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  • 在本示例教程中将会按照下面的规范优化线形条码的输出: Barcode width = 60 mm Barcode height = 30 mm Resolution of the output device = 200 dpi (dots per inch) 在此规范基础上,我们首先需要根据目标设备...
    概述:
    

    在本示例教程中将会按照下面的规范优化线形条码的输出:

    Barcode width = 60 mm

    Barcode height = 30 mm

    Resolution of the output device = 200 dpi (dots per inch)

    在此规范基础上,我们首先需要根据目标设备像素计算条码的尺寸。接下来对这个尺寸(实际上只有宽度)加以调整,以便条码的每个条和每个间隙都完全匹配输出光栅。高度调整不是必需的,因为扫描过程通常是不受条形码高度的影响。

    首先我们计算条码宽度:

    因此需要把宽度(默认单位mm)转换成英寸为单位。然后根据输出设备的分辨率(dots per inch)计算结果。

     60 / 25.4 * 200 @ 472.44 dots (or pixels)

    》》》免费下载TBarCode SDK最新版

    然后我们计算出模块宽度并采用.............》》》查看原文

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  • 基于MATLAB语言的拱桥拱肋线形优化设计.pdf
  • 用MATLAB求二维线形函数极小值的两种方法。
  • 传送门 题解:思考一下可以知道在一个区间内连续进行+/−+/-+/−操作后,这个区间的xxx的变化是连续的,也就是找到变化中的最大值和最小值即可,最后也就是维护下区间最大最小值而已,对于中间跳过一段操作,对于...

    传送门
    题解:思考一下可以知道在一个区间内连续进行+/+/-操作后,这个区间的xx的变化是连续的,也就是找到变化中的最大值和最小值即可,最后也就是维护下区间最大最小值而已,对于中间跳过一段操作,对于后面的影响无非就是减去这段对于xx的影响罢了。

    #include <bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    const int N = 2e5 + 5;
    int n, m, x, y, a[N];
    string s;
    struct node{
        int l, r, mx, mn;
    };
    node tree[N << 2];
    void build(int p, int l, int r)
    {
        tree[p].l = l; tree[p].r = r;
        if (l == r) {
            tree[p].mx = tree[p].mn = a[l];
            return ;
        }
        int mid = (l + r) >> 1;
        build(p << 1, l, mid);
        build(p << 1 | 1, mid + 1, r);
        tree[p].mx = max(tree[p << 1].mx, tree[p << 1 | 1].mx);
        tree[p].mn = min(tree[p << 1].mn, tree[p << 1 | 1].mn);
    }
    pair<int, int> ask(int p, int l, int r)
    {
        if (tree[p].l >= l && tree[p].r <= r) {
            return {tree[p].mx, tree[p].mn};
        }
        int mid = (tree[p].l + tree[p].r) >> 1;
        if (r <= mid) {
            return ask(p << 1, l, r);
        } else if (l > mid) {
            return ask(p << 1 | 1, l, r);
        } else {
            auto tl = ask(p << 1, l, mid), tr = ask(p << 1 | 1, mid + 1, r);
            return {max(tl.first, tr.first), min(tl.second, tr.second)};
        }
    }
    int main()
    {
        int T;
        cin >> T;
        while (T--) {
            cin >> n >> m >> s;
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                a[i+2] = a[i+1] + (s[i] == '+' ? 1 : -1);
            }
            n += 2; a[n] = a[n - 1];
            build(1, 1, n);
            for (int i = 0; i < m; i++) {
                cin >> x >> y;
                x += 1; y += 1;
                int t = a[y] - a[x - 1];
                auto l = ask(1, 1, x - 1), r = ask(1, y, n);
                r.first -= t; r.second -= t;
                cout << max(l.first, r.first) - min(l.second, r.second) + 1 << endl;
            }
        }
        return 0;
    }
    
    

    如上我的做法为O(nlogn)O(nlogn)级别,官方题解为O(n)O(n)级别
    思想还是那样的思想,但是维护就得思考一番,考虑用pr[i]pr[i]表示当前到了第ii位时的数字是多少,prl[i]prr[i]prl[i]、prr[i]为前ii长度的最小的,最大的,维护非常简单
    prl[i]=min(prl[i1],pr[i]+d)prr[i]=max(prr[i1],pr[i]+d) prl[i]=min(prl[i-1],pr[i]+d)\\ prr[i]=max(prr[i-1],pr[i]+d)
    但是后缀就有点技巧了,考虑这样一件事情,如果已经知道sul[i]sul[i]表示从第ii位开始的最小的,那么第i1i-1位呢,肯定是sul[i1]=sul[i]+dsul[i-1]=sul[i]+d,如果为正数也就是11,那么改为00即可,如果不是这个式子,那换成其他的只能更大,不可能最小,同理最大也是一样的。
    最后维护答案时直接维护pr[l1]pr[l-1]的值即可

