c++return y>0.5

时间: 2023-07-19 17:09:32 浏览: 75
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关于C语言的return用法 最详细的

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这不是一个完整的语句，缺少分号和返回值类型。我猜测你的意思是： ``` bool result = (y > 0.5); return result; ``` 这段代码的作用是将变量 y 和 0.5 进行比较，如果 y 大于 0.5，则返回 true，否则返回 false。
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Ref<BitMatrix> GridSampler::sampleGrid(Ref<BitMatrix> image, int dimension, Ref transform) { Ref<BitMatrix> bits(new BitMatrix(dimension)); vector<float> points(dimension << 1, (const float) 0.0f); for (int y = 0; y < dimension; y++) { int max = points.size(); float yValue = (float) y + 0.5f; for (int x = 0; x < max; x += 2) { points[x] = (float) (x >> 1) + 0.5f; points[x + 1] = yValue; } transform->transformPoints(points); checkAndNudgePoints(image, points); for (int x = 0; x < max; x += 2) { if (image->get((int) points[x], (int) points[x + 1])) { bits->set(x >> 1, y); } } } return bits; }详细解释每行的功能、

bits->set(x >> 1, y); } } } return bits; } - 第2行：创建一个名为 bits 的 BitMatrix 对象的引用，并使用 new 运算符创建一个新的 BitMatrix 对象，并将其作为参数传递给 Ref 类的构造函数。...

#include<iostream> using namespace std; typedef struct Point { int x, y; }P; P points[100]; int flag[100] = { 0 }; //排列算法 bool sortP(P p1, P p2) { if (p1.x == p2.x) return p1.y > p2.y; else return p1.x > p2.x; } int S(P p1, P p2, P p) { return 0.5 * ((p1.x * p2.y - p2.x * p1.y) + (p2.x * p.y - p.x * p2.y) + (p.x * p1.y - p1.x * p.y)); } P hull(P p,int mode) { int finalP[100]; if (sizeof(p) <= 2) { for (int i = 0; i < sizeof(p); i++) { flag[i] = 1; } for (int i = 0; i < sizeof(p); i++) { if (flag[i] = 1) { for (int j = 0; j < sizeof(finalP); j++) { finalP[j] = p[i]; } } } } }哪里出错了

return 0.5 * ((p1.x * p2.y - p2.x * p1.y) + (p2.x * p.y - p.x * p2.y) + (p.x * p1.y - p1.x * p.y)); } P hull(P p, int mode) { int n = sizeof(p) / sizeof(p[0]); P finalP[100]; // 找到最左下角的点...

将int main() { int x, y; cout << ""; cin >> x >> y; if (x < 0 || x >= MAX_OBJECT_TYPE || y < 0 || y >= MAX_OBJECT_TYPE) { cout << "Invalid coordinates!" << endl; return 0; } cout << "dist[" << x << "][" << y << "] = " << dist[x][y] << endl; AINFO << "ComputeDIFOBJcameracamera distance: " << dist;//计算两个物体之间的距离 return dist[x][y]; }改写为读取相机目标类别输出表格对应值

cin >> camera >> target; if (camera || camera >= MAX_OBJECT_TYPE || target || target >= MAX_OBJECT_TYPE) { cout 类别不合法！" ; return 0; } cout [" ][" ] = " [camera][target] ; return 0; } ...

将下述python代码转换成c++代码 import numpy as np def fai(x): return (x**2 + 2 - np.exp(x)) / 3 # f(x)的不动点迭代式 # return 20/(x**2 + 2*x + 10) # g(x)的不动点迭代式 def sdfs(x, y, z): return x - (y - x)**2 / (z - 2 * y + x) # 斯特芬森加速迭代 def diedai(s, e): a = s b = fai(a) i = 1 print("迭代初值 x0 =", a) print("各次迭代值如下:") print("x1 =", b) while (abs(b - a) >= e): a = b b = fai(b) i = i + 1 print("x%d = %.20f" % (i, b)) print("迭代次数为:", i) print("求得根值为:", b) def Steffensen(s, e): a = s y = fai(a) z = fai(y) b = sdfs(a, y, z) i = 1 print("迭代初值 x0 =", a) print("各次迭代值如下:") print("x1 =", b) while (abs(b - a) >= e): a = b y = fai(b) z = fai(y) b = sdfs(b, y, z) i = i + 1 print("x%d = %.20f" % (i, b)) print("迭代次数为:", i) print("求得根值为:", b) print("不动点迭代如下：") diedai(0.5, 1e-8) print("") print("斯特芬森加速迭代如下：") Steffensen(0.5, 1e-8)

