输入n*n的矩阵，求矩阵中 p行q列，q行p列 的数据。\n【输入说明】：第一行整数n。接下来n行，每行n个整数。第n+2行两个整数p和q。\n【输出要求】：两行。第一行为矩阵中p行q列的数据。第二行为矩

时间: 2023-04-23 16:01:18 浏览: 133
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输入一个矩阵，输出一个结果

阵中q行p列的数据。 题目描述：给定一个n*n的矩阵，求矩阵中第p行第q列和第q行第p列的数据。 输入说明：第一行为整数n，表示矩阵的大小。接下来n行，每行n个整数，表示矩阵中的数据。第n+2行为两个整数p和q，表示要求的数据所在的行和列。 输出要求：输出两行，第一行为矩阵中第p行第q列的数据，第二行为矩阵中第q行第p列的数据。 思路：直接根据题目要求输出即可。 代码：
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输入矩阵阶数n，给n阶矩阵的元素按行序由1到n*n顺序赋值，然后将其向右旋转90度，输出旋转后的矩阵。

【输入形式】控制台输入阶数n。 【输出形式】输出旋转90度后的矩阵，其中每个数字占4位字符的宽度，向右对齐。 【样例输入】 4 【样例输出】 13 9 5 1 14 10 6 2 15 11 7 3 16 12 8 4 【样例说明】输入整数n ＝ 4，输出旋转后的矩阵。

问题】：输入n*n的矩阵，求矩阵中 p行q列，q行p列 的数据。\n【输入说明】：第一行整数n。接下来n行，每行n个整数。第n+2行两个整数p和q。\n【输出要求】：两行。第一行为矩阵中p行q列的数据。第

题目：输入n*n的矩阵，求矩阵中第p行q列，q行p列的数据。 【输入说明】：第一行整数n。接下来n行，每行n个整数。第n+2行，两个整数p，q。 【输出要求】：两行。第一行为矩阵中p行q列的数据。第二行为矩阵中q行p列的...
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![求逆矩阵]...矩阵求逆的定义如下：如果一个 n×n 矩阵 A 是可逆的，则存在一个 n×n 矩阵 B，使得 AB = BA = I，其中 I 是 n×n

clear;clc;close all p=input('输入数据:\n'); n=length(p); for i=1:n if p(i)<0 fprintf('\n错误'); p=input('输入数据:'); end end if abs(sum(p)-1)>0.00001 fprintf('\n错误\n'); p=input('输入数据:'); end Pr=sort(p,'descend'); q=Pr; a=zeros(n-1,n); for i=1:n-1 [q,l]=sort(q); a(i,:)=[l(1:n-i+1),zeros(1,i-1)]; q=[q(1)+q(2),q(3:n),1]; end for i=1:n-1 c(i,1:n*n)=blanks(n*n); end c(n-1,n)='0'; c(n-1,2*n)='1'; for i=2:n-1 c(n-i,1:n-1)=c(n-i+1,n*(find(a(n-i+1,:)==1))-(n-2):n*(find(a(n-i+1,:)==1))); c(n-i,n)='0'; c(n-i,n+1:2*n-1)=c(n-i,1:n-1); c(n-i,2*n)='1'; for j=1:i-1 c(n-i,(j+1)*n+1:(j+2)*n)=c(n-i+1,n*(find(a(n-i+1,:)==j+1)-1)+1:n*find(a(n-i+1,:)==j+1)); end end for i=1:n h(i,1:n)=c(1,n*(find(a(1,:)==i)-1)+1:find(a(1,:)==i)*n); ll(i)=length(find(abs(h(i,:))~=32)); end average_len=sum(Pr.*ll); HX=sum(Pr.*(-log2(Pr))); yita=HX/average_len; r=1-yita; h1=string(h); h2=transpose(h1); disp(['信号符号S： ',num2str(1:n)]); fprintf('信源符号概率:'); disp(Pr); fprintf('Huffman编码结果:'); disp(h2); fprintf('编码平均码长:'); disp(average_len); fprintf('信源熵:'); disp(HX); fprintf('编码效率:'); disp(yita); fprintf('冗余度:'); disp(r); subplot(1,1,1); bar(Pr,ll); title('概率与码长对应关系'); xlabel('概率'); ylabel('码长');

3. 根据概率向量Pr和码长q，生成n-1个节点的哈夫曼树，其中q为排序后的概率向量。生成的哈夫曼树以矩阵a的形式给出，其中a(i,:)表示第i个节点的左右子树对应的符号。例如，a(1,:)=[2,3,0,0]表示第1个节点的左子树...

