三次插值曲线--插值技术
三次插值曲线
1.1.三次样条曲线
三次样条曲线的基本思想是,在给定的一系列点(称为控制点或数据点)之间,通过一系列三次多项式曲线段来拟合这些点,使得整个曲线既平滑又准确地通过所有控制点。
1.1.1.数学定义
给定一组点 ( P_0, P_1, …, P_n ),其中 ( P_i = (x_i, y_i) ),( x_0 < x_1 < … < x_n )。三次样条曲线由以下性质定义:
1.局部控制:每个曲线段 ( S_i(x) ) 在区间 ( [x_i, x_{i+1}] ) 上是三次多项式。
2.连续性:所有曲线段在连接点处具有相同的一阶导数和二阶导数,即:
( S i ( x i ) = S i + 1 ( x i ) ) ; ( S i ′ ( x i ) = S i + 1 ′ ( x i ) ) ; ( S i ′ ′ ( x i ) = S i + 1 ′ ′ ( x i ) ) ; ( S_i(x_i) = S_{i+1}(x_i) );\\ ( S'_i(x_i) = S'_{i+1}(x_i) );\\ ( S''_i(x_i) = S''_{i+1}(x_i) ); (Si(xi)=Si+1(xi));(Si′(xi)=Si+1′(xi));(Si′′(xi)=Si+1′′(xi));
3.边界条件:通常有两种边界条件,自然边界(Natural)和固定边界(Clamped)。自然边界指在曲线两端,二阶导数为零,即 ( S’‘_0(x_0) = S’'_n(x_n) = 0 )。固定边界则需要指定曲线两端的斜率。
1.1.2.插值公式
对于区间 ( [x_i, x_{i+1}] ) 上的曲线段 ( S_i(x) ),其一般形式为:
y = S i ( x ) = a i + b i ( x − x i ) + c i ( x − x i ) 2 + d i ( x − x i ) 3 y=S_i(x) = a_i + b_i(x - x_i) + c_i(x - x_i)^2 + d_i(x - x_i)^3 y=Si(x)=ai+bi(x−xi)+ci(x−xi)2+di(x−xi)3
其中,( a_i, b_i, c_i, d_i ) 是系数,需要通过以下条件确定:
1.对每个S_i(x),其必过型值点P_i, P_{i+1}。
2.对排除首个,末个型值点的每个中间型值点,这些型值点分别位于两个分段函数上。
两个分段函数在此类型值点上一阶导数,二阶导数连续。
3.边界条件。如限定P_0,P_n处二阶导数为0,或指定P__0,P_n处一阶导数。
通过上述三个条件,我们可以唯一确定每一段S_i(x)方程的系数 a_i, b_i, c_i, d_i 。
1.1.3.实例分析
假设现有:
1. P 0 , . . . , P n − 1 共 n 个二维点。对 P i 其坐标为 ( x i , y i ) 。满足 x 0 < . . . < x n − 1 。 2. 给定 P 0 处一阶导数 y 0 ′ ,给定 P n − 1 处一阶导数 y n − 1 ′ 。 1.P_0,...,P_{n-1}共n个二维点。对P_{i}其坐标为(x_{i}, y_{i})。满足x_{0}<...<x_{n-1}。\\ 2.给定P_{0}处一阶导数y'_{0},给定P_{n-1}处一阶导数y'_{n-1}。 1.P0,...,Pn−1共n个二维点。对Pi其坐标为(xi,yi)。满足x0<...<xn−1。2.给定P0处一阶导数y0′,给定Pn−1处一阶导数yn−1′。
要求依据以上信息给出从
P 0 到 P n − 1 的共 n − 1 段三次样条曲线的曲线方程。 P_0到P_{n-1}的共n-1段三次样条曲线的曲线方程。 P0到Pn−1的共n−1段三次样条曲线的曲线方程。
分析:
对第 i 段三次样条函数而言,其形式必然为: y = s i ( x ) = a i + b i ( x − x i ) + c i ( x − x i ) 2 + d i ( x − x i ) 3 x i < = x < x i + 1 ; 我们只需分别求出 a i , b i , c i , d i 即可。 对第i段三次样条函数而言,其形式必然为:\\ y =s_{i}(x)= a_{i}+b_{i}(x-x_{i})+c_{i}(x-x_{i})^2+d_{i}(x-x_{i})^3 x_{i}<=x<x_{i+1};\\ 我们只需分别求出a_{i},b_{i},c_{i},d_{i}即可。 对第i段三次样条函数而言,其形式必然为:y=si(x)=ai+bi(x−xi)+ci(x−xi)2+di(x−xi)3xi<=x<xi+1;我们只需分别求出ai,bi,ci,di即可。
1.
