矢量或者说向量,可以通过2~4个分量表示一个向量,比如通过vec3(1,0,0)表示三维空间中一个沿着x轴正方向的三维方向向量,如果你有高中数学的基础,应该对向量有一定的了解,对于三维坐标的相关几何运算也有一定的概念。 关键字 数据类型 vec2 二维向量,具有xy两个分量,分量是浮点数 vec3 三维向量 ,具有xyz三个分量,分量是浮点数 vec4 四维向量 ,具有xyzw四个分量,分量是浮点
要想MATLAB最高速地工作,重要的是在M-文件中把算法向量化。其他程序语言可能用for或DO循环,MATLAB则可用向量或矩阵运算。下例是创立一个算法表。 x = .01; for k = 1:1001 y(k) = log10(x); x = x + .01; end 同样代码地向量化翻译是 x = .01:.01:10; y = log10(x); 对于更复杂的代码,矩阵化选
问题内容: 当我偶然发现名为JSpeed-Javascript优化的项目时,我正在浏览Google Code。 我注意到优化之一是更改为for循环语句。 优化之前 优化后 我知道前后的增量是什么,但是知道如何加快代码速度吗? 问题答案: 这是我阅读并可以回答你的问题:“前递增()加一的值,然后返回;相反,收益则增加了一个给它,这 _在理论上_中创建一个临时变量存储的值的结果在执行增量操作之前”。
变量数据类型的作用 程序员写代码时识别用:知道变量中应该存放什么类型的数值 给编译器看的:说明数值在存储时需要的内存空间字节数;说明存储结构 普通变量数据类型转换的本质 将数据的空间大小和数据的存储结构转变后,存入另一个变量空间 数据类型转换会导致数据存储空间大小和存储结构的变化 变量的本质 变量三要素:名称、大小、作用域 既能读又能写的内存对象,称为变量;若一旦初始化后不能修改的对象则称为常量。
本文向大家介绍C++常量详解一(常量指针与常量引用的初始化),包括了C++常量详解一(常量指针与常量引用的初始化)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 1、常量 1.1、常量的初始化: const对象一旦创建后其值就不能再改变,所以const对象必须初始化。这里我们要注意一点,像const int *p和const int &r都并不是const对象。因为const int *p只是表示不能通
校验者: @飓风 @小瑶 @FAME @v 翻译者: @小瑶 @片刻 @那伊抹微笑 有 3 种不同的 API 用于评估模型预测的质量: Estimator score method(估计器得分的方法): Estimators(估计器)有一个 score(得分) 方法,为其解决的问题提供了默认的 evaluation criterion (评估标准)。 在这个页面上没有相关讨论,但是在每个 esti
问题内容: 我是tensorflow的新手,我无法理解变量和常量的区别,我知道我们将变量用于方程式,将常量用于直接值,但是为什么代码#1仅工作,为什么代码#2和# 3,请说明在哪种情况下我们必须先运行图形(a),然后运行变量(b),即 在这种情况下,我可以直接执行此命令,即 代码1: 代码2: 代码3: 问题答案: 在TensorFlow中,常量和变量之间的区别在于,当您声明某个常量时,其值以后将
2.1.1 常量与变量 在程序中如何指明要处理的数据?所有编程语言都提供两种指明数据的方式:第一,直接用字面值(literal)表示数据,即从文本字面上即可看出是什么数据,这种数据是不会改 变的常量;第二,将数据存储在一个变量中,以后用该变量来指代数据。 回顾第 1 章中我们所写的第一个程序: >>> print "Hello World!" 其中"Hello World!"就是以字面值的形式指
- a - addr : rt_i2c_bus_device , rt_i2c_msg ai_addr : addrinfo ai_addrlen : addrinfo ai_canonname : addrinfo ai_family : addrinfo ai_flags : addrinfo ai_next : addrinfo ai_protocol : addrinfo ai_soc
问题内容: 我继承了一些Python代码,这些代码用于创建巨大的表(最多19列,每行5000行)。花了 九秒钟 时间在屏幕上绘制了表格。我注意到每一行都是使用以下代码添加的: 字符串在哪里。 我将其更改为: 我注意到桌子现在出现了 六秒 。 然后我将其更改为: 基于这些Python性能提示(仍为6秒)。 由于调用了大约5000次,因此突出了性能问题。但是为什么会有如此大的差异呢?为什么编译器没有在
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问题内容: 半向量的公式为(Hv)=(Lv + Vv)/ | Lv + Vv |,其中Lv是光向量,Vv是视点向量。 我在Python代码中这样做正确吗? 问题答案: 这是错误的名称。您所写的是两个向量的简单向量加法,结果是归一化的单位向量。 这是我的处理方式:
本节我们介绍批量归一化(batch normalization)层,它能让较深的神经网络的训练变得更加容易 [1]。在 “实战Kaggle比赛:预测房价” 一节里,我们对输入数据做了标准化处理:处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近:这往往更容易训练出有效的模型。 通常来说,数据标准化预处理对于浅层模型就足够有效了。随着模型训练的进行
问题内容: 我知道在PHP中可能有“变量”变量。例如 是否可以在JavaScript中将变量的名称引用为字符串?怎么做? 问题答案: 对此没有单一的解决方案(当然,有,但是请不要认真考虑)。可以通过来动态访问 一些 全局变量,但这不适用于函数本地的变量。 不会 成为属性的全局变量是使用和和定义的变量。 几乎总是比使用可变变量更好的解决方案! 相反,您应该查看数据结构并为您的问题选择正确的结构]。