将内网和外网看到的综合整理. 韦恩图Venn \documentclass{standalone} \usepackage{tikz} %导出为图片需要安装imagemagick %https://tex.stackexchange.com/questions/91472/how-to-save-a-figure-produced-by-tikz-save-export-as-jpg-png-file %可用acrobat pro转存 \begin{document} %http://blog.

/**创建椭圆形的贝塞尔曲线*/ UIBezierPath *_ovalPath=[UIBezierPath bezierPathWithOvalInRect:CGRectMake(, , , )]; /**创建矩形的贝塞尔曲线*/ UIBezierPath *_rectPath=[UIBezierPath bezierPathWithRect:CGRectMake(, , , )]; /**创建圆形的贝塞尔曲线*/ UIBezierPath *_circlePath=[UIBezierPath

转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类.检索中的评价指标很多,Precision.Recall.Accuracy.F1.ROC.PR Curve...... 一.历史 wiki上说,ROC曲线最先在二战中分析雷达信号,用来检测敌军.诱因是珍珠港事件:由于比较有用,慢慢用到了心理学.医学中的一些检测等应用,慢慢用到了机器学习.数据挖掘等领域中来了,用来评判分类.检测结果的好坏. 百科:ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver op

1.企业成长的不同时期 初创期:初创前几年,最重要的创业激情,靠“蓝色小药丸”,断层期切入,不断试错玩命干(产品定位.商业模式.融资源.找关系.辅渠道),并最终完成赢利模式,得以生存. 成长期:通过快速扩张,形成一股强势的上升势头,人员快速增加,业绩也随之进入了上升通道,在各地跑马圈地,形成爆发式增长,此时要靠企业心智模式,“资源-流程-利润目标”,“使命愿景价值观”, 才能进行有效管理.这段时期也是企业最美好的日子,忙并快乐着. 很快企业就会成长到一个顶峰,眼看着业绩一年比一年高,企业这时已达

园子里关于遗传算法的教案不少,但基于geatpy框架的并未多见,故分享此文以作参考,还望广大园友多多指教! Geatpy出自三所名校联合团队之手,是遗传算法领域的权威框架(python),其效率之高.应用领域之广远胜诸多第三方工具,此处不作赘述,直接上链接: 官网:http://www.geatpy.com/start 源码:https://github.com/geatpy-dev/geatpy/tree/master/geatpy 使用Geatpy需要安装geatpy模块(pip insta

公式线性公式给定点P0.P1,线性贝兹曲线只是一条两点之间的直线.且其等同于线性插值.这条线由下式给出: 一阶贝赛尔曲线上的由两个点确定 P0 和P1,当t在0--->1区间上递增时,根据此会得到多个点的坐标,其实这些的点就是一条直线上的点. B(t) = P0 + (P1-P0)*t B(t) = (1-t)P0 + tP1 //=> B(t).x = (1-t)P0.x + tP1.x B(t).y = (1-t)P0.y + tP1.y 二次方公式 二次方贝兹曲线的路径由给定点P0.P1

功能描述 CAP曲线(Cumulative Accuracy Profile)/Power Curve(准确率/AR)是描述整个评级结果下,累计违约客户比例与累计客户比例的关系. 在完美的模型下,CAP曲线是一条斜率为1/违约率的直线.而且上升并停留在1,反之,在完全没有区分能力的情况下,模型的CAP曲线是一条45度的直线,而AR值的定义为:模型CAP曲线与45度曲线之间的区域,与介于45度线和完美模型的区域比率 该模型多数给表现差的客户较低的评分,而给表现好的客户客户较高的评分,在少数情况下,

生成逼近曲线:approxPolyDP 函数 该函数采用 Douglas-Peucker 算法(也称迭代终点拟合算法).可以有效减少多边形曲线上点的数量,生成逼近曲线,简化后继操作. 经典的 Douglas-Peucker 算法描述如下: 在曲线首尾两点 A,B 之间连接一条直线 AB,该直线为曲线的弦: 得到曲线上离该直线段距离最大的点 C,计算其与 AB 的距离 d: 比较该距离与预先给定的阈值 threshold 的大小,如果小于 threshold,则该直线段作为曲线的近似,该段曲线处理

什么是贝塞尔曲线? 贝塞尔曲线(Bézier curve),又称贝兹曲线或贝济埃曲线,是应用于二维图形应用程序的数学曲线. 来源 贝塞尔曲线于1962,由法国工程师皮埃尔·贝塞尔(Pierre Bézier)所广泛发表,他运用贝塞尔曲线来为汽车的主体进行设计.贝塞尔曲线最初由Paul de Casteljau于1959年运用de Casteljau演算法开发,以稳定数值的方法求出贝兹曲线. 贝塞尔曲线完全由其控制点决定其形状, n个控制点对应着n-1阶的贝塞尔曲线,并且可以通过递归的方式来绘制.