- Python 中的 ** 运算符在 C 中表示为 pow(x, y) 函数。 - Python 中的 np.exp(x) 在 C 中表示为 exp(x) 函数。 - 在 C 中，我们需要使用 #include <math.h> 头文件才能使用 exp() 函数。

利用差分进化算法分别求解下列函数的最大值以及对应x和y值，设定求解精度为15位小数,f(x,y)=(6.452*(x+0.125y)(cos(x)-cos(2y)^2))/((0.8+(x-4.2)^2+2*(y-7))^0.5)+3.226*y,x∈[0,10),y∈[0,10),c++代码，并计算算法收敛曲线

以下是使用C++实现差分进化算法求解f(x,y)最大值及对应x和y值的代码，同时进行收敛曲线的绘制（代码中使用了第三方库matplotlibcpp）： c++ #include <iostream> #include <cmath> #include <vector> #include ...

３个变量n,x,y ，有n天，分别x,y天取１个金币，最后一次取，分别取0.5个，最多取多少个？c++代码

#include <stdio.h> int main() { int n, x, y; scanf("%d%d%d", &n, &x, &y); int ans = n - (y / x) - 1; if (y % x == 0 || n <= y / x + 1) { printf("%d", ans); } else { printf("%d", ans - 1); } ...

利用查分进化算法，分别求解下列函数的最大值以及对应的x和y值，设定求解精度为15位小数。函数f（x）=(6.452*(x+0.125y)*(cos(x)-cos(2y)^2))/（0.8+（x-4.2)^2+2(y-7)^2））^0.5+3.226y,x∈[0,10),y∈[0,10),c++代码

以下是使用差分进化算法求解函数最大值及对应的x和y值的C++代码： c++ #include <iostream> #include <cstdio> #include <cmath> #include <ctime> #include <cstdlib> using namespace std; const int MAXN = ...

c++实现牛顿插值法求解0.5,0.7,0.85处的函数值，并输出下三角差商差

double newton_interpolation(double x, vector<double> &X, vector<double> &Y) { int n = X.size(); vector<vector<double>> D(n, vector<double>(n)); for (int i = 0; i ; i++) { D[i][0] = Y[i]; } for ...

C++优化代码己知三角形的三边a,b,c,求面积的公式为: p= （a+b+s)/2. S=sqrt（p（p-a）（p-b）（b-c）） class Point private: float x,y public: Point（float a, float b ): x(a）y（b）（） ; float Getx() (return x;} float Gety（)(retun y;)· 题目 1:class trianglel. private Point A,B,C; public float area（）; 求任意三角形 ABC 的面积，其中A(1,2),B(B,3),(3,0.5) 题目 2: class quadrangle{ private Point A, B,C D; public float area（）; } 求任意四边形ABCD的面型的面积，其中A(11)，B(3,4）C（5,2）D（4, 0.5）

float Gety() {return y;} }; class Triangle { private: Point A, B, C; public: Triangle(Point a, Point b, Point c): A(a), B(b), C(c) {} float area() { float a = sqrt(pow(B.Getx() - A.Getx(), 2) + ...

基于C++语言和PCL点云库，生成一段代码，一直一点p（x,y,z）坐标，求p点经过旋转矩阵m和平移n之后的位置，使用eigen完成。，输出的旋转矩阵为x轴旋转-90角度，y轴旋转90角度，z轴旋转0°，x平移-0.7米，y平移0.05米，z平移0.5米

以下是实现要求的C++代码，其中使用了PCL点云库和Eigen线性代数库： cpp #include <iostream> #include <pcl/common/transforms.h> #include <Eigen/Dense> int main() { // 定义点p的坐标 double x = 1.0; ...

使用C++给我实现下段matlab代码X = [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]; Y = [0.0, 1.0, 8.0, 27.0, 64.0, 125.0]; Xq = [0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5]; aaa=interp1(X, Y, Xq,'spline')

double interp1(const std::vector<double>& X, const std::vector<double>& Y, double Xq, const std::string& method) { if (method != "spline") { std::cerr ; exit(1); } int n = X.size(); std::...

