法$x\times y$ x\times y 2.乘法$x^{n}$ x^{n} 3.平方根$\sqrt{x+y}$  $\sqrt[n]{3}$ \sqrt{x+y}  \sqrt[n]{3} 4.除法$x\div y$ x\div y 5.分数$\frac{x}{y}$ \frac{x}{y} 6.异或$A\oplus B$ A\oplus B 7.小于等

参考: LaTex 使用特殊章节符号 (§) LaTex 使用特殊章节符号 (§) 在.tex文件开头,加上以下内容: \usepackage[utf8]{inputenc} \usepackage{cleveref} \crefname{section}{§}{§§} \Crefname{section}{§}{§§} 并在通过以下命令引用章节 (section): As explained in \cref{sec:foo} 效果如下 (下图下方): 2018.10

shader如下: Shader "Custom/Diffuse Fragment-Level" { Properties { _Diffuse (,,,) } SubShader { Tags { "RenderType"="Opaque" } LOD Pass { Tags { "LightMode"="ForwardBase" } // 只有设置了正确的LightMode,才能访问一些Unity提供的

http://blog.csdn.net/racehorse/article/details/6662540 逐像素的方向光(Directional Light per Pixel) 这一节将把前面的shader代码改为逐像素计算的方向光.我们需要将工作按照两个shader拆分,以确定哪些是需要逐像素操作的. 首先看看每个顶点接收到的信息: •法线 •半向量 •光源方向 我们需要将法线变换到视点空间然后归一化.我们还需要将半向量和光源方向也归一化,不过它们已经位于视点空间中了.这些归一化之后的向

转载:http://blog.csdn.net/hgl868/article/details/7872414 逐像素的方向光(Directional Light per Pixel) 这一节将把前面的shader代码改为逐像素计算的方向光.我们需要将工作按照两个shader拆分,以确定哪些是需要逐像素操作的. 首先看看每个顶点接收到的信息: •法线 •半向量 •光源方向 我们需要将法线变换到视点空间然后归一化.我们还需要将半向量和光源方向也归一化,不过它们已经位于视点空间中了.这些归一化之后的向

与上篇逐顶点光照很像,只是改为在片元着色器中计算光照,下为逐像素光照shader Shader "study/Chapter6/PixelShader"{ Properties{ _Diffuse ("Diffuse", Color) = (1, 1, 1, 1) } SubShader{ Pass{ Tags{"LightMode"="ForwardBase"} CGPROGRAM #pragma vertex vert #

介绍 我正在我的Android设备上开发一款游戏,不用说,因为我想要接触到尽可能多的用户,我做到了 省略了硬件加速.因此,我需要编写能够在大多数设备上运行的最快的代码.我从一个简单的表面视图开始 并使用工作线程执行视图上的所有操作.然后在测试过程中我遇到了一个问题--我的碰撞检测算法在图像边界重叠时报告了误报--尽管图像的位元本身没有重叠 背景 在本文中,我假设您已经知道冲突检测需要做什么,并且能够熟练地编写Java代码.我还假设对线程和其他UI元素有基本的了解.你只要知道就行了 基本的,但一个

函数.符号及特殊字符 声调 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \bar{x} \acute{\eta} \check{\alpha} \grave{\eta} \breve{a} \ddot{y} \dot{x} \hat{\alpha} \tilde{\iota} 函数 语法 效果 语法 效果 语法 效果 \sin\theta \cos\theta \tan\theta \arcsin\frac{L}{r} \arccos\frac{T}{r} \arctan\frac{L}{T} \sin

原文地址:https://blog.csdn.net/ying_xu/article/details/51240291 这段时间用Latex很多,常常需要查阅相关特殊的符号,这里做一个整理,也方便大家查阅. 摘自:<一份不太简短的LATEX2介绍>或112分钟学会LATEX2    原版作者:Tobias Oetiker

本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50240237 下面列出一些基本的LaTeX公式符号命令: 1 部分希腊字母 命令 显示 命令 显示 \alpha α A A \beta β B B \gamma γ \Gamma \varGamma Γ  Γ delta δ \Delta \varDelta Δ  Δ \epsilon ϵ E E \eta η H H \theta

加^号 输入\hat  或 \widehat 加横线 输入 \overline 加波浪线 输入 \widetilde 加一个点 \dot{要加点的字母} 加两个点\ddot{要加点的字母} 加箭头 输入\vec 转自:https://blog.csdn.net/dlaicxf/article/details/52680666 如有侵权,请联系删除.

