1)条形图 条形图或许是最常用图形,常用来展示分类(different categories on the x-axis)和数值(numeric values on the y-axis)之间的关系.sometimes the bar heights represent counts of cases in the data set, and sometimes they represent values in the data set(有时条形图高度代表数据集中的频数(count),有时候代表

概述 平方根倒数速算法,是用于快速计算1/Sqrt(x)的值的一种算法,在这里x需取符合IEEE 754标准格式的32位正浮点数.让我们先来看这段代码: float Q_rsqrt( float number ) { long i; float x2, y; const float threehalfs = 1.5F; x2 = number * 0.5F; y = number; i = * ( long * ) &y; // evil floating point bit level hac

以前曾经记录过linear-gradient(线性渐变)和 radial-gradient(径向渐变)的语法. 可以参考<CSS3中border-radius.box-shadow与gradient那点事儿> 但在实际应用中却不怎么用,主要就是因为自己并没有懂这两个属性的强大之处,再加上自己的想象力实在太差,想不到在什么场景使用它们. 我本来以为它们仅仅是做渐变效果,显然我的想法太狭隘了,它们还有更多的用处. 最近在看<CSS Secrets>,里面就提到了很多CSS使用技巧,下面

   1.线性渐变:linear-gradient 语法:<linear-gradient> = linear-gradient([ [ <angle> | to <side-or-corner] ,]? <color-start>[, <color-end>]+) <side-or-corner> = [left | right] || [top | bottom] <color-start|end> = <color&

这篇博客很全面 http://www.cnblogs.com/cdeng/p/3471527.html ROC曲线 1.混淆矩阵(confusion matrix) 针对预测值和真实值之间的关系,我们可以将样本分为四个部分,分别是: 真正例(True Positive,TP):预测值和真实值都为1 假正例(False Positive,FP):预测值为1,真实值为0 真负例(True Negative,TN):预测值与真实值都为0 假负例(False Negative,FN):预测值为0,真实值

简介 在以XAML为主的控件布局体系中,有用于完成布局的核心步骤,分别是measure和arrange.继承体系中由UIElement类提供Measure和Arrange方法,并由其子类FrameworkElement类提供protected的MeasureOverride和ArrangeOverride方法来为自定义控件提供实现自定义布局的接口.本文通过一个瀑布流布局实现来为大家简单地介绍这两个核心方法. 所谓瀑布流布局,是多列布局的一种形式,列中元素等比缩放使得自身与列等宽,每列再以Stac

2014-04-08  16:18:30 一.配置Glut 学习来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5f0cf7bd0100c9oa.html 亲测可行. Glut的一般框架: int main(int argc, char *argv[]){    glutInit(&argc, argv);     glutInitDisplayMode(GLUT_RGB | GLUT_SINGLE);     glutInitWindowPosition(100, 100

很久没做线段树了 求矩形面积的并分析:1.矩形比较多,坐标也很大,所以横坐标需要离散化(纵坐标不需要),熟悉离散化后这个步骤不难,所以这里不详细讲解了,不明白的还请百度2.重点:扫描线法:假想有一条扫描线,从左往右(从右往左),或者从下往上(从上往下)扫描过整个多边形(或者说畸形..多个矩形叠加后的那个图形).如果是竖直方向上扫描,则是离散化横坐标,如果是水平方向上扫描,则是离散化纵坐标.下面的分析都是离散化横坐标的,并且从下往上扫描的.扫描之前还需要做一个工作,就是保存好所有矩形的上下边,并且

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的

一.数组方法 创建数组:arange()创建一维数组:array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数,如a.tolist() 创建数组:np.zeros((2,3)),或者np.ones((2,3)),参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘,a * b,得到一个新的矩阵,形状要一致:但是允许a是向量而b是矩阵,a的列数必须等于b的列数,a与每个行向量对应元素相乘得到行向量. + -  / 与 *

今天首次接触了图像编辑中的seam carving知识,感觉挺神奇的.虽然我自己可能理解的不是很深刻,但是记录下来,总是好的. seam carving直接翻译过来是“线裁剪”的意思.它的主要用途是对图像进行缩放.不同于传统的按比例缩放图像的方式,seam carving的是内容感知的,它充分考虑了图像中像素的重要性,通过删除或增加seam线来实现图像尺寸的调整.它在缩放不是特别大的情况下,能够很好的保护图像中的显著物体. 具体来说,seam carving定义了穿过整幅图像的像素线(即seam