矩阵链乘法。设 A1,A2,…,An 为矩阵序列，Ai 为 Pi-1×Pi 阶矩阵，i = 1,2,…,n. 确定乘法顺序使得元素相乘的总次数最少. 输入：向量 P = ，n个矩阵的行数、列数 实例： P = <10, 100, 5, 50> A1: 10 × 100, A2: 100 × 5, A3: 5 × 50 （可参考教材 P55-60 页）要求： （1） 写出递归公式 （2） 分析采用哪种数据结构存储中间结果 （3） 分析求解顺序 （4） 写出算法伪码 （5） 分析算法复杂度 （6） 使用熟悉的编程语言实现算法 （7） 编写测试数据，测试算法的正确性和性能

可以采用二维数组存储中间结果M(i,j)，以及一维数组存储矩阵的行数和列数P。 3. 求解顺序： 先求解子问题，再合并子问题的解。具体来说，可以采用自底向上的方式，依次求解M(1,2), M(1,3), ..., M(1,n)。 4. 算法...

#include<iostream> using namespace std; int main() { int *q; int **p; int n,m; int i,j; char *dian; int flag; int *eulercl; void space(int** &p,int n); void freespace(int** &p,int n); int euler(int** &p,int* &q,int* &eulercl,int n,int m); cout<<"请输入顶点数和弧度数！\n"; cin>>n>>m; space(p,n); eulercl=new int[m+1]; q=new int[n]; dian=new char [n]; cout<<"请输入每一个顶点！\n"; for(i=0;i<n;i++) cin>>dian[i]; cout<<"请输入关联矩阵！\n"; for(i=0;i<n;i++) { q[i]=0; for(j=0;j<n;j++) { cin>>p[i][j]; } } flag=euler(p,q,eulercl,n,m); if(flag==1) { cout<<dian[eulercl[0]]; for(i=1;i<=m;i++) { cout<<"->"<<dian[eulercl[i]]; } cout<<endl; } else { cout<<"不存在欧拉回路！\n"; } freespace(p,n); delete [] q; delete [] dian; delete [] eulercl; return 0; } void space(int** &p,int n) { int i; p=new int*[n]; for(i=0;i<n;i++) { p[i]=new int[n]; } } void dfs(int** &p,int* &q,int n,int m,int num) { int i; q[m]=num; for(i=0;i<n;i++) { if(p[m][i]==0) continue; else { if(!q[i]) { dfs(p,q,n,i,num); } } } } void freespace(int** &p,int n) { int i; for(i=0;i<n;i++) delete [] p[i]; delete [] p; } void copyc(int** &p,int **&pp,int n) { int i,j; for(i=0;i<n;i++) { for(j=0;j<n;j++) pp[i][j]=p[i][j]; } } int euler(int** &p,int* &q,int* &eulercl,int n,int m) { int i,j; int v,w; int count=0; int current=0; int front,last; int **pp; int lianton(int** &p,int* &q,int n); space(pp,n); front=last=0; v=0; eulercl=new int [m+1]; eulercl[current++]=0; copyc(p,pp,n); while(count<m) { for(i=0,j=0;i<n;i++) { if(p[v][i]>0) { j+=p[v][i]; w=i; } } if(j>1) { for(i=0;i<n;i++) { pp[v][i]--; pp[i][v]--; if(p[v][i]>0&&lianton(pp,q,n)==1) { p[v][i]--; p[i][v]--; v=i; eulercl[current++]=i; count++; break; } pp[v][i]++; pp[i][v]++; } } else { p[v][w]--; p[w][v]--; v=w; eulercl[current++]=w; count++; } } freespace(pp,n); return 1; } int lianton(int** &p,int* &q,int n) { int i; int flag=0; for(i=0;i<n;i++) { q[i]=0; } dfs(p,q,n,0,1); for(i=0;i<n;i++) { if(q[i]==0) return 0; } return 1; }

在 main 函数中，先输入顶点数和弧度数，然后动态分配二维数组空间，输入每一个顶点和关联矩阵。调用 euler 函数查找欧拉回路，如果存在，输出欧拉回路，否则输出不存在欧拉回路。最后释放动态分配的数组空间。 ...

