python的高性能计算库学习 瑞典BTH(布京理工）博士 研究领域：机器学习与智能交通，时间序列异常检测和预测。 瑞典BTH(布京理工）博士 研究领域：机器学习与智能交通，时间序列异常检测和预测。） 摘要： 在计算能力为王的时代，具有高性能计算的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如：Numpy，本文介绍了一个新的Python库——Numba， 在计算性能方面，它比Numpy表现的更好。
用到的函数、API等1、中央气象台API返回的JSON数据（http://m.weather.com.cn/data/101010100.html）2、外网获取IP（http://ip.dnsexit.com/index.php）3、Sqlite（1中的城市代号利用sqlite3实现查询）4、C++中GB2312字符串和UTF-8之间的转换（见这篇文章）5、Jsoncpp（主要是处理1中的数据==
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2024-05-21 15:19:18
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一、实现效果展示：二、实现思路准备部分经纬度点的降雨数据使用geotools构造GridCoverage2D对象（克里金插值）制作tiff文件发布tiff文件设置geoserver图层的插值方式为 三线性插值 可以解决 边界锯齿的问题三、实现源码：maven依赖：<repositories>
<repository>
<id&g
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2024-10-08 12:48:02
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目录一、准备工作降雨量数据（年、月、日），本文为月平均降雨量数据研究区dem（鄂尔多斯市及周边地区）下载Aunsplin软件，将splina.exe、lapgrdexe放到后续实验数据所在文件中。Spss软件ArcgisNotepat++二、数据转换1.DEM数据2.降雨量数据三、CMD文件编写1.将Anusplin软件包中的splina.exe、lapgrdexe放到后续实验数据所在文件中2.s
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2024-08-19 01:35:01
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样条插值的思想做回归一、生成数据多项式 再加上服从正态分布的噪声 import numpy
import matplotlib.pyplot as pltnumpy.random.seed(1)
def cal_poly(x):
return 0.2 * x ** 3 + 0.5 * x**2 - 0.8 * x + 3
#生成100个数据
x_data = numpy.linspace
有两个向量，我们想从起始向量平滑的过度到终止向量，那么中间的向量就可以通过插值的方式得到。这在图形学中图形旋转或者机器人中物体姿态旋转都可以用到。有三种方法：Lerp，NLerp和SLerp。Lerp为线性插值，公式如下：NLerp为线性插值后归一化，公式如下：SLerp为球面插值，公式如下：公式中的v0和v1就在起始与结束向量，换成四元数同理。t为插值的中间值，球面插值中theta为两个向量间的
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2023-06-15 23:24:10
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使用Arcgis画等值线图前言一、开启Geostatistical Analyst工具二、使用地统计向导画图三、调整配色四、插入图例参考 前言本来我没打算写这一篇的，因为关于Arcgis画contour图的经验贴挺多挺容易找的，但是我发现隔了一段时间之后我忘记了步骤是什么了，而且总是有奇奇怪怪的绊脚石。所以我再次搜索那些我遇到的问题，并且整理出一篇经验贴，也是为了方便以后的自己。一、开启Geos
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2024-02-02 07:26:11
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# 学习 Java 插值的基础教程
插值是编程中常用的一种方法，尤其在需要处理数值时。本文将带你学习如何在 Java 中实现插值。我们将分步骤进行，最终实现一个简单的插值方法。
## 流程概述
以下是实现 Java 插值的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------|
| 1 | 理解插值的概念 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 实现插值
原创
2024-09-17 05:31:16
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# Java中的{}插值
## 介绍
在Java程序开发中，我们经常需要将变量的值插入到字符串中。在过去，我们会使用字符串拼接的方式来实现，但这种方式往往会让代码变得冗长且难以维护。幸运的是，Java 8引入了一个新的特性，即使用{}作为占位符，在字符串中插入变量值。这种插值方式简洁、方便，并且提高了代码的可读性。
本文将介绍Java中的{}插值的使用方法，并通过示例代码来说明其优势和实际应
原创
2023-09-11 03:36:11
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假设变换后的图像（x,y)处投影大原图像的坐标点（u，v）图像主要用三种插值方法求得变换后的像素：1、最邻近元法 这是最简单的一种插值方法，不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。设i+u, j+v(i, j为正整数， u, v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐标，则待求象素灰度的值 f(i+u, j+v) 如下图所示： 如果(
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2023-12-25 12:20:58
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数据插值数据插值可以根据有限个点的取值状况，合理估算出附近其他点的取值，从而节约大量的实验和测试资源，节省大量的人力、物力和财力。引例-零件加工问题>> x=[0 3 5 7 9 11 12 13 14 15];
