高分悬赏:Java语言编写一个程序,分别计算3x3矩阵的两条对角线上最大的值
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- 2020-05-14 08:30回答 3 已采纳 实现思路:分析下对角线数据的特点就是,例如 N* N 的数组 a ,对角线 a[i][i] ,遍历数组求最大值就可以了。 编码这件事情,还是自己写一下才能进步呢。
- 2020-07-14 13:44回答 3 已采纳 把http://www.mamicode.com/info-detail-50277.html 的代码粘贴上去 这篇文章讲解的很详细。
- 2020-05-19 15:33回答 4 已采纳 Java 的字符串没有 reverse 方法,需要自己实现,但是 StringBufer 类提供了这个方法,可以直接使用: :绘制纹理 LearnOpenGL从入门到入魔(4):绘制3D图形 LearnOpenGL从入门到入魔(5):简单滤镜效果 LearnOpenGL从入门到入魔(6):光照(光照基础,材质) LearnOpenGL从入门到入魔(7):光照...
- 2021-07-19 17:16あずにゃん的博客 流程图如下所示,可以看到整体可以拆分为两个部分,分别是匈牙利匹配过程和卡尔曼预测加更新过程,都用灰色框标出来了。 关键步骤: --> 卡尔曼滤波预测出预测框 --> 使用匈牙利算法将卡尔曼滤波的预测框...
- 2020-03-26 21:14回答 2 已采纳 package com.mytest; public class GetArray { //求数组最大值 public void getMaxArray(int[]
- 2020-05-13 14:19回答 1 已采纳 内存就是瞬间的,Java 所有的操作也是基于用户内存空间的。 本质上这个题是伪命题呢!
- 2021-01-17 19:51uoiqu90093jgj的博客 以机器学习的人工智能技术为例,它描述的是在计算机系统帮助下解决各种实际任务的技术,这些计算机系统 / 程序可以通过学习来解决一个任务,而不是通过显式编程的方式来完成任务。机器学习的方法也包括有监督的方法...
- 2018-09-27 10:28sooner高的博客 记住max pooling做的时候的size,比如下图的一个4x4的矩阵,max pooling的size为2x2,stride为2,反卷积操作需要记住最大值的位置,将其余位置至为0就行。 Deconvolution (反卷积)在CNN中常用于表示一种反向...
- 2020-11-18 23:07dreamer5z的博客 3X3的深度为8的256级灰度图,即高为3个象素,宽也为3个象素,每个象素的取值可以是0-255,代表该像素的亮度,255代表最亮,也就是白色,0代表最暗,即黑色。假如图像的象素矩阵如下图所示: 234 38 22
- 2020-07-19 17:20回答 5 已采纳 JDK 的 Collections 工具类提供了排序算法,直接 sort 降序排序后取第一个元素就是最大值了。 将它与目标值比较 就可以了。
- 2020-05-09 09:36回答 1 已采纳 要用 awt 来实现一个 GUI 的应用程序,监听鼠标和键盘按键事件就可以了。 https://blog.csdn.net/zhujunxxxxx/article/details/41381017
- 2021-11-07 16:22handsome_hhh的博客 接上篇: 4 scan2MapOptimization() scan-to-map优化当前帧位姿 void scan2MapOptimization() { // 如果没有关键帧点云数据 if (cloudKeyPoses3D->points.empty()) return; // 关键点数量大于阈
- 2016-06-16 11:54面包大师的博客 背景 当前3D图形界主要有两个:微软的Direct 3D以及某组织的OpenGL。曾经一度OpenGL几乎占据所有3D图形领域...直到OpenGL的出现,打破了这一魔咒,在与微软竞争的前期,OpenGL几乎甩了微软几条街,并成为事实上的工业标
- 2020-08-21 14:00engineer_he的博客 新版本的主流浏览器都已支持WebGL,这样不需要插件就能在浏览器中创建三维图形。但WebGL提供的接口过于复杂,直接使用来创建三维图形和动画非常繁琐。...1)创建一个场景对象: 要在浏览器中显示...
- 2020-05-13 18:40回答 3 已采纳 这里有一篇可以参考哈:https://blog.csdn.net/gpdkq127/article/details/82527911 这里贴代码不太好阅读,完整的博客看起来更清晰。
- 2021-12-10 14:47机器学习社区的博客 在本文中提出了一种简单的注意力机制Box-Attention。它支持网格特征之间的空间交互(从感兴趣的Box中采样),并提高了Transformer针对多个视觉任务的学习能力。 具体来说,介绍的BoxeR,即Box Transformer的缩写,它...
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