设有4个矩阵连乘积ABCD，设它们的维数分别为A:45*8，B:8*40, C:40*25, D:25*10, （2）采用动态规划思想编写c语言程序实现上述算法并采用上述数据调试运行。

下面是使用动态规划思想实现矩阵连乘积的C语言代码： c #include #include #include #define MAX_DIM 10 ...对于输入的矩阵维度，可以直接在代码中进行修改，然后编译运行即可得到最小乘法次数。

用c++解决矩阵连乘问题，输入格式为 第一行输入矩阵个数，后面每一行输入矩阵的行数和列数，用逗号分隔行数和列数，输出格式断点位置，乘数个数

第二行开始，每行输入一个矩阵的行数和列数，用逗号分隔行数和列数。输出格式中，第一行输出断点位置处的最小乘数个数，第二行输出最优断点位置的括号化方案。 ### 回答2： 矩阵连乘问题是一个经典的动态规划问题...

把matlab转成opencv c++；代码如下：function X_jian = stmkf_make_video(v,a,length) [m,n,d] = size(double(read(v,1))); pBlurred = zeros(m,n); X_jian = zeros(m,n); Q = 0.026; % Q-参数 K = ones(m,n,d) * 0.5; % 全局变量初始值 P = ones(m,n,d) * 1; % 全局变量初始值 R = ones(m,n,d) * 1; % 全局变量初始值 b = a + length; % 视频的尾 for i = a : b z_k = double(read(v,i)); % 读取某一帧 % 均值滤波 blurred(:,:,1) = blurfilter(z_k(:,:,1),5); % 对R通道做均值滤波 blurred(:,:,2) = blurfilter(z_k(:,:,2),5); % 对G通道做均值滤波 blurred(:,:,3) = blurfilter(z_k(:,:,3),5); % 对B通道做均值滤波 % 双边滤波 I = z_k ./ 255; tempsize = 5; % 5 sigma1 = 5 ; % 5 sigma2 = 0.055; % 0.015 0.055 0.085 bf(:,:,1) = bilateralfilter(I(:,:,1),tempsize,sigma1,sigma2); % 对R通道做双边滤波 bf(:,:,2) = bilateralfilter(I(:,:,2),tempsize,sigma1,sigma2); % 对G通道做双边滤波 bf(:,:,3) = bilateralfilter(I(:,:,3),tempsize,sigma1,sigma2); % 对B通道做双边滤波 %%%%%%% STMKF算法 %%%%%%%% delta = pBlurred - blurred; % 计算好delta后，当前帧要赋值，作为下一帧的输入； pBlurred = blurred; % kalman滤波的循环 R = 1 + R ./ (1 + K); % R_k R_k-1 % R_k-1表示前一帧参数，R_k表示当前帧的参数（自适应过程） X_qian = X_jian; % X_jian是X_k-1，表示前一帧的计算出的数据 P_qian = P + Q .* (delta.^2); % P_qian是, P_k表示协方差矩阵 K = P_qian ./ (P_qian + R); % K是K_k, 表示当前状态下的卡尔曼增益 X = X_qian + K .* (z_k - X_qian); % X是x_k, 表示当前帧经过卡尔曼滤波后的数据 X_jian = (1 - K) .* X + ( K .* bf .* 255 ); % X_jian表示经过BF和KF加权后的输出 P = (1 - K) .* P_qian; % P是P_k,表示计算协方差矩阵，用于下一帧时刻的计算 end end

Mat P_qian = P + Q * delta.mul(delta); K = P_qian / (P_qian + R); Mat X = X_qian + K.mul(z_k - X_qian); X_jian = (1 - K).mul(X) + (K.mul(bf.mul(255))); P = (1 - K).mul(P_qian); } } 请注意，...