>> y=[0 1.2 1.7 2.0 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6];
>> x1=0:0.1:15;
>> y1=i
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2024-01-31 00:16:57
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目录一. 绑定语法: 学名: 插值语法 Interpolation二. 指令(directive)1. v-bind2. v-show3. v-if和v-else4. v-else-if5. v-for? 扩展：this判断—8种指向⬛ 总结：知识点提炼一. 绑定语法: 学名: 插值语法 Interpolation1. 什么是: 在界面中标记哪里可能发生变化的特殊的语法2. 何时: 今后，只要一个
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2024-01-03 22:10:41
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图像插值就是利用已知邻近像素点的灰度值（或RGB图像中的三色值）来产生未知像素点的灰度值，以便由原始图像再生出具有更高分辨率的图像。 图像插值常常用在图像的放缩，旋转等变换中。常用的插值运算有三种：最邻近插值、双线性插值和立方卷积插值（cubic运算）。 假设变换（放缩，旋转等等）前的图像为S，变换后的图像为T。1. 最邻近插值【基本思想】 变换后图像T中像素p(x,y) 映射在原图像S中的
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2023-11-07 12:40:27
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图像插值目前，终端显示器都由点阵的像素点构成，在表现非水平或者竖直的直线时，必然会出现直线的歪曲，即锯齿效应。位图经过缩放、旋转等变换，都会使锯齿效应增强。尤其当显示分辨率过低时，在表现非水平或竖直的直线以及明显边缘时，离散的像素点间灰度值缺少过渡，会有很明显的锯齿。对于这种情况，我们需要对图像边缘进行柔化处理，使图像边缘看起来更平滑，更接近现实。同样的，依空间坐标变换方法，计算得到的对应点坐标通
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2023-08-24 14:31:11
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目录插值语法mvvm演示插值语法文本指令属性指令事件指令class和style条件渲染列表渲染插值语法mvvm演示<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
<script
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2024-01-17 16:31:33
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插值：数据处理的手段 将缺失数据补全处理 线性内插 拉格朗日插值法 牛顿插值拟合：预测，寻找规律的手段 是插值的外延插值算法：使用在现有的数据极少，不足以支撑分析的进行，这时就需要使用一些数学方法来“模拟产生”一些新的但又比较靠谱的值来满足需求。适用在“已知函数在某区间（域）内若干点处的值，求函数在该区间（域）内其他点处的值”一维插值问题：插值法概念：一般定义：1.若P(x
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2023-10-09 17:25:56
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插值算法对于缩放比例较小的情况是完全可以接受的，令人信服的。一般的，缩小0.5倍以上或放大3.0倍以下，对任何图像都是可以接受的。最邻近插值（近邻取样法）： 最临近插值的的思想很简单。对于通过反向变换得到的的一个浮点坐标，对其进行简单的取整，得到一个整数型坐标，这个整数型坐标对应的像素值就是目的像素的像素值，也就是说，取浮点坐标最邻近的左上角点（对于DIB是右上角，因为它的扫描行是逆序存储的）
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2024-07-31 15:36:59
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1、线性查找算法介绍：线性查找算法就是在待查数据中进行顺序性轮询查找，当存在待查的数据时返回当前数据索引位置，如果不存在则返回不存在表示-1平均查找长度：1/2(n+i) 计算方式：当前元素找到的概率乘上所匹配的次数时间复杂度：O(N)例： 有一个数列： {1, 9, 11, -1, 34, 89} ，判断数列中是否包含11 要求: 如果找到了，就提示找到，并给出下标值。public class
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2023-10-16 13:20:56
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查找算法介绍在 java 中，我们常用的查找有四种:1) 顺序(线性)查找 2) 二分查找/折半查找 3) 插值查找 4) 斐波那契查找1、线性查找算法有一个数列： {1,8, 10, 89, 1000, 1234} ，判断数列中是否包含此名称【顺序查找】 要求: 如果找到了，就提 示找到，并给出下标值/*** 这里我们实现的线性查找是找到一个满足条件的值，就返回*/
public sta
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2023-11-27 22:04:46
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数值分析 插值法插值法的基本概念对于一条未知曲线，通过已知过曲线的一些点来近似求出这个曲线的函数表达式线性插值通过泰勒展开式，已知任何一种曲线都可以多项式线性表出，已知点以及对应点的函数值（此条件以下默认）,求过这些点的多项式已知如果已知n个节点和对应的函数值，就有n个已知条件、可以求出n个位置数、可以确定n-1次方程拉格朗日插值法拉格朗日插值多项式的基本表达式： 其中是拉个朗日插值基函数n个插值
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2024-07-02 09:58:45
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