函数名描述randint(a, b)生成一个位于 [a, b] 范围内的随机整数randrange(start, stop, step)生成一个以 step 递增的整数序列中的随机元素random()生成一个位于 [0.0, 1.0) 范围内的随机浮点数uniform(a, b)生成一个位于 [a, b) 范围内的随机浮点数gauss(mu, sigma)生成一个符合高斯分布的随机浮点数，均值为
# 如何实现种子淹没 Python
种子淹没（Seed Flooding）是一种用于生成特定网络流量的技术，通常用于网络安全和性能测试 purposes。本文将指导你如何在 Python 中实现种子淹没，特别关注实现过程的每一个步骤。
## 实现流程
以下是实现种子淹没的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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洪涝模拟仿真的实现方法主要有两种：一种是基于水动力学的洪水演进模型；还有一种是基于DEM的洪水淹没分析。详细分析例如以下：我是GIS从业者，从我们的专业角度出发，选择基于DEM的洪水淹没分析来做洪涝的模拟仿真。而基于DEM的洪水淹没分析方法主要分为有源淹没和无源淹没。本篇博客採用有源淹没算法实现洪涝的模拟，算法为八领域种子扩散算法。採用C#版本号GDAL编写了FloodSimulation类，以下
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2024-02-05 10:28:01
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洪涝模拟仿真的实现方法主要有两种：一种是基于水动力学的洪水演进模型；另一种是基于DEM的洪水淹没分析。具体分析如下：我是GIS从业者，从我们的专业角度出发，选择基于DEM的洪水淹没分析来做洪涝的模拟仿真。而基于DEM的洪水淹没分析方法主要分为有源淹没和无源淹没。本篇博客采用有源淹没算法实现洪涝的模拟，算法为八领域种子扩散算法。采用C#版本GDAL编写了FloodSimulation类，下面给出全部
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2017-12-26 17:11:00
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Cesium-01：Vue 中基础使用Cesium-02：飞机模型简单点对点飞行Cesium-03：洪水淹没前言最开始想做洪水淹没的话，查了一些资料。又基于不同的实现的，如 ArcScene 实现，有基于 Cesium 实现。对比分析了下，ArcGIS 下的实现主要是软件中，如果想自己代码实现的话，还要借助 Arc Engine。加上自己前面也使用过 Cesium ，这里就选择了 Cesium 去
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2023-11-13 12:28:42
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概述水经注软件除了可以轻松下载无水印Google Earth卫星影像、有明确拍摄日期的历史影像、地方高清天地图、百度高德大字体打印地图，按1万/5千等国家标准图幅下载，对百度坐标与火星坐标进行纠偏；下载陆地及海洋高程、STRM高程、提取10米等高线等深线、CASS高程点之外，还可以将下载的高程数据进行拓展运用。这里，我们以ArcMap进行洪水淹没分析为例，讲解一下如何将下载的高程数据进行洪水淹没分
上篇博文讲到了填充算法的扫描线填充，这篇博文讲解另一大算法思路----------种子填充。一、概念种子填充算法假设在多边形或区域内部至少有一个像素是已知的。然后设法找到区域内所有其他像素，并对它们进行填充。区域可以用内部定义或边界定义。如果是内部定义，那么，区域内部所有像素具有同一种颜色或值，而区域外的所有像素具有另一种颜色或值，如下图：如果是边界定义，那么区域边界上所有像素均具有特定的值或颜色
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2023-12-27 07:14:48
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使用cesium进行淹没分析，其实就是绘制一个PolygonGraphics，然后改变高度(extrudedHeight)，（高度可以随时间改变）。首先先绘制一个多边形，这里有两种方式实现 一、使用Primitive的方式，这种可以做出水波的效果，但是其geometry的extrudedHeight高度不能修改，不能做出淹没分析发效果。可以使用这个绘制水波效果的多边形，另外再使用Entity方式创
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2023-11-11 10:26:19
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种子填充算法：种子填充算法的基本思想是：从多边形区域的一个内点开始，由内向外用给定的颜色画点直到边界为止。区域 可以由内部点或边界来定义，一般都采用边界定义，即区域边界上所有像素被置为特定值，而区域内部所有的像素均不取这个值。区域可以分为四连接或八连接两种：四连接区域：区域内每一个像素可以通过四个方向（上、下、左、右）组合到达。八连接区域：区域内每一个像素可以通过四个方向（上、下、左、右
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2024-01-11 09:54:24
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综述博主研究了一下午加一晚上，终于把种子填充算法实现出来并把机器人填充完毕，路途很艰辛，不过也学到了很多，在此和大家一起分享。吐槽与我不是同学的小伙伴，请自动忽略，我是来吐槽教材的。 在此不得不吐槽一下，不得不说教材实在太坑爹了。对于种子填充算法的后半部分，下一个种子点的寻找过程中，从while(x<=xright)开始，我实在无法搞懂它里面的神逻辑，最初我认为它是对的，后来按照它的思路实现
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2024-01-31 07:44:34