样例输入】 6 7 0 12 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -3 0 0 0 0 14 0 0 0 24 0 0 0 0 0 18 0 0 0 0 0 15 0 0 -7 0 0 0 【样例输出】 0 0 -3 0 0 15 12 0 0 0 18 0 9 0 0 24 0 0 0 0 0 0 0 -7 0 0 0 0 0 0 0 0 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 【提示】 第二组测试数据行列较大，注意空间开大一点哦。*/ #include<stdio.h> #define MAXSIZE 5000 typedef struct{ int row,col;//行列下标 int e;//元素值 }Tripe; typedef struct{ Tripe data[MAXSIZE+1];//三元矩阵 int m,n,len;//矩阵行数，列数和非零元素个数 }TSMatrix; void FastTransposeTSMatrix(TSMatrix A,TSMatrix* B){ int col,t,p,q; int num[MAXSIZE],position[MAXSIZE]; B->m=A.n;B->n=A.m;B->len=A.len; if(B->len>0){ for(col=1;col<=A.n;col++) num[col]=0; for(t=1;t<=A.len;t++) num[A.data[t].col]++; position[1]=0; for(col=2;col<=A.n;col++) position[col]=position[col-1]+num[col-1]; } for(p=0;p<A.len;p++){ col=A.data[p].col; q=position[col]; B->data[q].row=A.data[p].col; B->data[q].col=A.data[p].row; B->data[q].e=A.data[p].e; position[col]++; } }帮我写主函数

// 输入每个非零元素的行、列、值 } FastTransposeTSMatrix(A, &B); // 调用快速转置函数 for(i = 1; i ; i++){ printf("%d %d %d\n", B.data[i].row, B.data[i].col, B.data[i].e); // 输出转置后的矩阵 } ...

请使用C语言完成：给定n个矩阵｛A1,A2,…,An｝（n<=40），其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1，2…，n。第i个矩阵的维数用p i−1 ​ ，p i ​ 来表示。如何确 定计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。

其中，输入的第一行是矩阵的个数n，第二行到第n+1行是每个矩阵的维数pi-1和pi。使用二维数组m[i][j]存储计算第i个矩阵到第j个矩阵的最少数乘次数。使用长度为len的子序列来更新m[i][j]，枚举子序列的中间点k，计算...

定 给定 n 个矩阵｛A 1 ,A 2 , …,A n 中 ｝，其中 A i 与 与 A i+1 是可乘的，i=1,2 , …,n-1 。确定 计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。 。 输入数据为矩阵个数和每个矩阵规模， 输出结果为计算矩阵连乘积的计算次序和最少数乘次数。

其中，p[i-1]、p[k]、p[j] 分别为第 i-1 个矩阵的行数，第 k 个矩阵的列数，第 j 个矩阵的列数，代表了矩阵相乘的规模。最终结果为 m[1,n]，表示计算所有矩阵连乘积所需的最少数乘次数。 通过记录状态转移过程中的 ...

数据结构C语言用一维数据模拟一个对称矩阵（方阵）A，并求该矩阵的n次方，A^n（数据集自行设计）；

sum += a[i * n + p] * a[q * n + j]; } } b[i][j] = sum; b[j][i] = sum; } } // 输出结果 printf("矩阵的 %d 次幂为：\n", k); for (i = 0; i < n; i++) { for (j = 0; j < n; j++) { int sum = 0; ...

function [result,error,errorDim]=zjfc(s,opt) %对正交试验进行方差分析，s是输入矩阵，opt是空列参数向量，给出s中是空白列的列序号 %s=[1  1   1   1  1 1 1 83.4; %    1  1   1   2  2 2 2    84; %    1  2   2   1  1 2 2 87.3; %    1  2   2   2  2 1 1 84.8; %    2  1   2   1  2 1 2 87.3; %    2  1   2   2  1 2 1    88; %    2  2   1   1  2 2 1 92.3; %    2  2   1   2  1 1 2 90.4; %]; %opt=[3,7]; %s的最后一列是各个正交组合的试验测量值，前几列是正交表 [m,n]=size(s);  p=max(s(:,1)); %取水平数  q=n-1;%取列数  sum0=zeros(p,q);  for i=1:q     for k=1:m           for j=1:p           if(s(k,i)==j)               sum0(j,i)=sum0(j,i)+s(k,n); %求和           end         end      end  end totalsum=sum(s(:,n)); ss=sum0.*sum0; levelsum=m/p; %水平重复数 ss=sum(ss./levelsum)-totalsum^2/m; %每一列的S ssError=sum(ss(opt)); for i=1:q     f(i)=p-1;     %自由度 end fError=sum(f(opt));   %误差自由度 ssbar=ss./f; Errorbar=ssError/fError; index=find(ssbar<Errorbar); index1=find(index==opt); index(index==index(index1))=[]; %剔除重复 ssErrorNew=ssError+sum(ss(index));   %并入误差 fErrorNew=fError+sum(f(index));   %新误差自由度 F=(ss./f)/(ssErrorNew./fErrorNew);   %F值 errorDim=[opt,index];  errorDim=sort(errorDim); %误差列的序号 result=[ss',f',ssbar',F']; error=[ssError,fError;ssErrorNew,fErrorNew];