通过 y = s i ( x i ) = y i ,可得: a i = y i ; 通过y=s_{i}(x_{i})=y_{i},可得: a_{i} = y_{i}; 通过y=si(xi)=yi,可得:ai=yi;
2.
通过 s i ′ ′ ( x i ) = 2 c i 。我们假设每个 P i 处二阶导数为 M i 。则有: c i = M i / 2 ; 通过s''_{i}(x_{i})=2c_{i}。我们假设每个P_{i}处二阶导数为M_{i}。则有:c_{i}=M_{i}/2; 通过si′′(xi)=2ci。我们假设每个Pi处二阶导数为Mi。则有:ci=Mi/2;
3.
通过 S i ′ ′ ( x i + 1 ) = S i + 1 ′ ′ ( x i + 1 ) 可得: d i = ( M i + 1 − M i ) / [ 6 ( x i + 1 − x i ) ] ; 通过S''_{i}(x_{i+1})=S''_{i+1}(x_{i+1})可得:d_{i}=(M_{i+1}-M_{i})/[6(x_{i+1}-x_{i})]; 通过Si′′(xi+1)=Si+1′′(xi+1)可得:di=(Mi+1−Mi)/[6(xi+1−xi)];
4.
通过 S i ( x i + 1 ) = S i + 1 ( x i + 1 ) 可得: b i = ( y i + 1 − y i ) / ( x i + 1 − x i ) − ( x i + 1 − x i ) [ M i + 1 / 6 + M i / 3 ] 通过S_{i}(x_{i+1})=S_{i+1}(x_{i+1})可得:\\ b_{i}=(y_{i+1}-y_{i})/(x_{i+1}-x_{i})-(x_{i+1}-x_{i})[M_{i+1}/6+M_{i}/3] 通过Si(xi+1)=Si+1(xi+1)可得:bi=(yi+1−yi)/(xi+1−xi)−(xi+1−xi)[Mi+1/6+Mi/3]
通过上述 1 , 2 , 3 , 4 可知,只要知道 M 0 , . . . , M n − 1 便可求出 a i , b i , c i , d i 进而唯一确定每一段的三次样条曲线函数。 下面分析如何求取 M 0 , . . . , M n − 1 。 通过上述1,2,3,4可知,只要知道M_{0},...,M_{n-1}便可求出a_{i},b_{i},c_{i},d_{i}进而唯一确定每一段的三次样条曲线函数。\\ 下面分析如何求取M_{0},...,M_{n-1}。 通过上述1,2,3,4可知,只要知道M0,...,Mn−1便可求出ai,bi,ci,di进而唯一确定每一段的三次样条曲线函数。下面分析如何求取M0,...,Mn−1。
1.
通过 S i ′ ( x i + 1 ) = S i + 1 ′ ( x i + 1 ) ,可得: M i [ ( x i + 1 − x i ) / 6 ] + M i + 1 [ ( x i + 2 − x i ) / 3 ] + M i + 2 [ ( x i + 2 − x i + 1 ) / 6 ] = ( y i + 2 − y i + 1 ) / ( x i + 2 − x i + 1 ) − ( y i + 1 − y i ) / ( x i + 1 − x i ) ; 上述共有 n − 2 个线性方程。为了依赖线性方程组求解 n 个变量,我们还需要两个。 通过S'_{i}(x_{i+1})=S'_{i+1}(x_{i+1}),可得:\\ M_{i}[(x_{i+1}-x_{i})/6]+M_{i+1}[(x_{i+2}-x_{i})/3]+M_{i+2}[(x_{i+2}-x_{i+1})/6]=\\ (y_{i+2}-y_{i+1})/(x_{i+2}-x_{i+1})-(y_{i+1}-y_{i})/(x_{i+1}-x_{i});\\ 上述共有n-2个线性方程。为了依赖线性方程组求解n个变量,我们还需要两个。 通过Si′(xi+1)=Si+1′(xi+1),可得:Mi[(xi+1−xi)/6]+Mi+1[(xi+2−xi)/3]+Mi+2[(xi+2−xi+1)/6]=(yi+2−yi+1)/(xi+2−xi+1)−(yi+1−yi)/(xi+1−xi);上述共有n−2个线性方程。为了依赖线性方程组求解n个变量,我们还需要两个。
2.
