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【SeeMusic】视频编辑 ( 视频 X 坐标 | 视频 Y 坐标 | 视频旋转 | 视频扭曲 )

导入音频 | 导入视频 ) 【SeeMusic】视频编辑 ( 视频时间同步 | 视频透明度 | 视频缩放 | 视频转换框 ) 【SeeMusic】视频编辑 ( 视频 X 坐标 | 视频 Y 坐标 |...视频旋转 | 视频扭曲 ) ---- 文章目录 SeeMusic 系列文章目录 前言 一、视频位置相关选项 1、视频 X 坐标 ( Position X ) 2、视频 Y 坐标 ( Position...Y ) 3、视频旋转 ( Rotation ) 4、视频扭曲 ( Distortion ) 前言 在博客 【SeeMusic】创建 SeeMusic 工程并编辑相关内容 ( 创建工程 | 导入 MIDI...坐标 ( Position X ) 视频 X 坐标 ( Position X ) : 视频的 X 原始坐标是居中 ; Position X 为 0 时 , 视频居中显示 ; Position X 小于...; Position X 属性值为 +20 时 , 视频向右平移 ; 2、视频 Y 坐标 ( Position Y ) 视频 Y 坐标 ( Position Y ) : 视频的 Y 原始坐标是 0

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自定义个范围的xy坐标(python画图)

关键句:自定义个范围的xy坐标 关键句:范围可以随意设置,不受数据限制 内容:例如我的数据x的范围小于2,y的范围小于2,但是我想画一个x轴和y轴都从0-5的图,这时候好像只能用坐标轴共享才可以。...看的有点不清楚,不过d1数据最大值是3.5,而d2最大值也不超过2,现在以d1为模板,为d2共享一个坐标轴。 d2 ?...x=d1[:,0] y1=d1[:,1] x2=d2[:,0] y2=d2[:,1] p1=np.corrcoef(d1[:,0],d1[:,1])# xy = np.vstack([d1[:,0],d1...y1, 1) xk=np.linspace(0,max(x),int(max(x)/0.1)) yk=f1[0]*xk+f1[1] plt.plot(xk, yk, 'r',label='polyfit...如果要同时显示两个图在一起: x=d1[:,0] y1=d1[:,1] x2=d2[:,0] y2=d2[:,1] p1=np.corrcoef(d1[:,0],d1[:,1])# xy = np.vstack

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【Android UI】Canvas 画布 ⑧ ( Canvas 绘图坐标系 2x2 矩阵 | Canvas 绘图坐标系 3x3 操作矩阵 )

文章目录 一、Canvas 绘图坐标系 2x2 矩阵 二、Canvas 绘图坐标系 3x3 操作矩阵 Canvas 状态保存机制 中 , 存在两个栈结构 , 分别是 状态栈 和 图层栈 ; 其中 图层栈...又称为 Layer 栈 ; Canvas 画布中 , 有 2 套坐标系 , 分别是 : Canvas 自身坐标系 Canvas 绘图坐标系 一、Canvas 绘图坐标系 2x2 矩阵 ---- 在 Canvas...平移 , Canvas#rotate 旋转 , Canvas#scale 缩放 , Canvas#skew 扭曲斜拉 等方法 进行改变 ; 二、Canvas 绘图坐标系 3x3 操作矩阵 ---- Canvas...表示 Canvas#rotate 旋转角度的 正弦和余弦值 , 顺时针旋转为正 ; translateX 和 translateY 分别表示 X 轴 和 Y 轴平移的值 ; scale 表示 Canvas...* * @deprecated {@link #isHardwareAccelerated() 硬件加速的} * 画布在传递到视图或可绘制时可能有任何矩阵, * 因为它是在层次结构中创建此类画布的位置由实现定义的

1.2K20

两个宏快速计算九宫格XY坐标

/** 设置格子的X坐标 * SUPERVIEW 指九宫格每个小格子的父视图 * WIDTH 指九宫格每个小格子的宽度 int width = (VVS_SCREEN_WIDTH - (colunm...SUPERVIEW.subviews.count % COLUMN * WIDTH + (SUPERVIEW.subviews.count % COLUMN + 1) * MARGIN /** 设置格子的Y坐标...因为每个小格子X坐标Y坐标的计算严格依赖于小格子所在的父视图的subViews的count。...另外,使用这个宏时,一旦格子被创建出来就必须加到superView中,不能等到所有的格子都创建好后再一起加到父视图。 上面第一个宏是可以计算每个格子的X坐标。第二个宏可以计算每个格子的Y坐标。..., height); // 创建好后就把小格子添加到父视图 [backView addSubview:button]; CGFloat

