为什么Google sparsehash开源库有两个实现:密集哈希表和稀疏哈希表?
我是功能编程的新手.
我有一个巨大的神经网络,有数千个神经元,神经元之间的每个连接都有它的重量.我必须经常更新这些权重,每次学习会话数千次.
FP仍适用于此吗?我的意思是在fp中我们不能修改变量,只能返回不改变先前值的新变量.这是否意味着我必须在每次重量更新时重新创建整个网络?
有没有一种简单的方法可以在 Jupyter 笔记本中快速并排查看两个 pd.DataFrame 的内容?
df1 = pd.DataFrame([(1,2),(3,4)], columns=['a', 'b'])
df2 = pd.DataFrame([(1.1,2.1),(3.1,4.1)], columns=['a', 'b'])
df1, df2
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 考虑到顶点V1 (x1,y1,z1)
,V2 (x2,y2,z2)
,V3 (x3,y3,z3)
一个三角形T的,我必须要找到一个点的Z坐标通过它的X,Y坐标,如果我知道,(x,y)
位于三角TP的投影范围内(x1,y1), (x2,y2), (x3,y3)
.
实际上,3D中的三角形平面由等式定义:Ax+By+Cz+D=0
我可以找到z = (D-Ax-By)/C
问题是A,B,C,D在运行时计算起来太昂贵了:
A = y1(z2-z3) + y2(z3-z1) + y3(z1-z2)
B = z1(x2-x3) + z2(x3-x1) + z3(x1-x2)
C = x1(y2-y3) + x2(y3-y1) + x3(y1-y2)
D = -x1(y2*z3 – y3*z2) – x2(y3*z1 – y1*z3) – x3 (y1*z2 – y2*z1)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
是否可以使用opengl着色器计算A,B,C,D?是否有优化算法来查找平面系数?
android.view.GestureDetector.OnGestureListener的onFling()和onScroll()事件有什么不同? 链接文字
3d ×1
android ×1
c++ ×1
dataframe ×1
dictionary ×1
gesture ×1
hash ×1
hashtable ×1
ipython ×1
jupyter ×1
opengl ×1
optimization ×1
pandas ×1
sparsehash ×1
stl ×1