我试图理解这个raphael.js演示中的数学:http://raphaeljs.com/pie.js检查扇区方法:functionsector(cx,cy,r,startAngle,endAngle,params){varx1=cx+r*Math.cos(-startAngle*rad),x2=cx+r*Math.cos(-endAngle*rad),y1=cy+r*Math.sin(-startAngle*rad),y2=cy+r*Math.sin(-endAngle*rad);returnpaper.path(["M",cx,cy,"L",x1,y1,"A",r,r,0,+(en
我有以下代码使用预先计算的内存表执行Sin/Cos函数。在下面的例子中，表格有1024*128个项目，涵盖了从0到2pi的所有Sin/Cos值。我知道我可以使用Sin/Cos对称性并仅保留1/4的值，但在计算值时我会有更多的“如果”。privateconstdoublePI2=Math.PI*2.0;privateconstintTABLE_SIZE=1024*128;privateconstdoubleTABLE_SIZE_D=(double)TABLE_SIZE;privateconstdoubleFACTOR=TABLE_SIZE_D/PI2;privatestaticdoubl
我想要的是我当前代码的有效优化版本。虽然我的函数确实返回了一个包含实际结果的数组，但我不知道它们是否正确(我不是数学大师，我不知道Java代码可以将我的结果与已知实现进行比较)。其次，我希望该功能能够接受自定义表格大小，但我不知道该怎么做。表格大小是否等于对图像重新采样？我是否正确应用了系数？//alotofprocessingisrequiredforlargeimages$image=imagecreatetruecolor(21,21);$black=imagecolorallocate($image,0,0,0);$white=imagecolorallocate($image
抱歉，如果这个问题的答案很明显，请客气，这是我第一次来这里:-)如果有人可以指导我使用适合k-means的输入数据结构，我将不胜感激。我正在写一篇硕士论文，其中我提出了一种新的TF-IDF术语权衡方法，该方法特定于我的领域。我想使用k-means对结果进行聚类，然后应用一些内部和外部评估标准来查看我的新术语加权方法是否有任何优点。到目前为止我的步骤(用PHP实现)，所有工作都是第一步:读入文献集第二步:清理文档集合、特征提取、特征选择第3步:词频(TF)第4步:逆文档频率(IDF)第五步:TF*IDF第6步:将TF-IDF归一化为固定长度的向量我挣扎的地方是第七步:向量空间模型——余弦
我目前在作业方面遇到了一些问题。这是练习:(Plotthesineandcosinefunctions)Writeaprogramthatplotsthesinefunctioninredandthecosinefunctioninblue.hint:TheUnicodeforPiis\u03c0.Todisplay-2Pi,useg.drawString("-2\u03c0",x,y).Foratrigonometricfunctionlikesin(x),xisinradians.Usethefollowinglooptoaddthepointstoapolygonpfor(int
我计算了两个文档的tf/idf值。以下是tf/idf值:1.txt0.00.52.txt0.00.5文件是这样的:1.txt=>dogcat2.txt=>catelephant我如何使用这些值来计算余弦相似度？我知道我应该计算点积，然后求出距离并将点积除以它。我如何使用我的值来计算它？还有一个问题:两个文档的字数应该相同重要吗？ 最佳答案 a*bsim(a,b)=--------|a|*|b|a*b是点积一些细节:defdot(a,b):n=length(a)sum=0foriinxrange(n):sum+=a[i]*b[i];r
在查看此站点的类似问题后，我发现了这个:http://math.nist.gov/javanumerics/jama/还有这个:http://sujitpal.blogspot.com/2008/09/ir-math-with-java-similarity-measures.html但是，这些似乎在O(n^2)中运行。我一直在做一些文档聚类，并注意到在处理即使是小文档集时，这种复杂程度也是不可行的。给定，对于点积，我们只需要包含在两个vector中的vector项，应该可以将vector放在树中，从而计算复杂度为nlogn的点积，其中n是唯一项的最少数量2份文件中的1份。我错过了什么
继去年上半年一鼓作气研究了几种不同的模版匹配算法后，这个方面的工作基本停滞了有七八个月没有去碰了，因为感觉已经遇到了瓶颈，无论是速度还是效率方面，以当时的理解感觉都到了顶了。年初，公司业务惨淡，也无心向佛，总要找点事情做一做，充实下自己，这里选择了前期一直想继续研究的基于离散夹角余弦相似度指标的形状匹配优化。 在前序的一些列文章里，我们也描述了我从linemod模型里抽取的一种相似度指标用于形状匹配，个人取名为离散夹角余弦，其核心是将传统的基于梯度点积相似度的的指标进行了离散化： 传统的梯度点积计算公式如下： 对于任意的两个点，通过各自的梯度方向，按照上述公式可计算出他们的
很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭10年前。我已经在Google上搜索了一段时间，以找到相当高效的8x8(或nxn)DCT算法的伪代码，但我找不到任何东西!我实现了天真的方法，但执行时间太长。如果您可以发布一些伪代码或引用一本好书/文档/网站，那将会很有帮助。C或C++示例会更好!
不幸的是，标准C++库没有对sincos的单一调用，这为这个问题提供了空间。第一个问题:如果我想计算sin和cos，计算sin和cos更便宜，还是先计算sin再计算sqrt(1-sin^2)以获得cos？第二个问题:intel数学内核库为标准数学函数计算提供了非常好的函数，因此存在函数vdSinCos()以非常优化的方式解决问题，但intel编译器不是免费的。Linux发行版中是否有任何开源库(C、C++、Fortran)可用，它们具有我可以简单地链接到它们并获得最佳实现的那些功能？注意:我不想深入探讨指令调用，因为并非所有CPU都支持它们。我想链接到一个通用库，它可以在任何CPU上为
