多功能的 GIMP 工具提供了一些创建弯曲文本的方法。取决于你将如何使用它和你想给予文本的弧度，有一些适合不同情况的方法。 在本篇教程中，我将向你展示我最喜欢的创建曲线文本的方法。...如何在 GIMP 中创建曲线文本 请确保你已经在你的系统上安装了 GIMP。 步骤 1: 创建一个你想要的匹配曲线的路径 创建一个新的图像或打开一个现有的图像。...选择 “工具 -> 路径”，然后大致考虑曲线文本的位置，通过分别单击路径点的开始点和结束点来创建路径。 image.png **然后给你的路径一个曲率。...步骤 2: 创建你想弯曲的文本 当你对自己的曲线路径满意时，你可以移动到接下来的步骤，并 创建你的文本。 你可能想更改字体及其大 image.png 小。我的选择只是为了演示用途。...image.png 额外提示：创建阴影效果 我还有一个作为一次挑战的额外的步骤，如果你想更进一步的话。让我们在 GIMP 中勾勒文本以创建一个弯曲文本的阴影效果。
在网上看到一个平滑算法，很好用，经过测试它的效率很高，Chaikin 函数调用2-3次会获得一个相对较好的曲线。
目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。...milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。...、IVF_PQ、IVF_SQ8、FLAT、HNSW、ANNOY、AUTOINDEX、DISKANNbinary embeddings BIN_FLAT、BIN_IVF_FLAT创建索引使用attu创建...COSINE（余弦相似度） 余弦相似度使用两组向量之间的角度的余弦来衡量它们的相似程度。...使用pymilvus创建索引在向量字段创建一个hnsw类型的索引:from pymilvus import ( connections, Collection,)collection_name
以下代码使用 CreateTypedArray 转换三个数组：样条曲线拟合点的坐标及其起点和端点切向。然后将变量传递给 AddSpline 方法，创建样条曲线。...---- Sub 创建样条曲线() Dim splineObj As AcadSpline Dim startTan As Variant Dim endTan As Variant...10, 0, 0 Set splineObj = ThisDrawing.ModelSpace.AddSpline(fitPoints, startTan, endTan) ' 放大新创建的样条曲线
这样的题也是，可以从积分区域和向量场来辨认 这个题应该很出名，学过高等数学的都绕不开 首先是这个平面，是一个侧着的面，墙角风。接着就是三个分向量。...形象地说，就像我们计算从山脚爬到山顶所做的功，如果只关心起点和终点的高度差，那么无论我们选择哪条路径爬山，所做的功都是一样的。这个“功”就是曲线积分，而“高度差”就是标量函数在端点处的差值。...C 是一条光滑的有向曲线，从点A到点B。 F 是一个定义在C上的向量场，且F是某个标量函数f的梯度，即F = ∇f。...保守力做功与路径无关： 对于保守力场，物体从A点移动到B点所做的功只与A、B两点的位置有关，与所走的路径无关。这表明保守力场中不存在“漩涡”，即没有旋转。...空间曲面如果从数学上讲是没有厚度的，所以曲面从数学上讲没有内侧和外侧之分，只有正向和反向之分，即曲面的正向和曲面的负向。
我们有 p1（锚点 1）、cp1（控制点 1）、cp2（控制点 2）、p2（锚点 2） 表示的一条三阶贝塞尔曲线，给定曲线参数 t，求其对应的点位置，以及这个点的切向量和法向量。...接着我们来求三阶贝塞尔曲线 t 所在点的切向量（tangent vector）。...切向量是描述曲线上某一点相切的向量。 上面我们知道，通过对多个连续点不断做线性插值，减少到插值点只有 1 个为止，此时这个点就是 t 对应的点。.../** 计算三阶贝塞尔曲线 t 位置的切向量 */ const getBezier3Tangent = ( p1: Point, p2: Point, cp1: Point, cp2:.../** 计算三阶贝塞尔曲线 t 位置的法向量 */ const getBezier3Normal = ( p1: Point, p2: Point, cp1: Point, cp2: Point
