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分形几何被曼德勃罗喻为是大自然的几何学。这个代码,采用了分形几何的方法模拟生成自然界的云。形象而逼真。...

于 2022-01-28 发布 文件大小:19.44 kB
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代码说明:

分形几何被曼德勃罗喻为是大自然的几何学。这个代码,采用了分形几何的方法模拟生成自然界的云。形象而逼真。-Mandelbrot fractal geometry has been described as the geometry of nature. The code, adopted the method of fractal geometry of nature cloud simulation. Realistic image.

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  • 五次插值。 这个代码可是花了很长的时间,希望和大家共享...
    五次插值。 这个算法代码可是花了很长的时间,希望和大家共享-five interpolation. But the algorithm code for a very long time, and hopes to share
    2022-05-18 21:11:45下载
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  • 运行没问题的apriori分布式程序
    该代码已经部署到hadoop平台上,运行没问题,但是reduce部分不是很完善,无法输出频繁项集,希望高手能帮忙解决一下,实在做不下去了,万分感谢!!
    2022-02-03 16:22:26下载
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  • 时钟接口
    应用背景根据地铁时钟系统的内定协议进行数据解析、处理。PIS系统与时钟系统接口软件能够接收时钟系统发送的时钟信息,并且根据该信息校正控制中心服务器的系统时钟。关键技术串口通讯,软件主要有三个功能模块,分别是负责RS422链路数据接收的模块,以及数据处理模块,其中:数据接收模块,完成接口属性配置,并接收由RS422接口收到的数据;数据解析模块将RS422接口收到的数据解析成会议纪要中的格式,在接收到一个符合会议纪要中定义长度的数据后,将通知数据处理模块;数据处理模块,根据会议纪要中的描述处理数据。
    2022-05-06 02:44:42下载
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  • 图像处理基础源代码
    应用背景图像处理(imageprocessing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值为一整数,称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理关键技术内涵图像处理基本算法代码,如256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、对比度拉伸、二值化变换、方块编码、亮度增减等共27种,每种算法都有实例,方便读者学习。
    2023-01-18 10:55:11下载
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  • VB写的非线性回归源
    VB写的非线性回归源程序-VB write nonlinear regression source
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  • 霍夫曼编解码
    霍夫曼编解码算法-Huffman decoding algorithms
    2022-03-19 14:59:31下载
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  • GA——DSP
    遗传算法通用包,用于解决 DSP问题,传入配送点数据文件位置,文件格式如: 3 4 1 2 4 7 5 3 1 12 13 2 22 21 即可输出结果。
    2022-07-10 19:22:56下载
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    较好的计算阻尼Newton法的C++程序,可以很快得到较精确的结果-Better calculation of the damping Newton method C++ program, you can quickly get more accurate results
    2022-02-15 06:41:09下载
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    第三章 栈与队列习题答案-The answer of stack and queue
    2022-01-26 08:17:59下载
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  • 问题分类
    TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。TFIDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m + k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征,这样的词条应该给它们赋予较高的权重,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。
    2022-02-24 18:34:48下载
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