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哈希函数可以使数据序列的访问过程更加快速精确。通过哈希函数，可以更慢地定位数据元素：1直接寻址方法：以关键性字的值或关键性字的线性函数作为哈希地址。一、即H(key)key或H(key)akeyb，其中A和B是常数（这种散列函数称为自函数）2数值分析方法：在分析一组数据时，例如一组员工的出生日期，我们发现出生日期的后几个数字大致相同。在这种情况之

·仿射变换是由一个线性变换与一个平移变换组合而成。对于向量来说平移操作是没有意义的，而平移变换只能应用于点。·齐次坐标表示，是将原先的三元组扩展成四元组，第四个坐标w的取值将根据被描述对象是点还是向量而定。具体如下：w0是向量，w1是点。·说完两个基本概念后，我们来说说仿射变换的具体公式：!a(u)\iota(u)b

2019/3/25真的，当那个图像出现的时候，我真的感觉太美了。或许是一路上以来自我的摸索加深的我对于这个模型的感受吧。二次函数拟合——最小二乘法公式法与线性回归相似，对二次函数进行拟合某种意义上也只是加了一个函数，虽然求解的方程变得更加繁琐，需要准备的变量也增加到了七个。思路有借鉴于：最小二乘法拟合二次曲线C语言(https://w

高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值

题目链接https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id3168(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.lydsy.com%2FJudgeOnline%2Fproblem.php%3Fid%3D3168)题解

流体力学深度学习建模技术研究进展王怡星、韩仁坤、刘子扬、张扬、陈刚摘要：深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点，恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前，深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用，其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景，