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2-4 快速乘法 模板
适用于不让用/ * 的情况实现某些结果 ! /** * 快速乘法 * * @param a 乘数 * @param b 被乘数 * @return 积 */ public static long quickMulti(long a, long b) { long result = 0; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) {
57010发布于 2021-06-01 - 来自专栏刷题笔记
2-4 另类堆栈 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101049523 2-4 另类堆栈 (20 分) 在栈的顺序存储实现中，另有一种方法是将Top 函数接口定义： bool Push( Stack S, ElementType X ); ElementType Pop( Stack S ); 其中Stack结构定义如下： typedef int Position
89430发布于 2019-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-4 R语言基础 列表
> l1 <- list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #每个元素没有名字 > l1 [[1]] [1] "a"
65620发布于 2020-09-16 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-4 线性表之双链表
2-4 线性表之双链表 双向链表除了相当于在单链表的基础上，每个结点多了一个指针域prior，用于存储其直接前驱的地址。同时保留有next，用于存储其直接后继的地址。 ? 1、结点的结构 typedef struct Dul_node { int data; Dul_node *prior; Dul_node * next; } dul_node
67120发布于 2019-07-02 - 来自专栏IT技术圈
练习2-4 温度转换 (5分)
本题要求编写程序，计算华氏温度150°F对应的摄氏温度。计算公式：C=5×(F−32)/9，式中：C表示摄氏温度，F表示华氏温度，输出数据要求为整型。
1.2K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏LET
谈谈3D Tiles(2)：数据结构
本节主要以Batched3DModel3DTileContent和Instanced3DModel3DTileContent两种类型，介绍一下3DTiles的数据结构和核心技术点。 3D Tiles也是基于状态，从UNLOADING开始，通过一系列的request，完成最初的数据加载过程，结束LOADING状态，进入Pocessing过程，也就是数据解析。 这里解释一下：3D Tiles中主要的数据部分就是glTF，而glTF也是基于状态管理的，无论是glTF的解析还是构造DrawCommand，只是state不同，都是在update方法中完成的。 如上是batchtable的内容，以及3d tiles给出的文档信息，其实batchtable就是一个json对象。 下次以个人的经验来谈一下3D Tile好和不好的部分，当作完结篇。
3.5K50发布于 2018-06-20 - 来自专栏Coco的专栏
快速构建页面结构的 3D Visualization
使用 CSS 构建 3D 可视化 DOM 结构视图 假设，我们首先随时实现一段 DOM 结构，其简单的代码如下：
<div class="g-header ; height: 50px; border: 1px solid #333; } } } 得到这样一个最多深度为 4 层的简单<em>结构</em> ： 而我们希望，快速看这个页面的 <em>3D</em> 深度图，像是这样： 又或者，可以使用类似于这样一种 Hover 的交互效果，实现 Hover 某一个 Div，展示出它当前的一个 <em>3D</em> 深度<em>结构</em>图，看看效果： 总的来说，我们的核心需求就是，无论页面的 DOM <em>结构</em>如何，深度如何，我们希望能够通过一种简单的处理（纯 CSS 实现），能够快速查看页面的 <em>3D</em> 深度<em>结构</em>视图。 这里我尝试的是，当前正在写作的 Github Issues 页面，看看效果： 当然，可能颜色没有搭配的特别好，但是要知道，整儿页面的 DOM <em>结构</em>是相当之复杂的。72820编辑于 2022-11-22来自专栏育种数据分析之放飞自我笔记 | GWAS 操作流程2-4：哈温平衡检验