通过 y 0 ′ = S 0 ′ ( x 0 ) ,可得: M 0 [ ( x 1 − x 0 ) / 3 ] + M 1 [ ( x 1 − x 0 ) / 6 ] = ( y 1 − y 0 ) / ( x 1 − x 0 ) ; 通过y'_{0}=S'_{0}(x_{0}),可得:\\ M_{0}[(x_{1}-x_{0})/3]+M_{1}[(x_{1}-x_{0})/6]=(y_{1}-y_{0})/(x_{1}-x_{0}); 通过y0′=S0′(x0),可得:M0[(x1−x0)/3]+M1[(x1−x0)/6]=(y1−y0)/(x1−x0);
3.
通过 y n − 1 ′ = S n − 2 ′ ( x n − 1 ) 可得: M n − 2 [ ( x n − 1 − x n − 2 ) / 6 ] + M n − 1 [ ( x n − 1 − x n − 2 ) / 3 ] = y n − 1 ′ − ( y n − 1 − y n − 2 ) / ( x n − 1 − x n − 2 ) ; 通过y'_{n-1}=S'_{n-2}(x_{n-1})可得:\\ M_{n-2}[(x_{n-1}-x_{n-2})/6]+M_{n-1}[(x_{n-1}-x_{n-2})/3]=\\ y'_{n-1}-(y_{n-1}-y_{n-2})/(x_{n-1}-x_{n-2}); 通过yn−1′=Sn−2′(xn−1)可得:Mn−2[(xn−1−xn−2)/6]+Mn−1[(xn−1−xn−2)/3]=yn−1′−(yn−1−yn−2)/(xn−1−xn−2);
这样,我们构建了n的线性等式。这n个线性等式,可以用矩阵形式表示为:
A n , n M n , 1 = D n , 1 ; M n , 1 = A n , n − 1 D n , 1 ; A_{n,n}M_{n,1}=D_{n,1};\\ M_{n,1}=A^{-1}_{n,n}D_{n,1}; An,nMn,1=Dn,1;Mn,1=An,n−1Dn,1;
这样,我们通过先求取A的逆矩阵,接着便可求出M。然后依据前述求取系数的方法,便可唯一确定每一段的三次样条曲线方程。
1.2.三次参数曲线
这种曲线通过一系列控制点,使用三次多项式来定义曲线上每个点的位置,使得曲线平滑地通过这些控制点。
1.2.1.基本概念
在三次参数样条曲线中,曲线的每个分量(如二维空间中的x和y,或三维空间中的x、y和z)都是参数t的三次多项式。对于给定的一组控制点( P_i(x_i, y_i, z_i) ),曲线的数学表达式可以写作:
P ( t ) = [ x ( t ) , y ( t ) , z ( t ) ] P(t) = [x(t), y(t), z(t)] P(t)=[x(t),y(t),z(t)]
其中,( x(t) ), ( y(t) ), ( z(t) ) 都是参数t的三次多项式:
x ( t ) = a x t 3 + b x t 2 + c x t + d x ; y ( t ) = a y t 3 + b y t 2 + c y t + d y ; z ( t ) = a z t 3 + b z t 2 + c z t + d z ; 其中 t 的含义为当前点距离分段起始点的距离。 x(t) = a_x t^3 + b_x t^2 + c_x t + d_x; \\ y(t) = a_y t^3 + b_y t^2 + c_y t + d_y;\\ z(t) = a_z t^3 + b_z t^2 + c_z t + d_z;\\ 其中t的含义为当前点距离分段起始点的距离。 x(t)=axt3+bxt2+cxt+dx;y(t)=ayt3+byt2+cyt+dy;z(t)=azt3+bzt2+czt+dz;其中t的含义为当前点距离分段起始点的距离。
1.2.2.边界条件
为了确定这些系数( a ), ( b ), ( c ), ( d ),通常需要一些边界条件。常见的边界条件包括:
1.曲线通过控制点:在每个控制点处,t的值设为0或1,确保曲线通过这些点。
2.平滑性:对每个分段函数而言,在区间内二阶连续可导。不同分段函数在邻接点上一阶导数,二阶导数连续。
1.2.3.实际例子
假设现有:
