SVG是构建XML树的方式来达到绘制图形的，canvas是通过调用相关的方法来绘制图形的。
本文主要是记录numpy中随机模块random的使用方法 import numpy as np np.random.rand(1,2,3) # 生成指定维度的均匀分布的随机数组，浮点数，范围是0-1 array([[[0.94051693, 0.30998811, 0.48737386], [0.22611184, 0.20013266, 0.1551036 ]]]) np.random.randn(1,2,3) # 生成指定维度的正态分布的随机数组，浮点数，平均值是0，标准差
RadialGradient 是 在给定中心和半径的情况下 绘制径向渐变 的着色器。
介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而
摘要：概率分布在许多领域都很常见，包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学，如心理学和医学。它易于应用，并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布，并解释了它们的应用。 介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误，在匆忙中跳过了几项，但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第七篇。在其中我们会调整分形，使其最终看起来比数字化的结果更自然。
图像直方图由于其计算代价较小，且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处理的各个领域，特别是灰度图像的阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类。
本文发表在 ICML 2020 中，题目是Hypernetwork approach to generating point clouds。利用超网络（hypernetworks）提出了一种新颖的生成 3D 点云的方法。与现有仅学习3D对象的表示形式方法相反，我们的方法可以同时找到对象及其 3D 表面的表示。我们 HyperCloud 方法主要的的想法是建立一个超网络，返回特定（目标）网络的权重，目标网络将均匀的单位球上的点映射到 3D 形状上。因此，特定的 3D 形状可以从假定的先验分布中通过逐点采样来生成，并用目标网络转换。因为超网络基于自动编码器，被训练来重建3D 形状，目标网络的权重可以视为 3D 表面的参数化形状，而不像其他的方法返回点云的标准表示。所提出的架构允许以生成的方式找到基于网格的 3D 对象表示。
css3渐变 线性渐变（Linear Gradient）- 向下/向上/向左/向右/对角方向 径向渐变（Radial Gradient）- 由它们的中心定义 repeating-linear-gradient() 函数用于重复线性渐变： 线性渐变：linear-gradient：
拥有良好的统计背景对于数据科学家的日常工作可能会大有裨益。每次我们开始探索新的数据集时，我们首先需要进行探索性数据分析（EDA），以了解某些特征的概率分布是什么。如果我们能够了解数据分布中是否存在特定模式，则可以量身定制最适合我们的机器学习模型。这样，我们将能够在更短的时间内获得更好的结果（减少优化步骤）。实际上，某些机器学习模型被设计为在某些分布假设下效果最佳。因此，了解我们正在使用哪个概率分布可以帮助我们确定最适合使用哪个模型。
本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中生成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某一区间内生成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。
好吧，其实一直想写关于canvas的博文，但是奈何一直觉得看不太明白，总感觉是不是少了点什么，今天先粗略的介绍一下canvas-画布，写的哪里有问题的希望可以提出来，一起学习！
plot(locations(:,1),locations(:,2),'bo');
原文链接：https://blog.csdn.net/yoggieCDA/article/details/100703311
在某些分布假设下，某些机器学习模型被设计为最佳工作。因此，了解我们正在使用哪个发行版可以帮助我们确定最适合使用哪些模型。
Q-Q plot是关联分析结果可视化的一种经典方案，这里的Q代表quantile, 分位数的意思，关联分析的Q-Q plot示意如下
在项目中有很多地方可以用到背景色的渐变，例如：左侧菜单栏的背景色，顶部导航栏背景色等等。
本文实例为大家分享了Android颜色渐变滚动展示的具体代码，供大家参考，具体内容如下
SweepGradient 文档地址 : https://developer.android.google.cn/reference/android/graphics/SweepGradient
雷锋网 AI 科技评论按：「熵」大概是统计学、信息学里最让初学者愁肠百结的基本概念之一。我们都知道熵可以用来描述含有的信息丰富程度的多少，但是具体是怎么回事呢？这篇文章中 AI 科技评论将带大家重新系统认识一下「熵」倒是在讲什么。
雷锋网 AI 科技评论按：「熵」大概是统计学、信息学里最让初学者愁肠百结的基本概念之一。我们都知道熵可以用来描述含有的信息丰富程度的多少，但是具体是怎么回事呢？这篇文章中雷锋网 AI 科技评论将带大家重新系统认识一下「熵」倒是在讲什么。
流形 (manifold) 指连接在一起的区域。数学上,它是指一组点,且每个点都有 其邻域。给定一个任意的点,其流形局部看起来像是欧几里得空间。日常生活中,我 们将地球视为二维平面,但实际上它是三维空间中的球状流形。
赫夫曼编码是一种可变长度编码方法，其原理是为出现频率高的字符分配较短的编码，为出现频率低的字符分配较长的编码，从而达到整体编码长度最短的目的。然而，在这种情况下，由于所有256个字符出现的频率大致相同，且最高频率也低于最低频率的2倍，这使得赫夫曼编码的优势无法充分展现。
下面是我用上面的代码实现的最终效果，startPoint是（0，0），endPoint是（1，1）。
我来自越南，在新加坡上高中，目前在美国上大学。我经常听到身边的人取笑我看起来很“娇小”，我应该怎样做运动，去健身房增重，然后才能有“更好的体格”... ...然而我对这些评论却是怀疑的，对于身高1.69米（5’6）和体重58kg（127lb）的人来说，我有接近完美的 BMI 指数（20.3）。
采样本质上是对随机现象的模拟，根据给定的概率分布，来模拟产生一个对应的随机事件。采样可以让人们对随机事件及其产生过程有更直观的认识。
对抗生成网络（GAN）是一种在给定一组旧的「真实」样本的情况下，生成新的「人造」样本的工具。这些样本几乎可以是任何的东西：手写数字、人脸图片、表现主义绘画作品，等等所有你能想出的物体。
选自 Medium & analyticsvidhya 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 简介 在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，
在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，所以我们开始吧。
注意：默认情况下 <canvas> 元素没有边框和内容,width 和 height 属性定义的画布的大小.
