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搜索关键字:相减    ( 748个结果
摄像机
1、摄像机位置 正z轴是从屏幕指向自己的,如果我们希望摄像机向后移动,就是沿着z轴的正方向移动。 2、摄像机方向 即摄像机指向哪个方向。若让摄像机指向场景原点,用场景原点向量减去摄像机位置向量的结果就是摄像机的指向向量。摄像机指向z轴负方向,但我们希望方向向量指向摄像机的z轴正方向。所以我们交换相减 ...
分类:其他好文   时间:2018-11-10 00:59:23    阅读次数:253
汇编语言第三章小结
第三章 内存访问 字数据在内存中的存储 1. 内存以字节为单位,划分为若干个单元 2. 字数据的存-取原则:高-高 低-低(小端法) 即: ① 字数据的低位字节存放在低地址内存单元 字数据的高位字节存放在高地址内存单元 ② 取低地址内存单元地址作为字数据地址 例1: 字数据124EH的地址是( 1 ...
分类:编程语言   时间:2018-11-07 15:30:10    阅读次数:202
第三章整理
>>字数据在内存中的存储 计算机中内存以字节为单位,划分为若干个单元, 计算机内数据存-取单位: ① 字节 (8bit) ② 字 (16bit) ③ 双字 (32bit) ④ 四字 (64bit) 王爽的《汇编语言里》用的是小端法,即字数据的低(高)位字节存放在低(高)地址内存单元 ② 取低地址内存 ...
分类:其他好文   时间:2018-11-07 15:23:48    阅读次数:160
XSY原创题 膜法
题目大意 给定若干组询问求$\sum\limits_{i=l}^r \dbinom{i}{k}$。 最终输出每组询问答案的乘积。 题解 首先把$l,r$分开处理相减,只需要求$\sum\limits_{i=l}^r \dbinom{i}{k}$即可 解法一:打表找规律 你会轻而易举的发现$\sum\ ...
分类:其他好文   时间:2018-11-06 14:33:47    阅读次数:222
【LeetCode】动态规划(上篇共75题)
https://leetcode.com/tag/dynamic-programming/ ...
分类:其他好文   时间:2018-11-01 11:33:22    阅读次数:151
SQlServer的日期相减(间隔)datediff函数
select datediff(year, 开始日期,结束日期); --两日期间隔年 select datediff(quarter, 开始日期,结束日期); --两日期间隔季 select datediff(month, 开始日期,结束日期); --两日期间隔月 select datediff(d ...
分类:数据库   时间:2018-10-31 14:24:29    阅读次数:655
test20181029 数列
题意 分析 考场做法 打表发现,最后的循环节一定是$\gcd(a_1,a_2),\gcd(a_1,a_2),0$这种形式,而稍微思考一下便知道这显然是一般情况。 然后都有gcd了,发现操作的实质都差不多是将$a_1$减去几个$a_2$后交换再相减,类似gcd递归版的取模操作,同时ans加上$\lef ...
分类:其他好文   时间:2018-10-29 14:50:36    阅读次数:155
机器学习算法(KNN)
KNN简介 KNN(k-NearestNeighbor)算法的思想总结一下:就是在数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类,其算法的描述为: 1.计算测试数 ...
分类:编程语言   时间:2018-10-28 23:01:49    阅读次数:255
python 变量 不断 相加 or 相减的简便写法
相加: 相减: ...
分类:编程语言   时间:2018-10-28 14:51:28    阅读次数:199
《Semantic Sentence Matching with Densely-connected Recurrent and Co-attentive Information》DRCN 论文速读
模型结构 首先是模型图: 传统的注意力机制无法保存多层原始的特征,根据DenseNet的启发,作者将循环网络的隐层的输出与最后一层连接。 另外加入注意力机制,代替原来的卷积。由于最后的特征维度过大,加入AE降维。 Word Representation Layer 层 自然语言的任务首先就是输入层, ...
分类:其他好文   时间:2018-10-24 17:46:43    阅读次数:174
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