1. P 0 , . . . , P n − 1 共 n 个点。满足相邻的点不重合。 2. P 0 处各个轴关于弧长一阶导数也是已知的,设为 P 0 ′ . x , P 0 ′ . y , P 0 ′ . z 。 3. P n − 1 处各个轴关于弧长一阶导数也是已知的,设为 P n − 1 ′ . x , P n − 1 ′ . y , P n − 1 ′ . z 。 1.P_{0},...,P_{n-1}共n个点。满足相邻的点不重合。\\ 2.P_{0}处各个轴关于弧长一阶导数也是已知的,设为P'_{0}.x,P'_{0}.y,P'_{0}.z。\\ 3.P_{n-1}处各个轴关于弧长一阶导数也是已知的,设为P'_{n-1}.x,P'_{n-1}.y,P'_{n-1}.z。 1.P0,...,Pn−1共n个点。满足相邻的点不重合。2.P0处各个轴关于弧长一阶导数也是已知的,设为P0′.x,P0′.y,P0′.z。3.Pn−1处各个轴关于弧长一阶导数也是已知的,设为Pn−1′.x,Pn−1′.y,Pn−1′.z。
要求依据上述条件求取每一段上以弧长为参数的曲线的三次参数方程。
分析:
对第 i 段三次样条函数而言,其形式必然为: 对 x i ( t ) : x i ( t ) = a x i + b x i t + c x i t 2 + d x i t 3 ; 0 < = t < L e n i ; 其中 L e n i 是此段终点到起点的距离。我们只需分别求出 a x i , b x i , c x i , d x i 即可。 对 y i ( t ) : y i ( t ) = a y i + b y i t + c y i t 2 + d y i t 3 ; 0 < = t < L e n i ; 其中 L e n i 是此段终点到起点的距离。我们只需分别求出 a y i , b y i , c y i , d y i 即可。 对 z i ( t ) : z i ( t ) = a z i + b z i t + c z i t 2 + d z i t 3 ; 0 < = t < L e n i ; 其中 L e n i 是此段终点到起点的距离。我们只需分别求出 a z i , b z i , c z i , d z i 即可。 我们一下仅分析 x i ( t ) 方程各个系数的求解, y i ( t ) , z i ( t ) 类似可得。 对第i段三次样条函数而言,其形式必然为:\\ 对x_{i}(t):\\ x_{i}(t) = ax_{i}+bx_{i}t+cx_{i}t^2+dx_{i}t^3; 0<=t<Len_{i};\\ 其中Len_{i}是此段终点到起点的距离。我们只需分别求出ax_{i},bx_{i},cx_{i},dx_{i}即可。\\ 对y_{i}(t):\\ y_{i}(t) = ay_{i}+by_{i}t+cy_{i}t^2+dy_{i}t^3; 0<=t<Len_{i};\\ 其中Len_{i}是此段终点到起点的距离。我们只需分别求出ay_{i},by_{i},cy_{i},dy_{i}即可。\\ 对z_{i}(t):\\ z_{i}(t) = az_{i}+bz_{i}t+cz_{i}t^2+dz_{i}t^3; 0<=t<Len_{i};\\ 其中Len_{i}是此段终点到起点的距离。我们只需分别求出az_{i},bz_{i},cz_{i},dz_{i}即可。\\ 我们一下仅分析x_{i}(t)方程各个系数的求解,y_{i}(t),z_{i}(t)类似可得。 对第i段三次样条函数而言,其形式必然为:对xi(t):xi(t)=axi+bxit+cxit2+dxit3;0<=t<Leni;其中Leni是此段终点到起点的距离。我们只需分别求出axi,bxi,cxi,dxi即可。对yi(t):yi(t)=ayi+byit+cyit2+dyit3;0<=t<Leni;其中Leni是此段终点到起点的距离。我们只需分别求出ayi,byi,cyi,dyi即可。对zi(t):zi(t)=azi+bzit+czit2+dzit3;0<=t<Leni;其中Leni是此段终点到起点的距离。我们只需分别求出azi,bzi,czi,dzi即可。我们一下仅分析xi(t)方程各个系数的求解,yi(t),zi(t)类似可得。
通过 x i ( 0 ) = P i . x = x i ; 可得: a x i = x i ; 通过x_{i}(0)=P_{i}.x=x_{i};可得:\\ ax_{i}=x_{i}; 通过xi(0)=Pi.x=xi;可得:axi=xi;
2.
