缘起性空是佛教用语。所谓“缘起”，就是说：世间上没有独存性的东西，也没有常住不变的东西，一切都是因缘和合所生起。所谓“性空”，就是说：因缘和合所生起的假有，本性是空的；如果自性不空，则不能有，这就是“真空生妙有”的意义。缘起的定义就是：有“因”有“缘”，因缘和合而有“果”。世间上的一切者因缘生起，都离不开因果法则。因和果之间有一个缘，因所以能成果，一定要有缘。例如，花的种子种下去，它在能够开花结果，必定要有土壤、阳光、空气、水份、肥料等很多的因缘，才能开花结果。所以，我们能够生而为人，在过去生中
利用终边位置的对称性就可以使得对任何角都能进行sin、cos的互换。例如：（1）sin(-35°)（2）cos230°（3）tan(-220°)（4）sin(-220°)解：sin和cos的互换如下图：之前学的直角三角形中和为90的两个角的三角比如何互相转换的。sinθ=cos(90-θ) 如上图中两边都是a/ccosθ=sin(90-θ) &n
勇哥买了一台10核心20线程的32G内存的服务器, 一时好奇, 想试试并发运算的情况下, cpu的表现如何 .字符串相关度计算是文本处理和数据挖掘中一个不可或缺的方法，例如论文查重等。Levenshtein Distance可以用来比较两个字符串的相似度，即两个字符串之间的“距离”。这个“距离”其实就是从源字符串变换到目标字符串需要进行的删除、插入和替换的次数。 有不少该算法的改进版本，可大幅度提升效率，不过这不是本文的目的。我们的目的就是看看该算法在不同的机器下到底能跑
❤❥웃유♋☮✌☏☢☠✔☑♚▲♪✈✞÷↑↓◆◇⊙■□△▽¿─│♥❣♂♀☿Ⓐ✍✉☣☤✘☒♛▼♫⌘☪≈←→◈◎☉★☆⊿※¡━┃♡ღツ☼☁❅♒✎©®™Σ✪✯☭➳卐√↖↗●◐Θ◤◥︻〖〗┄┆℃℉°✿ϟ☃☂✄¢€£∞✫★½✡×↙↘○◑⊕◣◢︼【】┅┇☽☾✚〓▂▃▄▅▆▇█▉▊▋▌▍▎▏↔↕☽☾の•▸◂▴▾┈┊①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩ⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅩ㍿▓♨♛❖♓☪✙┉┋☹☺☻تヅツッシÜϡﭢ™℠℗©®♥❤❥❣❦❧♡۵웃유ღ♋♂♀☿☼☀☁☂☄☾☽❄☃☈⊙☉℃℉❅✺ϟ☇♤♧♡♢♠♣♥♦☜☞☝✍☚☛☟✌✽✾✿❁❃❋
如果把角θ看作以原点为中心的像钟表指针一样旋转射线的旋转角的话，三角比就扩展到了三角函数。在射线上取一点P(x,y)，OP的长为r（r>0)，这样，就可以定义角θ的各类三角函数。在三角函数中表示旋转了多少度时，-60°和300°虽然终边相同，但它们是两个不同的角。但是在几何学里，60°和300°却是相同的角。接下来看看θ变化时，三角函数值是如何变化的。首先，当θ=360°和θ=0°时终边位置相同，所以sin360°=sin0°, cos360°=cos0°,tan360°=tan0°其它的
通过本例程学习，掌握了read_image读取多幅图像，channels_to_image算子的使用。本例程的算法思路是通过求取各个通道求取暗的和亮的部分，然后各个通道使用union1进行联合，得到的联合后的暗图像和明亮图像，然后求取明暗图像的交集。后续经过基本的选择处理，得到漏焊的焊点。get_system ('clip_region', Information)
set_system ('clip_region', &
(1) fast threshold(mage: Region: MinGray, MaxGray, Minsize:) ①算子描述: 全局阈值,此算子与threshold类似,只是多了一个輸入参数MinSize :提取对象的最小尺寸(2) gray histo(Regions, Image : : : Ab
(1)函数原型: select shape proto(Regions, Pattern, SelectedRegions , Feature, Min, Max)(2)函数功能: 依据某种相互关系筛选区域。(3) Feature参数的选项： 1）dista
(1)聚类的简介： 聚类是一种无监督学习方法,试图将数据集中的样品划分为若干个通常不相交的子集。(2)聚类的两个基本问题： ①性能度量： 用于度量聚类结果的好坏,即相同簇样本尽可能相似,不同簇样本尽可能不同。性能度星可分为两类,一,外部指标,将聚类结果与外部指标相比较,二,内部指标,直接考察聚类结果
在学习KNN（二）KNN算法手写数字识别的OpenCV实现我们直接将像素值作为特征，实现了KNN算法的手写数字识别问题，并得到了较好的准确率，但是就像其他机器学习算法一样，KNN的对象同样是特征，所以我们可以用一种特征提取算法配合KNN实现手写数字识别的任务。下面用HOG原理及OpenCV实现中介绍的HOG算法提取特征，作为KNN的的输入，最后与像素值特征的结果进行对比。在数据方面还是使用之前生成的5000张手写数字图片，并根据之前介绍的KNN与HOG的OpenCV实现，写出如下代码：#incl