自然對數（ln） 前一個章節我們在理解指數函數；接下來我們的目標是自然對數。 數學中給定的自然對數的定義，其中有著「自然」的一部分：它被定義為ex 的反函數。雖然ex 本身就夠奇怪了。 但是還有一種新鮮的，更加直觀的解釋：自然對數告訴你增長到一定值需要花費多少時間。 假設你投資了幹貝熊軟糖（誰沒有啊？），其中利潤率為100%，連續增長。如果你想獲得十倍的收入，假設它是按照複利計算的，那麼你隻需要
Android Studio搜索功能(查找功能)及快捷键图文详解
指數函數與e e經常讓我感到困惑——不是指這個個字母，而是指這個數學常量。它是個什麼東西呢？ 數學書甚至是我深愛的維基百科都是用一種死板的專業術語來描述e： 數學常量e是自然對數的底。 當你去查詢自然對數時，你會看到如下的解釋： 自然對數，正式的名稱叫作雙曲線對數，是e的對數，而e是一個無理數，其值大約等於2.7182818248459。 很漂亮的循環引用。這就像辭典用拜占庭式的風格來定義
理解復數的乘法 把復數看作是旋轉是我最喜歡的一個“茅塞頓開”的例子。 i，-1的平方根，是一個存在於不同維度的數！一旦把它想通了，我們就可以把復數的旋轉與乘法聯繫起來。 啊哈，這個確實讓我很驚訝：角度增加但是不需要用到Sin或Cos！但是我對它是如何作用的有一個直觀的理解。現在讓我們彌補一下這個缺憾！ EX.1 最乏味的解釋：怎麼會這樣？ 這裏有一個經常被提到的用來解釋為什麼復數相乘就是角度相
Visual Studio中的环境变量(以Visual Studio 2013为例)
復數運算 虛數有一個直觀化的解釋：它把數字“旋轉”，就像負數把數字做了“鏡像”一樣。這種深刻的見解使得我們理解復數的元算變得十分簡單並且清晰，而且也可以很好的檢查一下你是否學會了這種見解。以下是我們的作弊表： 這一章我們將逐一檢驗一遍我們的直觀化的解釋。 6.1 復變量 在常規代數中，我們經常說“x=3”，這樣很好——有一個變量x，它的值是3。而在復數中，我們就會發現：有兩個維度需要討論。寫下
虛數 虛數這個概念經常讓我感到困惑。就像是理解e一樣，許多解釋基本上都可以歸為這兩類： 這是一種數學抽象，這是方程式產生的結果，隻管接受它就行了。 這個將用在高級物理中，相信我們吧，等你到了大學你就明白了。 專家們，這真是一種激勵孩子們積極好學的方法啊！今天就讓我們用我麼最喜歡的工具來攻克它吧： 關註其中的關係，而不是機械化的方程式。 把復數當作我們原有數字系統的升級版，就像0，十進制和負
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弧度與角度 圓的角度為360度，這是一個顯而易見的事實，對嗎？ 錯了。大部分人並不知道為什麼圓有360度。我們隻是把它當作一個神奇的數字，也就是“圓的大小”來記憶，這導致我們以後在物理或數學的學習中，對所謂的“弧度”充滿困惑。 專家們說“弧度讓數學更容易！”，但是從來不解釋其中的原因（其中涉及到的泰勒級數並不簡單）。今天讓我們揭開弧度的真實一面，以一種更直觀化的方法來理解它為什麼讓數學更簡單。
利用C/C++编写程序以获取文件夹内所有子文件名，以下程序参考网络上诸多博文：
畢達哥拉斯距離 我們現在對畢達哥拉斯定理已經相當瞭解了。在前一個章節中我們知道了它並不隻是出現在三角形中；它可以應用在各種形狀中。它不隻是關於a，b，c的；它可以應用在任何有平方項的方程式中。 不隻是在沿著房間中的對角線的距離時勾股定理才有意義，它在任何舉例中都有意義，比如說我們的電影喜好與顏色的“距離”。 如果它能被測量，那麼它就可以類比到勾股定理中。讓我們看看其中的奧妙。 3.1理解勾股定理
C++ 中利用 _findfirst遍历所有文件夹及文件，以及findnext win10报错解决办法
字符串匹配算法综述
hash 算法
mysql-将多个SUM查询合并为一个结果
git checkout -f 和 git checkout 区别
这些经纬线是怎样定出来的呢？地球是在不停地绕地轴旋转（地轴是一根通过地球南北两极和地球中心的 假想线），在地球中腰画一个与地轴垂直的大圆圈，使圈上的每一点都和南北两极的距离相等，这个圆圈 就叫作“赤道”。在赤道的南北两边，画出许多和赤道平行的圆圈，就是“纬圈”；构成这些圆圈的线段， 叫做纬线。我们把赤道定为纬度零度，向南向北各为90度，在赤道以南的叫南纬，在赤道以北的叫北纬。 北极就是北纬90度，
#include <iostream> #include <fstream> #include "..\include\CPosition.h" #include "..\include\Constant.h" #include "..\include\Data.h" #include<stdio.h> #define MATHRES 1E-12 #defin