函数的输入参数为矩阵s和空列参数向量opt，其中矩阵s包含了正交试验的数据，最后一列为测量值，前几列为正交表。函数的输出结果包括result、error和errorDim。 result是一个包含四列的矩阵，每一行对应输入矩阵s的...

def trigonalise(M): n, p = M.shape assert n==p if n==1: return sp.eye(1) # Recherche d'un vecteur propre step1 = M.eigenvects() E1 = step1[0][2][0] # Vérification qu'on obtient une matrice inversible for i in range(n): P = sp.zeros(n, n) P[:, 0] = E1 l = list(range(n)) l.remove(i) P[:, 1:] = sp.eye(n)[:, l] if P.det() != 0: break # Récurrence Q = trigonalise((P.inv()@M@P)[1:, 1:]) QQ = sp.Matrix(sp.BlockDiagMatrix(sp.eye(1), Q)) return P@QQ这段代码在干嘛

接着，代码计算矩阵 P.inv() @ M @ P 的后 n-1 行和后 n-1 列，将其递归地传递给 trigonalise() 函数，得到下一个上三角矩阵 Q。最后，代码将 Q 与一个单位矩阵合并为一个块对角矩阵 QQ，并将 P 与 QQ...

详细解释这份代码生成的图的横坐标和纵坐标之间的关系% 输入电网拓扑信息和负载数据 % 节点数量 n = 4; % 线路阻抗矩阵 Z = [0.1+0.2i, 0.2+0.3i, 0.3+0.4i, 0.1+0.1i; 0.2+0.3i, 0.3+0.4i, 0.1+0.2i, 0.2+0.2i; 0.3+0.4i, 0.1+0.2i, 0.2+0.3i, 0.1+0.3i; 0.1+0.1i, 0.2+0.2i, 0.1+0.3i, 0.3+0.4i]; % 负载有功功率 P_load = [1.0, 1.5, 1.2, 1.8]; % 负载无功功率 Q_load = [0.5, 0.8, 1.0, 0.6]; % 定义基准电压值和电压相角 V_base = 1.0; theta_base = 0; % 将负载功率转换为复功率 S_load = P_load + 1i*Q_load; % 计算节点导纳矩阵 Y = inv(Z); % 构建节点导纳矩阵 Ybus = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n if i == j % 对角线元素为节点导纳之和 Ybus(i,j) = sum(Y(i,:)); else % 非对角线元素为节点导纳的相反数 Ybus(i,j) = -Y(i,j); end end end % 求解节点电压幅值和相角 V = inv(Ybus) * S_load'; theta = angle(V); % 计算节点电压幅值 V_abs = abs(V); % 绘制节点电压幅值分布图 figure; bar(V_abs); title('节点电压幅值分布图'); xlabel('节点编号'); ylabel('电压幅值真值 (pu)');

8. for i = 1:n 和 for j = 1:n：循环遍历节点导纳矩阵的每个元素。 9. if i == j：判断是否为对角线元素。 10. Ybus(i,j) = sum(Y(i,:));：对角线元素为节点导纳之和，计算每个节点的导纳之和。 11. ...

C语言用一维数据模拟一个对称矩阵（方阵）A，并求该矩阵的n次方，A^n

下面是用一维数组模拟对称矩阵，并求该矩阵的n次方的C语言代码： c #include #define N 3 // 矩阵维数 #define NN (N*(N+1)/2) // 对称矩阵元素个数 int main() { int A[NN]; // 一维数组模拟对称矩阵 int ...