「什么是哈温平衡？」 ❝哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则 哈迪-温伯格（Hardy-Weinberg）法则是群体遗传中最重要的原理，它解释了繁殖如何影响群体的基因和基因型频率。这个法则是用Hardy,G.H (英国数学家) 和Weinberg，W.（德国医生）两位学者的姓来命名的，他们于同一年（1908年）各自发现了这一法则。他们提出在一个不发生突变、迁移和选择的无限大的随机交配的群体中，基因频率和基因型频率将逐代保持不变。---百度百科 ❞ 「怎么做哈温平衡检验？」 ❝「卡方适合性检验！」
5.8K21发布于 2020-04-27来自专栏AI机器学习与深度学习算法学习分类 2-4 感知机权重向量的更新
下面直接给出权重向量的更新表达式，然后通过可视化的方式来直观的展示权重向量的更新。
1.4K40编辑于 2022-11-08来自专栏刷题笔记【并查集】2-4 朋友圈 (25 分)
2-4 朋友圈 (25 分) 某学校有N个学生，形成M个俱乐部。每个俱乐部里的学生有着一定相似的兴趣爱好，形成一个朋友圈。一个学生可以同时属于若干个不同的俱乐部。
1.1K10发布于 2020-06-23来自专栏UDM Lab3D打印鞋的参数化结构设计
做为一名建筑从业者和3D打印的ID设计师对接时，发现鞋型内部构造的受力层次有不同密度要求，为此我对鞋型表皮模型分为不同的层级，以此调节满足不同位置的单元结构的密度和衔接过渡。 ? ? ? Intralattice提供的各种预设单元结构 第一步：把鞋型的整体结构理解为很多个立方体结构堆砌出来的，而这个立方体有支撑结构，例如上图的结构方式，我先把它命名为“第一能量级”。 ? 第二步：需要考虑连接结构的重叠因素，所以在第一个结构的内侧做一个结构去除，把重复的面连接杆去除掉（鞋沿的结构形态保留），我先把它命名为“能量转化级”。 ? 第五步：我们做第三层级的加密，把所有的结构组合在一起。 ? 第六步：最后使用IntraLattice把上述的结构填充在鞋型的上下面间填充起来。 ? 第七步：调整结构的成管的粗细，检查层级间衔接。 ? 在这基础上我们可以使用3D打印插件检查单个单元体密封问题，和整体模型单元密封问题。 ? 工作流一览 ? ? （下图是在网吧调模型） ?
1.8K40发布于 2020-04-21来自专栏有三AI【知识星球】3D网络结构解读系列上新
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这两天有三AI知识星球专注更新3D相关的网络模型解读，共10期左右。3D网络在视频数据，点云图像，3D医学图像，光流估计等领域有重要的作用，是当前的一类主流模型。 作者&编辑 | 言有三 有三AI知识星球-网络结构1000变 PointNet ? 网络结构如下： ? 以上网络包含了两个重要的技术： (1) 使用maxpooling解决无序性问题。 以上是该方法和其他主流模型在3D形状数据集Model40上的分类结果，除了多视角模型之外，有较大的性能优势。 ? 上图展示的是Kinect数据集和Model40的分割结果。
93420发布于 2019-07-27来自专栏cwl_JavaC++编程之美-数字之魅(代码清单2-4)
代码清单2-4 int Count(BYTE v) { int num = 0; switch (v) { case 0x0:
22520编辑于 2022-11-30来自专栏PD快充协议讲解2-4串锂电池升降压快速充电方案
XSP30 作为一款支持 PD/QC 快充协议的升降压型锂电池充电 IC，凭借其独特的 2-4 节电池兼容、2A 大电流快充等特性，正悄然改变着便携式设备的充电格局，重新定义人们的充电体验。 一、技术架构与核心优势XSP30 采用了异步升降压拓扑结构，这一结构使得它在输入电压范围上表现出色，可在 4.5V 至 15V 的区间内稳定工作。 它的出现，为 2-4 节串联锂电池的充电管理提供了高效、安全、智能的解决方案，不仅满足了当下消费者对快速充电的需求，也为众多电子设备厂商在产品设计和优化上提供了有力的支持。
69010编辑于 2025-11-12来自专栏新智元解决3D重建难题，伯克利大学根据单张平面彩图重建高精度3D结构
【新智元导读】3D重建是计算机视觉中的一个核心问题，应用于电影制作、视频游戏的内容制作、虚拟现实和增强现实、3D打印，等等。 3D重建有许多应用，例如电影制作、视频游戏的内容制作、虚拟现实和增强现实、3D打印，等等。这篇文章探讨如何从单一的彩色图像重建高质量的3D几何图形，如下图所示： ? 我们双眼的结构让我们能够感知深度，并不需要理解3D几何。即使我们只看到一个物体的照片，我们也能对它的形状有很好的理解。此外，我们还能够理解例如物体背面的看不见的部分，这是了解物体形状的重要能力。 方法 基本的3D预测流程是将一张彩色图像作为输入，使用卷积编码器将其先编码为低维表示。然后，这个低维表示被解码称一个3D占用体积。 我们的研究的主要任务是根据单一的彩色图像预测出高分辨率的3D图形。