PDOP：位置精度因子（Position Dilution of Precision），直译为“精度强弱度”，通常翻译为“相对误差”。具体含义是：由于观测成果的好坏与被测量的人造卫星和接收仪间的几何形状有关且影响甚大，所以计算上述所引起的误差量称为精度的强弱度。天空中卫星分布程度越好，定位精度越高（数值越小精度越高）。PDOP表示三维位置定位精度与导航台几何配置关系的一个参数。在全球定位(GPS
//transpote转置矩阵 #include "Stdio.h" #include "memory.h" template<typename T> void TypePrint(T v); template<typename T,int M,int N> class Matrix { public: Matrix(void){
1. 简介 计算机图形学中的应用非常广泛的变换是一种称为仿射变换的特殊变换，在仿射变换中的基本变换包括平移、旋转、缩放、剪切这几种。本文以及接下来的几篇文章重点介绍一下关于旋转的变换，包括二维旋转变换、三维旋转变换以及它的一些表达方式（旋转矩阵、四元数、欧拉角等）。 2. 绕原点二维旋转 首先要明确旋转在二维中是绕着某一个点进行旋转，三维中是绕着某一个轴进行旋转。二维旋转中最简单的场景是绕着坐标原
而您一旦用以下这图解方法，随时眼见显然，再也不会搞错。 平时开发程序，免不了要对图像做各种变换处理。有的时候变换可能比较复杂，比如平移之后又旋转，旋转之后又平移，又缩放。 直接用公式计算，不但复杂，而且效率低下。这时可以借助变换矩阵和矩阵乘法，将多个变换合成一个。 最后只要用一个矩阵对每个点做一次处理就可以得到想要的结果。 另外，矩阵乘法一般有硬件支持，比如3D 图形加速卡，处理
git submodule 完整用法整理
Kalman滤波器的历史渊源 We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than they. Our study of the works of the ancients enables us to give fresh life to their finer ideas, and r
我每天使用 Git ，但是很多命令记不住。 一般来说，日常使用只要记住下图6个命令，就可以了。但是熟练使用，恐怕要记住60～100个命令。 下面是我整理的常用 Git 命令清单。几个专用名词的译名如下。 Workspace：工作区 Index / Stage：暂存区 Repository：仓库区（或本地仓库） Remote：远程仓库 一、新建代码库 # 在当前目录新建一个Git代码库 $
常见的陀螺仪性能指标与解释 零偏 零偏，又称为零位漂移或零位偏移或零偏稳定性，也可简称零漂或漂移率，英文中称为drift 或bias drift。零偏应理解为陀螺仪的输出信号围绕其均值的起伏或波动，习惯上用标准差（σ）或均方根（RMS ）表示，一般折算为等效输入角速率(°/ h) 。在角速度输入为零时，陀螺仪的输出是一条复合白噪声信号缓慢变化的曲线，曲线的峰-峰值就是零偏值（drift
os.path模块主要用于文件的属性获取，在编程中经常用到，以下是该模块的几种常用方法。更多的方法可以去查看官方文档：http://docs.python.org/library/os.path.html 1.os.path.abspath(path) 返回path规范化的绝对路径。 >>> os.path.abspath('test.csv') 'C:\\Python25\
双y轴图像具有单y轴图像没有的对比效果，在MATLAB中有plotyy函数可以实现，Python的实现方式没有MATLAB那样方便，不过实现效果却也不见得差。以往我常用的绘图命令是import matplotlib.pylab as plt # 导入绘图包plt.figure() # 创建图像文件plt.plot(...) # 绘制图像plt.show() # 显示图像在双y轴制图中，绘图命令和
最近总是需要用matplotlib绘制一些图，由于是新手，所以总是需要去翻书来找怎么用，即使刚用过的，也总是忘。所以，想写一个入门的教程，一方面帮助我自己熟悉这些函数，另一方面有比我还小白的新手可以借鉴，大神就绕路吧。这篇文章是根据《利用Python进行数据分析》总结出来的，不是很全面，但是作为入门，足够了。 首先，需要能启动IPython 交互界面吧，这个如果还没有启动的话，就自行百度吧。
双y轴坐标轴图 今天利用matplotlib绘图，想要完成一个双坐标格式的图。 fig=plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=fig.add_subplot(111) ax1.plot(demo0719['TPS'],'b-',label='TPS',linewidth=2) ax2=ax1.twinx()#这是双坐标关键一步 ax2.plot(demo0719['su
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