矢量

截止到今天，我国新冠肺炎的治愈人数已经超过了5万，感觉看到曙光了，再坚持俩月就能出去撒欢了。为什么说俩月呢？我认为即便全国一例都没有了也得再关1个月用于观察，然后距离我国确诊患者降为几乎为0的那天我估计还得1个月，所以加起来俩月。俩月后就是五一，希望五一能出去游玩。。。 进入正题，今天接着讲第二篇，开始第5章-用一种非数学的方法理解雷达。 照例先上目录，如下图所示。 5. 用一种非数学的方法理解雷达 5.1 如何用相量便是一个信号 5.2 不同相位信号的合成 5.2.1 闪烁 5.3 不同频率信号的合成 5.3.1 频率转换 5.3.2 镜像频率 5.3.3 边带的产生 5.4 将信号分解为同相(I)与正交(Q)分量 5.4.1 辨别多普勒偏移的方向 5.4.2 区分信号和镜像：镜像抑制 5.5 总结 这一章其实是介绍了如何使用相量这一几何的方法来处理和分析雷达信号。请注意这里是相量（phasor）而不是向量或者矢量（vector）。那么什么是相量呢，它与向量或者矢量是什么关系呢？ 相量是振幅、相位和频率均为时不变的正弦波的一个复数，是更一般的概念解析表示法的一个特例。 向量和矢量其实是一样的，英文都叫vector，但是本文要把他们做下区分，只代表个人看法。物理上一般将平面上或者空间内的一段带有方向的线段叫做矢量，数学上将一维矩阵叫做向量，向量中元素的个数不受限制。 大家都知道矢量

6.1变暗和变亮组 混合模式：通过靳准的数学计算，得到了两个图层的混合效果。 变暗组：变暗 正片叠底 颜色加深 线性加深 深色 变暗：数学公式 Min（y，x）释义 取y或x的最小值 正片叠底：数学公式 y x y和x的乘积 变亮组：变量 滤色 颜色减淡 线性减淡 浅色 对比组：叠加 柔光 强光 亮光 线性光 点光 实色混合 6.2 对比组和其他 叠加： 数学公式：如果x小于等于0.5 那么2y x 如果x大于0.5 那么1-2（1-y）*(1-x) x图层中性灰以上为（正片叠底 *2），以下为（褐色-1） 实色混合：数学公式 对于每个通道，如果x+y小于1，那么通道值为0，否则为1 6.3三步法调整实例 6.4修图实例和计算，应用图像命令 计算命令：两个图层之间的混合效果，也可用于两个通道之间，PS提供了两个命令“应用图像”和“计算”来完成这一点。 混合叠加模式：在高反差保留之后的通道上使用叠加混合模式，是为了增强其对比。 应用图像：针对一个来演进行混合，来源可以是图层或通道 6.5 创意设计实例 第一种思路：尝试使用常规的选择工具 第二中思路：尝试使用常规选择命令 第三种思路：以图选图 以图选图的重要思路：选区=灰度图，因此对于复杂的选区图像，可以考虑通过原图去制作选区，这往往是最佳策略. 7.1.1字体和排版基础一 7.1.2字体和排版基础二 7.2文字工具组 文字工具组T

行业领先的.NET界面控件DevExpress v19.1终于正式发布，本站将以连载的形式介绍各版本新增内容。在本系列文章中将为大家介绍DevExpress WinForms v19.1中新增的一些控件及部分功能增强， 点击下载试用新版本试用>> Scheduler 办公时间、会议可用性的预约时段等 WinForms Scheduler控件现在支持对事件单元应用限制和外观设置的时区对象，您可以使用此功能禁用单个时间单元，以便用户无法添加新约会或修改现有约会。 例如，您可以阻止午餐时间或休息日，时区可以是特定于资源的。 使用自定义算法对约会进行排序和分组 新事件允许您使用自定义算法对约会进行分组和排序： CustomAppointmentGroup CustomAppointmentSort Timeline View - 删除时间间隔 Timeline Views中现在提供两个新的时间刻度：WorkHour和WorkDay。基本TimeScale对象现在提供一种新方法，允许您从视图中隐藏不需要的时间间隔。 皮肤和矢量图标 新图像选项 - Colorization Mode 您现在可以指定是否应根据活动外观自动着色SVG图标。将“ImageOptions.ImageColorizationMode”属性设置为“None”，以原始颜色显示矢量图像。 Project Settings

