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一、scipy.sparse中七种稀疏矩阵类型 1、bsr_matrix： 分块压缩稀疏行格式 介绍 　　BSR矩阵中的inptr列表的第i个元素与i+1个元素是储存第i行的数据的列索引以及数据的区间索引，即indices[indptr[i]:indptr[i+1]]为第i行元素的列索引，data[indptr[i]: indptr[i+1]]为第i行元素的data。 　　在下面的例子中，对于第0行，indptr[0]:indptr[1] -> 0:2， 因此第0行的列为indice[0:2]=[0,2]，data为data[0:2]=array([[[1, 1],[1, 1]],[[2, 2],[2, 2]]])，对应的就是最后结果的第0,1行。 优点 　　和压缩稀疏行格式(CSR)很相似，但是BSR更适合于有密集子矩阵的稀疏矩阵，分块矩阵通常出现在向量值有限的离散元中，在这种情景下，比CSR和CSC算术操作更有效。 示例 indptr = np.array([0, 2, 3, 6 ]) indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2 ]) data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]).repeat(4).reshape(6, 2, 2 ) bsr_mat =bsr_matrix((data,indices,indptr),

手册UG901,对vivado可综合的语句支持进行了描述，HDL包括：verilog-2001，system-verilog，VHDL； verilog-2001扩展了对task和function的支持。 ug901手册中，章节7对支持的语法进行详细描述。 1 Filename: functions_1.v 2 // 3 // An example of a function in Verilog 4 // 5 // File: functions_1.v 6 // 7 module functions_1 (A, B, CIN, S, COUT); 8 input [ 3 : 0 ] A, B; 9 input CIN; 10 output [ 3 : 0 ] S; 11 output COUT; 12 wire [ 1 : 0 ] S0, S1, S2, S3; 13 function signed [ 1 : 0 ] ADD; 14 input A, B, CIN; 15 reg S, COUT; 16 begin 17 S = A ^ B ^ CIN; 18 COUT = (A&B) | (A&CIN) | (B& CIN); 19 ADD = {COUT, S}; 20 end 21 endfunction 22 23 assign S0 = ADD (A[ 0 ], B

这是我的第一篇随笔，当然是发我写的第一个游戏啦！ 大一（本人现在大二）寒假过完年，在家待着想起放假前计划写一个游戏的，因为本人立志走游戏开发这条路，加上大一上册学了C语言，就想写个游戏练练手。 想了很久，最后决定写一个俄罗斯方块。 万事开头难，一开始真的不知道从何下手，所以百度查了一些资料（程序猿必须要学会百度），看了一下其他大牛写的，理了理思路，开干！ 直接上代码！ #include<stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <windows.h> #include <conio.h> #define SPACE 32 // 空格键 旋转 #define LEFT 75 // 左方向键 向左移动 #define RIGHT 77 // 右方向键 向右移动 #define DOWN 80 // 下方向键 加速向下移动 #define ESC 27 // Esc键 退出 #define Wall 2 // 围墙 #define Box 1 // 方块 #define Kong 0 #define FACE_X 30 // 方块长度 #define FACE_Y 20 // 方块高度 void start_game(); // 游戏循环 void gotoxy( int x, int y); // 设置光标位置

1. 概述 在我们居住的星球上，它是否像广阔而空灵的海平面下的镜子一样光滑？ 大西洋海平面 占地球表面积70.8%的海洋，其地层是否与陆地相同，有平原、高山和深谷？海底有像喜马拉雅这样的山脉吗？ 位于美国加利福尼亚,中央海岸的戴维斯海山海拔图 海山通常从海底升起，但并不从海平面突出。典型的海山是由一座死火山形成的，通常离海洋地壳有1000到4000米高。在海山,的标准定义中，海山通常比周围的海洋贝壳高1000多米，并且是圆锥形的。 水下火山爆发模拟 在海山,部分地区的地质演变过程中，其山顶可能会超过海平面。随着海浪侵蚀，这些海山形成一个相对平坦的表面，最终沉入海平面以下,这个海山被称为平顶山。 2. 海山的发现和研究现状 虽然科学家早在19世纪就对海山进行了过采样，但由于科学技术的发展，对海山的深入研究长期以来几乎停滞不前。随着现代科学技术的进步，科学家们加深了对海山的了解。然而，即使采用最新的科学研究方法，到目前为止，我们只探索了海山,总数的1%，而且大多数都集中在山顶500米的深度范围内。 今天，借助科研潜水器，我们可以对海山有更深的了解和认识。例如，"中国远洋综合科研船"在太平洋西部地区的几个海山进行了潜水取样等工作，并研究了海山的精细地形、沉积物类型和生物多样性。 水下机器人-发现 在海山's探险史上，科学家们还发现了一个平顶的海山,命名为平顶山号潜艇(guy