已知函数表如下： x 0.4 0.55 0.8 0.9 1 y 0.41075 0.57515 0.88811 1.02652 1.17520 请写出用拉格朗日插值多项式求0.5，0.7,0.85三处的函数值的c语言和c++代码

#include <stdio.h> double lagrange_interpolation(double x[], double y[], int n, double xi); int main() { double x[] = {0.4, 0.55, 0.8, 0.9, 1}; double y[] = {0.41075, 0.57515, 0.88811, 1.02652, 1....

void Extract1DEdge::GetProfieMat() { if (m_mInputMat.empty()) { return; } if (m_mInputMat.channels() > 1) { cvtColor(m_mInputMat, m_mInputMat, COLOR_BGR2GRAY); } Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(m_mInputMat, m_mInputMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP); Mat newCenter = RotateMat * (Mat_<double>(3, 1) << m_pdCenter.x, m_pdCenter.y, 1); double x = newCenter.at<double>(0, 0); double y = newCenter.at<double>(1, 0); Mat M = (Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, x - m_dLength * 0.5, 0, 1, y - m_dHeight * 0.5); warpAffine(m_mInputMat, m_mInputMat, M, Size2d(m_dLength, m_dHeight), WARP_INVERSE_MAP); }如何保持两个warpAffine效果不变的情况下加速这段代码给个例程

Mat M = (Mat_<double>(2, 3) , 0, x - m_dLength * 0.5, 0, 1, y - m_dHeight * 0.5); // 对输入图像进行仿射变换（OpenCL加速） UMat outputMat; cv::ocl::warpAffine(rotatedMat, outputMat, M, Size2d(m_...

翻译代码 if (_m_mInputMat.empty()) { return; } if (_m_mInputMat.channels() > 1) { cvtColor(_m_mInputMat, _m_mInputMat, COLOR_BGR2GRAY); } Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(_m_pdCenter, -_m_dAngle, 1); warpAffine(_m_mInputMat, _m_mInputMat, RotateMat, _m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP | INTER_CUBIC); Mat newCenter = RotateMat * (Mat_<double>(3, 1) << _m_pdCenter.x, _m_pdCenter.y, 1); double x = newCenter.at<double>(0, 0); double y = newCenter.at<double>(1, 0); Mat M = (Mat_<double>(2, 3) << 1, 0, x - _m_dLength * 0.5, 0, 1, y - _m_dHeight * 0.5); warpAffine(_m_mInputMat, _m_mInputMat, M, Size2d(_m_dLength, _m_dHeight), WARP_INVERSE_MAP | INTER_CUBIC);

这是一段OpenCV的C++代码。该代码首先判断输入的图像是否为空，如果是空的，则直接返回。接着，如果输入的图像通道数大于1，则将其转换为灰度图像。然后，通过getRotationMatrix2D函数得到一个旋转矩阵，将其作用于...

已知函数表如下: x 0.4 0.55 0.8 0.9 1 y 0.41075 0.57515 0.88811 1.02652 1.17520写出用牛顿插值法求解0.5,0.7,0.85三处点的函数值，并输出差商表的c语言和c++代码

C++代码实现： cpp #include <iostream> double newton_interpolation(double x, double *xs, double *ys, int n) { double f[n][n]; int i, j; for (i = 0; i ; i++) { f[i][0] = ys[i]; } for (j = 1; ...

３个变量n,x,y ，有n天，可达可和可达达可以分别选择一天领取第一块金子，当然也可以选择同一天，从各自第一天拿到金子开始算起，可达可每 x 天会得到一块金子，可达达每 y 天会得到一块金子，最后一次取，分别取0.5个，最多取多少个？c++代码

#include <stdio.h> int main() { int n, x, y; scanf("%d%d%d", &n, &x, &y); int cnt = 0; // 记录可达可得到的金子数 int i, j; for (i = 1; i ; i++) { if (i % x == 1 && i % y != 1) { // 可达可取金子...

#include <iostream>#include <vector>#include <cmath>using namespace std;// 定义一个结构体表示空间点struct Point { double x; double y; double z;};// 计算两个空间点之间的欧几里得距离double distance(Point p1, Point p2) { double dx = p1.x - p2.x; double dy = p1.y - p2.y; double dz = p1.z - p2.z; return sqrt(dx*dx + dy*dy + dz*dz);}// 实现克里金插值double krigingInterpolation(Point target, vector& points, vector<double>& values, int k, double a, double c) { int n = points.size(); vector<double> distances(n); // 存储目标点与所有已知点之间的距离 for (int i = 0; i < n; i++) { distances[i] = distance(target, points[i]); } // 计算目标点与所有已知点之间的协方差 vector<double> covariances(n); for (int i = 0; i < n; i++) { double sum = 0; for (int j = 0; j < n; j++) { double d = distance(points[i], points[j]); sum += pow((values[i] - values[j]), 2) / (2 * k*k); } covariances[i] = exp(-sum / n); } // 计算权重 vector<double> weights(n); double sum = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { weights[i] = pow(distances[i], -a) * covariances[i]; sum += weights[i]; } for (int i = 0; i < n; i++) { weights[i] /= sum; } // 计算插值结果 double result = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { result += weights[i] * values[i]; } return result;}int main() { // 定义已知点和对应的值 vector points = {{0, 0, 0}, {0, 0, 1}, {0, 1, 0}, {1, 0, 0}, {1, 1, 1}}; vector<double> values = {1, 2, 3, 4, 5}; // 定义目标点 Point target = {0.5, 0.5, 0.5}; // 使用克里金插值进行估计 double result = krigingInterpolation(target, points, values, 3, 2.0, 1.0); cout << "The estimated value at (" << target.x << ", " << target.y << ", " << target.z << ") is " << result << endl; return 0;}