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在Python中，淹没模型（Flooding Model）是一个复杂的理论问题，涉及到如何有效处理数据淹没、模型训练及实时推理的挑战。面对这一问题，我们需要从多个方面探索解决方案，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结及扩展应用。接下来将详细展开这个过程。
## 背景定位
在某个电商平台，每天都有源源不断的用户行为数据流入。随着业务不断增长，数据量激增，平台的推荐系统由于淹没模型
算法原理： 种子元素入栈，如果栈不为空，执行以下三步： （1）栈顶元素出栈 （2）按颜色绘制出栈元素 （3）按左，左上，上，右上，右，……八个方向顺序搜索与出栈像素相邻的像素，若该像素的颜色不是边界色，并且未被设置为填充色则入栈，否则丢弃。 实现： MFC新建单文档工程Test，在TestView.h中的类定义中public中添加代码CPoint p[9];//定义多边形 CPoint seed;
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2023-06-21 20:54:31
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种子填充算法 种子填充算法又称为边界填充算法。其基本思想是：从多边形区域的一个内点开始，由内向外用给定的颜色画点直到边界为止。如果边界是以一种颜色指定的，则种子填充算法可逐个像素地处理直到遇到边界颜色为止。 种子填充算法常用四连通域和八连通域技术进行填充操作。 从区域内任意一点出发，通过上、下、左、右四个方向到达区域内的任意像素。用这种方法填充的区域就称为四连通域；这种填充方法称为四向连
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2023-12-29 15:25:58
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种子填充算法
种子填充算法
种子填充算法又称为边界填充算法。其基本思想是：从多边形区域的一个内点开始，由内向外用给定的颜色画点直到边界为止。如果边界是以一种颜色指定的，则种子填充算法可逐个像素地处理直到遇到边界颜色为止。
种子填充算法常用四连通域和八连通域技术进行填充操作。
从区域内任意一点出发，通过上、下、左、右四个方向到达区域内的任意像素。用这种方法填充的区域就称为四连通域；这种填充方
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精选
2012-11-05 13:55:29
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实验四：种子填充算法4.1实验目的掌握种子填充算法（递归算法）、改进的种子填充算法、扫描线种子填充算法4.2实验内容C++中编写函数 模板库的使用stack4.3算法思路所有种子填充算法的核心其实就是一个递归算法，都是从指定的种子点开始，向各个方向上搜索，逐个像素进行处理，直到遇到边界，各种种子填充算法只是在处理 颜色和边界的方式上有所不同。 边界填充算法与注入填充算法的本质其实是一样的，都是递归
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2023-08-08 09:21:17
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种子萌发是植物生活史的起始和关键阶段，受多种环境因素影响，同时环境因素也通过调控母体转移到种子中的储藏物质种类和量间接影响种子萌发。以往有关贮藏物质如淀粉、蛋白质或脂肪含量及种子活力与萌发关系的研究主要见于作物种子，在野生种中鲜有报道。不同物种种子贮藏物类型、比例及作用不同，分析主要储藏物质含量与野生物种种子萌发的相关性及种子萌发过程中支持胚根突出的关键储藏物质将有助于深入认识种子萌发的代谢生理以
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2024-09-12 15:15:27
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好多天没去上图形学的课了，今天听说要交几个图形学的算法实现程序，就花了将近一天的时间终于将程序调试通过了，可是到了实验室，才知道老师根本没时间检查。哎，白写了^_^.说笑了，其实不写怎么能真正理解算法的真谛呢。现在将程序贴出来，以备将来有学弟学妹之用。（其实如果只是Copy来的程序，对自己真是没什么用，除了有时能瞒过老师，也许对成绩有帮助。仅此而已。）/**
* 作者：老谢
* 最后修改日期：20
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2023-12-05 20:37:39
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一.random1.生成伪随机数2.伪随机数是可预测的，严格意义上不具有随机性质，通常用数学公式的方法（比如统计分布，平方取中等）获得3.正如数列需要有首项，产生伪随机数需要一个初值用来计算整个序列，这个初值被称为“种子”。种子可以是一个固定的值，也可以是根据当前系统状态确定的值。4.https://docs.python.org/3.5/library/random.html?highlight
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2023-10-25 09:33:35
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实验目的：理解多边形填充的目的掌握多边形的各种填充算法 实验内容： 一、编写程序实现四连通种子填充算法 算法原理： 算法的输入：种子点坐标（x,y）,要填充的颜色 以种子点为起点，查看它是否是边界（根据颜色） 或者是否已经被填充。 如果是，则返回，否则填充该像素，并用一个邻接的像素作为新的种子进行递归。 算法步骤： a） 种子像素压入栈中； b） 如果栈为空，则转e)；否则转c)； c） 弹出一个
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2023-10-25 15:50:02
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# Python 洪水淹没模型
洪水是自然灾害中最常见且危害巨大的事件之一。为了预测洪水对某一地区的影响，科学家和工程师们使用了洪水淹没模型。在本文中，我们将介绍如何使用Python构建一个简单的洪水淹没模型，并使用可视化工具展示结果。
## 洪水淹没模型简介
洪水淹没模型的主要目的是模拟水流对地形的影响，帮助我们了解在不同降雨条件下的洪水风险。模型通常基于一些关键参数，如降水量、土壤饱和度