对河南省的疫情进行分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt import requests #请求地址 url = "http://dia.t.gdatacloud.com/api/diagnose/diagnosePeople/ageStatis" params = { 'areaCode' : 410000 #河南省 } #发送get请求 response = requests . get ( url , params = params ) #获取返回的json数据 s = response . json ( ) data = pd . DataFrame ( s [ 'content' ] ) data 运行结果： import matplotlib . pyplot plt . rcParams [ 'font.sans-serif' ] = [ 'SimHei' ] plt . rcParams [ 'axes.unicode_minus' ] = False people = [ '10岁以下幼儿' , '10-20岁青年' , '20-40的家庭支柱' , '40-60中老年人' , '60-80已退休老人' , '80岁以后的耄耋长者' ] year = [

对河南省的疫情进行分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt import requests #请求地址 url = "http://dia.t.gdatacloud.com/api/diagnose/diagnosePeople/ageStatis" params = { 'areaCode' : 410000 #河南省 } #发送get请求 response = requests . get ( url , params = params ) #获取返回的json数据 s = response . json ( ) data = pd . DataFrame ( s [ 'content' ] ) data 运行结果： import matplotlib . pyplot plt . rcParams [ 'font.sans-serif' ] = [ 'SimHei' ] plt . rcParams [ 'axes.unicode_minus' ] = False people = [ '10岁以下幼儿' , '10-20岁青年' , '20-40的家庭支柱' , '40-60中老年人' , '60-80已退休老人' , '80岁以后的耄耋长者' ] year = [

文献名： Comparing Data-Independent Acquisition and Parallel Reaction Monitoring in Their Abilities To Differentiate High-Density Lipoprotein Subclasses（比较DIA和PRM区分高密度脂蛋白亚类的能力） 期刊名： Journal of Proteome Research 发表时间： 2019年11月 IF ： 3.78 单位： 圣保罗大学 Universidade Nove de Julho 样本：人血浆 技术： DIA和PRM 一、 概述： （用精炼的语言描述文章的整体思路及结果） 高密度脂蛋白（High-density lipoprotein，HDL）是一组具有多种心脏保护功能的复杂脂蛋白。由于其复杂性，对HDL中亚类成员的定量是一个挑战。本文比较了蛋白质组学中DIA和PRM技术在区分HDL亚类蛋白质的能力。所得结果显示DIA和PRM在定量的线形、准确度和精密度方面具有可比性，均展现了较好的效果。通过这2种蛋白质组定量的方式，精确量化不同HDL亚类中的蛋白质将有助于理解HDL颗粒中蛋白的不同功能。 二、 研究背景： （简要介绍研究进展动态、研究目的和意义） HDL由于结构和组成的异质性与多种心脏保护功能相关

数据库表关系设计也是常有场景，本章介绍如何设计一个实体关系图 1：新建项目，在Model Explore中 Add Diagram | ER Diagram 到指定的元素中； 2：从 Toolbox中 创建 Entity到 ER Diagram 画布中； 双击视图元素可以快速进行编辑,添加说明……，实体属性在右侧进行配置 实体的列属性配置 3：实体之间的关系如下图 实体表A与实体表B是1：n的关系(A-B) 每个表有独立主键Id, 表B的外键是表A的主键,同时表B存在父子关系Id和ParentId(B-B) 来源： https://www.cnblogs.com/sun-null/p/12229030.html

编辑：David Doermann(马里兰大学) Karl Tombre(洛林大学) 前言 In the beginning, there was only OCR. After some false starts, OCR became a competitive commercial enterprise in the 1950’s. A decade later there were more than 50 manufacturers in the US alone. With the advent of microprocessors and inexpensive optical scanners, the price of OCR dropped from tens and hundreds of thousands of dollars to that of a bottle of wine. Software displaced the racks of electronics. By 1985 anybody could program and test their ideas on a PC, and then write a paper about it (and perhaps even patent it). 最初，只有OCR。在经历了一些错误的开始之后

先前一直用Visio，享受着它的各类强大、美观，但如果考虑到要跨平台…… 用软件搞设计我绝对是个“看脸色”的人，大名鼎鼎的Dia功能全面，使用人数众多，但那简陋的UI，复杂的操作让我望而生畏。好用免费开源跨平台的绘图工具实在太稀有了。好在还算是有这么一款：yEd http://www.yworks.com/en/products/yfiles/yed/ 怎么说呢，面子和功能上嘛，比上（Visio）不足，比下（Dia）有余，凑合着用呗，谁让我吝啬呢 :smirk: 不用废话了，看图吧，感觉还是可以的吧:stuck_out_tongue_winking_eye: 说一下它的几个不足： 没有时序图，没有！！ 解决方法是： http://yed.yworks.com/support/qa/602/support-for-sequence-diagrams-in-yed 下载来一看，my god,是一点点拼出来的……这有点扯了 不支持自由线条，它的线条必须有两个node来连接，鬼异的设计。 解决方法是画个矩形，设置高度是1:cry: 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/816048/blog/516010