这里写目录标题一、数值积分1.数值积分基本原理2.数值积分的实现2.1变步长辛普森法2.2自适应积分法2.3高斯——克朗罗德法2.4梯形积分法2.5累计梯形积分3.多重定积分的数值求解二、离散傅里叶变换1.离散傅里叶变换算法简介2.离散傅里叶变换的实现一、数值积分数值积分时研究定积分的数值求解方法，即借助于计算机，用数值逼近的方法近似计算定积分。1.数值积分基本原理我们假设I1=∫abf(x)dxI_{1}=\int_{a}^{b}f(x)\mathrm{d}xI1=∫abf(x)dxI2=∫abp(x)dxI_{2}=\int_{a}^{b}p(x)\mathrm{d}xI2=∫ab
众所周知，线性代数是一门严谨却又不那么严谨的学科，我们常常从原始定义中得到高度抽象的结果，偶尔还能得到一些玄学结论。本人在学习线代课程时，无意中生发了这样一种想法：分块矩阵也可以进行初等变换吗？ 我在计算分块行列式如时，无意中使用了类似初等变换求最简形的手法（Gauss消元法），将第一行乘以一个矩阵加到第二行上，消去C得到后，通过上三角矩阵的行列式结论，竟然能够求得正确结果。我又试着对上三角矩阵求逆，结果竟然仍是符合。我猜想，分块矩阵也可以进行初等变换。 通常来说，初等变换是指对矩阵元素的三种变换，与初等矩阵一一对应。现在，我将其扩展到四分块矩阵上。
目录1.数据归约1.1数据立方体聚合1.2特征选择1.3数据压缩1.4其他数据归约方法回归分析直方图聚类简单随机采样（SAS）2.数据离散化2.1基于信息增益的离散化2.2基于卡方检验的离散化2.3基于自然分区的离散化3.概念层次生成1.数据归约在实际应用中,数据仓库可能存有海量数据,在全部数据上进行复杂的数据分析和挖掘工作所消耗的时间和空间成本巨大,这就催生了对数据进行归约的需求。数据归约可以从几个方面入手:如果对数据的每个维度的物理意义很清楚,就可以舍弃某些无用的维度,并使用平均值、汇总和计数等方式来进行聚合表示，这种方式称为数据立方体聚合;如果数据只有有些维度对数据挖掘有益，就可以去除不
目录1.数据归约1.1数据立方体聚合1.2特征选择1.3数据压缩1.4其他数据归约方法回归分析直方图聚类简单随机采样（SAS）2.数据离散化2.1基于信息增益的离散化2.2基于卡方检验的离散化2.3基于自然分区的离散化3.概念层次生成1.数据归约在实际应用中,数据仓库可能存有海量数据,在全部数据上进行复杂的数据分析和挖掘工作所消耗的时间和空间成本巨大,这就催生了对数据进行归约的需求。数据归约可以从几个方面入手:如果对数据的每个维度的物理意义很清楚,就可以舍弃某些无用的维度,并使用平均值、汇总和计数等方式来进行聚合表示，这种方式称为数据立方体聚合;如果数据只有有些维度对数据挖掘有益，就可以去除不
1.fft 傅里叶变换1.1傅里叶变换的本质数学上有一种公式叫做 泰勒展开：泰勒公式： 其表达的思想，是任意一函数可以有多个指数函数构成当指数函数的个数趋近于无穷多个，那么组合出来的函数将会逼近原函数；同样的， 傅里叶想说的，在信号处理领域， 在时域中，任意一个信号可以由多个正弦信号构成。在频域中，任意一个信号可以由多个频率分量构成。1.2 傅里叶变换在时域中的作用傅立叶变换有助于理解常见的信号，以及如何辨别信号中的错误。尽管傅立叶变换是一个复杂的数学函数，但是通过一个测量信号来理解傅立叶变换的概念并不复杂。从根本上说，傅立叶变换将一个信号分解为不同幅值和频率的正弦波。我们继续来分析这句话的意
温馨提示：本文只是一篇入门聊天，不涉及代码教程，看不懂代码就跳过，没关系！一、什么是uv1、uv其实就是一个二维坐标系啊，就俩轴，就跟xy轴一样。那为什么不叫xy，反而叫uv呢？不知道，应该是为了跟空间坐标系xyz区别开来，以免在工作流程中产生误解吧吧吧。2、uv坐标用于采样贴图，然后把它映射到模型表面。图是网上找的，如果侵权了我立马删对不起对不起对不起3、类比xOy直角坐标系，在unityshader中，uv坐标原点也是在左下角（0，0）的位置的。注意，不同的shader体系，它们设定的原点坐标是不一样的，比如dirctX的原点就在左上角。用这个uv贴图比较方便观察。记得再ps里转化成.tg
一、FFT点数N选择不合理有什么影响？1.N过小 栅栏效应，即频域频率分辨率不够，无法区分出某些频率成分。详见：【20211217】【信号处理】从Matlab仿真角度理解栅栏效应2.N过大（1）增加了额外的计算量；（2）频谱不对。二、如何选取FFT点数N？ 取决于要求的频率分辨率F。 频率分辨率F的定义：能够用FFT算法分析得到的最靠近的两个信号频率的频率间隔。 FFT点数和频率分辨率的关系：N≥fs/F，其中fs为采样频率，由于FFT一般要求N是2的整数幂，所以要把N扩大到最接近的2的整数幂。 N越大，F越高，但N并不是越大越好。
一、FFT点数N选择不合理有什么影响？1.N过小 栅栏效应，即频域频率分辨率不够，无法区分出某些频率成分。详见：【20211217】【信号处理】从Matlab仿真角度理解栅栏效应2.N过大（1）增加了额外的计算量；（2）频谱不对。二、如何选取FFT点数N？ 取决于要求的频率分辨率F。 频率分辨率F的定义：能够用FFT算法分析得到的最靠近的两个信号频率的频率间隔。 FFT点数和频率分辨率的关系：N≥fs/F，其中fs为采样频率，由于FFT一般要求N是2的整数幂，所以要把N扩大到最接近的2的整数幂。 N越大，F越高，但N并不是越大越好。
我正在做一个Angular2HTTP获取请求，作为回报，我得到了Observable我想将此可观察到的发射变成多个发射。因此，假设服务器返回的消息阵列带有长度3。我想在我的订阅调用中获取3个通知（在数组中的每个值）中，而不是与数组接听一个调用。例如：['Hello'，'Hey'，'Howdy']-＆GT;“你好”，'嘿'，'howdy'我找到了一个操作员，可以改变数组（可观察到），但是，该操作员将其视为一个阵列，而不是可观察的。看答案尝试这个：Observable.from(yourRequest()).flatMap(msgList=>Observable.from(msgList)).su
GDAL(GeospatialDataAbstractionLibrary)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。 Python的GDAL库作为栅格数据的处理转换库，其支持几百种栅格数据格式，如常见的TIFF、ENVI、HFA、HDF4等。因为遥感影像大部分都是栅格数据，所以GDAL库非常适合处理遥感影像、如光谱指数计算、波段合成、批量下载、栅格转面等。 本次介绍如何通过遥感影像的仿射地理变换参数将像素坐标转为地理/投影坐标，在ENVI或者ArcGIS
