当您不再满足于简单的形状和路径时，SwiftUI的两个有用功能会合在一起，以极少的工作量创建出漂亮的效果。第一个是CGAffineTransform，它描述了如何旋转，缩放或剪切路径或视图。...创建一个等于当前数字的旋转变换。 旋转变换的移动量等于绘制空间宽度和高度的一半，因此每个花瓣都以我们的形状为中心。 为花瓣创建一个新路径，该路径等于特定大小的椭圆。...将变换应用到该椭圆，以便将其移到适当位置。 将花瓣的路径添加到我们的主路径中。...为了真正帮助您了解发生了什么，我们将使花瓣椭圆使用一些可以从外部传递的属性。...如果我们使用纯色填充路径，则会得到相当不令人印象深刻的结果。
图像是二维数据(其中包含RGBA等4个通道), 而音频文件通常是一维的 (可能包含2个维度的通道，单声道和立体声)。本文只关注单声道的音频文件。...经过FFT处理后，我们可以将结果转换为极坐标，就得到不同频率的幅度和相位。虽然相位信息在某些情况下适用，本文中主要适用幅度信息，我们将其转换为分贝单位，因为耳朵是以对数尺度感知声音的。...磁盘空间 同样的每次生成数据集后，数据集就会占用大量磁盘空间，大小依赖于数据集以及变换。本例中，生成的数据占了1G空间。 数据增强 提升图像分类器性能的一个最有效的策略是采用数据增强。...常规图像变换诸如(rotating, flipping, cropping等) 在谱分类算法中可能不怎么用得上。但是我们可以处理基于时域的音频文件，然后再转换为频谱，最后进行分类。...我也创建了一个 create_cnn 函数，裁剪预训练模型用以预测单通道数据(频谱) ，此前模型是使用3通道。让我惊喜的是，代码和图像分类器运行的速度差不多，不需要额外创建实际的图像。
GWAS计算BLUE值2--LMM计算BLUE值 #2021.12.12 本节，介绍如何使用R语言的lme4包拟合混合线性模型，计算最佳线性无偏估计（blue） 1....使用lme4包进行blue值计算 这里，使用lme4包进行blue值计算，然后使用emmeans包进行预测均值（predict means）的计算，这样就可以将predict means作为表型值进行GWAS...(m1,"RIL") %>% as.data.frame() head(re1) 这里， RIL作为固定因子 地点和品种互作，作为随机因子 地点内区组，作为随机因子 然后通过emmeans计算RIL的预测均值...emmeans这一列就是预测均值了。 4....比如设置每个地点的残差异质，然后和残差同质的模型进行LRT检验，选择最优的模型。 比如设置每个地点与品种的互作的方差异质，比较方差同质的模型，选择最优的模型。 下节见。
using wavelet transform and successive multi-scale spatial attention for cloud detection 基于上下块的深度网络使用小波变换和连续多尺度云检测...此外，为了充分利用图像的结构信息，特别是云的纹理信息，可以有针对性地学习，使用 Haar 小波变换设计 Up 和 Down 块。我们注意图像的原始信息，以帮助网络学习。...方法: （a） 为了建立一个编码器-解码器网络，我们基于Haar小波设计了Up块和Down块，本文将其称为UD-Net。我们将小波变换与深度学习神经网络相结合。...它可以显着提高网络的效率和针对性。同时，我们使用He提出的暗通道先验学习网络。暗通道先验在云区表现出优异的特性，尤其是高对比度。在薄云区，与其他通道相比，它也显示出更高的亮度。...暗通道先验可以清楚地区分云的像素和土地覆盖类型。因此，我们使用暗通道先验来辅助网络学习云的特征。我们先对多尺度暗通道的特征图执行关注模块，并强调有用信息，并在编码器路径中抑制特征图的无用信息。
这篇文章是 rstatix 包 README 的介绍，这个包它可以解决我们在使用 tidyverse 进行统计分析和绘图时一些痛点问题。...如果你对使用的统计分析流程不熟悉，今天的第二篇文章里面的截图可以作为平时使用的参考。...该包还包含一些用于识别单变量和多变量离群点、评估变异正态性和异质性的帮助函数。...(): pipe-friendly wrapper arround emmeans function to perform pairwise comparisons of estimated marginal...下面使用 t 检验进行示范。
