non-uniform-distribution

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    我正在一個項目中,我有一套已知的測量(x,y,z,a)和一個輸入(z,a)。我需要插入(x,y,z),以便從給定的z中獲得可能的(x,y)座標列表。 我在尋找雙三次插值,但我只能找到有關常規網格的示例,而我的(x,y)對肯定不是常規的。 基本上我正在尋找一些關於算法/模型的指導來實現這個目標。我正在考慮一個三角形的不規則網絡,這是非常有吸引力的,因爲它分解成易於從給定的Z確定(x,y)的平面。但是

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    我需要你的幫助解決以下問題: 是否有C++/OpenCV的功能,相當於下面的代碼: np.random.choice(len(vec), samples, p=probabilities[:,0], replace=True) 提前致謝。

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    隨機數,只是想知道這是什麼類型的算法, 或者,如果有一個更簡單/更有效的方式去了解這一點: 說我們是給予一定的概率密度,說 prob[] = {.1, .15, .25, .05, .45} 組1 - 10% 第2組 - 15% 第3組 - 25% 組45% 第5組 - 45 % 和隨機數,(0,1), 跑= 0.853234 插入進5組中的一個 if (ran <=prob[0]) sele

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    我將如何創建一個非均勻隨機生成的gameObjects(敵人)的濃度: 我希望有在前方有更多的遊戲物體,而不是朝後方移動。我想製作一個空的遊戲物體,並具有敵人目標代碼像這樣的: public Vector3 target : Transform; if (target == null && GameObject.FindWithTag("Empty")) { target = Ga

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    From this question: Random number generator which gravitates numbers to any given number in range?自從我遇到過這樣一個隨機數發生器之前,我做了一些研究。我只記得是名爲「穆勒」,所以我想我找到了,在這裏: Box-Mueller transform 我可以找到其他語言的它衆多的實現,但我似乎無法到在C#

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    如何在FORTRAN中實現二維插值,其數據如下所示。 x和y是兩個座標並且z是取決於它們的值 x是均勻間隔的,但y不是均勻間隔的,並且對應於x的均勻值的最大值保持增加。 不失accuracy- 多什麼是獲得基於給定X 和y的Z值的最簡單的方法? 什麼是基於給定x和y的 獲取z值的最快方法? 感謝 SM x y z ----------- 0 0 - 0 0.014 - 0 0.02 -

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    所以我已經讀了Hash functions上的維基百科頁面,因爲我目前正在玩一些。 在這個頁面和我讀過的其他來源都提到數據的分佈會影響散列函數。 儘管有一些解釋,我仍然不清楚這些影響究竟是什麼,也許是爲什麼。所以我的問題: 只是爲了確保我已經得到了它的權利,當他們提到 分佈,這是每個單詞的輸入數據 集的頻率是多少? 輸入數據的分佈對散列 函數有什麼影響?特別感興趣的是,散列算法產生的輸出的速度和均