    #include <bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    int n, m, l, r;
    string s;
    int main()
    {
        int T;
        cin >> T;
        while (T--) {
            cin >> n >> m >>s;
            vector<int> sul(1, 0), sur(1, 0), prl(1, 0), prr(1, 0), pr(1, 0);
            for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
                int d = s[i] == '+' ? 1 : -1;
                sul.emplace_back(min(0, sul.back() + d));
                sur.emplace_back(max(0, sur.back() + d));
            }
            reverse(sul.begin(), sul.end());
            reverse(sur.begin(), sur.end());
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                int d = s[i] == '+' ? 1 : -1;
                pr.emplace_back(pr.back() + d);
                prl.emplace_back(min(prl.back(), pr.back()));
                prr.emplace_back(max(prr.back(), pr.back()));
            }
            for (int i = 0; i < m; i++) {
                cin >> l >> r;
                l--;
                int l1 = prl[l], r1 = prr[l];
                int l2 = sul[r] + pr[l], r2 = sur[r] + pr[l];
                cout << max(r1, r2) - min(l1, l2) + 1 << endl;
            }
        }
        return 0;
    }
    
    
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  • pytorch 一元线形回归

    2019-04-14 16:48:30
    今天做的是一个用pytorch训练出来的一元线形回归模型;如图,我们先找一些样本点,用 matplotlib.pyplot显示如上,我们把它加载到内存里面,然后通过pytorch的模组简单自定义一下前向函数就可以了,完整代码如下 ...

         今天做的是一个用pytorch训练出来的一元线形回归模型;如图,我们先找一些样本点,用 

    matplotlib.pyplot显示如上,我们把它加载到内存里面,然后通过pytorch的模组简单自定义一下前向函数就可以了,完整代码如下
    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-
    
    import torch
    from torch.autograd import Variable
    import torch.nn.functional as F
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x_train = np.array([[3.3], [4.4], [5.5], [6.71], [6.93], [4.168],
                        [9.779], [6.182], [7.59], [2.167], [7.042],
                        [10.791], [5.313], [7.997], [3.1]], dtype=np.float32)
    
    y_train = np.array([[1.7], [2.76], [2.09], [3.19], [1.694], [1.573],
                        [3.336], [2.596], [2.53], [1.221], [2.827],
                        [3.465], [1.65], [2.904], [1.3]], dtype=np.float32)
    //将数据从numpy转为tensor,pytorch中数据都是以tensor的形式处理
    x_train = torch.from_numpy(x_train) 
    y_train = torch.from_numpy(y_train)
    //通过pytorch的内置模组自实现一个一元线形回归
    class LinearRegression(torch.nn.Module):
        def __init__(self):
            super(LinearRegression,self).__init__() //固定格式
            self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) //输入和输出都是一维的
    
        def forward(self, x): //前向传递方法
            out = self.linear(x)
            return out
    //如果有GUP支持的话,将网络放在GPU上
    if  torch.cuda.is_available():
        model = LinearRegression().cuda()
    else:
        model = LinearRegression()
    //定义损失函数和优化器
    criterion = torch.nn.MSELoss()
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
    
    num_epochs = 1000
    for epoch in range(num_epochs):
        if torch.cuda.is_available():
            inputs = Variable(x_train).cuda()
            target = Variable(y_train).cuda()
        else:
            inputs = Variable(x_train)
            target = Variable(y_train)
    
        out = model(inputs)    //计算出前向传递结果
        loss = criterion(out, target) //计算出和真实值的误差
    
        optimizer.zero_grad()   //将上一次优化器里面的反向梯度清零
        loss.backward() //返回传播
        optimizer.step() //优化网络里面的参数
    
        if(epoch + 1) % 20 == 0:
            print('Epoch[{}/{}], loss: {:.6f}'.format(epoch + 1, num_epochs, loss.item()))
    
    model.eval() //转为测试模式
    predict = model(Variable(x_train).cuda())
    predict = predict.data.cpu()
    plt.plot(x_train.numpy(), y_train.numpy(), 'ro', label='Original data')
    plt.plot(x_train.numpy(), predict.numpy(), label='Fitting data')
    plt.show()

    运行以上代码,可以得到如下的一个线形函数

     

     

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  • 数据库中数据结构图 封装数据的实体类 @Data public class MicroCodeDto { private String id; private String code; private String name; private List<MicroCodeDto>... ...
    数据库中数据结构图

    在这里插入图片描述

    封装数据的实体类
    @Data
    public class MicroCodeDto {
        private String id;
        private String code;
        private String name;
        private List<MicroCodeDto> child = new ArrayList<>();
    
        public MicroCodeDto(String id, String code, String name) {
            this.id = id;
            this.code = code;
            this.name = name;
        }
    }
    
    解析方法
    public static Object formatXDMCheckOptions(List<MicroCodeDto> options) {
        ArrayList<MicroCodeDto> result = new ArrayList<>();
        // 使用map保存所有的字段
        HashMap<String, MicroCodeDto> map = new HashMap<>();
        options.forEach(bean -> map.put(bean.getCode(), bean));
        // 查找并填充父子菜单
        options.forEach(bean -> {
            // 获取最后一个'.'的index
            int index = bean.getCode().lastIndexOf(".");
            // 没有'.'说明是顶级菜单
            if (index == -1) {
                result.add(bean);
            } else if (index + 1 < bean.getCode().length()) {
                // 子菜单 用最后一个点 分割 找到父菜单code
                String newStr = bean.getCode().substring(0, index);
                // 找到父菜单
                MicroCodeDto fatherDto = map.get(newStr);
                // 将所有子菜单 填充到父菜单中
                if (!fatherDto.getChild().contains(bean)) {
                    fatherDto.getChild().add(bean);
                }
            }
        });
        return result;
    }
    
    返回结果展示

    在这里插入图片描述

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