通过 X i ( L e n i ) = x i + 1 ; 可得: b x i = ( x i + 1 − x i ) / L e n i − L e n i ∗ ( M i + 1 . x / 6 + M i . x / 3 ) ; 通过X_{i}(Len_{i})=x_{i+1};可得:\\ bx_{i}=(x_{i+1}-x_{i})/Len_{i}-Len_{i}*(M_{i+1}.x/6+M_{i}.x/3); 通过Xi(Leni)=xi+1;可得:bxi=(xi+1−xi)/Leni−Leni∗(Mi+1.x/6+Mi.x/3);
3.
通过 x i ′ ′ ( 0 ) = M i . x ; 可得: c x i = M i . x / 2 ; 通过x''_{i}(0)=M_{i}.x;可得:\\ cx_{i}=M_{i}.x/2; 通过xi′′(0)=Mi.x;可得:cxi=Mi.x/2;
4.
通过 x i ′ ′ ( L e n i ) = M i + 1 . x ; 可得: d x i = ( M i + 1 . x − M i . x ) / ( 6 ∗ L e n i ) ; 通过x''_{i}(Len_{i})=M_{i+1}.x;可得:\\ dx_{i}=(M_{i+1}.x-M_{i}.x)/(6*Len_{i}); 通过xi′′(Leni)=Mi+1.x;可得:dxi=(Mi+1.x−Mi.x)/(6∗Leni);
在上述我们假设已经知道:
n 个顶点处 x , y , z 关于弧长参数的二阶导数。记为 M i . x , M i . y , M i . z ; n个顶点处x,y,z关于弧长参数的二阶导数。记为M_{i}.x,M_{i}.y,M_{i}.z; n个顶点处x,y,z关于弧长参数的二阶导数。记为Mi.x,Mi.y,Mi.z;
下面分析各个顶点处各个轴关于弧长参数二阶导数的求取。
通过 X i ′ ( L e n i ) = x i + 1 ′ 0 ,可得: M i . x ∗ L e n i / 6 + M i + 1 . x ∗ ( L e n i + 1 + L e n i ) / 3 + M i + 2 . x ∗ ( L e n i + 1 / 6 ) = ( x i + 2 − x i + 1 ) / L e n i + 1 − ( x i + 1 − x i ) / L e n i ; 通过X'_{i}(Len_{i})=x'_{i+1}{0},可得:\\ M_{i}.x*Len_{i}/6+M_{i+1}.x*(Len_{i+1}+Len_{i})/3+M_{i+2}.x*(Len_{i+1}/6)=\\ (x_{i+2}-x_{i+1})/Len_{i+1}-(x_{i+1}-x_{i})/Len_{i}; 通过Xi′(Leni)=xi+1′0,可得:Mi.x∗Leni/6+Mi+1.x∗(Leni+1+Leni)/3+Mi+2.x∗(Leni+1/6)=(xi+2−xi+1)/Leni+1−(xi+1−xi)/Leni;
上述共可构成n-2个线性方程。为了求解n个自变量,我们还需要两个。
通过提供 x 0 ′ ( 0 ) ,可得: M 0 . x ∗ ( − L e n 0 / 3 ) + M 1 . x ∗ ( − L e n 0 / 6 ) = x 0 ′ ( 0 ) − ( x 1 − x 0 ) / L e n 0 ; 通过提供x'_{0}(0),可得:\\ M_{0}.x*(-Len_{0}/3)+M_{1}.x*(-Len_{0}/6)=x'_{0}(0)-(x_{1}-x_{0})/Len_{0}; 通过提供x0′(0),可得:M0.x∗(−Len0/3)+M1.x∗(−Len0/6)=x0′(0)−(x1−x0)/Len0;
3.