虽然目前癌症测序数据分析流程的自动化提高了报告的速度和结果的可重复性，通过使用交互而非静态报告，临床对复杂基因组数据的理解有所改善。但仍然有部分结果的解释难以实现自动化。...该工具提出了一种从单细胞rna测序数据中探索细胞特性的新方法——Cepo，该方法使用差异稳定性作为定义细胞特性基因的新指标。Cepo计算与差异稳定基因表达相关的细胞类型特异性基因统计。...- Estimated marginal means[8] 估计边际平均值（以前在传统回归模型中称为最小二乘平均值)是通过使用一个模型在预测器组合的规则网格(称为参考网格)上进行预测而得到的。...emmeans包可以很容易地生成这些结果，以及它们的各种图形(交互风格的图形和并排的间隔)。...- Estimated marginal means: https://github.com/rvlenth/emmeans
本节，介绍如何使用R语言的lm拟合一般线性模型，计算最小二乘均值（lsmeans） 1. 试验数据 ❝数据来源：Isik F , Holland J , Maltecca C ....使用函数计算最小二乘均值 之前都是用lsmeans这个包，现在用emmeans，可以看作是lsmeans的升级包。 但是，数据量大时，这个包也是巨慢。...library(emmeans) re1 = emmeans(m1,"RIL") %>% as.data.frame() head(re1,10) 结果是一致的。 5....用一般线性模型，演示一下如何计算lsmeans，通过手动计算和函数计算两种形式，理解计算方法。 另外，lsmeans和整体平均值不一样，它比平均值更能代表表型值。...所以，如果不使用混合线性模型，使用lsmeans作为表型值，也要比平均值更好。
，在ggplot2图层中代替数据使用。...在可视化不确定性时，提供了一些几何图形和统计数字，包括上面抽样例子中使用的geom_hpline()和geom_vpline()，以及可以绘制置信度条的stat_confidence_density(...library(broom) library(emmeans) cacao_lumped % mutate( location = fct_lump(location..., n = 20) ) cacao_means % emmeans("location")...喜欢的同学可以安装使用一下~~
car包中的avPlots()函数可提供变量添加图：利用car包中的influencePlot()函数，你还可以将离群点、杠杆值和强影响点的信息整合到一幅图形中 > library(car) > avPlots...反映出Nevada和Rhode Island是离群点，New York、California、Hawaii和Washington 有高杠杆值，Nevada、Alaska和Hawaii为强影响点。...8.5 改进措施 有四种方法可以处理违背回归假设的问题： 删除观测点； 变量变换； 添加或删除变量； 使用其他回归方法。...8.5.2 变量变换 当模型不符合正态性、线性或者同方差性假设时，一个或多个变量的变换通常可以改善或调整模型效果。 ? 当模型违反了正态假设时，通常可以对响应变量尝试某种变换。...Box-Cox正态变换: > library(car) > states=data.frame(state.region,state.x77) > summary(powerTransform(states
csv文件shrimp中的对虾育种数据（对原始数据已经进行了变换）。...建议使用data.table作为数据处理的主力包。...★邓飞注：影响体重有很多因素，包括性别，体重，家系等因素，如何判断哪一个虾的体重真的好，需要使用模型进行分析。 ” 3 线性混合效应模型简介 模型1 表示一尾虾的体重由性别和随机误差决定。...根据边际均值，我们可以对群体的性能进行排序和比较。 关于emmeans包，请参考日志最小二乘均值的估计模型。尽管该日志介绍的是lsmeans包，但用法跟emmeans包都是一样的。...而且根据作者介绍，在不久的将来，emmeans包要替代lsmeans包。 注意，安装emmeans还需要pbkrtest包，这个包没有自动安装，需要手动安装。
