由GridBagConstraints类实现的布局管理器称为网格组布局管理器，它实现了一个动态的矩形网格，这个矩形风格由无数个矩形单元格组成，每个组件可以占用一个或多个这样的单元格。
以上代码展示了如何使用不同的方法来处理网格中的数据，并比较了它们的运行时间。可以看到，使用NumPy数组来处理数据是最快的。
前言： 我们使用高德开放平台高德开放平台上的WebAPI服务，获取POI数据，严格说来不算爬虫，就是调数据接口获取数据而已。
在阅读本书之前，如果您了解一些 Python 编程知识（或者知道如何使用 Python 之外的其他语言进行编程），可能会有所帮助；但是即使您没有，您仍然可以阅读本书。编程并不像人们想象的那么难。如果您遇到问题，可以在线阅读免费书籍“使用 Python 发明自己的电脑游戏”http://inventwithpython.com，或者在 Invent with Python 维基 http://inventwithpython.com/wiki 上查找您觉得困惑的主题。
输入 Python。Pillow 是一个用于与图像文件交互的第三方 Python 模块。该模块有几个功能，可以轻松地裁剪、调整和编辑图像的内容。Python 能够像处理 Microsoft Paint 或 Adobe Photoshop 等软件一样处理图像，因此可以轻松地自动编辑成百上千的图像。运行pip install --user -U pillow==6.0.0就可以安装 Pillow 了。附录 A 有更多关于安装模块的细节。
6个超实用的AI小工具 BGM：鬼火の童・鬼切、虎徹にございます! 今天学习的AI实用小工具，分分钟帮我们提高666倍工作效率，让我们听着这首欢快魔性的小曲儿一起去认识它们吧！ 01 矩形网格工
使用场景：用站点数据插值成网格数据时，可以使用散点数据插值方法 参考链接：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/scatteredinterpolant.html
项目专栏：https://blog.csdn.net/m0_38106923/category_11097422.html
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”：
之前发过一个划分均匀三角形网格的例子。下面结合一个悬臂梁说说如何在规则区域划分均匀矩形网格。 将一个矩形平面区域划分成相同大小的矩形。X方向等分nex，Y方向等分ney，X方向单元长度为dx，Y方向单
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
好吧，其实一直想写关于canvas的博文，但是奈何一直觉得看不太明白，总感觉是不是少了点什么，今天先粗略的介绍一下canvas-画布，写的哪里有问题的希望可以提出来，一起学习！
原文 https://bitmovin.com/compression-standards-vvc-2020/
这是关于学习使用Unity的基础知识系列的第三个教程。这是上一章教程的延续，所以我们不会开始新的项目。这一次，我们将显示多个更复杂的函数。
简介 人类创造迷宫的历史至少可以追溯到 5000 年前：1986 年人们在意大利西西里岛上发现了一幅绘制于公元前 3000 年的迷宫的史前壁画。希腊神话中，克里特岛国王米诺斯的儿子，半人半牛怪物的弥诺陶洛斯，就被关在克诺索斯的一座迷宫里。中世纪的英国则流行草坪迷宫，也就是把草坪栽种成迷宫的样式。清朝乾隆年间，圆明园里仿照欧洲的迷宫，用四尺高的雕花砖墙造了一座中西结合的迷宫花园：万花阵。下图是清内府宫廷满族画师伊兰泰所作的《西洋楼透视图铜版画》中的一幅，描绘的就是圆明园里的万花阵迷宫。 在这篇文章里，我将介
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第七篇。在其中我们会调整分形，使其最终看起来比数字化的结果更自然。
GridLayout(int rows, int columns, int hgap, int vgap)
王小新 编译自 FloydHub Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天，你可能惊喜地看到了Adobe做了个给人像上色的软件，然后伤心地发现只能搞定人脸，而且还没正式推出，现在能看到的