目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。...对于需要完美精度并依赖于相对较小（百万级）数据集的向量相似性搜索应用程序，FLAT 索引是一个不错的选择。 FLAT不压缩向量，是唯一能保证精确搜索结果的索引。...FLAT 是准确的，因为它采用穷尽的搜索方法，这意味着对于每个查询，目标输入都会与数据集中的每组向量进行比较。这使得 FLAT 成为我们列表中最慢的索引，并且不太适合查询大量向量数据。...创建其它索引需要耗费一定时间，FLAT是瞬间完成。...使用attu创建FLAT索引使用pymilvus创建FLAT索引from pymilvus import ( connections, Collection,)collection_name
那么，有一个有趣的问题可以思考一下： 不使用Tensorflow等框架，只有Numpy的话，你该如何构建RNN？ 没有头绪也不用担心。这里便有一项教程：使用Numpy从头构建用于NLP领域的RNN。...输出维度是词汇表中存在的唯一词向量的总数。...为了展示从输入到输出的情况，我们先随机初始化每个单词的词嵌入。...现在输入是嵌入向量的形式，而计算损失函数（Loss）所需的输出格式是独热编码（One-Hot）矢量。...multiplication_backward函数用于包含向量点积的方程，addition_backward用于包含两个向量相加的方程。
上一期简单聊了聊ROC曲线的绘制方法。可以很明显看出来，有了GraphPad的帮助，绘图是非常简单的。 回顾：【ROC曲线专栏】如何快速绘制ROC曲线？...ROC曲线的难点并不在于绘制，而是数据整理和曲线解读。尤其是解读ROC曲线后，如何用于指导现实。这才是最难的。...上期提到，就临床研究而言，ROC曲线非常适用于评价不同诊断标准对相同目标的诊断敏感度和准确性。 ? 现在，开发新型诊断标志物挺火。我就拿这个作为一个简单的例子，对ROC曲线进行解读。...从上图可以看出，曲线B整体位于曲线A之下，且曲线B更挺近X轴。Y轴代表的是敏感性，而X轴则代表的是假阳性率。...因为这个阈值直接关系到敏感度和准确度数值，当然也就决定着ROC曲线的走势了。建议在适当范围内调整一下阈值，可能ROC曲线会更加明确。 第二，这种交叉式曲线需要结合临床具体情况进行分析。
此时，ROC曲线就派上用场了。 ROC曲线全称receiver operating characteristic curve，又称作感受性曲线（sensitivity curve）。...随后采用这些数据绘制ROC曲线图（横坐标为假阳性率，纵坐标为敏感度）。通过比较ROC曲线特征和曲线下面积，就可以比较A、B、C三种诊断方法了。...ROC曲线的使用方法大致就是如此，大家可以根据具体情况类推。ROC曲线的详细解读将放在后面几期中进行。 老规矩，先说怎么绘制单个的ROC曲线图。...曲线下面积AUC为0.9467。 ? （5）点击左侧的Graph，选择ROC curve: ROC of data A。可以看到曲线已经出来了，但是不太美观，下面对其进行美化。 ?...（6）打双击图中的曲线，在弹窗中如下选择。下面红框中可修改点和曲线的样式、色彩、大小。调整至合适状态即可。（也可取消show symbols，只保留曲线） ?
PCa具有复杂的疾病谱，从临床惰性到具有高度异质性的侵袭性亚型，因而临床上需要根据生物标志物和影像学检查来考虑疾病是否可能进展，当前的标准化治疗（SOC）中基于血清PSA的前列腺癌筛查会导致较高的假阳性...三、结果解读 1.候选标志物的筛选 首先根据以下8个标准从现有PCa基因组数据集和PCa驱动基因集选出151个候选基因： 与正常对照相比，前列腺癌中表达差异显著； 受雄激素调节； 与前列腺癌预后有关；...Nonevent，GG (3–5 vs. 1–2) 三组对16种蛋白绘制了ROC曲线，表2展示了AUC值及p值。...图2：DM蛋白标志物高低表达组的DM-free survival生存曲线 ?...图4：预测模型的ROC曲线 小结 本篇文章着眼于开发PCa蛋白标志物，以提高现有标准化治疗的RP后DM、BCR预测准确性。
目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。...milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。...IVF就是通过kmeans聚类将数据分成若干个bucket，搜索时query向量和聚类中心的距离排序，选择nprobe个bucket进行计算即可。...，query和量化后的向量之间的差距。...索引构建参数:nlist：集群单元数量使用attu创建ScaNN索引使用pymilvus创建ScaNN索引from pymilvus import ( connections, Collection