项目源码 项目源码 坐标变换 package sprite; import java.awt.geom.AffineTransform; public class Transform { private...){ return _rat; } public void setOrigin(int x, int y){ _cx = x; _cy = y; } } 该类利用java的仿射变换类...sprite.translate(100,100); 可以看到图像放大了2倍，并且向右平移了300像素，向下平移了200像素 我们可以暂时注释掉Image的makeTransparent方法调用，这样可以更清晰的看出来图像的平移和缩放
人工智能技术的广泛使用增加了车主和买家之间的透明度，提升了购买体验，极大地推动了二手车市场的增长。 图片 基于机器学习对二手车交易价格进行预估，这一技术已经在二手车交易平台中广泛使用。...我们可以看到其中有些字段和结果之间有非常强的相关性。...pandas中的哑变量变换操作把所有标记为“categorical”的特征进行独热向量编码。...机器学习建模 ① 数据集切分&数据变换 让我们拆分数据集为训练和测试集，并对其进行基本的数据变换操作： ＃切分数据 from sklearn.model_selection import train_test_split...具体步骤为： 使用随机超参数训练评估每个模型。 使用网格搜索调优每个模型的超参数。 用找到的最佳参数重新训练评估模型。
神经网络阅读唇语，保卫你住宅的无人机，使用深度学习压缩JPEG图片，一种基于TensorFlow的图片风格变换算法，在GTA V里的自动驾驶汽车。...使用深度学习读唇语 LipNet is a ridiculously impressive LSTM recurrent network that attempts to read lips (imagine...Read more… 深度学习来提高图像的清晰度，可以处理模糊和图像噪音。 ? ?...Read more… 黑莓正在和福特合作研发自动驾驶软件。 ?...Read more… 通过一架无人机和一些智能照明灯来监测你的住宅。 基于机器学习，系统可以分辨出进入的是人，还是汽车或者是动物。 ?
随着更多新鲜力量涌入社区，在和社区成员讨论共创的过程中，我们也意识到在基础文档之外，一个更“直观”、更具“互动性”的实践示范教程的重要性和必要性。...02 使用说明 如何从源码构建并启动完整的 Tapdata 服务？ 从0开始构建和部署 Tapdata 开源版本，需要完成三个步骤： 1....环境准备: Linux + Docker（当前版本仅支持 Linux 和 Docker 环境，基于非 Docker 的和非 Linux 的环境正在适配中，很快会和大家见面） 2....对 record 做了一些变换的同时，按照 UDF 定义增减了字段，变换了类型。...在同步过程中，能够自动建出处理完之后的表结构，无需像其他同步工具一样手动建表，使用更方便。
理论上，函数是一等公民(first class function)的语言都可以使用函数式编程，从而利用算子(高阶函数)来做装饰器。 ...迭代是编程中常用的手段，它的计算方式表现为状态的不断变换，且状态的变换具有唯一性。 比如我们使用Scheme来表示迭代。 ；stat代表当前状态，next代表状态改变函数，final?...;将next函数和final?...(cdr lst)) (car lst) (cons (+ (car lst) (cadr lst)) (cddr lst))) lst)) (if (eq?...(cdr lst)) (car lst) (cons (+ (car lst) (cadr lst)) (cddr lst))) lst))) (define make-sum-final
旋转 旋转(Pivot)：基于数据轴(data axes)变换并产生全新可代替的数据表示，可增加数据灵活性和可重组性。转换常用于数据从一种格式变换为另一种格式。...分组表达式和高级聚合可以在 GROUP BY 子句中混合使用，并嵌套在 GROUPING SETS 子句中。 当聚合函数携带 FILTER 子句时，只有匹配的行才会传递给该函数。...), (city), (car_model), ()); 以上SQL的聚合组列包括： city, car_model：根据城市city和车型car_model 分组聚合，计算每个城市和每个车型组合的总销量...的聚合组列包括： city, car_model：根据城市city和车型car_model 分组聚合，计算每个城市和每个车型组合的总销量； city：根据城市city分组聚合，计算每个城市的总销量； 空集合...混合/嵌套Grouping ROLLUP、CUBE可理解为GROUPING SETS 的语法糖，它们是可以混合/嵌套使用的 SELECT city, car_model, sum(quantity) AS
