RLE压缩算法(下简称RLE算法)的基本思路是把数据按照线性序列分成两种情况：一种是连续的重复数据块，另一种是连续的不重复数据块。RLE算法的原理就是用一个表示块数的属性加上一个数据块代表原来连续的若干块数据，从而达到节省存储空间的目的。一般RLE算法都选择数据块的长度为 1 字节，表示块数的诚性也用1字节表示，对于颜色数小于 256 色的连续重复数据的处理RLE 算法有很多优化和改进的变种算法，
[C 语言中文开发手册mtx_destroy (Thre..
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2020-07-09 10:59:00
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目录01 筛选02 排序03 增删改查3.1 增3.2 删3.3 改3.4 查3.4.1 查找3.4.2 替换04 分列05 删除重复项06 数据透视6.1 分组汇总08 插入图表09 连接字符串匹配数据01 筛选在使用EXCEL整理数据，常常需要在某一列数据中按某个条件筛选出某一类数据，那么这个功能在R中如何实现呢？
最简单的方法则是使用“[ ]”进行索引数据head(iris)
# 运行结果
NX二次开发 转置矩阵 UF_MTX3_transpose。
原创
2023-11-28 10:25:09
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相信大家在安装NBU之前都会在操作系统上面测试driver是否正常，也有可以在备份的时候报driver错误，想在系统上面测试一下driver是否正常，不同厂商的带库有各自自己的命令来测试。这里我介绍的是一种通用的方法，不同什么厂商的都可以使用。
方案一：使用mtx和tar命令来测试。
 
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原创
2012-10-15 22:19:27
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在这里介绍一下WIN平台上面怎么测试带库是否可以正常的读写数据库。
WIN这个是个好东西，但是在用于服务器方案，我切不会的。
这里不介绍厂商自己提供的软件来测试带库。
WIN下面同样用两种方案：
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原创
2012-10-15 23:09:25
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题意：直线上n个地雷，n#include #include using namespace std;typedef double mtx[2][2];void mul(mtx &a, mtx &b, mtx &c) { static mtx...
原创
2021-08-11 11:59:29
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代码：import numpy as npdef im2col(mtx, block_size): mtx_shape = mult = np.empty((bloc
原创
2022-12-04 00:31:48
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有向图拆点&快速幂P4159 [SCOI2009] 迷路求长度为ttt的路径数。边权最大为999。拆点见图。然后跑快速幂即可。int n,t;struct mtx{ int a[95][95]; int r,c; mtx(int rr,int cc,int p=0){ r=rr,c=cc; mst(a,0); if(p==1) for(int i=1;i<=rr;i++) a[i][i]=1; } mtx operator *(const mtx &b
原创
2022-01-20 16:36:41
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有向图拆点&快速幂P4159 [SCOI2009] 迷路求长度为ttt的路径数。边权最大为999。拆点见图。然后跑快速幂即可。int n,t;struct mtx{ int a[95][95]; int r,c; mtx(int rr,int cc,int p=0){ r=rr,c=cc; mst(a,0); if(p==1) for(int i=1;i<=rr;i++) a[i][i]=1; } mtx operator *(const mtx &b
原创
2021-08-10 09:15:04
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一、Mat与Iplimage Mat<-----> Iplimage ：直接赋值IplImage *iplImg = cvLoadImage("greatwave.jpg", 1);
Mat mtx(iplImg); // IplImage* ->Mat 共享数据
// or : Mat mtx = iplImg;
cvReleaseImage(&iplImg);Ipli
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2024-04-11 13:26:27
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1.传统的lplImage * -------> Mat格式IplImage* img = cvLoadImage("greatwave.png", 1); Mat mtx(img); // IplI...
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2017-08-03 23:27:00
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#include <iostream>#include <thread>#include <future>#include <vector>#include <mutex> std::mutex mtx; using namespace std;using namespace chrono; tem ...
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2021-09-11 12:55:00
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#include <iostream> #include "mythread.h"using namespace std; void mythread::run(){ while (i < 100) { unique_lock<mutex> lock(mtx); cout << "i=:" << i ...
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2021-08-17 16:50:00
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std::condition_variable 条件变量等待延时。 std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mtx); if (m_cond.wait_for(lock, std::chrono::millisecond
uc6434 ("",4,NULL_TAG,mtx);//将当前视图设为和矩阵相同uc6450("",TopName,0,1);//保存当前视图为TOP
原创
2023-11-28 10:27:55
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那么多相乘，讲实话我到现在也没仔细梳理过，所以现在搞一下子。@toc首先声明一个向量和一个二维矩阵pyimporttorchvec=torch.arange(4)mtx=torch.arange(12).reshape(4,3)print(vec,mtx,sep='\n')输出结果：tensor(0,1,2,3)tensor(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11)按位置这个在pyto
原创
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2021-12-14 00:04:06
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在NX中向量乘矩阵会用到的两个函数UF_MTX3_multiply 和UF_MTX3_multiply_t 向量乘矩阵是如何计算； 行向量乘以矩阵的话用行向量乘以矩阵的每一列,矩阵乘以列向量的话用矩阵的每一行乘以列向量 公式一 所以代表坐标系的矩阵在NX中的存储形式是还是（其中{x1,y1,z1}表 ...
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2021-07-24 11:06:00
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1 void Import_NamePart(double* mtx,double* pt,char* name) 2 { 3 UF_import_part_modes_t modes; 4 modes.layer_mode = 1; 5 modes.group_mode = 1; 6 modes. ...
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2021-10-07 12:02:00
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哲学家进餐问题的mutex解法 筷子的数据结构 typedef struct chopstick { pthread_mutex_t mtx; char* whoami; } chopstick_t; chopstick_t* chopstick_get(char const* const str) ...
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2021-10-12 11:28:00
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