渐变有三种：QLinearGradient、QConicalGradient 、 QRadialGradient 它们都有一个QGradient父类 QGradient父类的常用公共函数有： void QGradient::setSpread ( Spread method ); //设置填充梯度区域外的区域,参数有: // QGradient::PadSpread ：填充区域内最接近的停止颜色。这是默认的。 // QGradient::RepeatSpread : 在区域外继续重复填充 // QGrad
本文主要研究了不同光照和姿态下的兰伯曲面目标的检测问题。我们提供了一种新的检测方法，该方法通过对训练集中少量图像的不同光照进行建模;这将自动消除光照效果，允许快速的光照不变检测，而不需要创建一个大型的训练集。实验证明，该方法很好地“适应”了之前关于在不同光照下建模物体外观集的工作。在实验中，即使在存在显著阴影的情况下，在45范围内的图像平面旋转和各种不同光照下，也能正确地检测到目标。
| 导语 CSS 未来标准圆锥渐变，介绍它的各种用法，使用它完成不可思议的美妙图形。 感谢 LeaVerou 大神，让我们可以提前使用上这么美妙的属性。 conic-gradient 是个什么？说到 conic-gradient ，就不得不提的它的另外两个兄弟： linear-gradient : 线性渐变 radial-gradient : 径向渐变 说这两个应该还是有很多人了解并且使用过的。CSS3 新增的线性渐变及径向渐变给 CSS 世界带来了很大的变化。 而 conic-gradient
感谢 LeaVerou 大神，让我们可以提前使用上这么美妙的属性。 conic-gradient 是个什么？说到 conic-gradient ，就不得不提的它的另外两个兄弟： linear-grad
机器之心报道 机器之心编辑部 原班人马打造，2023 年的 NeRF 进步神速。 2020 年，加州大学伯克利分校、谷歌的研究者开源了一项 2D 图像转 3D 模型的重要研究 ——NeRF。它可以利用几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像，生成效果非常惊艳： 三年之后，这支团队做出了更惊艳的效果：在一项名为「Zip-NeRF」的研究中，他们完整还原了一个家庭的所有场景，就像无人机航拍的效果一样。 作者介绍说，Zip-NeRF 模型结合了 scale-aware 的抗混叠 NeRF 和快速基于
于是决定去找设计师沟通这个渐变”长什么样“。当然，设计师并不会像写 CSS 一样给你描述渐变，所以作为需要写出这个渐变的 CSS 的前端，就需要问清楚渐变的一些属性值，比如渐变方式、渐变点和颜色等，这时就需要重新认识一下 background-image 这个属性了...
2020 年，加州大学伯克利分校、谷歌的研究者开源了一项 2D 图像转 3D 模型的重要研究 ——NeRF。它可以利用几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像，生成效果非常惊艳：
CSS渐变类型的一种特殊类型 表示，由两种或多种颜色之间的渐进过渡组成。您可以选择三种类型的渐变：线性 (由 linear-gradient 函数创建)，径向(由 radial-gradient() 函数创建) 和圆锥 (由 conic-gradient (en-US) 函数创建)。您还可以使用 repeating-linear-gradient 和 repeating-radial-gradient 函数创建重复渐变。
一般的3D编程仅仅须要使用RGB颜色空间就好了，但事实上美术人员很多其它的是使用HSV(HSL)，由于能够方便的调整饱和度和亮度。
圆锥交叉（conical intersection, CI）简言之是指两个态的势能面交叉的地方，此时两个态的能量简并。在圆锥交叉区域，体系可以从激发态以无辐射形式回到基态。关于圆锥交叉的更深入的理论细节可参考Conical intersections: theory, computation and experiment一书。此外，点击文末“阅读原文”可打开一份非常不错的关于光化学计算的讲义。如果打开速度较慢，可在留言区的百度网盘链接获得。
