问题内容: 我想使用Biot- Savart定律 来计算某些导体的磁场,并且我想使用1000x1000x1000的矩阵。在使用MATLAB之前,但现在我想使用Python。Python比MATLAB慢吗?如何使Python更快? 编辑:也许最好的方法是使用C / C ++计算大型数组,然后将其传输到Python。然后我想用VPython可视化。 EDIT2:在我的情况下哪个更好:C还是C ++?
我需要创建一个具有接口扩展的应用程序。我有一个按钮,里面有图标和jpanel,用来固定这个按钮。问题是,当“缩放”(scale)处于启用状态时,图标会变得模糊,为了解决这个问题,我在paintComponent中使用了缩小缩放。当系统缩放打开时,我的图像正常。但JPanel仍然有一个规模。我也试图覆盖JPanel paintComponent,但结果是按钮太小,因为按钮上的downscale和JP
我先做一个keyBy,然后做一个聚合,但是Flink没有正确地对数据进行分组(相反,每个事件都属于自己的分组by)。 示例: 如果我们考虑如下所示的流的情况:
我用tensorflow制作了神经网络,但tnesorflow gpu比cpu慢! tensorflow 2.1的总运行(训练)时间为130秒,tensorflow gpu 2.1的总运行(训练)时间为330秒 我的CPU是i7-7th gen,GPU是geforce-930M(笔记本电脑环境),这是因为我的GPU比CPU慢?如果是这样,我可以设置为仅在适当的情况下自动运行GPU吗? (CUDA环
总的来说,我们相信Envoy为现代服务导向架构提供了独特且引人注目的功能。下面我们比较一下Envoy和其他相关的系统。尽管在任何特定的领域(边缘代理,软件负载平衡器,服务消息传递层),Envoy可能不像下面的一些解决方案那样具有丰富的功能,但总体而言,没有其他解决方案将相同的整体特征提供到单个自包含的高性能套餐。 注:以下大部分项目也都正在积极开发中。因此,一些信息可能会过时。如果是这种情况,请让
Git与Subversion的命令对比表 操作 Git Subversion 复制数据库 git clone svn checkout 提交 git commit svn commit 查看提交的详细记录 git show svn cat 确认状态 git status svn status 确认差异 git diff svn diff 确认记录 git log svn log 添加 git ad
大小和比例 你能够通过精灵的width和height属性来改变它的大小。这是怎么把width调整成80像素,height调整成120像素的例子: cat.width = 80; cat.height = 120; 在setup函数里面加上这两行代码,像这样: function setup() { //Create the `cat` sprite let cat = new Sprite(
与 CityBuilder 相比,CityBuilderPro 在界面设计、交互控制、模板切换、图像处理和动态效果方面得到了极大提升。 界面设计 设有界面指引,方便用户快速了解界面功能设置。视图小控件统一收纳到右上角,方便使用。使用 Ctrl+S 快捷键即可保存视角。主窗口底部设有信息栏,提示用户当前地理位置坐标以及地图的保存状态。下图所示为视图小控件和信息栏的位置。 交互控制 BuilderPr
双屏对比 点击“双屏对比按钮”,打开双屏对比控制面板。点击“添加附屏场景”,勾选需要作对比的场景,点击确定,添加成功
双屏对比 点击双屏对比按钮,打开双屏对比操作框,鼠标移入我的场景,点击开始对比,进入双屏对比模式。 点击联动查看按钮是否联动查看,点击退出双屏按钮,退出双屏对比模式
D3的Time scale是d3.scale.linear比例尺的扩展,使用Javascript的Date对象作为其输入域(domain)。因此,不同于普通的线性比例尺(linear scale),domain的值会被强制转为时间类型而非数字类型;同样的,invert函数返回的是一个时间类型。最方便的是,time scale同样提供了基于time intervals的合适的打点器,解除了为任何基于
本页译文,我们作如下约定: domain:译为 输入域(或者定义域) range:译为 输出范围(或值域) band:译为 区间段(或频段宽度),可以理解为线段 参数:也就是 function 的参数,译为 入参,比如:function abc(x, y) {},函数 abc 的两个参数 x 和 y,我们称为:入参 x、入参 y 比例尺是一系列函数,用来映射输入域到输出范围。序数比例尺的输入域是离
Wiki ▸ [[API--中文手册]] ▸ [[比例尺]] ▸ 数值比例尺 Linear Scales 线性比例尺是最常见的比例尺,为连续地把输入域映射到连续的输出范围提供了良好的缺省选择。该映射是线性的,输出范围值y可以表示为输入域值x的线性函数为:y = mx + b。输入域通常是要可视化的数据维度,如学生在样本群的身高(米为单位)。输出范围通常是所需输出的可视化维度,如直方图的中条的高度(
See one of: [[数值比例尺]] - 定义域是连续的,例如数字。 [[序数比例尺]] - 定义域是离散的,例如名称或类别。 [[时间比例尺]] - 定义域是时间。
刚刚发了进入人才库的帖子,就接到二面电话,然后我从自习室出来楼道里,hr让我自我介绍,问了问我四六级成绩,然后可能我的声音有点小,(去楼道里一路小跑,有点小远),HR说你那边不方便说话吗,我瞬间愣住了,然后问我对报名的计划类岗位的了解,我也没答上来啥,我说我是数学专业,所以感觉这个岗位方向比较贴合,(一面HR说是运营岗位,问我对运营岗位有没有了解,一面感觉聊得还不错)然后很快,HR说我有啥想要了解