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解决头文件重复包含的问题主要有以下几个策略： 1. **包含 guards**：在头文件开头添加一种特殊的标识符（通常是宏），如 `#ifndef` 和 `#define` 对组合，检查某个特定宏是否已经定义过。如果没有定义，则包含内容，然后设置该宏。如果在同一文件内再次包含，由于宏已经存在，就不会再执行包含的内容，从而避免重复。 ```cpp #ifndef HEADER_NAME_H_ #define HEADER_NAME_H_ // 内容... #endif // HEADER_NAME_H_ ``` 2. **使用 extern 关键字**：对于非静态变量和函数，可以将它们
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pyedgar：Python库简化EDGAR数据交互与文档下载

资源摘要信息:"pyedgar:用于与EDGAR交互的Python库" 知识点说明： 1. pyedgar库概述： pyedgar是一个Python编程语言下的开源库，专门用于与美国证券交易委员会（SEC）的电子数据获取、访问和检索（EDGAR）系统进行交互。通过该库，用户可以方便地下载和处理EDGAR系统中公开提供的财务报告和公司文件。 2. EDGAR系统介绍： EDGAR系统是一个自动化系统，它收集、处理、验证和发布美国证券交易委员会（SEC）要求的公司和其他机构提交的各种文件。EDGAR数据库包含了美国上市公司的详细财务报告，包括季度和年度报告、委托声明和其他相关文件。 3. pyedgar库的主要功能： 该库通过提供两个主要接口：文件（.py）和索引，实现了对EDGAR数据的基本操作。文件接口允许用户通过特定的标识符来下载和交互EDGAR表单。索引接口可能提供了对EDGAR数据库索引的访问，以便快速定位和获取数据。 4. pyedgar库的使用示例： 在描述中给出了一个简单的使用pyedgar库的例子，展示了如何通过Filing类与EDGAR表单进行交互。首先需要从pyedgar模块中导入Filing类，然后创建一个Filing实例，其中第一个参数（20）可能代表了提交年份的最后两位，第二个参数是一个特定的提交号码。创建实例后，可以打印实例来查看EDGAR接口的返回对象，通过打印实例的属性如'type'，可以获取文件的具体类型（例如10-K），这代表了公司提交的年度报告。 5. Python语言的应用： pyedgar库的开发和应用表明了Python语言在数据分析、数据获取和自动化处理方面的强大能力。Python的简洁语法和丰富的第三方库使得开发者能够快速构建工具以处理复杂的数据任务。 6. 压缩包子文件信息： 文件名称列表中的“pyedgar-master”表明该库可能以压缩包的形式提供源代码和相关文件。文件列表中的“master”通常指代主分支或主版本，在软件开发中，主分支通常包含了最新的代码和功能。 7. 编程实践建议： 在使用pyedgar库之前，建议先阅读官方文档，了解其详细的安装、配置和使用指南。此外，进行编程实践时，应当注意遵守SEC的使用条款，确保只下载和使用公开提供的数据。 8. EDGAR数据的应用场景： EDGAR数据广泛应用于金融分析、市场研究、合规性检查、学术研究等领域。通过编程访问EDGAR数据可以让用户快速获取到一手的财务和公司运营信息，从而做出更加明智的决策。 9. Python库的维护和更新： 随着EDGAR数据库内容的持续更新和变化，pyedgar库也应定期进行维护和更新，以保证与EDGAR系统的接口兼容性。开发者社区对于这类开源项目的支持和贡献也非常重要。 10. 注意事项： 在使用pyedgar库下载和处理数据时，用户应当确保遵守相应的法律法规，尤其是关于数据版权和隐私方面的规定。此外，用户在处理敏感数据时，还需要考虑数据安全和隐私保护的问题。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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网络监控工具使用宝典：实时追踪网络状况的专家级技巧

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unity 实现子物体不跟随父物体移动和旋转

在Unity中，如果你希望子物体独立于其父物体的位置和旋转，你可以通过设置子物体的`Transform.parent`属性或者使用`Transform.localPosition`、`localRotation`等属性来实现。 1. **直接设置位置和旋转**： - 如果你在脚本中控制子物体，可以编写如下的代码片段来让子物体保持其相对于父物体的局部位置和旋转： ```csharp childObject.transform.localPosition = Vector3.zero; // 设置为相对于父物体的原点 childObject.transform