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stl源码剖析(七)vector(stl源码剖析什么水平能看懂)

一、概述

vector的数据安排及操作方式与array很相似,二者唯一差别在于空间运用的灵活性。

1.array是静态空间,一旦配置了大小,就不能改变,要换个大或者小点的空间,得有客户端自己来操作。

2.vector是动态空间,随着元素的加入,它的内部机制会自行扩充空间以容纳新元素。vector相对于array来说就是可以自己内部进行内存的动态缩减,vector这种操作有有点也有缺点。

026 《编程&数学》 向量基本运算

继续学习向量,上节课构出来一个基础的向量类,这节课就来学习一下向量的几种基础的运算方法。一种是加法,一种减法,还有一种叫数量乘法。注意看,它叫做数量乘法,是用标量乘以项量或者是用项量乘以标量,并不是直接用项量乘以项量,所以叫数量乘法。

代码已经都学好了,一起来分析一下。可以看到这些代码写的这些函数都是什么函数?都是魔法函数。魔法函数的格式是固定的,都是两个下滑线开头,两个下滑线结尾。自己声明一个普通函数,不是这样的,这是自己声明一个普通函数,颜色就不一样对不对?

怎样利用三角函数解决向量问题,勾股定理逆定理的应用

向量问题已经出了很多期一题多解了,所以现在大家再做向量问题,是不是就比较轻松了呢,题目类型是解答题,不论是否能正确解出,需要注意的就是步骤问题,哪些点写出来是拿分的,哪些点写出来也是白写的,同学们要注意规范步骤

第一问是证明题,先别急着就动手算,观察向量的特点,发现模长分别为1,这个点是非常重要的,不是常规的从三角函数入手,只是借助同角平方关系来,整个就大大简略了过程,利用平方法展开,结论就出来了。

第二问,大家会发现,向量只是一个外衣,内在是三角函数,求解过程往往利用三角函数的知识进行求解,所以大家在复习必修4的时候一定要扎实的计算,一些解题技巧和方法练熟悉,在能用三角法在解题时游刃有余啦

轻松体验Elasticsearch 8中的Dense vector向量字段类型

Elasticsearch的Dense vector字段类型用于存储密集的向量(例如,浮点数数组),通常用于机器学习模型的特征向量。这些向量可以用来计算文档之间的相似度。

用向量推导三角恒等变换,看完还需要死记硬背吗?

假设两个向量a=(x1,y1),b=(x2,y2),两个向量之间的夹角为θ,那么根据上篇文章中向量数量积的运算规则,可以很方便地用坐标值表示夹角的余弦值

在上述定义的基础上,我们假设向量ab均为单位向量、向量起始点均在原点,那么两个向量的终点都落在单位圆上。

向量作为工具几何问题,开创了研究几何问题的新方法

由于向量的线性运算和数量积运算具有先鲜明的几何背景,平面几何图形的许多性质,如平移、全等、相似、长度、夹角等都可以由向量的线性运算及数量积表示出来,因此,可用向量方法解决平面几何中的一些问题。

定义法:

基底法:

坐标法:

特值法:

向量作为工具几何问题,开创了研究几何问题的新方法。向量的运算(运算律)与几何图形的性质有密切联系,向量的运算可以用图形简明地表示,而图形的一些性质又可以反映到向量的运算上来。

常用经典函数IF,你真的了解,会使用吗?

提到IF函数,有点儿“老生常谈”的味道,IF函数不就是我们刚接触Excel时学习的函数之一吗?都使用了这么多年了,难倒还有问题吗?如果你真的这么想,小编就觉着有点儿不靠谱了,至于原因,请继续往下阅读。

一、IF函数基本应用。 作用:判断给定的值是否满足条件,根据判断结果,返回相应的指定值。 语法:=IF(判断条件,条件为True时返回的值,条件为False时返回的值)。 目的:判断成绩是否及格。 方法: 在目标单元格中输入公式:=IF(C3>=60,"及格","不及格")。

高一干货:平面向量常用知识点及公式

【公式:平面向量】

向量值函数的曲线积分(对向量函数积分)

向量值函数的曲线积分

在多元函数积分学中,向量值函数的曲线积分是一类较为特殊且重要的积分问题。它涉及到向量场中沿着曲线的路径积分,其结果是一个向量而不是标量。在解决物理问题时,这种积分经常出现,如电磁学、流体力学等领域。本文将重点探讨向量值函数的曲线积分的概念、性质、计算方法以及其在物理问题中的应用。

一、向量值函数的曲线积分基本概念

AI产品经理必懂算法:支持向量机SVM

作为AI产品经理必懂算法的第二篇,来了解一下支持向量机SVM算法,英文全称是“Support Vector Machine”。在机器学习中,SVM是监督学习下的二分类算法,可用于分类和回归任务。

首先我们来玩儿一个分豆子的经典游戏,可以想象一堆的红豆、绿豆,散布在一个高维空间中,豆子的特征有多少,空间的维数就有多少。相应的,各个豆子的位置就是其对应各特征的坐标值。如果想尽可能完美地一下把豆分开,SVM就是用来找到分豆神器的方法,换个比较专业的说法就是寻找最优的“超平面”。

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