SICP:复数的直角和极坐标的表示(Python实现)

数据抽象屏障是控制复杂性的强有力工具,然而这种类型的数据抽象还不够强大有力。从一个另一个角度看,对于一个数据对象可能存在多种有用的表示方式,且我们希望所设计的系统能够处理多种表示形式。比如,复数就可以表示为两种几乎等价的形式:直角坐标形式(实部和虚部)和极坐标形式(模和幅角)。有时采用直角坐标更方便,有时采用幅角更方便。我们希望设计的过程能够对具有任意表示形式的复数工作。

# [NOIP2011 提高组] 铺地毯

传送锚点:https://www.luogu.com.cn/problem/P1003 题目描述 为了准备一个独特的颁奖典礼,组织者在会场的一片矩形区域(可看做是平面直角坐标系的第一象限)铺上一些矩形地毯。一共有 \(n\) 张地毯,编号从 \(1\) 到 \(n\)。现在将这些地毯按照编号从小到大

可视化学习:使用极坐标参数方程和SDF绘制有趣的图案

本文将介绍如何使用极坐标参数方程和上一篇文章提到的距离场SDF来绘制有趣的图案。有些曲线比起直角坐标系来说,更方便使用极坐标来表示,这个时候我们可以选择通过极坐标和直角坐标的相互转换,来实现图形的绘制

树莓派4B-PCA9685驱动舵机

直接用树莓派的引脚输出PWM控制舵机,舵机是会出现抖动的。就算代码进行一定的时延迟优化还是会有影响的。现在我们可以使用PCA9685这个模块去驱动舵机,做到高精度控制舵机。

直方图与核密度估计

核密度估计(KDE)方法,相当于用多个波包的组合形式来近似一个真实的概率密度,以获得一个连续可微分的概率密度函数。本文通过一些简单的概率分布的示例,演示了一下KDE的使用方法。其实KDE的思想在很多领域都会以不同的形式出现,是一个比较基础的概率分布近似手段。

[转帖]直观讲解一下 RPC 调用和 HTTP 调用的区别!

http://www.manongjc.com/detail/57-irjyznflfcjswmg.html 本文章向大家介绍直观讲解一下 RPC 调用和 HTTP 调用的区别!,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。 今日推荐:

[转帖]技术派-epoll和IOCP之比较

直入正题 Epoll 用于Linux系统; IOCP 是用于 Windows; Epoll 是当事件资源满足时发出可处理通知消息; IOCP 则是当事件完成时发出完成通知消息。 从应用程序的角度来看, Epoll 本质上来讲是同步非阻塞的; IOCP 本质上来讲则是异步操作; 举例说明吧 有一个打印

[转帖]linux块I/O总体概括

直接先上重点,linux中IO栈的完全图如下: 系统中能够随机访问固定大小数据片的硬件设备称作块设备。固定大小的数据片称为块。常见的块设备就是硬盘了。不能随机访问的就是字符设备了,管理块设备比字符设备要复杂很多。 块设备中最小的可寻址单元是扇区,一般是2的整数倍,最常见的是512字节。不过很多CD-

【转帖】47.直接内存

目录 1.直接内存概述2.`IO`与`NIO`对比3.直接内存的`OOM`与内存大小设置 1.直接内存概述 1.直接内存不是虚拟机运行时数据区的一部分,也不是Java虚拟机规范中定义的内存区域。 2.直接内存是在Java堆外,直接向系统申请的内存空间 3.Java的NIO库允许使用直接内存,用于数据

[转帖]可直接拿来用的kafka+prometheus+grafana监控告警配置

kafka配置jmx_exporter 点击:https://github.com/prometheus/jmx_exporter,选择下面的jar包下载: 将下载好的这个agent jar包上传到kafka的broker节点所在服务器上,每个broker都需要,比如上传到如下路径: /opt/ag

直播回顾 | 点击率提升400%,Ta是怎么做到的?

Discovery第18期直播已于3月30日圆满结束,本期直播邀请天眼查做客直播间,从天眼查与华为Push用户增长服务合作历程切入,聚焦用户增长,分享提升应用活跃度和渠道ROI的经验与见解。一起来回顾本期精彩内容吧! 【精彩对话】 Q1: 天眼查为什么选择华为Push用户增长服务实现拉新、促活和转化

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直播预约|漫漫用户增长之路,如何快人一手

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直播回顾|用户增长之路,如何兼具体验和点击率?

激活用户的关键在于深入理解产品功能、引导用户体验产品的核心价值。在这方面,推送功能就是简单而便捷的解决方案之一。通过推送活动和优惠消息,吸引用户点击,进而提升用户参与度和留存率。 在推送消息的过程中,我们可能会遇到这些问题:同应用的多个推送消息被折叠、千篇一律的消息推送的样式、推送条数受限制、标签维

直播CDN调度技术关键挑战与架构设计

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【matplotlib 实战】--直方图

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