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Java8最大三角三桶下采样算法实现(无法查看源码)-lt_downsampling_java8

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简介:
本项目实现了Java8版本的最大三角三桶下采样算法,适用于大数据集处理场景。代码设计简洁高效,无需访问源码即可快速上手使用。 Java8的最大三角形下采样算法实现基于冰岛大学工业工程、机械工程和计算机科学学院的Sveinn Steinarsson在2013年发表的论文“用于视觉表示的下采样时间序列”。该算法的目标是减少数字系列中的点数,同时确保不会丢失结果图的重要视觉特征。重要的是要注意这些算法在数值上是不正确的。 下载最新版本:0.0.6 借助JitPack.io,您可以将此库添加到您的Maven/Gradle/SBT/Leiningen项目中,并按照说明操作。例如,在使用Gradle时,可以在build.gradle文件中加入以下依赖: ```gradle allprojects { repositories { maven { url https://jitpack.io } } } dependencies { compile com.github.ggalmazor:lt_downsampling_java8:0.0.6 } ``` 此版本的算法将数字分组到相同大小的桶中,然后从每个桶中选择产生最大面积。

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  • Java8)-lt_downsampling_java8
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    本项目实现了Java8版本的最大三角三桶下采样算法,适用于大数据集处理场景。代码设计简洁高效,无需访问源码即可快速上手使用。 Java8的最大三角形下采样算法实现基于冰岛大学工业工程、机械工程和计算机科学学院的Sveinn Steinarsson在2013年发表的论文“用于视觉表示的下采样时间序列”。该算法的目标是减少数字系列中的点数,同时确保不会丢失结果图的重要视觉特征。重要的是要注意这些算法在数值上是不正确的。 下载最新版本:0.0.6 借助JitPack.io,您可以将此库添加到您的Maven/Gradle/SBT/Leiningen项目中,并按照说明操作。例如,在使用Gradle时,可以在build.gradle文件中加入以下依赖: ```gradle allprojects { repositories { maven { url https://jitpack.io } } } dependencies { compile com.github.ggalmazor:lt_downsampling_java8:0.0.6 } ``` 此版本的算法将数字分组到相同大小的桶中,然后从每个桶中选择产生最大面积。
  • Python中的LTTB)_python_代_
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    本文介绍了Python中实现的LTTB下采样算法,即最大三角形三桶法。该方法有效减少数据集规模同时保留关键趋势特征,适用于大数据可视化场景。文中包含源码分享与应用示例。 Python 中最大三角形三桶 (LTTB) 下采样算法的实现涉及将大量数据点减少到更小的数据集,同时保持原始数据的趋势和特征不变。此方法通过选择关键点来简化复杂的数据序列,使得处理大数据时更加高效且易于分析。
  • 利用函数计
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    本文介绍了使用查表法进行高效准确的三角函数计算的方法,旨在提供一种在缺乏现代计算工具时快速求解的技术手段。 这是一份用查表法实现三角函数的文档,欢迎下载。
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    三分查找算法是一种用于在凸函数或凹函数上寻找极值点的高效搜索方法。本文章介绍了该算法的基本原理及其具体实现过程,并提供了代码示例以供参考学习。 三分查找已实现并可运行,其速度优于二分查找。
  • Python 3.6Delaunay剖分及不规则网构建
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    简介:本文介绍了在Python 3.6环境下实现Delaunay三角剖分算法的过程,并探讨了如何利用该算法构建有效的不规则三角网。 使用Python 3.6实现Delaunay三角剖分算法,读取包含坐标的CSV文件,并利用Tkinter库展示计算结果。
  • C语言函数表方
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    本文介绍了使用C语言编程实现的一种高效计算三角函数值的方法——通过预构建的正弦、余弦等三角函数数值表进行快速查找和插值运算。此方法在嵌入式系统和其他对计算速度和内存占用有严格要求的应用场景中具有显著优势,能够提供较快的响应时间同时保证足够的精度。 三角函数的值可以通过两种方式获取:一种是使用系统自带的三角函数计算得出;另一种则是通过查表的方式获得。查表法的精确度取决于表格中包含的数据项数量,代码里提供的表格有8193个数据项,精度大约为0.000767左右。
  • 经典中的上与对称矩阵
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    本文探讨经典算法中上三角、下三角及对称矩阵的应用和特性,分析其在数学运算中的重要性及其优化方法。 上三角矩阵是指在对角线以下的所有元素均为0的矩阵,即如果i > j,则Aij = 0。例如: 1 2 3 4 5 6 0 7 8 下三角矩阵则是指在对角线以上的所有元素均为0的矩阵,即如果i < j,则Aij = 0。例如: 1 0 0 2 6 0 3 7 10 对于对称矩阵来说,它的每个元素都与其对应的转置位置上的元素相等,也就是说它关于主对角线是对称的。比如下面这个例子: 1 2 3 2 4 5 3 5 6 上三角或下三角矩阵中有很多值为0的元素,因此我们可以采用一维数组的方式来存储非零元素以节省空间。同样的原理也适用于对称矩阵,因为它们可以被看作是上或者下三角矩阵来处理和储存。
  • 维Delaunay剖分
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    三维Delaunay三角剖分算法是一种几何结构构建技术,用于在空间数据中创建最优的三角网格,广泛应用于计算机图形学、地理信息系统及科学计算等领域。 Delaunay三角剖分算法在三维空间中的应用是一种几何处理技术,用于创建一组互不相交的三角形网格以覆盖给定的一组点集。这种方法确保了相邻三角形之间的角度最大化,从而避免出现狭长或瘦高的三角形(即“退化”情况),这有助于提高后续计算如插值、碰撞检测和表面重建等任务的质量与效率。
  • 基于C++的Delaunay
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    本项目采用C++语言实现了高效的Delaunay三角网算法,通过优化数据结构和计算流程,确保了算法的准确性和运行效率。适用于地理信息系统、计算机图形学等领域中的空间数据分析与处理需求。 跟大部分的VB算法一样,希望大家指正!这是比较简单的实现方式,主要使用了空圆法。