Ruby趣学笔记（一）本文写于2020年5月6日Ruby趣学笔记（一）变量变量声明变量类型常量输出字符串字符串操作Array数组的遍历数组的连接怎么判断该变量是否是数组函数普通函数传参的函数解包参数部分参数解包参数的默认值传入一个散列classclass下面有啥方法？如何判断这个方法是否存在呢？最近在mac上探索到了homebrew的使用方法，对ruby的兴趣直线上升，所以来学一学。最近几年确实大家一直在唱衰Ruby，整个社区的生态确实也不如python那么庞大，但是这都不妨碍ruby被称作“快乐编程”。这几年越来越强调语言的性能，但是Ruby的作者松本行弘却认为，人才是最重要的！自看到这句话
学习ruby中记录下的一些要点和感悟，随缘更新内容来自《“笨方法”学ruby》、https://www.runoob.com/，此处仅做记录KeyWordaliasandBEGINbeginbreakcaseclassdefdefined?doelseelsifENDendensurefalseforifinmodulenextnilnororredorescueretryreturnselfsuperthentrueundefunlessuntilwhenwhileyieldDataClasstruefalsenilconstantsstringsnumbersrangesarrayshas
什么是向量？符合公设、合理定义加法和数乘的“东西”就是向量；向量空间对加法及数乘运算保持封闭。例如说，多项式函数是“向量”，x2+5=[5010⋯]x^2+5=\begin{bmatrix}5\\0\\1\\0\\\cdots\end{bmatrix}x2+5=5010⋯信号是“向量”，同样也可以合成和分解；一般说，[12]\begin{bmatrix}1\\2\end{bmatrix}[12]可以定义为二维坐标系基底向量的缩放和：1i^+2j^1\hat{i}+2\hat{j}1i^+2j^；又或者，把基底用矩阵的形式表示A=[1001]A=\begin{bmatrix}1&0\\
07Sigmoid使用类DBSCAN的思路对轨迹聚类1intro1.1轨迹聚类现有的轨迹聚类算法是将相似的轨迹作为一个整体进行聚类，从而发现共同的轨迹。但是这样容易错过一些共同的子轨迹（sub-trajectories）。而在实际中，当我们对特殊感兴趣的区域进行分析时，子轨迹就特别重要。图中有五条轨迹，在矩形中有一个共同的行为，用粗箭头表示。如果我们将这些轨迹作为一个整体来聚类，我们就无法发现共同的行为，因为它们最终向完全不同的方向移动——》作为一个整体来聚类会错过很多有价值的信息。1.2 本文的思路本文提出TRACLUS算法，先将轨迹分段成线段，然后再对线段进行聚类，可以更准确地发现子轨迹。
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果2.1 改进的CI融合估值器2.2 基于现代时间序列分析方法，对局部传感器构造ARMA信息模型，利用射影定理和白噪声估值器，得到局部状态估计，然后进行融合2.3 带相关噪声多传感器时滞系统CI融合估值器2.4 带有色噪声多传感器时滞系统CI融合估值器🎉3 参考文献🌈4Matlab代码实现💥1概述文献来源：基于Kalman滤波和现代时间序列分析方法，我们可以利用多种融合估计技术来实现对状态的融合估计。这些技术包括集
目录复向量Complexvectors复矩阵Complexmatrices傅里叶变换Fouriertransform快速傅里叶变换FastFouriertransform实矩阵也可能有复特征值，因此无法避免在矩阵运算中碰到复数，本讲学习处理复数矩阵和复向量。最重要的复矩阵是傅里叶矩阵，它用于傅里叶变换。而对于大数据处理快速傅里叶变换（FFT）显得更为重要，它将傅立叶变换的矩阵乘法中运算的次数从n2n^2n2次降至nlog2nnlog2^nnlog2n次。复向量Complexvectors对于给定的复向量z=[z1z2...zn]∈Cnz=\begin{bmatrix}z_1\\z_2\\...
2016假定有一个通信协议，每个分组都引入100字节的开销用于头和成帧，现在使用这个协议发送1M字节的数据，然而在传递的过程中有一个字节被破坏了，因而包含该字节的那个分组被丢弃并重传。（重点*2)当数据的分组大小为1000、5000、20000和40000字节时，计算相应（包括开销）的传递字节总数目（是否重传数组应该也加上头部开销，网上答案没加）计算分组大小的最优值是多少，即分组的大小为何值时总的传输字节数最少。（提示：最优值不是1000、5000、20000和40000字节中的一个）1.传递字节数=总数据字节数+头部开销+丢失重传字节数（自己算）2.不妨设分组中有p字节数据，则数据共分为1M
文章地址一、文章背景论文的意义：HR-MSI与LR-HSI融合的数据集获取困难，文章构建了无监督多注意力引导网络和无监督轻量注意力环形网络来融合MSI和HSI。核心：通过深度学习的方法生成HR-HSI（HSI超分辨率重建）。二、文章成果与重点以随机编码和HR-MSI为输入，反复迭代学习先验，便可获得HR-HSI。采用多注意力模块，NL模块可以更好的保留图像的光谱细节和空间细节，协调注意力模块可以抑制冗余信息。采用轻化注意力块。采用了无监督图像融合模型。三、网络细节（一）无监督多注意力引导网络融合算法框架（与GDD相似，后文会提到）：1.理论a.深度图像先验（DeepImagePrior，DIP
目录1.概述2.详论2.1.基本绘制2.2.矢量符号化2.2.1.可见性2.2.2.高度设置2.2.3.符号化2.2.4.显示标注2.3.其他3.结果4.问题1.概述前面文章加载的底图数据是一种栅格数据，还有一种很重要的地理信息表现形式是矢量数据。在osgEarth中，这部分包含的内容还是很丰富的，这里就总结一二。2.详论2.1.基本绘制在《osgEarth使用笔记1——显示一个数字地球》这篇文章中代码的基础之上，添加加载显示矢量的代码：#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includ
一、变量创建变量有三种方式FromtheVariablespanel –OpentheVariablespanel,selectthe‘CreatenewVariable’option,andfillinthefieldsasneeded.Whenyouneedit,provideitsnameintheDesignerpanelorinthedesiredPropertiesfield.FromtheDesignerpanel –Draganactivitywithavariablefieldvisible(i.e.‘Assign’)andpressCtrl+K.Nameitandthenc
