直接上代码 var viewer = new Cesium.Viewer('cesiumContainer'); //Set the random number seed for consistent results. Cesium.Math.setRandomNumberSeed(3); //Set bounds of our simulation time var start = Cesium.JulianDate.fromDate(new Date(2017, 2, 25, 16)); v

R语言利用ROCR评测模型的预测能力 说明 受试者工作特征曲线(ROC),这是一种常用的二元分类系统性能展示图形,在曲线上分别标注了不同切点的真正率与假正率.我们通常会基于ROC曲线计算处于曲线下方的面积AUC(area under curve),并以此峰面积来衡量相应分类模型的性能. 操作 继续使用telecom churn数据集作为样例数据集 library(caret) data(churn) str(churnTrain) churnTrain = churnTrain[,!names(

最近要开发一个类似星河的效果,需要小圆绕着一定的轨迹运动,这个时候我首先想到的是使用canvas来实现,在实现过程中发现这个实现起来不是很灵活,然后想到css3有动画也可以实现,下面是效果 注:图2是多个的效果,没有代码 html <div class="s"> <div class="m"> <div class="small small1"> <div class="small-p smal

题目:Evaluating False Transfer Rates from the Match-between-Runs Algorithm with a Two-Proteome Model 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:September 23, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteome.9b00492 分享人:任哲 内容与观点: 大家好,本次分享的是发表在Journal of Proteome Research上的一篇关于

0x00 前言 上一篇小随笔<小随笔:利用Shader给斯坦福兔子长毛和实现雪地效果>中,我和大家聊了聊著名的斯坦福兔子和利用geometry shader实现的一些效果.这篇文章继续沿用了同样来自斯坦福的另一个模型Armadillo,同样也使用了geometry shader来实现效果的表现. 0x01 凶恶的怪物和爆炸 当然,用之前的斯坦福兔子的模型做爆炸的效果也是可以的,但是考虑到要让一个那么可爱的模型变成沙砾总觉得不太好,所以长相自带怪物属性的模型Armadillo就成了一个不错的选择

在张鑫旭的博客看到这个抛物线的小动画,觉得很感兴趣,转载一下方便研究~ 原文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=3855 在页面上添加元素的位移动画,除了视觉效果(这是次要的),还有个作用就是视觉引导(重点).举个大家可能见过的例子,选择商品的时候,我们希望商品飞到边缘或角落的购物车里,作用是:一来告知放在购物车里成功了,二来让用户知道购物车在哪里. 要让页面元素抛物线运行,很简单.套用抛物线函数即可.公式如下: y = a*x*x + b*x +

前沿   在文章NLP(十七)利用tensorflow-serving部署kashgari模型中,笔者介绍了如何利用tensorflow-serving部署来部署深度模型模型,在那篇文章中,笔者利用kashgari模块实现了经典的BERT+Bi-LSTM+CRF模型结构,在标注了时间的文本语料(大约2000多个训练句子)中也达到了很好的识别效果,但是也存在着不足之处,那就是模型的预测时间过长,平均预测一个句子中的时间耗时约400毫秒,这种预测速度在生产环境或实际应用中是不能忍受的.   查看该模

在60分钟闪电战中,我们像你展示了如何加载数据,通过为我们定义的nn.Module的子类的model提供数据,在训练集上训练模型,在测试集上测试模型.为了了解发生了什么,我们在模型训练时打印了一些统计数据,以观察训练是否正在进行.但是,我们可以做的比这更好:PyTorch和TensorBoard的集成,是一个用来可视化神经网络运行结果的工具.本教程使用Fashion-MNIST数据集说明它的一些功能,该数据集可以使用torchvision.datasets读到Pytorch中. 在本教程中,我们

animate : function(frampoint,topoint,speed = 60){ var path = topoint.geometry.paths[0]; var i = 1; var pathTimer = function(){ //帧数 var zs = 1; var //获取经度 lon = frampoint.geometry.x, //获取纬度 lat = frampoint.geometry.y; //开始计算差值 _lon = (lon - path[i][0

这里就不多做解释了,直接上代码,只为了备忘. public class HeroMove : MonoBehaviour { private float speed;//人物行动速度 private Animation ani; // Use this for initialization void Start () { speed = 1f; ani = GetComponent<Animation> (); } // Update is called once per frame void