虽然「调整尺寸」、「裁剪」和「变形」可用来创建有趣的图像效果，但画布还有另一个更强大的特性：「像素处理」。通过访问 2D 渲染上下文的各个像素，我们就能够得到每一个像素的颜色和阿尔法值等信息。我们还能够修改每一个像素的颜色，使之显示出截然不同的效果，后续将介绍这个功能。
现如今，将图片彩色化是通常用Photoshop处理的。一幅作品有时候需要用一个月的时间来着色。可能单单一张脸就需要20层的粉色、绿色和蓝色阴影才能让它看起来恰到好处。为了了解这一过程，你可以看看下面这
NCL作为一门气象专业语言，自带了很多气象届常用的算法和命令，比如各种强大的插值函数。
在本文中，我们将对利用Slide-seq v2技术获得的小鼠海马区数据集进行深入分析。
数组（array）是按次序排列的一组值。每个值的位置都有编号（从0开始），整个数组用方括号表示。
贪吃虫是 Nibbles 的克隆。玩家开始控制一个不断在屏幕上移动的短蠕虫。玩家无法停止或减慢蠕虫，但他们可以控制它转向的方向。红苹果随机出现在屏幕上，玩家必须移动蠕虫以使其吃掉苹果。每次蠕虫吃掉一个苹果，蠕虫就会增长一个段，并且新的苹果会随机出现在屏幕上。如果蠕虫撞到自己或屏幕边缘，游戏就结束了。
近年来，各种机器学习天气预测模型（MLWPs）在中期天气预报方面表现出了强大的性能，这被定义为从给定初始条件下生成10天预报的任务。MLWPs通常在ECMWF的ERA5数据集（Hersbach等人，2020年）上进行训练，并在关键指标上超过了通常被认为是数值天气预报（NWP）领域最先进技术的ECMWF IFS模型（Haiden等人，2018年）。多种模型结构都成功地生成了高质量的10天预报，其中突出的模型包括FourCastNet（Pathak等人，2022年）、Pangu-Weather（Bi等人，2023年）、GraphCast（Lam等人，2022年）和FuXi（Chen等人，2023年），这些模型在ERA5数据集（Hersbach等人，2020年）提供的原生0.25
实际上pygame.display.set_mode（）这个函数会返回一个Surface对象，他是位图的一种。
这是有关创建自定义脚本渲染管线的系列教程的第15部分。我们将基于颜色和深度纹理来创建基于深度的淡入和扭曲粒子。
这是涵盖Unity可编写脚本的渲染管线的教程系列的第三部分。这次，我们将通过一个Drawcall为每个对象最多着色8个灯光来增加对漫反射光照的支持。
来源：量子位 本文长度为7970字，建议阅读8分钟 本文为你介绍通过搭建神经网络，来给黑白照片上色的教程。 深度学习云平台FloydHub最近在官方博客上发了一篇通过搭建神经网络，来给黑白照片上色的教程，在Twitter和Reddit论坛上都广受好评。 FloydHub是个YC孵化的创业公司，号称要做深度学习领域的Heroku。它在GPU系统上预装了TensorFlow和很多其他的机器学习工具，用户可以按时长租用，训练自己的机器学习模型。免费版支持1个项目、每月20小时GPU时长、10G存储空间，
在进行数据可视化的时候，通常可以通过散点图比较直观的查看数据的分布情况。但是当数据量大且分布比较集中的时候就没那么容易确定数据的分布了，这时候可以通过绘制密度或是热力图直观获取数据分布情况。
只需一个浏览器，就能驾车从森林、海滩，“无缝切换”到广袤的沙漠甚至平原。甚至还可以选择春夏秋冬或者白天黑夜的环境风格。
作为应对高并发的手段之一，限流并不是一个新鲜的话题了。从Guava的Ratelimiter到Hystrix，以及Sentinel都可作为限流的工具。 自适应限流 一般的限流常常需要指定一个固定值(qps)作为限流开关的阈值，这个值一是靠经验判断，二是靠通过大量的测试数据得出。但这个阈值，在流量激增、系统自动伸缩或者某某commit了一段有毒代码后就有可能变得不那么合适了。并且一般业务方也不太能够正确评估自己的容量，去设置一个合适的限流阈值。 而此时自适应限流就是解决这样的问题的，限流阈值不需要手动指定，也不需要去预估系统的容量，并且阈值能够随着系统相关指标变化而变化。 自适应限流算法借鉴了TCP拥塞算法，根据各种指标预估限流的阈值，并且不断调整。大致获得的效果如下:
尽管ggez提供了很多相关特性的demo供运行查看，但笔者第一次使用的时候还是有很多疑惑不解。经过仔细阅读demo代码并结合自己的实践，逐步了解了ggez在不同场景下的绘图方式，在此篇文章进行一定的总结，希望能够帮助到使用ggez的读者。