这是一个简单的C++代码示例，实现了克里金插值算法。在这个示例中，我们使用一个结构体来表示三维空间中的点，并实现了计算两个点之间欧几里得距离的函数。然后，我们使用克里金插值算法对一个目标点进行估计，其中...

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Deno Express：模仿Node.js Express的Deno Web服务器解决方案

资源摘要信息:"deno-express:该项目的灵感来自https" 知识点： 1. Deno 介绍：Deno 是一个简单、现代且安全的JavaScript和TypeScript运行时，由Node.js的原作者Ryan Dahl开发。它内置了诸如TypeScript支持、依赖模块的自动加载等功能。Deno的出现是为了解决Node.js存在的一些问题，比如全局状态污染和包管理等。 2. Express.js 概念：Express.js 是一个基于Node.js平台的极简、灵活的web应用开发框架。它提供了一系列强大的功能，用于开发单页、多页和混合web应用。Express.js的亮点在于其路由系统，对中间件的使用，以及对视图引擎的支持。 3. deno-express 项目：该项目以Node.js的Express框架为灵感，为Deno提供了一套类似于Express的Web服务器搭建方式。使用deno-express可以让开发者用熟悉的Express API在Deno环境中快速构建Web应用。 4. TypeScript 使用：TypeScript 是 JavaScript 的一个超集，添加了类型系统和对ES6+的新特性的支持。它最终会被编译成纯JavaScript代码，以便在浏览器和Node.js等JavaScript环境中运行。在deno-express项目中，通过TypeScript编写代码，不仅可以享受到静态类型检查的好处，还可以利用TypeScript的强类型系统来构建更稳定、易于维护的代码。 5. 代码示例解析：在描述中提供了一个简短的代码示例，示范了如何使用deno-express构建一个简单的web server。 - `import * as expressive from "https://raw.githubusercontent.com/NMathar/deno-express/master/mod.ts";` 这行代码通过网络导入了deno-express库的核心模块。 - `const port = 3000;` 定义了一个端口号，即web服务器将监听的端口。 - `const app = new expressive.App();` 创建了一个Express-like的App实例。 - `app.use(expressive.simpleLog());` 使用了一个简单的日志中间件，这可能会记录请求和响应的信息。 - `app.use(expressive.static_("./public"));` 使用了静态文件服务中间件，指定 "./public" 作为静态文件目录，使得该目录下的文件可以被Web服务访问。 - `app.use(expressive.bodyParser.json());` 使用了body-parser中间件，它能解析请求体中的JSON格式数据，使得在后续的请求处理中可以方便地获取这些数据。 6. Deno 与 Node.js 的对比：Deno与Node.js在设计哲学和实现上有明显差异。Deno不使用npm作为包管理器，而是通过URL导入模块。它也具备内置的TLS和网络测试工具，以及自动的依赖项管理，这都是Node.js需要外部模块来实现的功能。 7. 代码示例中的未显示部分：描述中仅展示了server.ts文件的部分内容，根据标准的Express应用结构，可能还会包括定义路由、设置视图引擎、错误处理中间件等。 8. 模块和库的使用：在deno-express项目中，开发者会接触到如何在Deno环境下使用外部模块。在JavaScript和TypeScript社区中，通过URL直接导入模块是一个新颖的方法，它使得依赖关系变得清晰，并且有助于构建安全、无包管理器污染的应用。 9. 对于TypeScript的依赖：由于deno-express项目的代码示例是用TypeScript编写的，所以它展示了TypeScript在Deno项目中如何使用。Deno对TypeScript的支持是原生的，无需额外编译器，直接运行即可。 10. Web服务器搭建实践：通过这个项目，开发者可以学习如何在Deno中搭建和管理Web服务器，包括如何处理路由、如何对请求和响应进行中间件处理等Web开发基础知识点。 通过对以上知识点的了解，可以对deno-express项目有一个全面的认识。该项目不仅为Deno提供了类似Express.js的Web开发体验，还展示了如何利用TypeScript来构建现代化、高性能的Web应用。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