当我试图解决时,我遇到了一个奇怪的JavaScript Array.indexOf问题(在Node.js中)。代码如下:
var primes = require('./primes1000.js');
var bigPrimes = require('./primes50000.js');
var maxNumber = 2;
var maxPair = {};
var getQuadratic = function(b) {
var i = 0;
var a = 0;
while (Math.abs(a) < 1000) {
我用d3.js创建了一个简单的条形图。我的问题我的完整图表没有显示,但它被切到了右边。只显示了20个条形图中的16个 我猜这是一个伸缩问题,但我不知道如何解决它。如果我增加宽度,它会显示更多的条,但我想保持原来的宽度。下面是我的代码: {#Creating a barchart#}
var dataset = [133,131,111,345,665,665,454,44,4,235....]; //These are the bars
var svgWidth = 900, svgHeight = 400, barPadding = 10;
var barWidth = (svgWidt
我构建了一个画布元素,在其中你可以缩放和平移一个背景图像,通过点击你可以在上面添加图标。它是建立在织物js上的。
因此,一旦我添加图标,缩放和平移,我想保存图像到数据显示。如果我只使用canvas.toDataURL,我只能看到当前显示的区域。有没有人知道,我怎样才能用画布上的所有元素保存整个背景图像的区域?因此,我需要一个功能,它重置缩放和潘,并调整大小的画布,以大小的背景图像。
我在下面包括了一个如何初始化我的画布的例子。
// New Fabric Canvas
var canvas = new fabric.Canvas('c'); //render image
在经历了很好的部分并在节点中乱搞的时候,我想知道为什么会发生这种行为。我知道!指的是“逻辑非”运算符,而那!!基本上是booleanates(使?)!x的返回值,但为什么是这样?
var x = 3, y = 4;
x != y; // true
x = !y // false ----> But really, its setting x to "not y", a truthy value, correct
x = !!x*x // 1 --- wut?
所以,在尝试了一下之后,我明白了声明的内容是,"x不等于x ("true“
我尝试的代码如下:
var transformedSkinVertex = function (skin, index) {
var skinIndices = (new THREE.Vector4 ()).fromAttribute (skin.geometry.getAttribute ('skinIndex'), index);
var skinWeights = (new THREE.Vector4 ()).fromAttribute (skin.geometry.getAttribute ('skinWeight'), index);
朱莉娅()主页上的基准测试结果显示,在"rand_mat_mul“基准测试中,Fortran比Julia/Numpy慢约4倍。
我不明白为什么fortran在从同一个fortran库(BLAS)??调用时速度更慢。
我还对矩阵乘法进化的fortran、julia和numpy进行了简单的测试,得到了类似的结果:
朱莉娅
n = 1000; A = rand(n,n); B = rand(n,n);
@time C = A*B;
运行时间: 0.069577896秒(分配了7MB)
IPython中的Numpy
from numpy import *
n = 1000;
在下面的代码中,G2 = G .* G和G2 = G * G有什么区别?为什么我得到的第一个代码GPU负载100%,第二个我得到GPU负载和内存控制器负载传感器,两者都在100%上的gpu?
X = rand(5000, 'double');
G = gpuArray(X);
classUnderlying(G) % Returns 'single'
for m = 1:5000
G2 = G .* G .* G .* G; % Performed on GPU
end
whos G2
以下是我的变量:
In [232]:Y=np.ones((1024,1))
In [233]:X=np.ones((1024,1))
In [234]:YY=Y*2
这样做是可行的:
In [235]:(YY-X)*X
然而,这并不是:
In [236]:(scipy.sparse.csr_matrix(YY)-scipy.sparse.csr_matrix(X))*scipy.sparse.csr_matrix(X)
其结果是:
ValueError: dimension mismatch
如果我想这么做的话
In [245]: XX=scipy.sparse.csr_matrix(X)
我想知道为什么Conv2d操作的FLOP数量是2而不是1。在下面的例子中,输入是一个具有1个通道的1x1图像,批量大小是1。卷积中的特征数量也是1,没有偏差。理想情况下,乘法的次数应该是1。但是TF分析器的输出显示FLOPs是2。FLOPs是否包含乘法以外的其他内容?谢谢。
示例如下:
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # assuming you have a gpu0
import tensorflow as tf
from keras import backend as K
def
我正在尝试使用PHP将定期的帖子发送到Facebook (正常的帖子工作正常,只是日程安排方面的问题)
我在检索的日期和时间选择中使用下拉列表,并使用Moments.js获得以下方面的Unix时间戳:
var year = document.getElementById("selectYear").value;
var month = document.getElementById("selectMonth").value;
var day = document.getElementById("selectDay").va
我正在使用JAMA在图像处理中进行一些矩阵运算。在这里,我将一个矩阵与它的转置相乘。当然,这是可能的。但我收到以下错误:
Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Matrix dimensions must agree.
at Jama.Matrix.checkMatrixDimensions(Matrix.java:1041)
at Jama.Matrix.arrayTimes(Matrix.java:615)
at javaapplication52.JavaApp
我试图使用tf.matmul()来执行稀疏矩阵乘法。
然而,与密集矩阵乘法相比,推理速度要慢得多。
根据tf.sparse_matmul()中的描述:
在一个平台上使用这个与密集矩阵相乘的盈亏平衡是稀疏矩阵中30%的零值。
因此,我用7/8的零值来构造稀疏矩阵。
这是我的代码:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import time
a = tf.Variable(np.arange(1000).reshape(250,4) ,dtype=tf.float32) #dense matrix
b = tf.Variable(np.
为什么mod (%)操作比乘运算(*)要比因子2高一点?
请更具体地说明CPU如何执行除法操作并返回MOD操作的结果。
在下面的示例中,每个线程运行一秒钟。测试是在SPARC处理器上进行的。
// multiplication
void someThread() {
int a = 10234;
while (true) {
opers++;
a = a * a;
a++;
}
// opers ~ 26 * 10^6 in a sec.
}
// MOD
void someThread() {
i