运算符是一个符号，告诉编译器执行特定的数学或逻辑操作。R语言有丰富的内置运算符，并提供以下类型的运算符。 运算符类型 算术运算符 关系运算符 逻辑运算符 赋值运算符 其他运算符 算术运算符 下表列出了用R语言支持的算术运算符。运算符作用向量中的每个元素。 运算符 描述 示例 + 两个向量相加 v <- c( 2,5.5,6) t <- c(8, 3, 4) print(v+t) 它产生以下结果： [1] 10.0 8.5 10.0 − 从第一个向量减去第二个向量 v <- c( 2,5.5,6) t <- c(8, 3, 4) print(v-t) 它产生以下结果： [1] -6.0 2.5 2.0 * 两个矢量相乘 v <- c( 2,5.5,6) t <- c(8, 3, 4) print(v*t) 它产生以下结果： [1] 16.0 16.5 24.0 / 将第一个向量与第二向量相除 v <- c( 2,5.5,6) t <- c(8, 3, 4) print(v/t) 它产生以下结果： [1] 0.250000 1.833333 1.500000 %% 得到第一矢量与第二个矢量余数 v <- c( 2,5.5,6) t <- c(8, 3, 4) print(v%%t) 它产生以下结果： [1] 2.0 2.5 2.0 %/% 第一个向量与第二（商）相除的结果 v <- c

1.概念： 压缩（编码） ：因为未经压缩的数字视频的数据量巨大，在相对有限的存储空间和传输带宽条件下，其在互联网上的传输会有极大的不便，所以在视频的传输之前，会对视频数据和音频数据进行一定算法的压缩，这个过程又称为编码。 帧内（Intraframe）压缩 ：也称为空间压缩，当压缩一帧图像时，只考虑本帧的数据而不考虑相邻帧之间的冗余信息，帧内一般采用有损压缩算法，由于帧内压缩时各个帧之间没有相互关系，所以压缩后的视频数据仍可以以帧为单位进行编辑。帧内压缩一般达不到很高的压缩比率，可能有一定的失真。 基于同一帧内已编码块预测，构造预测块，计算与当前块的残差，对残差、预测模式等信息进行编码。其主要去除的是 空域冗余 。 帧间（Interframe）压缩 ：是基于许多视频或 动画的连续前后两帧具有很大的相关性，或者说前后两帧信息变化很小的特点。也即连续的视频其相邻帧之间具有冗余信息，根据这一特性，压缩相邻帧之间的冗余量就可以进一步提高压缩量，减小压缩比。帧间压缩也称为时间压缩（Temporalcompression），它通过比较时间轴上不同帧之间的数据进行压缩。帧间压缩一般是无损的。帧差值（Frame differencing）算法是一种典型的时间压缩法，它通过比较本帧与相邻帧之间的差异，仅记录本帧与其相邻帧的差值，这样可以大大减少数据量。 基于一个或多个已编码帧预测，构造预测块

矢量图形的绘制归根结底是任意多边形的绘制。 比如一个填充圆,就是取圆上许多的点依次连接并填充内部构成的图形,虽然人肉眼看到的还是"圆"形,但它却是实实在在的多边形构造的。 再比如说直线,其实也就是4边形,只不过它是一个又窄又长的内部被填充的4边形。 任意多边形是如何绘制于电脑屏幕的呢? 很显然"多边形扫描线填充算法"能很好的工作,当然,这个算法用在矢量图形处理上,细节上还需要有所改进。 特别是要注意到矢量图形绘制中有所谓的"奇偶填充规则","非零填充规则"等,我只说说"(nonzero fill)非零填充" 非零填充规则: "非零填充规则"还有一个值得注意的方面是:边线方向的判断,就是图中多边形边线标识箭头以及+1,-1数字的规则。 A图B图中,绘图顺序为由0号点到1号点(0->1), 0号点的坐标y值比1号点的坐标y值小 ,所以标识数值为1。 绘图顺序为由3号点到0号点(3->0), 3号点的y值比0号点的y值大,所以标识数值为-1。 说到图形矢量,任意多边形又是如何被"矢量"起来的呢? 矢量起来的方法就是像素的 super sample aa(超级采样抗锯齿) 算法。(网上这个资料还是有的,这里就不详谈了-_-!!) 超采样绘制一个多边形，多边形的边缘就有了灰度渐变过度,这就矢量起来了. 这就是矢量图绘制的基础。 来源： https://www.cnblogs.com

softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。 图像中的4像素分别记为 x 1 , x 2 , x 3 , x 4 x_1, x_2, x_3, x_4 x 1 ​ , x 2 ​ , x 3 ​ , x 4 ​ 。 假设真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为 y 1 , y 2 , y 3 y_1, y_2, y_3 y 1 ​ , y 2 ​ , y 3 ​ 。 我们通常使用离散的数值来表示类别，例如 y 1 = 1 , y 2 = 2 , y 3 = 3 y_1=1, y_2=2, y_3=3 y 1 ​ = 1 , y 2 ​ = 2 , y 3 ​ = 3 。 权重矢量 o 1 = x 1 w 11 + x 2 w 21 + x 3 w 31 + x 4 w 41 + b 1 \begin{aligned} o_1 &= x_1 w_{11} + x_2 w_{21} + x_3 w_{31} + x_4 w_{41} + b_1 \end{aligned} o 1 ​ ​ = x 1 ​ w 1 1 ​ + x 2 ​ w 2 1 ​ + x 3 ​ w 3 1 ​ + x 4 ​ w 4 1 ​ + b 1 ​ ​ o 2 = x 1 w 12 + x 2 w 22 + x 3 w 32 + x 4 w

科学计算工具NumPy（1）：ndarray的创建于数据类型 科学计算工具NumPy（2）：ndarray的矩阵处理 科学计算工具NumPy（3）：ndarray的元素处理 ndarray的矩阵运算 数组是编程中的概念，矩阵、矢量是数学概念。 在计算机编程中，矩阵可以用数组形式定义，矢量可以用结构定义! 1. 矢量运算：相同大小的数组间运算应用在元素上 # 矢量与矢量运算 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print("元素相乘：") print(arr * arr) print("矩阵相加：") print(arr + arr) 运行结果： 元素相乘： [[ 1 4 9] [16 25 36]] 矩阵相加： [[ 2 4 6] [ 8 10 12]] 2. 矢量和标量运算："广播" - 将标量"广播"到各个元素 # 矢量与标量运算 print(1. / arr) print(2. * arr) 运行结果： [[ 1. 0.5 0.33333333] [ 0.25 0.2 0.16666667]] [[ 2. 4. 6.] [ 8. 10. 12.]] ndarray的索引与切片 1. 一维数组的索引与切片 与Python的列表索引功能相似 # 一维数组 arr1 = np.arange(10) print(arr1) print

项目成果展示（所有项目文件都在阿里云的共享云虚拟主机上，访问地图可以会有点慢，请多多包涵）。 01：中国地图： http://test.sharegis.cn/mapbox/html/3china.html 02：德国-德累斯顿市： http://test.sharegis.cn/mapbox/html/6germany.html 1.PostGIS简介 PostGIS 是对象关系型数据库系统PostgreSQL的一个扩展，PostGIS提供如下空间信息服务功能:空间对象、空间索引、空间操作函数和空间操作符。同时，PostGIS遵循OpenGIS的规范。我们项目中主要使用它来保存原始矢量数据。 2.Geoserver简介 GeoServer 是 OpenGIS Web 服务器规范的 J2EE 实现，利用 GeoServer 可以方便的发布地图数据，允许用户对特征数据进行更新、删除、插入操作，通过 GeoServer 可以比较容易的在用户之间迅速共享空间地理信息。我们在GeoServer的基础上添加 vector Tiles 插件进行矢量切片。 3.数据准备 数据一：中国基础地理数据，格式为wgs84的shp数据： https://pan.baidu.com/s/16hN5znypnHR-Qw-BAejOoA 数据二：德国-德累斯顿市详细数据，格式为wgs84的shp数据：

ctime:2019-08-28 11:35:27 +0800|1566963327 标签（空格分隔）： 硬件 技术 无刷电机与永磁同步电机的区别： 反电动势不同，PMSM是正弦波反电动势，BLDC是梯形波反电动势 为了产生恒定电磁转矩，PMSM需要正弦波定子电流，BLDC需要矩形波电流 这就有个问题，既然产生恒定电磁转矩，无刷电机需要矩形波电流，那么为什么网上大家都追求使用SVPWM，千方百计弄出正弦波电流呢？ 后来在另一篇论文中看到： 由于设计和工艺的误差，提醒波反电动势存在小于120°的情况。对于小容量的BLDCM，常采用分数槽绕组，反电动势波形更接近正弦波。 所以，大家追求用SVPWM是有理可循的。对于我们平时使用的BLDC，可以使用PMSM的方式来控制。而PMSM原理又与异步感应电机十分相似，因此在矢量控制上，可以参考异步电机的控制方式。 SVPWM 为什么要使用SVPWM 为了产生正弦波电流 SPWM可以产生正弦波电压，但到了绕组电流上，未必是正弦波了，因此SPWM的电压利用率会比SVPWM低个15%左右 SVPWM的目标 使电机的磁链（或者说使磁通）为圆形 SVPWM具体实现 三相桥有8个状态，可以生成8个电压矢量，其中2个是零矢量 磁链的公式： Ψ = u Δ t \boldsymbol\Psi=\boldsymbol u\Delta t Ψ = u Δ t