视觉检测中,直线的宽度很好检测,即两条平行线的垂直距离,而曲线的宽度检测则需要另辟蹊径. 检测图像中曲线边缘的宽度,用以判断边缘是否崩缺,总结如下五种方法: 1.图像匹配判断 概述:建立标准图像参考,通过比对检测结果. 核心算子: (1)参考:align_bead: (2)检测:apply_bead_inspection_model: 参考Halcon例程:apply_bead_inspection_model.hdev. 该方法较适用于胶水检测,因为无法方便地获取崩缺的值,因而弃用,但具有参考

本文将继续介绍canvas的功能,展示如何绘制更复杂的图形(包括圆弧和曲线),如何使用剪裁区域来限制操作以及如何绘制文本.还是介绍可以应用在画布上的特效和变换,包括阴影.透明度.旋转和坐标重映射. 1. 用路径绘图 路径本质上是一组独立的线条(被称为子路径),它们组合到一起构成图形.我们绘制子路径的方式就像用笔在纸上画图一样,笔尖不离开纸面:画布上的每一条子路径都以上一条的终点作为起点.下面展示了绘制基本路径的方法: 绘制一条路径的基本顺序如下: * 调用 beginPath方法: * 用 mo

粒子系统模块(Particle System Modules40) 粒子系统模块(忍者飞镖) 粒子系统(忍者飞镖)(Particle System (Shuriken)) 用模块描述粒子一段时间内的行为.此处记载了模块的详细说明.有关模块介绍,请参阅此页面.   初始化模块 该模块始终存在,无法删除或禁用.     持续时间 (Duration) 粒子系统 (Particle System) 发射粒子的持续时间. 循环 (Looping) 粒子系统 (Particle System) 是否循环.

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名称   mplayer − 电影播放器 mencoder − 电影编解码器 概要   mplayer [选项] [文件|URL|播放列表|−] mplayer [选项] 文件1 [指定选项] [文件2] [指定选项] mplayer [选项] {文件和选项组} [组指定选项] mplayer [dvd|dvdnav]://[标题|[开头标题]−末尾标题] [选项] mplayer vcd://轨迹[/设备] mplayer tv://[频道][/input_id] [选项] mplayer r

python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']   #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     #用于正常显示负号 (2)统计作图函数: plt.plot()绘制线性二维图,折线图 注意:如果向plot()指令提供了一维的数

<利用python进行数据分析>一书的第8章,关于matplotlib库的使用,各小节的代码. # -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport time # 1.matplotlib API入门# 1.1.Figure和Subplot# 创建figure对象fig = pl

分类:Unity.C#.VS2015 创建日期:2016-05-02 一.简介 上一节已经介绍过了在Unity 5.x中两种创建粒子效果的方式(方式1.方式2). 这一节我们主要学习第2种方式的基本概念和用法. Unity 5.x提供的新版粒子系统生成器(Particle System)也叫Shuriken粒子系统,该生成器采用模块化管理,个性化的粒子模块,配台粒子曲线编辑器,使用户很容易就能创作出各种缤纷复杂的粒子效果. 1.粒子系统检视器 粒子系统检视器 (Particle System I

Pyplot API 示例汇总:https://matplotlib.org/gallery/index.html#api-examples 该matplotlib.pyplot模块包含的功能允许您快速生成多种图形.有关展示matplotlib.pyplot模块使用的示例,请参阅 Pyplot教程 或Pyplot.我们还建议您研究面向对象的绘图方法,如下所述 matplotlib.pyplot.plotting 可以直接使用 acorr:绘制x的自相关. angle_spectrum:绘制角度谱

版权申明: 本文原创首发于以下网站: 博客园『优梦创客』的空间:https://www.cnblogs.com/raymondking123 优梦创客的官方博客:https://91make.top 优梦创客的游戏讲堂:https://91make.ke.qq.com 『优梦创客』的微信公众号:umaketop 您可以自由转载,但必须加入完整的版权声明 Particle System Duration 循环的时间长度(几秒钟发送一次粒子) Start Lifetime 粒子的生命周期 //当该值

摘要-本文使用深度学习的方法在大规模MIMO网络的下行链路中执行max-min和max-prod功率分配.更确切地说,与传统的面向优化的方法相比,训练深度神经网络来学习用户设备(UE)的位置和最优功率分配策略之间的映射,然后用于预测新的UE集合的功率分配曲线｡与传统的优化定向方法相比,使用深度学习的方法显著提高了功率分配的复杂性-性能折衷｡特别地,所提出的方法不需要计算任何统计平均值,而是需要使用标准方法来计算,并且能够保证接近最优的性能. 1 引言 大规模MIMO是指一种无线网络技术,其中基站

面向对象 1.类由众多的对象抽象出来的    2.对象    一起皆对象    由类实例化出来的 求两个圆之间阴影的面积 $sr1=10; $sr2=5; $mj=3.14*$sr1*$sr1-3.14*$sr2*$sr2; echo $mj; 面向过程的方式1.将圆抽象为一个类: class yuan { var $banjing;//圆类的一个成员变量 //面积,成员方法 function mianji() { return 3.14*$this->banjing*$this->banji