我正在使用地理信息系统(WGS84)在Java中实现一个模拟。我想让我的探员们互相调换。纬度为1/111000 1米为。但是我想把一个代理人移到经度边,我必须考虑地球的曲率(我猜!)
我在Wiki上找到了这个公式:a= (2*pi*r*cos(phi))/360
r : radius
phi: latitude
a : should be the distance
我现在尝试将我的距离乘以1/a,但是这些位置是不符合逻辑的!
以下是我的搜索解题算法。我非常感谢关于如何改进它的建议(例如,提高效率、更好的方法等):
public boolean traverse(Grid grid) {
for (int r = 0; r < grid.getRows(); r++) {
for (int c = 0; c < grid.getCols(); c++) {
for (Direction direction : Direction.values()) {
currentPoint.y = r;
c
这只能向东和南走。例如,一个街区向东,两个街区向南,然后它的总路径是:1街区东,2街区南,1街区东,2条南1街区南,然后1街区东,1街区南2街区南,然后1街区东。
往东6个街区,往南6个街区怎么样?
我的代码是:
public class Path{
public static int numPaths(int east, int south){
if( (east==1)&&(south==1)){
return 2;
}
if ((east==1)&&(south==2)){
有没有人能解释一下为什么我在下面的代码中得到了下面的错误?
Execution error: Your program had this runtime error:
Exceeded memory or invalid memory reference. The program ran for
0.000 CPU seconds before the error. It used 3048 KB of memory.
------ Data ------
7 4
11 6 11 6 3 10 6
7 9 6 13 5 15
什么是最毕达通的方式,以获取一个字典列表,并总结所有的值,以匹配键从每一行在列表中?
我做了这件事,但我怀疑理解更多的是毕达通:
from collections import defaultdict
demandresult = defaultdict(int) # new blank dict to store results
for d in demandlist:
for k,v in d.iteritems():
demandresult[k] = demandresult[k] + v
在中,这个问题一直涉及相同的键,但在我的例子中,每一行中的键可能是
我正在把一个TensorFlow模型转换成毕道尔。我想用BatchNorm2d模型初始化TensorFlow的均值和方差。我是这样做的:
bn.running_mean = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(TF_param))
我得到了一个错误:
RuntimeError: the derivative for 'running_mean' is not implemented
但是是为bn.weight和bn.bias工作的。是否有任何方法来初始化均值和方差使用我的预先训练的Tensorflow模型?在毕道尔有类似于moving_mean_in