在此，我们重点用到的就是conic-gradient。conic-gradient不是什么新鲜东西了，CSS3出的新特性中的一种圆锥形渐变。
神经网络鲁棒性评估一直是深度学习领域中一个热门的研究方向，该论文是通用评估神经网络鲁棒性方法的开山之作。作者将神经网络鲁棒性问题转换成局部Lipschitz常数的估计问题，并利用极值理论方法进行评估，进而提出了一种度量神经网络鲁棒性的通用方法-CLEVER，该方法可以对不可知的攻击方式进行评估，并且对于大规模的神经网络计算成本较少。该论文涉及到大量的数学推导，需要沉下心来慢慢琢磨。
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秋招已经开始，相信很多同学想从事数据科学岗位。对于数据科学岗位而言，数学知识的储备重要吗？答案显而易见，掌握好数学对于从事该岗位而言是很重要的。数学一直是任何当代科学学科的基础，几乎所有的现代数据科学技术（包括所有的机器学习）都有一些深刻的数学知识。在本文中，我们将讨论想成为一名优秀的数据科学家应该掌握的基本数学知识，以便在各个方面都能很好地适应。
Unsupervised Sentence Representation via Contrastive Learning with Mixing Negatives
给定一个输入和输出值之间的转换,描述一个数学函数f,优化处理生成和选择一个最佳解决方案从一些组可用的替代方案,通过系统地选择输入值在一个允许集,计算的输出功能,录音过程中发现的最好的输出值。许多实际问题都可以用这种方法建模。例如，输入可以是电机的设计参数，输出可以是功耗，或者输入可以是业务选择，输出可以是获得的利润。
在VC++中使用OpenCV进行颜色检测非常简单，首选读取一张彩色图像，并调用函数cvtColor(img, imgHSV, COLOR_BGR2HSV);函数将原图img转换成HSV图像imgHSV，再设置好HSV三个分量的上限和下限值，调用inRange函数inRange(imgHSV, lower, upper, mask);将HSV色彩图像转换成掩码图，掩码图中只有黑白二值图像，从而达到颜色检测的目的。颜色检测通常可以用于物体检测和跟踪中，尤其在不同的图像和物体中根据特定的颜色去筛选出某个物体。
文章：SL Sensor: An open-source, real-time and robot operating system-based structured light sensor for high accuracy construction robotic applications
针对使用python计算圆锥体积的问题，提出直接将已知的数据代入圆锥的体积的计算公式，通过python编程实验，证明该方法是有效的，本文的代码较简易，再未来的python学习中可以研究出更好的办法.
---- 新智元报道 编辑：David 桃子 【新智元导读】虚幻引擎5中，多亏有了全局光照系统Lumen才能让更多人人沉浸在虚拟世界中。对于它的研发过程，创立者Krzysztof Narkowicz对其进行了解读。 实时全局光照（Real-time GI）一直是计算机图形学的圣杯。 多年来，业界也提出多种方法来解决这个问题。 常用的方法包通过利用某些假设来约束问题域，比如静态几何，粗糙的场景表示或者追踪粗糙探针，以及在两者之间插值照明。 在虚幻引擎中，全局光照和反射系统Lumen这一技术便是由K
我们知道管螺纹的种类很多，标准很杂，很多不清楚种类，更别提编程加工了，下面我们首先看下管螺纹的种类及相对应的国标。
一年一度的高考落下了帷幕，和往年[1][2][3]一样，我们又能看到不少讨论如何“使用某某工具快速解决高考难题的”，例如[4]（更加侧重对于教师的效果演示）和[5]（侧重 Wolfram Alpha 的应用）。但仔细分析，并非全部的题解都能体现出 Wolfram 语言的优秀特性：贴近自然语言，库函数丰富。
数据科学中一种常见的可视化类型是地理数据。Matplotlib 用于此类可视化的主要工具是 Basemap 工具包，它是位于mpl_toolkits命名空间下的几个 Matplotlib 工具包之一。不可否认，Basemap 使用时有点笨拙，甚至简单的可视化渲染也要花费更长的时间，超出你的想象。