工具箱使用一种非常通用的方法将串行链接操纵器的运动学和动力学表示为MATLAB对象–用户可以为任何串行链接操纵器创建机器人对象，并为Kinova的知名机器人提供了许多示例，Universal Robotics...，Rethink以及Puma 560和Stanford手臂等经典机器人。...该工具箱还支持具有以下功能的移动机器人：机器人运动模型（单轮脚踏车，自行车），路径规划算法（距离变换，D *，PRM），运动学规划（晶格，RRT），本地化（EKF，粒子过滤器），地图建立（EKF），同时定位和地图绘制...,~,car.alpha] = imread('car2.png'); car.rotation = 180; % degrees car.centre = [648; 173]; % pix car.length...| DIY Robocars | Formula Pi MIT Race Car | MIT RaceCar Team 5 Documentation Jetson Hacks | Racecar
使用MATLAB（R2019b）的EEGLAB工具箱对收集到的数据进行预处理。我们采用平均去除法进行基线去除，并对0.5~40Hz的数据进行时域变换。用标记“1”分为“试验×通道×时间样本”格式。...第五，对平均信道功率进行对数变换以提高高斯性和z变换。第六，z分数大于6的通道被认为是坏的。使用此程序发现的不良通道从陷波滤波的脑电图数据中删除，然后以普通平均值为参考。...Tsuchimoto等人表明，在提取感觉运动活动时，共同平均参考（CAR）的使用优于其他7种参考方法。从电极阵列到参比电极的阻抗不匹配可能很大。...本研究使用了 CAR，因为uHD EEG系统没有在感兴趣区域的网格旁边提供额外的电极放置。 图 2 EEG信号处理流程图 如文献所发现，测试了不同的过滤方法来预处理数据。...由于300Hz的低通滤波、使用CAR重新参照以及交替的单极性MNS，因此从用于进一步处理的数据中消除了伪影。因此，无需从数据中去除任何成分即可进行进一步分析。
AlexNet的结构比LeNet规模更大，AlexNet包含8层变换，其中包含5层卷积和2层全连接隐藏层，以及最后的一个全连接的输出层。...而LeNet没有使用丢弃。...AlexNet引入了大量的图像变换，如旋转，裁剪，颜色变换等等，进一步扩大了数据集来缓解数据过拟合的问题 AlexNet网络： (1).激活函数使用ReLU替代Tanh或Sigmoid加快训练速度，解决网络较深时梯度弥散问题...(4).使用LRN对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其它反馈较小的神经元，增强了模型泛化能力。LRN只对数据相邻区域做归一化处理，不改变数据的大小和维度。...cat frog ship bird deer dog car car dog plane bird horse plane plane horse horse plane
用 Log，也就是对数函数，对 TF 进行变换，就是一个不让 TF 线性增长的技巧。具体来说，人们常常用 1+Log(TF) 这个值来代替原来的 TF 取值。...变种2：标准化解决长文档、短文档问题 经典的计算并没有考虑 “长文档” 和“短文档”的区别。...变种3：对数函数处理 IDF 第三个常用的技巧，也是利用了对数函数进行变换的，是对 IDF 进行处理。...相对于直接使用 IDF 来作为 “惩罚因素”，我们可以使用 N+1 然后除以 DF 作为一个新的 DF 的倒数，并且再在这个基础上通过一个对数变化。这里的 N 是所有文档的总数。...搜索引擎经常使用tf-idf加权方案的变体作为在给定用户查询的情况下对文档的相关性进行评分和排序的中心工具。tf-idf可以成功地用于各种主题领域的停用词过滤，包括文本摘要和分类。 查看详情
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