直到今天，在各类媒体口中，数据科学家依然是“21世纪最性感的职业”。但事实上，希望进入这个行业的初级数据科学家已经供过于求。
前几天，Nature上一篇comment再度引发关于p-value如何使用和解释的文章：Scientists rise up against statistical significance，800多名科学家联合声明拒绝使用基于p-value或置信区间或贝叶斯因子等的二分法将研究结果分为统计显著和统计不显著两个部分，而是应该把置信区间改为兼容性区间, 描述区间所有值的实际含义，尤其是其所代表的的效果 (point estimate)或极值在哪。给定了统计假设，任何极值内的值与研究数据都是兼容的。基于此，作者可以更好的强调数据分析带来的期望值和不确定性，不再对结果过于自信或悲观。
标题： 机器学习为什么要使用概率 概率学派和贝叶斯学派 何为随机变量和何又为概率分布？ 条件概率，联合概率和全概率公式： 边缘概率 独立性和条件独立性 期望、方差、协方差和相关系数 常用概率分布 贝叶
本译文自Artem sobolev 在http://artem.sobolev.name 发表的Stochastic Computation Graphs: Continuous Case。文中版权、
HTML5学堂（码匠）：有了解上周CSS3线性渐变的大家想必能很快掌握CSS3的径向渐变，两者的实现方法大同小异，但CSS3的径向渐变比线性渐变稍微复杂些，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，属性参数也繁多复杂，不过别担心，下面会为大家详细介绍。 本文主要内容 1. 径向渐变简介 2. 径向渐变属性与参数 3. 径向渐变基本用法 1、径向渐变简介 CSS3径向渐变，是一种从起点到终点颜色从内到外进行圆形渐变，就像从中间点向四周方向拉伸一样。CSS3径向渐变不再像线性渐变那样沿着一条直线
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。
正态分布（Normal Distribution）和均匀分布（Uniform Distribution）是最常见的分布之一，创建采样自这 2 个分布的张量非常有用，「比如在卷积神经网络中，卷积核张量
【导读】为了大家可以对贝叶斯算法有更多的了解，人工智能头条为大家整理过一篇关于贝叶斯算法的文章。今天将为大家介绍利用贝叶斯统计的一个实践案例。通项目实践达到学以致用的目的，相信大家对贝叶斯统计的理解和掌握都可以更深入，提炼出更精炼的内容。
有时候，我们会用到随机数。java中自带的Random()函数让我们可以很方便的产生随机数。本文介绍它的一些用法。
Scratch是一种流行的用于创建视频游戏和动画的可视化编程语言。它还具有矢量绘图工具，任何人都可以使用它来创建独特的游戏和艺术。
从高的角度来看，统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。象柱状图这种基本的可视化形式，会给你更加全面的信息。但是，通过统计学我们可以以更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。所涉及的数学理论帮助我们形成数据的具体结论，而不仅仅是猜测。
首先，这让我想到了，年初的时候沉迷的一个网站 CSS Battle 。这个网站是核心玩法就是：
之前在知乎看到一个很有意思的讨论 一行代码可以做什么？那么，一行 CSS 代码又能不能搞点事情呢？
1：认识Canvas Canvas类简单理解就是表示一块画布,可以在上面画我们想画的东西 Canvas中的方法很多,Canvas可以绘制的对象有： 弧线(arcs) canvas. 填充颜色(argb和color) Bitmap 圆(circle和oval) 点(point) 线(line) 矩形(Rect) 图片(Picture) 圆角矩形 (RoundRect) 文本(text) 顶点(Vertices) 路径(path) canvas.save()：把当前的绘制的图像保存起来，让后续的操作相当于是在一
Canvas是 HTML5 新增的，一个可以使用脚本(通常为JavaScript)在其中绘制图像的 HTML 元素。它可以用来制作
最近几日一直在研究统计学的各种分布，看的云里雾里。这次主要总结几个问题，第一，Beta分布的前生今世，它是用来干嘛？第二，Beta分布和二项式分布有什么关系。这期间参考的资料有很多：
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