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Y = X到构建完整的人工神经网络

在本教程中,我们打算回答那些问题,我们最简单的人工神经网络(ANN)做起,一直到复杂得多的模型。让我们构建一个没有参数的机器学习模型开始,即Y=X。...最简单的模型 Y=X 开始 机器学习的基础部分其实非常简单。即使是完全的初学者也能构建一个基本的机器学习模型。...学习意味着模型里的一些参数是在训练环节中数据里学来的。前面那个模型的函数(Y=X)没有参数可学。函数只是把输入X与输出Y等同起来,没有中间参数来平衡两者的关系。...如果有3个输入,则数学形式如下: 关于图形形式,只需为每个输入创建一个新连接,然后将输入和权重放在连接上。这在下图中给出。通过连接这种形式的多个神经元,我们可以创建一个完整的人工神经网络。...在这种情况下,求和1开始。 ? 结论 本教程提供了一个非常详细的解释,说明如何从一个非常简单的函数Y = X开始创建一个完整的人工神经网络。在整个教程中,我们探讨了权重和偏差的目的。

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开发 | Y = X到构建完整的人工神经网络

在本教程中,我们打算回答那些问题,我们最简单的人工神经网络(ANN)做起,一直到复杂得多的模型。让我们构建一个没有参数的机器学习模型开始,即Y=X。...最简单的模型 Y=X 开始 机器学习的基础部分其实非常简单。即使是完全的初学者也能构建一个基本的机器学习模型。...学习意味着模型里的一些参数是在训练环节中数据里学来的。前面那个模型的函数(Y=X)没有参数可学。函数只是把输入X与输出Y等同起来,没有中间参数来平衡两者的关系。...如果有3个输入,则数学形式如下: 关于图形形式,只需为每个输入创建一个新连接,然后将输入和权重放在连接上。这在下图中给出。通过连接这种形式的多个神经元,我们可以创建一个完整的人工神经网络。...在这种情况下,求和1开始。 ? 结论 本教程提供了一个非常详细的解释,说明如何从一个非常简单的函数Y = X开始创建一个完整的人工神经网络。在整个教程中,我们探讨了权重和偏差的目的。

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2024-02-28:用go语言,有一个由x轴和y轴组成的坐标系, “y下“和“y上“表示一条无限延伸的道路,“y下“表示这个道

2024-02-28:用go语言,有一个由x轴和y轴组成的坐标系, "y下"和"y上"表示一条无限延伸的道路,"y下"表示这个道路的下限,"y上"表示这个道路的上限, 给定一批长方形,每一个长方形有(x1..., x2, y1, y2),4个坐标可以表示一个长方形, 判断这条道路整体是不是可以走通的。...以下为正式题目: 图片在计算机处理中往往是使用二维矩阵来表示的, 给你一个大小为 m x n 的二进制矩阵 image 表示一张黑白图片,0 代表白色像素,1 代表黑色像素, 黑色像素相互连接,也就是说...给你两个整数 xy 表示某一个黑色像素的位置。 请你找出包含全部黑色像素的最小矩形(与坐标轴对齐),并返回该矩形的面积。 你必须设计并实现一个时间复杂度低于 O(m*n) 的算法来解决此问题。...采用二分查找方法,在给定的行row中左边界到右边界之间查找,直到找到第一个出现黑色像素的位置。

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从简单的函数Y = X开始,创建一个完整的人工神经网络

在本教程中,我们打算回答那些问题,我们最简单的人工神经网络(ANN)做起,一直到复杂得多的模型。让我们构建一个没有参数的机器学习模型开始,即Y=X。...0 1 最简单的模型 Y=X 开始 机器学习的基础部分其实非常简单。即使是完全的初学者也能构建一个基本的机器学习模型。...原标题:Y = X到构建完整的人工神经网络 | 洞见 因此,我们需要的是一个函数,接收一个单独的输入X并返回一个单独的输出。这个输出跟输入相同。毫无疑问,函数是F(X)=X。...学习意味着模型里的一些参数是在训练环节中数据里学来的。前面那个模型的函数(Y=X)没有参数可学。函数只是把输入X与输出Y等同起来,没有中间参数来平衡两者的关系。...在这种情况下,求和1开始。 11 结论 本教程提供了一个非常详细的解释,说明如何从一个非常简单的函数Y = X开始创建一个完整的人工神经网络。在整个教程中,我们探讨了权重和偏差的目的。

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