It's been a four month dry spell, but new blog post! Linear Fit Search A search algorithm competitive with binary search, but having different properties. https://blog.demofox.org/2019/03/22/linear-fit-search/ …pic.twitter.com/r8zL7Ln82s
Senior Engine Architect. Rightware Inc. Game Engine Dev by night. Ask me about Mana Engine.
Voit lisätä twiitteihisi sijainnin, esimerkiksi kaupungin tai tarkemman paikan, verkosta ja kolmannen osapuolen sovellusten kautta. Halutessasi voit poistaa twiittisi sijaintihistorian myöhemmin. Lue lisää
Lisää tämä twiitti verkkosivustollesi kopioimalla alla oleva koodi. Lue lisää
Lisää tämä video verkkosivustollesi kopioimalla alla oleva koodi. Lue lisää
Upottamalla Twitter-sisältöä sivustollesi tai sovellukseesi hyväksyt Twitterin kehittäjäsopimuksen ja kehittäjäkäytännön.
| Maa | Koodi | Asiakkaille yrityksessä |
|---|---|---|
| Yhdysvallat | 40404 | (mikä tahansa) |
| Kanada | 21212 | (mikä tahansa) |
| Yhdistynyt kuningaskunta | 86444 | Vodafone, Orange, 3, O2 |
| Brasilia | 40404 | Nextel, TIM |
| Haiti | 40404 | Digicel, Voila |
| Irlanti | 51210 | Vodafone, O2 |
| Intia | 53000 | Bharti Airtel, Videocon, Reliance |
| Indonesia | 89887 | AXIS, 3, Telkomsel, Indosat, XL Axiata |
| Italia | 4880804 | Wind |
| 3424486444 | Vodafone | |
| » Näytä muiden maiden lyhytnumerot tekstiviesteille | ||
Tällä aikajanalla vietät suurimman osan ajastasi ja saat välittömiä päivityksiä sinulle tärkeistä asioista.
Siirrä osoitin profiilikuvan päälle ja napsauta Seurataan-painiketta lopettaaksesi tilien seuraamisen.
Kun näet twiitin, jota rakastat, napauta sydäntä — siten voit kertoa twiitin kirjoittaneelle henkilölle jakavasi rakkautta.
Nopein tapa jakaa jonkun muun twiitti seuraajillesi on uudelleentwiittaus. Napauta kuvaketta lähettääksesi sen heti.
Lisää ajatuksesi twiittiin vastaamalla. Etsi sinua kiinnostava aihe ja hyppää mukaan keskusteluun.
Näe välittömät päivitykset siitä, mistä ihmiset puhuvat juuri nyt.
Seuraa lisää tilejä nähdäksesi välittömät päivitykset sinua kiinnostavista aiheista.
Näe mihin tahansa aiheeseen liittyvät viimeisimmät keskustelut välittömästi.
Pysy ajan tasalla parhaista tarinoista niiden tapahtuessa.
It's been a four month dry spell, but new blog post! Linear Fit Search A search algorithm competitive with binary search, but having different properties. https://blog.demofox.org/2019/03/22/linear-fit-search/ …pic.twitter.com/r8zL7Ln82s
This makes me wonder about a few things. First, would this sort of search be good for ranged searches? Ie, for a random set of 50 numbers between 0 and 99, return al values between 40 and 60 (as begin/end indices).
My natural next thought is wondering if/how this might work in higher dimensions (if you consider your examples to be 1D). Is there an analogous structure in those higher dimensions that lets me find all objects in an AABB overlap?
And more importantly, could such a structure be worthwhile, from a performance standpoint?
I'm trying to think of how it could work in higher dimensions and one thing I'm thinking of is maybe something like this could be good for finding the shape (boundary) of a local minimum. Not sure what that'd be good for specifically but fitting a surface or hyper volume to data
And using that to find a minimum (scratch the boundary idea) seems useful. I'm 100% sure this has been done if it makes any sense, as finding minima is a super important thing. Hrm...
I guess I thought that if I had a point cloud, I could insert the points into 2 sorted arrays (2D to keep it simple). By searching for a 1D range in each dimension, I can then do an intersection of both resulting lists.
Probably not describing well enough. But the points would be referenced by both lists. They’re just each sorted by their dimension’s coordinate.
Twitter saattaa olla ruuhkautunut tai ongelma on muuten hetkellinen. Yritä uudelleen tai käy Twitterin tilasivulla saadaksesi lisätietoja.