函数plot 是绘制二维图形的最基本函数,它是针对向量或矩阵的列来绘制曲线的.也就是说,使用plot 函数之前,必须首先定义好曲线上每一点的x 及y 坐标; 常用格式为: (1)plot(x) 当x 为一向量时,以x 元素的值为纵坐标,x 的序号为横坐标值绘制曲线.当x 为一实矩阵时,则以其序号为横坐标,按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线,当x         为m× n 矩阵时,就有n 条曲线.(2)plot(x,y) 以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线.(3)plot(x,y

viewgroup简单说就是可以装view的view.今天遇到一个问题,就是需要一个可以自动根据一行中view的宽度自动换行的布局,网上 找了下,没有相关的例子,但是找到了思路:自定义一个viewgroup,然后在onlayout文件里面自动检测view的右边缘的横坐标值,和你的 view的parent view的况度判断是否换行显示view就可以了.因为代码比较简单,就不多说了: } @Override Log.d(TAG, "widthMeasureSpec = "+widthMe

import java.util.Scanner; public class Least_square_fit { public static double Least_square_method(int n,int m,double X[],double Y[],double A[],double err[],double sum[],double my_sum,double bel[],double alp[]){ double S1[]=new double[m+1];//S1存放前一次多

意甲冠军:我几乎不记得的题意!.! 它是一个长坑..我们从根节点开始,留下每一步,保存横坐标1,正确的一步加上横坐标1. 那么同样的横坐标统计data值总和. 思维:我来想,这可以递归成就.上就能够算了.用一个数组来存各横坐标的data值,然后每来一个该横坐标的结点就直接加上就能够了.完了再遍历输出. 非常easy的,思路也非常清晰.本来以为能够一次过的,结果4次TLE+6次WA. . .简直破纪录了! .開始TLE的原因是while死循环.由于我传的flag变量没用指针.一直不能break出循

DTW(动态时间调整) 动态时间调整算法是大多用于检测两条语音的相似程度,由于每次发言,每个字母发音的长短不同,会导致两条语音不会完全的吻合,动态时间调整算法,会对语音进行拉伸或者压缩,使得它们竟可能的对齐. 如上图红圈标注的位置,可以发现下面那条线中有许多的点与之对应,如果换成一个个离散的点表示的话,实际上是对上一条曲线该点进行了拉伸处理,使得它们最大化对齐. 最近在研究时间序列的问题,时间序列类似这个.假如我想计算两条天气的时间序列是否相似,由于时间序列有的时候会出现延迟的现象,导致两条时间

2011-06-25 19:20:47 驱动自己写完了,应用函数自己就不写了,找了一点代码参考,移植并修改了一下,配合之前的定义的接口文档,我贴出部分代码.目录: 一,开发环境... 1 二,底层函数... 1 三,应用接口函数... 3 四,部分代码参考... 5 一,开发环境 硬件:开发板TQ2440,LCM为2.4寸QVGA TFT屏,IC=ili9325. 软件:IAR ARM 5.5. 二,底层函数 1,LCD_Init(LCD初始化) 函数原型: Void LCD_Init(void

https://www.cnblogs.com/BinbinChen/p/3416972.html 生存分析,维基上的解释是: 生存分析(Survival analysis)是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断,研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法,也称生存率分析或存活率分析. 生存分析的方法也可以用在其他的商业应用中,比如顾客流失,等模型.大概可以从两个方向上去考虑生存分析的研究对象 1. 估计(各期的)生存函数,某个人病人可以活多久(e.g. 5

PlayGround.http://playground.tensorflow.org .教学目的简单神经网络在线演示.实验图形化平台.可视化神经网络训练过程.在浏览器训练神经网络.界面,数据(DATA).特征(FEATURES).神经网络隐藏层(HIDDEN LAYERS).层中连接线.输出(OUTPUT). 数据.二维平面,蓝色正值,黄色负值.数据形态,圆形.异或.高斯.螺旋.数据配置,调整噪声(noise)大小,改变训练.测试数据比例(ratio),调整入输入每批(batch)数据数量1-

上节在<再说CSS3渐变——线性渐变>和大家一起学习了CSS3 Gradient中径向渐变最新语法(称得上是W3C的标准语法)相关知识以及其基本使用.今天我们在这一篇中主要和大家一起来了解渐变中的径向渐变新语法以及其基本使用. CSS3径向渐变 CSS3径向渐变是圆形或椭圆形渐变.颜色不再沿着一条直线轴变化,而是从一个起点朝所有方向混合.但相对线性渐变要比径向渐变复杂的多. 一.径向渐变的语法 CSS3的径向渐变已得到众多浏览器引擎的支持,只不过其语法的版本根据不同的引擎浏览器,其语法也不一样

[Matplotlib] 教程:https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/ 官方文档:https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html 这个模块是一个Python上用于进行绘图的模块.做科研的人经常会使用的matlab就是这个模块的一个竞品.就我个人而言,matplotlib感觉更像是一个echarts.js之类前端库的一个后端版本.和echarts一样,它可以支持通过py