鲁宾逊先生有一只宠物猴，名叫多多。这天，他们两个正沿着乡间小路散步，突然发现路边的告示牌上贴着一张小小的纸条：“欢迎免费品尝我种的花生！”。 鲁宾逊先生和多多都很开心，因为花生正是他们的最爱。在告示牌背后，路边真的有一块花生田，花生植株整齐地排列成矩形网格（如图111）。
在几何课上，你学的所有东西都是关于空间里的形状和尺寸。一般来说你先学习一维的直线，然后学习二维的圆、正方形或三角形，然后学习三维的物体如立方体和球体。当今时代，利用很多先进的技术和免费的软件可以很容易地创建几何图形，但是要处理和改变你的图形，可能就有点挑战性了。
旧文中我们利用 OpenGL 给小姐姐实现了瘦身、大长腿效果以及瘦脸大眼效果，小姐姐苦笑道：我头都被你气大了，怎么办？
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QCharts折线图的常用方法及灵活运用。
除了新的纹理API，SDL还有新的基元渲染调用作为其渲染API[1]的一部分。因此，如果你需要渲染一些基本的形状，而你又不想为它们创建额外的图形，SDL可以为你省力。
这段代码是一个简单的PCA（主成分分析）算法实现，用于对图像数据进行降维处理。下面是对代码进行逐行分析：
并不是所有的入射光子都会产生“电子/空穴”对。一些电子正好在感应层中传播，一些被反射回来，或者，以其他形式将其能量损失掉了。此外，并不是所有的电子都能正好进入检测电路。电子流和入射光子流的比值称为量子效率，记为q(\lambda)。量子效率依赖于入射光子的能量，因此，它依赖于入射光的波长\lambda。同时，量子效率还依赖于：1)材料，以及，2)仪器收集自由电子的方式。真空仪器上的涂料具有相对较低的量子效率。对于某些特定波长，固态电子器件近乎为理想器件。摄影胶片的量子效率很低。
在完成前面的教程之后，我们有一个基于线条的视图，并在游戏模式下显示一个正弦波动画。当然还可以通过修改代码来显示其他数学函数。甚至可以在Unity编辑器处于播放模式时执行修改操作。如果这样的话，Unity会暂停执行，保存当前的游戏状态，然后重新编译脚本，最后重新加载游戏状态并恢复播放。
题目描述 鲁宾逊先生有一只宠物猴，名叫多多。这天，他们两个正沿着乡间小路散步，突然发现路边的告示牌上贴着一张小小的纸条：“欢迎免费品尝我种的花生！――熊字”。 鲁宾逊先生和多多都很开心，因为花生正是他们的最爱。在告示牌背后，路边真的有一块花生田，花生植株整齐地排列成矩形网格（如图1）。有经验的多多一眼就能看出，每棵花生植株下的花生有多少。为了训练多多的算术，鲁宾逊先生说：“你先找出花生最多的植株，去采摘它的花生；然后再找出剩下的植株里花生最多的，去采摘它的花生；依此类推，不过你一定要在我限定的时间内回到路边
文章主要介绍了如何利用深度学习的图像模糊算法实现图像的模糊和去模糊化。首先介绍了图像模糊算法的原理和分类，然后详细讲解了基于卷积神经网络的模糊算法和基于生成对抗网络的去模糊化算法的实现。文章还探讨了这些算法的优缺点和适用场景，并提供了相应的示例代码和演示效果。
图形渲染管道被认为是实时图形渲染的核心，简称为管道。管道的主要功能是由给定的虚拟摄像机、三维物体、灯源、光照模型、纹理贴图或其他来产生或渲染一个二维图像。由此可见，渲染管线是实时渲染技术的底层工具。图像中物体的位置及形状是通过它们的几何描述、环境特征、以及该环境中虚拟摄像机的摆放位置来决定的。物体的外观受到了材质属性、灯源、贴图以及渲染模式（sharding modles）的影响。
目录 介绍 SGML、HTML、XML和XHTML之间的关系？ 什么是HTML 5？ 如果我不输入<!DOCTYPE HTML>，HTML 5能工作吗？ 哪些浏览器支持HTML 5？ HTML 5的页面结构和HTML 4或早先的HTML有什么不同？ HTML 5中的DataList是什么？ HTML 5中不同的新表单元素类型是什么？ HTML 5中的输出元素是什么？ SVG是什么？ 能否使用HTML 5举个简单的SVG例子？ HTML 5中的Canvas画布是什么？ 如何在HTML 5中使用Canvas和S
我们先来简单分析一下这段代码： 我们可以看出来这段代码是通过一个for循环对数组的元素进行遍历重新赋值为0，但是我们很容易发现这段代码在访问数组时越界了，数组只有10个元素，第10个元素的下标应该是9，但是我们访问的下标i却是0~12；我们想到的结果可能是：
前面几章的内容为你提供了构建基本的 Web 应用所需的所有元素。 在本章中，我们将实现一个。
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