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搜索关键字:切分    ( 1250个结果
使用CGAL查找输入三角网格模型独立模型个数
在对三角网格模型进行切分并且对切分模型三角化之后,可能会遇到分块数 > 2的情况,对于这种情况我们就需要得到各个分块的数量,并且将他们重组成独立的三角网格模型。思路如下:建立一个存放三角网格面的堆栈,遍历模型的所有的三角网格面,对每一个三角形都搜索与之相邻的三个三角形(每个边对应一个三角形),将这些...
分类:其他好文   时间:2014-12-17 20:12:38    阅读次数:290
USACAO beads
背景:困扰了我昨天一个晚上,原来开始的想法一直是不对的,我一直凭借直觉感觉(没有任何理论依据)认为必须在r和b的交接点切分才会到达最多豆子。最后我在草稿本上列举出了一种不符合的情况,才开始改程序。 思路:就是对每一个分割点进行计算看它能有多少个豆子,取所有分割点中豆子最多的。 心得:对于算法我以前抱有评感觉做得陋习,而没有去深究并尝试证明,这样终将导致出错。深入问题本身,用逻辑严密的方法分析清...
分类:其他好文   时间:2014-12-16 08:49:35    阅读次数:170
数据库分库分表(sharding)系列(三) Sharding过程实现层面的考量
当团队对系统业务和数据库进行了细致的梳理,确定了切分方案后,接下来的问题就是如何去实现切分方案了,目前在sharding方面有不少的开源框架和产品可供参考,同时很多团队也会选择自主开发实现,而不管是选择框架还是自主开发,都会面临一个在哪一层上实现sharding逻辑的问题,本文会对这一系列的问题逐一...
分类:数据库   时间:2014-12-13 00:54:13    阅读次数:347
数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示
本文原文连接:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7696085,转载请注明出处!本文着重介绍sharding切分策略,如果你对数据库sharding缺少基本的了解,请参考我另一篇从基础理论全面介绍sharding的文章:数据库Shardin...
分类:数据库   时间:2014-12-13 00:46:01    阅读次数:286
用shell脚本切分task_list,并分别执行的脚本
1 #/bin/sh 2 3 TASK_LIST=$1 4 len=`wc -l $TASK_LIST | awk '{print $1}'` 5 6 #noExce(){ 7 sed -n '1,'$(( (len/5) ))'p' $TASK_LI...
分类:系统相关   时间:2014-12-11 20:47:44    阅读次数:179
怎么样才叫软件团队开发
在我10多年的软件开发中,经历过超过200人的软件开发团队,也有过两三个人开发的小团队,但无论团队的大小,都是采用一个很简单的软件开发方法:就是把项目切分成模块,然后每个人开发一块,最后集合起来,调试完成,再经过测试,交给客户使用,就算项目完成了。在这期间,团队成员之间没有什么交集,相互的代码也没有...
分类:其他好文   时间:2014-12-11 20:42:46    阅读次数:175
高并发,大容量,高性能数据库设计优化
1.数据存储 a.集中式----》分布式 复制m/s、切分 a.1切分 垂直切分(按功能模块) 难点:跨域的表关联---》应用程序 事务----------》分布式的事务(单独数据源的小事务,然后通过程序控制) ...
分类:数据库   时间:2014-12-11 00:09:21    阅读次数:440
Jieba分词包(三)——基于词频最大切分组合
Jieba分词包(三)——基于词频最大切分组合 在前面,我们已经知道dict中所有的单词和词频信息已经存在了一个trie树中,并且需要分词的句子已经构建成了一个DAG图,构建的过程也运用了dict。那么这次我们来说如何基于每句话的DAG图,找到一个组合路径,使得该组合最合理(即打分最高)? 我们直接针对Jieba分词的源代码来解释,其中已经有了很多注释:...
分类:其他好文   时间:2014-12-10 18:14:46    阅读次数:379
nosql
nosql引入:  1.大数据时代  3v  海量volume  多样性Variety   实时 Velocity  2.系统需求(互联网的应用----淘宝、天猫)        高并发、海量结构化非结构化数据的存储、高可扩展性、高可用性  3.传统的数据库解决方案  :  数据的切分(水平切分、垂直切分)  4.nosql---->易扩展、灵活的数据模型、高可用、大数据量(就是因为这些...
分类:数据库   时间:2014-12-09 09:18:20    阅读次数:203
CRF 条件随机场
条件随机场模型是Lafferty于2001年,在最大熵模型和隐马尔科夫模型的基础上,提出的一种判别式概率无向图学习模型,是一种用于标注和切分有序数据的条件概率模型。 CRF最早是针对序列数据分析提出的,现已成功应用于自然语言处理(Natural Language Processing,NLP) 、生物信息学、机器视觉及网络智能等领域。 1.序列标注的例子 标注(实体命名识别):任命...
分类:其他好文   时间:2014-12-03 15:46:28    阅读次数:242
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