通过提供 x n − 2 ′ ( L e n n − 2 ) ,可得: M n − 2 . x ∗ ( L e n n − 2 / 6 ) + M n − 1 . x ∗ ( L e n n − 2 / 3 ) = x n − 2 ′ ( L e n n − 2 ) − ( x n − 1 − x n − 2 ) / L e n n − 2 ; 通过提供x'_{n-2}(Len_{n-2}),可得:\\ M_{n-2}.x*(Len_{n-2}/6)+M_{n-1}.x*(Len_{n-2}/3)=\\ x'_{n-2}(Len_{n-2})-(x_{n-1}-x_{n-2})/Len_{n-2}; 通过提供xn−2′(Lenn−2),可得:Mn−2.x∗(Lenn−2/6)+Mn−1.x∗(Lenn−2/3)=xn−2′(Lenn−2)−(xn−1−xn−2)/Lenn−2;
这样,我们构建了n个线性等式。这n个线性等式,可以用矩阵形式表示为:
A n , n M n , 1 = D n , 1 ; M n , 1 = A n , n − 1 D n , 1 ; A_{n,n}M_{n,1}=D_{n,1};\\ M_{n,1}=A^{-1}_{n,n}D_{n,1}; An,nMn,1=Dn,1;Mn,1=An,n−1Dn,1;
这样,我们通过先求取A的逆矩阵,接着便可求出M。然后依据前述求取系数的方法,便可唯一确定每一段x关于弧长的三次参数曲线方程。每一段y,z关于弧长的三次参数曲线方程类似可得。
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一、一个极简但完整的C程序 我们编写程序是为了解决问题和任务的。 1、任务: 某个书店将每本售出的图书的书名和出版社,输入到一个文件中,这些信息以书售出的时间顺序输入,每两周店主会手工计算每本书的销售量、以及每个出版社的…...
Lua迭代器详解(附加红点功能实例)
Lua迭代器详解与用法 1. 什么是迭代器2. 为什么需要理解迭代器的原理3. 迭代器的实现0. 闭包1. 有状态迭代器2. 无状态迭代器 4. 红点树系统基础 1. 什么是迭代器 迭代器是一种能让我们遍历一个集合中的所有元素的代码结构。比如常用ipairs()和pairs()。 2. 为什么需要理解迭代…...
锂磷硫(LPS)属于硫化物固态电解质 Li7P3S11是代表性产品
锂磷硫(LPS)属于硫化物固态电解质 Li7P3S11是代表性产品 锂磷硫(LPS),为非晶态材料,是硫化物固态电解质代表性产品之一,具有热稳定性好、成本较低等优点,在固态电解质中离子电导率较…...
PointCloudLib 点云边缘点提取 C++版本
0.实现效果 1.算法原理 PCL(Point Cloud Library)中获取点云边界的算法主要基于点云数据的几何特征和法向量信息。以下是对该算法的详细解释,按照清晰的格式进行归纳: 算法概述 PCL中的点云边界提取算法主要用于从3D点云数据中识别并提取出位于物体边界上的点。这些边界…...
【Qt】QList<QVariantMap>中数据修改
1. 问题 QList<QVariantMap> 类型中,修改QVariantMap中的值。 2. 代码 //有效代码1QVariantMap itemMap itemList.at(0);itemMap.insert("title", "test");itemList.replace(0, itemMap);//有效代码 2itemList.operator [](0).insert(…...
如何避免vue的url中使用hash符号?
目录 1. 安装 Vue Router 2. 配置 Vue Router 使用 history 模式 3. 更新 main.js 4. 配置服务器以支持 history 模式(此处需要仔细测试) a. Nginx 配置 b. Apache 配置 5. 部署并测试 总结 在 Vue.js 项目中,避免 URL 中出现 # 符号的…...
Java学习 - MySQL存储过程、函数和触发器练习实例
存储过程 存储过程是什么 存储过程是一组已经编译好的SQL语句存储过程优点有什么 安全 性能高 提高代码复用性创建存储过程的语法 DELIMITER $ # 不能加分号CREATE PROCEDURE 存储过程名(IN|OUT|INOUT 参数名 参数类型) BEGIN存储过程语句块 END;$DELIMITER ;创建一个无参的存储…...
【深度神经网络 (DNN)】
深度神经网络 (DNN) 深度神经网络 (DNN) 是机器学习领域中一种强大的工具,它由多层神经元组成,能够学习复杂的数据模式,解决各种任务,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。 DNN 的构成: 神经元: DNN 的基本单元&…...