DECLARE @TableName sysname = 'TableName'; DECLARE @Result VARCHAR(MAX) = 'public class ' + @TableName + ' {'; SELECT @Result = @Result + ' /// <summary> /// ' + CAST(t.Summary AS VARCHAR(MAX)) + ' /// </summary> public ' + ColumnType + Nullabl

  自定义 View,实现以下方法即可 - (void)drawRect:(CGRect)rect { // Drawing code // 初始化UIBezierPath UIBezierPath *path = [UIBezierPath bezierPath]; // 首先设置一个起始点 /////左半边曲线 CGPoint startPoint = CGPointMake(rect.size.width/2, rect.size.height*0.4); // 以起始点为路径的起点 [p

0.引言  利用机器学习的方法训练微笑检测模型,给一张人脸照片,判断是否微笑:   使用的数据集中69张没笑脸,65张有笑脸,训练结果识别精度在95%附近: 效果: 图1 示例效果 工程利用python 3 开发,借助Dlib进行 人脸嘴部20个特征点坐标(40维特征)的提取, 然后根据这 40维输入特征 和 1维特征输出(1代表有微笑 / 0代表没微笑)进行ML建模, 利用几种机器学习模型进行建模,达到一个二分类(分类有/无笑脸)的目的,然后分析模型识别精度和性能,并且可以识别给定图片的人脸是

0.引言 介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定

本帖子主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子. 测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习. 首先上一个简短的测试代码: %% ModelDecryption % by faruto @ faruto's Studio~ % htt

0.引言 介绍了如何生成手写体数字的数据,提取特征,借助 sklearn 机器学习模型建模,进行识别手写体数字 1-9 模型的建立和测试. 用到的几种模型: 1. LR,Logistic Regression, (线性模型)中的逻辑斯特回归 2. Linear SVC,Support Vector Classification, (支持向量机)中的线性支持向量分类  3. MLPC,Multi-Layer Perceptron Classification,    (神经网络)多层感知机分类 4

基于深度学习和迁移学习的识花实践(转)   深度学习是人工智能领域近年来最火热的话题之一,但是对于个人来说,以往想要玩转深度学习除了要具备高超的编程技巧,还需要有海量的数据和强劲的硬件.不过 TensorFlow 和 Keras 等框架的出现大大降低了编程的复杂度,而迁移学习的思想也允许我们利用现有的模型加上少量数据和训练时间,取得不俗的效果. 这篇文章将示范如何利用迁移学习训练一个能从图片中分类不同种类的花的模型,它在五种花中能达到 80% 以上的准确度(比瞎蒙高了 60% 哦),而且只需要普

通过学习本算例您将获得? 1.学会基本的VOF模型设置流程 2.学会利用蒸发-冷凝模型来模拟传热沸腾 目录 1摘要4 2传热沸腾模型介绍4 3前处理4 4求解设置5 4.1启动Fluent5 4.2网格缩放6 4.3求解器设置7 4.4多相流模型设置8 4.5能量方程求解设置9 4.6紊流模型设置10 4.7添加材料11 4.8多相流中相设置12 4.9操作条件设置14 4.10边界条件设置15 4.10.1heatsource边界条件设置15 4.10.2wall_surface边界条件设置1

MoveIt = RobotGo,翻译成中文就是“机器人,走你!”所以,MoveIt的主要就是一款致力于让机器人能够自主运动及其相关技术的软件,它的所有模块都是围绕着运动规划的实现而设计的. 两个月前给自己挖了个坑,说要写写MoveIt,但一直没动手.主要有两个原因: 1)这两个月主要在写小论文,毕竟博士生要毕业还得看论文,不能靠公众号阅读量分享率: 2)直接讲MoveIt似乎需要挖更多坑,一直没想好怎么写比较好. 主要是因为机器人运动规划涉及太多基础内容,如果跳过不讲就会变成新坑:一时半会又没

前言 如今的世界中,想要研究人们的出行活动,可以利用智能手机或智能手环等个人设备生成的 GPS 数据进行研究.而在众多的研究方向中,出行的热点路线或者说经常出行的路线也比较受欢迎.采用热力图的方式对其进行研究具有许多优点.热力图给使用者的感觉就是特别直观,一眼便看出来哪些路径属于热迹(我们把热点路线,也就是重复度高的路线称为热迹).如下图所示: (图片来自网上,侵删) 从图中我们一眼便能够找出两条粗壮的热迹.这表示有某种物体经常沿着两条路线运动.但对于计算机来说,要从图中找出这两条热迹,并加以区