昨天，我们分享了一篇2D物理文档《LayaAirIDE的可视化2D物理使用文档》。
零件上部为圆柱、圆锥、球体的组合体，需用球头铣刀加工，用普通程序难以编程，若采用G19在yz平面走刀，编程相对较简单，但是为了获得较高的表面质量，走刀次数将会很多，影响加工效率，且机床需经常反向运动，存在冲击环节，影响机床寿命，如采用沿周边轮廓走刀，编程相对复杂，但走刀次数将大大降低，效率大大提高，所以采用周向走刀方式编程。
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/78701954
正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。
取微小一段函数可近似看成直线方程，绕x轴旋转一周得到一圆台，那么，旋转面面积就可近似为所有微小圆台的侧面积之和。取n趋于无穷时的极限便可得到旋转曲面的面积。
Affinity Publisher for Mac中文注册版是一款桌面排版应用，可以帮助专业设计人员在每一版面、页面、杂志、书籍和数字出版物中实现最佳的效果，展现令人惊艳的排版和绚丽的色彩。
一般对颜色空间的图像进行有效处理都是在HSV空间进行的，然后对于基本色中对应的HSV分量需要给定一个严格的范围，下面是通过实验计算的模糊范围（准确的范围在网上都没有给出）。
1.1.1 零线---在极限与配合图解中,表示基本尺寸的一条直线.以其为基准确定偏差和公差;
ABoVE: Tundra Plant Functional Type Continuous-Cover, North Slope, Alaska, 2010-2015
以下仅为个人实际工作中的理解,有的是跟老师傅们学习.有的是手册里查的.请自行鉴别
---- Conic Sections 圆锥部分（圆锥曲线） 这里， parabolas 抛物线 （相似流星锤，相似波...） ellipses 椭圆 hyperbolas 双曲线 （超级流星锤，
Area of a Surface of Revolution 旋转曲面的面积 先看一下简单物体的面积： circular cylinder圆柱的侧面表面积： 可以直观得到： 而对应的circula
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reads the CUDA array bound to the one-dimensional surface reference surfRef using coordinate x.
两立体表面的交线称为相贯线，见图5-14a和b所示的三通管和盖。三通管是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台组合而成。盖是由水平横放的圆筒与垂直竖放的带孔圆锥台、圆筒组合而成。它们的表面(外表面或内表面)相交，均出现了箭头所指的相贯线，在画该类零件的投影图时，必然涉及绘制相贯线的投影问题。
开本系列，讨论一些有趣的 CSS 题目，抛开实用性而言，一些题目为了拓宽一下解决问题的思路，此外，涉及一些容易忽视的 CSS 细节。 解题不考虑兼容性，题目天马行空，想到什么说什么，如果解题中有你感觉
（答案）： PUMA 562机器人的外形图。该机器人有6个自由度, 其传动方式如下： 电机1通过两对齿轮Z1、 Z2、 Z3、 Z4传动带动立柱回转。 电机2通过联轴器、 一对圆锥齿轮Z5、Z6和一对圆柱齿轮Z7、 Z8带动齿轮Z9, 齿轮Z9绕与立柱固联的齿轮Z10转动, 于是形成了大臂相对于立柱的回转。 电机3通过两个联轴器和一对圆锥齿轮Z1、 Z2、 两对圆柱齿轮Z13、Z14, Z15、Z16(Z16固联于小臂上)驱动小臂相对于大臂回转。 电机4先通过一对圆柱齿轮Z17、 Z18、
Excelize 是 Go 语言编写的一个用来操作 Office Excel 文档类库，基于 ECMA-376 OOXML Spec。可以使用它来读取、写入 XLSX 文件，相比较其他的开源类库，Excelize 支持操作带有数据透视表、切片器、图表与图片的 Excel 并支持向 Excel 中插入图片与创建简单图表，可应用于各种报表系统中。
