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所在学校:西电 兴趣爱好:编程、英语,象棋,乒乓球 email:771257840@qq.com
本来想了很多,还是留给以后再写。
This paper is left blank intentionally !
离元旦也已有两星期,忘却的救主快要降临了罢,我正有写一点东西的必要了。 首先,我要进行自我批评,这一年未写过一篇技术性文章,已经远离编程了。
“少不入川,老不出蜀” 三年前,去了趟甘肃:兰州—嘉峪关—敦煌,第一次看到了黄河,见识了天下第一关,体会了“大漠孤烟直、黄河落日圆”的意境。
由于篇幅有限,前一篇文章《离散分布的产生》中只讲述了用均匀分布产生离散分布的方法,那么本文接着讲如何利用均匀分布产生连续分布的方法。
东方欲晓,莫道君行早 上学期期末的时候,小马哥就问我为什么没写个年中(终)总结。是的,我最近几年都养成了写一些总结性的话语,半年一次或一年一次。
前面文章中我们实现了本地的词库设计,可以完成本地的查词功能,那么这篇文章主要讲一讲如何通过调用网络的api来实现词典的网络查词功能。
在上一篇文章《用户登录及API调用的实现》中,我通过程序实现了用户登录及API调用的实现,从而能够实现网络查词、添词的操作。
在上一篇文章《调用网络API》中,我只讲述了如何直观的使用API接口以及调用API后返回的结果,本文则从程序实现的角度来实现API的调用,当然本程序的实现也是借助于扇贝网的API接口文档http://www.shanbay.com/help/developer/api/。
从去年八月份到现在,总算完成了词典的编写以及相关技术文档的编辑工作。从整个过程来说,文档的编写比程序的实现耗费的时间更多。
问题的提出 一个最多包含n个正整数的文件,每个数都小于n,其中n=10^7。假设最多只有1M的内存空间可用,在考虑空间和时间的优化的情况下,请问如何对其进行排序? 常规思想 我们假设这些整数都是用整型存储(一般整型的大小为4个字节),那么1M字节可以存储250 000个数据。
昨天在科学网上得知这样一个新闻《越南小学数学题难倒博士》,据悉题目来自越南保禄小学三年班,不过报道称该题难倒了上至博士下至家长,未免也太言过其实了。
前一篇文章《时钟及温度的显示》中所介绍的作品,是作为一个单片机新手在暑假学了一个月的单片机之后,做的第一个综合性作品,涵盖了二极管、蜂鸣器、数码管、液晶屏、按键、时钟芯片、温度传感器的控制操作。
回头看我所写的文章,基本都是软件方面的,是个典型的“欺软怕硬”的人。然而,在最开始的时候,我学习的是硬件。
前面的文章《连续分布的产生》中,我主要讲述了用均匀分布生成各种连续分布的方法,其中的特殊方法都是利用分布之间的关系来生成的。
前面文章《离散分布的产生》中,主要讲述了如何通过均匀分布来产生各种离散分布。下面我给出一些离散分布之间的关系,从而可以由一种已知的分布来产生另一种分布。
本文讲解的不是离散分布的一些性质如:方差、期望和概率密度函数pdf(若为离散分布,则是概率质量函数pmf)等。
在前年暑假的时候,用C实现了哈夫曼编译码的功能,见文章《哈夫曼树及编译码》。不过在通信仿真中,经常要使用到Matlab编程,所以为了方便起见,这里用Matlab实现的哈夫曼编码的功能。
本文讲一讲界面设计,作品要面向用户,界面设计的好坏直接影响到用户的体验。现在的窗口设计基本都是扁平化的,你可以从window XP与window 8的窗口可以明显感觉出来。
这篇文章讲讲如何实现开始菜单(或者称为主菜单)的设计。什么是开始菜单呢?我们拿常用的软件来用图例说明,大多数软件的开始菜单在左下角,如下图:1、window 7的开始菜单 2、有道词典的主菜单 3、QQ的开始菜单 4、我写的词典软件的开始菜单 当你左键单击开始菜单时,就会弹出相应的菜单选项,然后你就可以进行相关操作。
我设计的词典不仅可以实现在线查单词,而且一个重大特色就是具有丰富的本地词典库:我默认加入了八个类型的词典,如下所示: 由于是本人是通信专业,因此加入了华为通信词典、电子工程词典,又由于我喜爱编程,也加入了c语言基本函数词典。
