075专题

易經大意原稿(頁單位) 051-075

三和 韓長庚先生 肉筆原稿    051-075

【GlobalMapper精品教程】075:将影像的颜色赋予点云实现点云真彩色

文章目录 一、加载点云与影像数据二、将影像色彩赋予点云三、保存色彩点云四、注意事项 一、加载点云与影像数据 加载本实验数据(data075.rar)中的影像、点云数据,并用Globalmapper提供的卷帘工具(快速浏览图像)查看: 启动卷帘工具,左右拖动实现卷帘效果: 影像VS点云:左边为高程着色的点云,右边为卫星影像。 通过前面的学习,知道了GM中点云的渲染模

编程笔记 html5cssjs 075 Javascript 常量和变量

编程笔记 html5&css&js 075 Javascript 常量和变量 一、JavaScript 变量二、JavaScript 常量三、示例:小结: 在JavaScript中,变量和常量是用来存储数据的占位符。它们的主要区别在于可变性:变量的值可以改变,而常量一旦被声明后其值就不能再更改。 一、JavaScript 变量 定义: 在JavaScript中,使用var

编程笔记 html5cssjs 075 Javascrip 常量和变量

编程笔记 html5&css&js 075 Javascrip 常量和变量 一、JavaScript 变量二、JavaScript 常量三、示例:小结: 在JavaScript中,变量和常量是用来存储数据的占位符。它们的主要区别在于可变性:变量的值可以改变,而常量一旦被声明后其值就不能再更改。 一、JavaScript 变量 定义: 在JavaScript中,使用var、

075:vue+mapbox 利用高德地址逆转换,点击地图,弹出地址信息

第075个 点击查看专栏目录 本示例的目的是介绍演示如何在vue+mapbox中利用高德逆地理编码,点击地图,弹出某点坐标和地址信息。这里要仔细阅读高德地图的逆编码API,同时要注意的是,这种转换在中国很好用,到了欧美国家就不好使了。同时这个底图是天地图的图像和标记。 直接复制下面的 vue+mapbox源代码,操作2分钟即可运行实现效果 文章目录 示

【leetcode100-074/075/076】【堆】三题合集

【降序第k元素】 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组中第 k 个最大的元素。 请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。 思路: 既然在堆专题,那我们就先用堆来解一下,用STL固然很爽,但这里还是得手撕一下,不然显得这个题很多余。。 首先是建堆过程,以本题需要的大根堆为例:我

openssl3.2/test/certs - 075 - non-critical unknown extension

文章目录 openssl3.2/test/certs - 075 - non-critical unknown extension概述笔记END openssl3.2/test/certs - 075 - non-critical unknown extension 概述 openssl3.2 - 官方demo学习 - test - certs 笔记 /*!* \fil

【华为OD题库-075】拼接URL-Java

题目 题目描述: 给定一个url前缀和url后缀,通过,分割。需要将其连接为一个完整的url。 如果前缀结尾和后缀开头都没有/,需要自动补上/连接符 如果前缀结尾和后缀开头都为/,需要自动去重 约束:不用考虑前后缀URL不合法情况 输入描述: url前缀(一个长度小于100的字符串) url后缀(一个长度小于100的字符串) 输出描述: 拼接后的url 示例1: 输入 /acm,/bb 输出

AtCoder Regular Contest 075 D Widespread

题目传送门 这道题其实二分一下答案就okay了的 不过LL什么的有时候忘了加 被卡了下 #include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>#define LL long longusing namespace std;const int M=100007;int read(){int ans=0,f=1,c=getchar

【075】心血管疾病预测KNN和逻辑斯蒂

内容目录 一、项目介绍二、数据探索             1、查看数据集的基本信息             2、性别和患病的关系             3、年龄和患病的关系             4、身高、体重与患病的关系       三、建模分析             1、计算相关性系数             2、编写预设函数             3、切分数据集