第一步：还原底层角块
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这一步我们要将底层的4个角块都复原，非常简单，只需要记一个算法就好了，假设以白色为底，白色块只会有5个位置，这些位置要么是对称的，要么很容易变成前面的位置。
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我们举例说明一下，如上图中第一种情况的调整，只需要三步就可以完成了。
魔方总览https://blog.csdn.net/nameofcsdn/article/details/103866632三阶魔方https://blog.csdn.net/nameofcsdn/article/details/103885148一，二阶魔方： 二，二阶魔方与三阶魔方的关系：可以理解为，二阶魔方就是三阶魔方的八个角块。三阶魔方的层先法：做好...
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2021-12-27 12:00:30
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魔方可以对它的6个面自由旋转。我们来操作一个...
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2019-07-26 22:44:00
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题目
标题：二阶魔方魔方可以对它的6个面自由旋转。我们来操作一个2阶魔方（如图1所示）
为了描述方便，我们为它建立了坐标系。各个面的初始状态如下：
x轴正向：绿
x轴反向：蓝
y轴正向：红
y轴反向：橙
z轴正向：白
z轴反向：黄假设我们规定，只能对该魔方进行3种操作。分别标记为：
x 表示在x轴正向做顺时针旋转
y 表示在y轴正向做顺时针旋转
z 表示在z轴正向做顺时针旋转基本旋转后
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2013-04-06 17:37:00
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魔方可以对它的6个面自由旋转。我们来操作一个...
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2021-07-14 11:45:36
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魔方可以对它的6个面自由旋转。我们来操作一个...
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2021-07-14 11:45:37
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写在前面这里记录一下，二阶魔方的高级工式场景公式底层不动，更换某一棱上角块位置(R' F R F
原创
2022-11-09 13:45:20
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魔方可以对它的6个面自由旋转。 我们来操作一个2阶魔方（如图1所示）： 为了描述方便，我们为它建立了坐标系。 各个面的初始状态如下： x轴正向：绿 x轴反向：蓝 y轴正向：红 y轴反向：橙 z轴正向：白 z轴反向：黄 假设我们规定，只能对该魔方进行3种操作。分别标记为： x 表示在x轴正向做顺时针旋转 y 表示在y轴正向做顺时针旋转 z 表示在z轴正向做顺时针旋转 xyz 则表示顺序执
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2023-03-25 12:14:52
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魔方可以对它的6个面自由旋转。我们来操作一个...
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2019-07-26 22:44:00
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目录 1 问题描述 2 解决方案 1 问题描述 魔方可以对它的6个面自由旋转。 我们来操作一个2阶魔方（如图1所示）： 为了描述方便，我们为它建立了坐标系。 各个面的初始状态如下：x轴正向：绿x轴反向：蓝y轴正向：红y轴反向：橙z轴正向：白z轴反向：黄 假设我们规定，只能对该魔方进行3种操作。分别标
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2017-05-24 19:05:00
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今天是Python专题的第12篇文章，我们来看看Python装饰器。一段囧事差不多五年前面试的时候，我就领教过它的重要性。那时候我Python刚刚初学乍练，看完了廖雪峰大神的博客，就去面试了。我应聘的并不是一个Python的开发岗位，但是JD当中写到了需要熟悉Python。我看网上的面经说到Python经常会问装饰器，我当时想的是装饰器我已经看过了，应该问题不大……没想到面试的时候还真的问到了，面
目录锐化（高通）空间滤波器基础 - 一阶导数和二阶导数的锐化滤波器二阶导数锐化图像--拉普拉斯 锐化（高通）空间滤波器平滑通过称为低通滤波类似于积分运算锐化通常称为高通滤波微分运算高过（负责细节的）高频，衰减或抑制低频基础 - 一阶导数和二阶导数的锐化滤波器数字函数的导数是用差分来定义的。定义这些差分的方法有多种一阶导数的任何定义都要满足如下要求：恒定灰度区域的一阶导数必须为0灰度台阶或斜坡开始
图像梯度强度的变化可以用灰度图像 I（对于彩色图像，通常对每个颜色通道分别计算导数）的 x 和 y 方向导数 Ix 和 Iy 进行描述。 图像的梯度向量为∇I = [Ix, Iy]T。梯度有两个重要的属性，一是梯度的大小，它描述了图像强度变化的强弱；另一是梯度的角度，描述了图像中在每个点（像素）上强度变化最大的方向。NumPy 中的 arctan2() 函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间
图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。Sobel，Scharr其实就是求一阶或二阶导。Scharr是对Sobel的部分优化。Laplacian是求二阶导。python实现import cv2
import numpy as np
__author__ = "
我们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数，可以使边缘值最大化。如下图所示：那么，如果求二阶导数会得到什么呢? 可以观察到二阶导数为0的地方。因此，可以利用该方法获取图像中的边缘。然而，需要注意的是二级导数为0的不只出现在边缘地方，还可能是一些无意义的位置，根据需要通过滤波处理该情况。二阶微分现在我们来讨论二阶微分，它是拉普拉斯算子的基
#!/usr/bin/python2
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# from sklearn.metrics import r2_sco
对于导数还有些印象，对于偏导数，只知道名字了，大学这一年的高数，看来是都还给老师了........1、偏导数的作用？？？与导数一样，反映的是二元函数的变化率，只不过多了一个自变量。2、偏导数的几何意义？？？有个图更直观些。要解决的问题：在xOy平面内，当动点由P(x0,y0)沿不同方向变化时，函数f(x,y)的变化快慢一般说来是不同的，因此就需要研究f(x,y)在(x0,y0)点处沿不同方向的变化