画过图的都知道,我们常常用颜色的深浅来表示值的大小,在Matlab作图中,我们使用的是colorbar这个函数来给出颜色的直观参考。下面给出Matlab的示例:在Matlab命令窗口输入: figure surf(peaks) colorbar 可以得到的图像如下: 通过右击该颜色栏,可以选择不同的颜色,当选择jet后,可以得到如下的图像: 那上面的示例来说,使用颜色栏的好处是可以显示四维信息,例如(x,y,z)表示了一个三维空间的坐标,坐标点温度的大小则可以通过颜色栏的温度来表明。
《清明感怀》 泉台赴会数余年, 音容笑貌伴吾眠, 转眼又到清明节, 谣寄相思到九泉。 昨天是清明节,也是复活节。
去年暑假的时候,作为学习Qt的实战,我写了一个名为《我爱查词典》的词典软件。后来由于导师项目及上课等原因,时间不足,所以该软件的部分功能欠缺,性能有待改善。
对于一个没有考过研的人来说,谈考研好像有点不着边际。正如韩寒导演的电影《后会无期》中的一句台词:你连世界都没观过,哪来的世界观。不过古语有云:当局者迷,旁观者清。
八皇后问题是一道经典的回溯问题。问题描述如下:皇后可以在横、竖、斜线上不限步数地吃掉其他棋子。如何将8个皇后放在棋盘上(有8*8个方格),使它们谁也不能被吃掉? 看到这个问题,最容易想到的就是遍历穷举法,不过仔细一想,思路虽然非常清晰,但是需要遍历次数太多,时间复杂度很高。
“阳春三月,江南草长。杂花生树,群莺乱飞”-------摘自《与陈伯之书》 记得最初看到这些优美的语句时,是在中学的课本里,具体哪篇文章也不得而知了。
离过年都不到十天了,还要等到这周五才能回家,想想也一年没回家了。从寒假开始到现在,已经有二十来天,这期间把2014年总结中的寒假计划也大多数完成了:The Element Of Style的阅读,三门数学课《随机过程》、《工程优化》、《数值分析》的算法实现。
牛顿法 使用条件:目标函数具有二阶导数,且海塞矩阵正定。 优缺点: 收敛速度快、计算量大、很依赖初始点的选择。
一维搜索方法的分类如下: 这篇文章主要讲解黄金分割法、二分法、牛顿法这三种一维搜索方法。黄金分割法只用到原函数,二分法用到函数的一阶导,牛顿法用到函数的二阶导。
对于积分: 只要找到被积公式的原函数F(x),利用牛顿莱普利兹公式有: 但是,实际使用这种求积分的方法往往是有困难的,因为大量的被积函数的原函数是不能用初等函数表示的;另外,当f(x)是由测量或数值计算给出的一张数据表时,牛顿莱普利兹公式也无法直接运用,因此有必要研究积分的数值计算问题。
在2014年终总结中,我提到要对这学期学过的数学课中的部分算法进行仿真实现。《数值分析》和《工程优化》这两门数学课里面还有些专门讲算法的,可以用来仿真。
在工程应用和科学研究中,经常要研究变量之间的关系y=f(x)。但对于函数f(x),常常得不到一个具体的解析表达式,它可能是通过观测或实验得到的一组数据(x,f(x)),x为一向量;或则是解析表达式非常复杂,不便于计算和使用。
1、误差的来源 模型误差:数学模型与实际问题之间的误差 观测误差:测量数据与实际数据的误差 方法误差:数学模型的精确解与数值方法得到的数值解之间的误差:例如 舍入误差:对数据进行四舍五入后产生的误差 2、减少误差的几种方法 现在,我们一般用计算机解决计算问题,使用最多的是Matlab软件。
2014年已过去两星期,有写年度总结的必要了。今天特意看了看去年1月5日写的2013年度总结,看看都有些什么变化。我发现每年作一次总结是很有必要的,无赖恰逢考试周,连元旦都不能好好过,更不用说写写文章了。
在《QWT在QtCreator中的安装与使用》一文中,我们完成了QWT的安装,这篇文章我们讲讲基础曲线的绘制功能。 首先,我们新建一个Qt应用程序,然后一路默认即可。
由于导师项目的需要,需要画图,二维+三维。三维图我用的是Qt+opengl,二维图我决定使用qwt工具库来加快我的项目进展,毕竟还有期末考试。
1、标准正交矩阵 假设矩阵Q有列向量q1,q2,...,qn表示,且其列向量满足下式: 则 若Q为方阵,由上面的式子则有 我们举例说明上述概念: 2、标准正交矩阵的好处 ...