1.3K60发布于 2018-03-22来自专栏IT技术圈PTA | 习题2-4 求交错序列前N项和 (15分)
本题要求编写程序，计算交错序列 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+... 的前N项之和。
3.2K30发布于 2021-07-14来自专栏hightopo基于 HTML5 WebGL 的 3D 网络拓扑结构图
现在，3D 模型已经用于各种不同的领域。 电影行业将它们用于活动的人物、物体以及现实电影；视频游戏产业将它们作为计算机与视频游戏中的资源；在科学领域将它们作为化合物的精确模型；建筑业将它们用来展示提议的建筑物或者风景表现；工程界将它们用于设计新设备、交通工具、结构以及其它应用领域 于是我利用 HT For Web 中的 3D组件 来实现了一个小例子，用了 HT 中 3D组件 的大部分功能，做这个例子就是想把 3D 组件好好的掌握，尽量放进一个例子中，到时候别人有需要就可以参考了。 用 HT for Web，现有的 3d 模板创建三层底板不是问题，问题是要如何将图中第一层的“电脑”和“机柜组件”放上去？ 我一开始直接使用了 3d 模型中封装好的函数，导致后来根本不知道函数中使用的参数是做什么用的，而且也不明白 3d 模型是怎么构成的，然后自己又重新看了前面的“模型基础”，才知道原来 3d 模型采用的一个面
1.9K20发布于 2018-07-063DToMolo：基于文本与3D结构的分子优化框架
最近，来自中国科学院、华为等机构的研究团队提出了一种创新方法——3DToMolo（3D Text-oriented Molecular Optimization）。 这一框架结合了深度学习与高精度数据的优势，能够通过自然语言提示生成符合目标特性的分子结构。 3DToMolo的核心在于其对2D拓扑结构和3D构象的联合优化能力，并且能够在多种约束条件下实现灵活调整。 然而，现有方法往往存在以下问题： • 缺乏对3D结构信息的有效利用； • 无法灵活整合多模态知识（如文本描述与分子结构）； • 在优化过程中容易丢失关键子结构信息。 • 2D+3D联合表示：框架采用SE(3)-等变图变换器对分子的2D拓扑结构和3D坐标进行编码，保留了分子的空间信息和化学键关系。 3DToMolo 需要对分子的 2D 和 3D 特征进行整体优化，确保与输入分子和文本提示达到平衡对齐，这由条件扩散模型实现，如图 b 所示。 d. 结构约束下的分子优化。
22010编辑于 2026-01-08来自专栏hightopo基于HTML5和WebGL的3D网络拓扑结构图
现在，3D模型已经用于各种不同的领域。 电影行业将它们用于活动的人物、物体以及现实电影；视频游戏产业将它们作为计算机与视频游戏中的资源；在科学领域将它们作为化合物的精确模型；建筑业将它们用来展示提议的建筑物或者风景表现；工程界将它们用于设计新设备、交通工具、结构以及其它应用领域 于是我利用HT For Web中的3D组件来实现了一个小例子，用了HT中3D组件的大部分功能，做这个例子就是想把3D组件好好的掌握，尽量放进一个例子中，到时候别人有需要就可以参考了，但是因为之前从来没有实现过 我一开始直接使用了3d模型中封装好的函数，导致后来根本不知道函数中使用的参数是做什么用的，而且也不明白3d模型是怎么构成的，然后自己又重新看了前面的“模型基础”，才知道原来3d模型采用的一个面，最基础的是三角面 想让2d图片在3d管线上移动则是使用g3d.toViewPosition(position)来获取3d模型的二维坐标，这个函数中的参数就是三维模型的3d坐标，我们可以直接将polyline管线上的点传入
1.6K30发布于 2018-07-09来自专栏量子位谷歌新论文：教机器人预测3D结构、然后抓取物体
然而，由于存在高维状态空间、很难创建大规模数据集和很难关注到物体外观的多类变化信息（如几何结构、材质、纹理和照射度等），因此学习此类交互表征十分具有挑战性。 我们论证了物体3D几何结构是抓取交互的研究核心，并提出一种称为几何感知学习智能体（geometry-aware learning agent）的新概念。 本文的核心思想是通过3D几何学预测来约束和规范交互学习。 模型结构 ? △ 几何感知编码器-解码器网络示意图 本文所构建的几何感知编码器-解码器网络包含两个部分，分别是3D形态生成网络（生成功能）和抓取结果预测网络（预测功能）。 实验 下图从直观层面和内在信息流两个角度简单介绍了3D形态预测的流程图。 ? △ 3D形态预测流程图 论文传送门： https://arxiv.org/pdf/1708.07303.pdf
85940发布于 2018-03-27
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