有些数控车床只有螺纹切削循环功能而没有外圆柱面和外圆锥面的切削循环功能。要对外圆柱面或外圆锥面进行循环切削，就必须编制相应的循环程序，编程繁琐，程序冗长。由于外圆柱面和外圆锥面可以看成是螺距微小的螺纹面，因此利用螺纹切削循环功能，只要使其螺距参数适当的小，就可以加工出外圆柱面或外圆锥面。下面以CK0630数控车床为例，介绍螺纹切削循环功能的具体使用方法。例如，加工如图1所示的零件，零件毛坯为50mm的棒料。
我们的地球是圆的，而我们的纸张是平面。为了将地球绘制在平面纸张上，我们需要将地球表面投影到平面上。地图投影的实质是建立空间地理坐标和平面直角坐标关系的过程。
世界大地测量系统（World geodetic system，简称WGS）是指1960年以来， 由美国国防制图局（DMA）建立的四个世界大地测量系统（WGS60、WGS66、WGS72和WGS84）的统称
大数据文摘作品 作者：Mickey 一直以来，眼角膜移植是非常多失明患者的唯一希望，但是，作为人体组织，只有在签订过捐赠协议的人过世后，才有可能获得捐赠，所以不少失明患者只能在黑暗世界默默等待。 最近，一项新的研究让他们的等待之路出现了曙光。 一项来自《自然生物技术》杂志发布了来自瑞典林雪平大学的一项研究成果，20 名患有疾病和受损角膜的患者在接受了猪皮蛋白质设计的植入物后，视力得到了显着改善。 “我们对视力改善程度感到惊讶，”瑞典林雪平大学实验眼科教授Lagali 说，他是该研究的共同作者。 这些患者都
屈光指的是眼睛做光学系统所具有的度数。也就是是否具有近视度数、远视度数或者散光的度数，屈光主要就是指上述说的这三种类型。一般是与眼睛看远处物体所在眼内成像的焦点与视网的关系所决定。
自然梯度提升（NGBoost / Natural Gradient Boosting）是一种算法，其以通用的方式将概率预测能力引入到了梯度提升中。预测式不确定性估计在医疗和天气预测等很多应用中都至关重要。概率预测是一种量化这种不确定性的自然方法，这种模型会输出在整个结果空间上的完整概率分布。梯度提升机（Gradient Boosting Machine）已经在结构化输入数据的预测任务上取得了广泛的成功，但目前还没有用于实数值输出的概率预测的简单提升方案。NGBoost 这种梯度提升方法使用了自然梯度（Natural Gradient），以解决现有梯度提升方法难以处理的通用概率预测中的技术难题。这种新提出的方法是模块化的，基础学习器、概率分布和评分标准都可灵活选择。研究者在多个回归数据集上进行了实验，结果表明 NGBoost 在不确定性估计和传统指标上的预测表现都具备竞争力。
Hough变换是由Paul Hough于1962年提出的一种检测圆的算法，它的基本思想是将图像从原图像空间变换到参数空间，在参数空间中，使用大多数边界点都满足的某种参数形式作为图像中的曲线的描述，它通过设置累加器对参数进行累积，其峰值对应的点就是所需要的信息。
前面的代码中我们一直使用立体缓冲几何体BoxGeometry来构造物体，这样构造出来的是一个长方体或正方体，Threejs提供了很多几何体的API，如圆形缓冲几何体、圆锥缓冲几何体、圆柱缓冲几何体等，下面一一进行介绍 1.立方缓冲几何体（BoxGeometry），立方缓冲几何体我们前面已经使用过了，它是四边形的原始几何类，它通常使用构造函数所提供的“width”、“height”、“depth”参数来创建立方体或者不规则四边形。 BoxGeometry可以接收6个参数，具体如下 BoxGeometry(width : Float, height : Float, depth : Float, widthSegments : Integer, heightSegments : Integer, depthSegments : Integer) width — X轴上面的宽度，默认值为1。 height — Y轴上面的高度，默认值为1。 depth — Z轴上面的深度，默认值为1。 widthSegments — （可选）宽度的分段数，默认值是1。 heightSegments — （可选）高度的分段数，默认值是1。 depthSegments — （可选）深度的分段数，默认值是1。 添加立方缓冲几何体到场景中，前面也使用过，使用下面的代码可以将立方缓冲几何体添加到场景中
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