前一篇文章《正交投影》中我们讲述了正交投影,现在我们来从正交投影的角度来看看我们熟悉的最小二乘法。我记得最早知道最小二乘法是在大一上高数课的时候,我们首先回顾一下什么是最小二乘法。
我们在初中就应该学过投影,那么什么是投影呢?形象点说,就是将你需要投影的东西上的每一点向你要投影的平面作垂线,垂线与平面的交点的集合就是你的投影。
在前面文章《矩阵的四个基本子空间》中提到: 一个秩为r,m*n的矩阵A中,其行空间和列空间的维数为r,零空间和左零空间的维数分别为n-r,m-r,并且有行空间与零空间正交,列空间与左零空间正交。
2014-11-01 supersonic [,supɚ'sɑnɪk] 超音速的 roughly speaking 一般来说 generally speaking preface ['prɛ...
前面的关于线性代数的文章都是从数学的角度来讲解的,本文将换个角度来讲解问题。导师时常告诉我,凡事都要想想它的物理或实际意义,需要透过现象看本质,这样就能更加深刻的理解,这样就可以看看线性代数有什么实际的用途。
矩阵的四个基本子空间 1、零空间 矩阵A的零空间就Ax=0的解的集合。假设矩阵的秩为r,矩阵为m*n的矩阵,则零空间的维数为n-r。
一、线性相关性 什么情况下,向量X1,X2,……,Xn是线性无关的? 答:当向量X1,X2,……,Xn的线性组合(线性组合时系数不能全为0)不为零向量时,它们是线性无关的。
上一篇文章讲述了Ax=0的解和矩阵A的零空间,这里我们讨论Ax=b的解以及矩阵A的列空间。 Ax=0是肯定有解的,因为总存在x为全零向量,使得方程组成立。
一般情况下,一元n次多项式可写成: 其中,pi是指数为ei的项的非零系数,且满足 因此,我们可以采用线性表(定义:线性表是由n个数据元素构成的有限序列,比如数组、向量、链表等等)来表示: 其中,每一项的指数i可以用其系数pi的序号表示。
说起迷宫想必大家都很熟悉,个人感觉迷宫对人的方向感是很大的考验,至少我的方向感是不好的,尤其是在三维空间中。由于这段时间帮导师做项目用到了三维作图,便心血来潮想做个三维迷宫玩玩。
矩阵A的零空间就Ax=0的解的集合。 零空间的求法:对矩阵A进行消元求得主变量和自由变量;给自由变量赋值得到特解;对特解进行线性组合得到零空间。
对称矩阵 假设有一矩阵A,其中Aij=Aji,则称这个矩阵为对称矩阵。 对称矩阵有如下性质: 也就是说:1、一个对称矩阵的转置和其逆是相等的;2、一个对称矩阵可以由一个矩阵和其转置矩阵相乘得到。