博主一些小小的总结,以后会继续更的. 某个传送门. ⎝⎛•‿•⎞⎠⎝⎛•‿•⎞⎠⎝⎛•‿•⎞⎠ 1.左右一个$: 1+1=2 $1+1=2$ ($3$及以后的都需要$) 2.左右两个$: 1+1=2 $$1+1=2$$ 3.分数线: \frac{A}{B} $\frac{A}{B}$ 4.上标下标 i^j i_j $i^j$ $i_j$ 5.求和求积 \sum(i) \sum_{i=1}^{n}(i) \prod(i) \prod_{i=1}^{n}(i) $\sum(i)$ $\sum_{i=

这篇文章目前发表在arxiv,日期:20180309. 这是一篇针对多种综合性信息的视觉显著性检测的综述文章. 注:有些名词直接贴原文,是因为不翻译更容易理解.也不会逐字逐句都翻译,重要的肯定不会错过^_^.我们的目的是理解文章思想,而不是为了翻译而纯粹翻译.翻译得不好,敬请包涵~ 欢迎同道中人QQ交流:1505543113 abstract: 随着采集技术( acquisition technology)的发展,许多综合性信息(comprehensive information)诸如depth

CNN结构演变总结(一)经典模型 导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸

转义字符在LaTeX中有一些符号被用于特殊的用途,如 \\      \backslash\ 符号被用于命令的转义,直接在LaTeX中输入这些符号是无法正确得到这些符号的,甚至会引起LaTeX的报错.在需要这些符号时,需要使用相应的命令来进行转义:   latex命令 输出符号 latex命令 输出符号 \# # \$ $ \% % \{ { \} } \~{} ~ \_{} _ \^{} ^ \textbackslash \ \& &

Mat数据结构 一开始OpenCV是基于C语言的,在比较早的教材例如<学习OpenCV>中,讲解的存储图像的数据结构还是IplImage,这样需要手动管理内存.现在存储图像的基本数据结构是Mat. Mat是opencv中保存图像数据的基本容器.其定义如下: class CV_EXPORTS Mat { public: // ... a lot of methods ... ... /*! includes several bit-fields: - the magic signature -

<pre name="code" class="java">package bigMultiply; import java.math.BigInteger; /** * 大數相乘 * @author root * */ public class MyMultiply1 { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { String str1 = "234567890

1. 引言 从根本上来说,一张图像是一个由数值组成的矩阵.这也是opencv中使用 代表黑色,代表白色.对于彩色图像(BGR三通道)而言,每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示,这种情况下,矩阵的元素是一个三元数. opencv允许我们创建不同像素类型的矩阵或图像,例如整型(CV_8U)或者浮点型(CV_32F),它们在一些图像处理过程中,用来保存诸如中间值这样的内容非常有用.大多数矩阵运算可以被应用于任意类型的矩阵,但是有些运算对数据类型或者矩阵的通道数有所要求. 典型的opencv C++

Detexify LaTeX handwritten symbol recognition 用 LaTeX 的人找符号的表示方法通常很费事,需要去翻长长的列表.Detexify 是一个省事的小网站,只要画出记忆中符号的样子,就能自动出现想要的表示方法了,Excited! 来源:http://daily.zhihu.com/story/7682212

#include <iostream> #include <cstring> using namespace std; #define null 0 #define MAXN 51 //大数相乘 char *big_cheng(char line1[], char line2[]) { short s1[MAXN], s2[MAXN], s[MAXN];//s1,s2:两个乘数:s:乘积的结果 int i, j, k, c; int len1, len2, len; len1 =

最近写了一个大数相乘和相加的程序,结果看起来是对的.不过期间的效率可能不是最好的,有些地方也是临时为了解决问题而直接写出来的. 可以大概说一下相乘和相加的解决思路(当然,大数操作基本就是两个字符串的操作了): 一.思路: 在操作大数前,一定会有一些异常判断,比如输入的字符串是否合法(是否是纯数字?是否为空?等等),然后才是具体的操作实现: 1.大数相加(大体思路:将大数相加问题,转换成十以内的两数相加): ①申请合适的空间,一般可以认定,两个数字相加时,长度至多是最长的数的长度或最长的数的长度加