ES全文检索支持繁简和IK分词检索
ES全文检索支持繁简和IK分词检索 1. 前言2. 引入繁简转换插件analysis-stconvert2.1 下载已有作者编译后的包文件2.2 下载源码进行编译2.3 复制解压插件到es安装目录的plugins文件夹下 3. 引入ik分词器插件3.1 已有作者编译后的包文件3.2 只有源代码的版本3.3 安装ik分词插件 4…...
解决Visual Studio Code在Ubuntu上崩溃的问题
解决Visual Studio Code在Ubuntu上崩溃的问题 我正在使用Ubuntu系统,每次打开Visual Studio Code时,只能短暂打开一秒钟,然后就会崩溃。当通过终端使用code --verbose命令启动Visual Studio Code时,出现以下错误信息:…...
【OpenGauss源码学习 —— (ALTER TABLE(SET attribute_option))】
ALTER TABLE(SET attribute_option) ATExecSetOptions 函数 声明:本文的部分内容参考了他人的文章。在编写过程中,我们尊重他人的知识产权和学术成果,力求遵循合理使用原则,并在适用的情况下注明引用来源。…...
Elasticsearch 数据提取 - 最适合这项工作的工具是什么?
作者:来自 Elastic Josh Asres 了解在 Elasticsearch 中为你的搜索用例提取数据的所有不同方式。 对于搜索用例,高效采集和处理来自各种来源的数据的能力至关重要。无论你处理的是 SQL 数据库、CRM 还是任何自定义数据源,选择正确的数据采集…...
‘浔川画板v5.1’即将上线!——浔川python社
1 简介: 浔川画板是一款专业的数字绘画和漫画创作软件,它为艺术家和设计师提供了丰富的绘画工具、色彩管理功能以及易于使用的界面。用户可以使用浔川画板进行手绘风格的绘画、精细的素描、漫画分格、UI设计等多种创作。该软件支持多种笔刷和特效&#…...
RockChip Android12 System之Datetime
一:概述 本文将针对Android12 Settings二级菜单System中Date&time的UI修改进行说明。 二:Date&Time 1、Activity packages/apps/Settings/AndroidManifest.xml <activityandroid:name="Settings$DateTimeSettingsActivity"android:label="@stri…...
详解 ClickHouse 的副本机制
一、简介 副本功能只支持 MergeTree Family 的表引擎,参考文档:https://clickhouse.tech/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/replication/ ClickHouse 副本的目的主要是保障数据的高可用性,即使一台 ClickHouse 节点宕机&#…...
网站建设三网合一/网站备案查询官网
C提供了两种主要的方法: 1.如果所有的实参类型相同,可以传递一个 initialize_list 的标准库类型。 2.如果实参的类型不同,我们可以编写可变参数的模板。 initialize_list <string> ls // initialize_list的元素类型是string initial…...
网站开发手机充值接口/福州seo扣费
window window是浏览器的一个实例,在浏览器中,window对象又双重角色,它既是通过JavaScript访问浏览器窗口的一个接口,又是ECMAScript规定的Global对象1 选择练习 1 关于BOM下列说法正确的是?(选择两项&am…...
网络营销模式下品牌推广研究论文/谷歌网站优化
chage命令_Linux chage命令使用详解:修改帐号与密码的有效期限chage命令是用来修改帐号与密码的有效期限。语法:chage [选项] 用户名。选项:-m:密码可更改的最小天数。为零时代表任何时候都可以更改密码。-M:密码保持有…...
一个完整网站开发/最有效的免费推广方法
每个 PAT 考生在参加考试时都会被分配两个座位号,一个是试机座位,一个是考试座位。正常情况下,考生在入场时先得到试机座位号码,入座进入试机状态后,系统会显示该考生的考试座位号码,考试时考生需要换到考试…...
博物馆网站制作/关键词排名怎么做上首页
美国佛罗里达州、南卡罗来纳州等东海岸地区6日继续疏散数百万居民,严阵以待迎接即将来袭的超强飓风“马修”(Matthew)。“马修”此前已造成加勒比地区114人死亡,目前增强为4级飓风向美国逼近。为了让受灾区表明自己的安全状态,Facebook在美国…...
比特币交易所网站开发/站长工具精华
我相信从学习计算机面向对象编程起就很多人背下了继承、封装、多态三个特性,可是多态并不是那么好理解的。通常做几道题,背下几次多态的动态绑定规律,可是依旧在一段时间后忘记了多态的存在,为什么要多态,这个程序为何…...