目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。...IVF_FLAT索引IVF_FLAT将向量数据划分为nlist簇(cluster)单元，然后比较目标输入向量与每个簇中心之间的距离。...IVF_FLAT索引的工作流程如下：数据库中的向量被聚类成多个聚类，每个聚类中包含一组相似的向量。建立倒排文件，将每个聚类的标识符和相应的向量列表保存起来。...在搜索时，首先找到与查询向量相似度最高的聚类，然后在该聚类内使用Flat L2索引进行进一步搜索，找到最终的最近邻居。...使用attu创建IVF_FLAT索引使用pymilvus创建IVF_FLAT索引from pymilvus import ( connections, Collection,)collection_name
创建collectioncollection属于某个db。api参考docs:https://milvus.io/docs使用attu创建collection。...写入数据使用pymilvus创建collection，并写入数据。...num_entities, dim)),]insert_result = coll.insert(entities)print("Start flush")coll.flush()print("done")创建索引在向量类型字段上创建索引...向量搜索随机生成一个向量进行搜索。使用原始向量进行搜索。
目前，向量字段仅支持一种索引类型，即只能创建一个索引。...压缩基于Product Quantizer，应用于要编码的向量的子向量。...Product Quantization是一种有效的量化方法，它通过将高维向量切分为若干子向量，然后分别对子向量进行量化，最终将子向量的量化结果组合成新的低维码本，从而实现数据的压缩。...把向量用质心编码表示，即量化。质心代表聚类中的所有向量。PQ的主要目的是节省了大量内存。也能提升速度，但并不多。IVF_PQ 在量化向量的乘积之前执行 IVF 索引聚类。...索引构建参数:m：乘积量化因子数，表示每个向量被分成多少个子向量nlist：集群单元数量nbits：每个向量用多少位表示使用attu创建IVF_PQ索引使用pymilvus创建IVF_PQ索引from
在本文中，将展示如何创建自己的 RAG 数据集，该数据集包含任何语言的文档的上下文、问题和答案。 检索增强生成 (RAG) 1 是一种允许 LLM 访问外部知识库的技术。...RAG 流程概述,对于文档存储：输入文档 -> 文本块 -> 编码器模型 -> 向量数据库,对于 LLM 提示：用户问题 -> 编码器模型 -> 向量数据库 -> 前 k 个相关块 -> 生成器 LLM...自动从文档生成 RAG 评估数据样本的工作流程。图片由作者提供 自动生成 RAG 数据集的基本工作流程从从文档（例如 PDF 文件）读取我们的知识库开始。...生成问答上下文样本 使用 OpenAI 客户端和我们之前创建的模型，我们首先编写一个生成器函数来从我们的文档中创建问题和答案。...实验结论 从文档集合中自动创建 RAG 评估数据集非常简单。我们所需要的只是 LLM 生成器的提示、LLM 评委的提示，以及中间的一些 Python 代码。
一、前言 词向量、词嵌入或者称为词的分布式表示，区别于以往的独热表示，已经成为自然语言任务中的一个重要工具，对于词向量并没有直接的方法可以评价其质量，下面介绍几种间接的方法。...二、评价方法 对于词向量的评价更多还是应该考虑对实际任务的收益，脱离的实际任务很难确定A模型就一定比B好，毕竟词向量方法更多是一种工具。...上述文件代表了词语之间的语义相关性，我们利用标注文件与训练出来的词向量相似度进行比较，如：词向量之间的cos距离等，确定损失函数，便可以得到一个评价指标。...3、文本分类任务 这个任务利用词向量构成文本向量，一般采用求和平均的方式，之后利用构成的文本向量进行文本分类，根据分类的准备率等指标衡量词向量的质量。...3、向量维度 向量维度太小难以表现出语义的复杂度，一般更大的维度的向量表现能力更强，综合之下，50维的向量可以胜任很多任务。
但是ROC曲线绘制的原理是什么，或者说如何一步步画出ROC曲线，以及如何用SPSS软件快速绘制出ROC曲线呢？对于很多新手朋友来说，对上述问题并不十分清楚。...ROC曲线的绘制原理 ROC曲线是如何绘制出来的呢？在此之前，我们先学习几个基本的概念。...ROC曲线其实就是以FPR为横坐标，TPR为纵坐标绘制出来的曲线。 下面以一个具体的例子来详细了解ROC曲线是如何绘制的。...1）首先，依据Value值从大到小对这10个被试进行排序（图1已经是按此规则排过序的）； 2）接下来，依次把Value值作为阈值（即阈值依次为0.9,0.8,0.7,…,0.05），当被试的Value值大于等于此阈值时被认为是阳性...如何用SPSS绘制ROC曲线 当样本数据较多时，这样手算TPR和FPR比较麻烦，那么如何利用SPSS绘制ROC曲线呢？接下来，笔者通过实例操作教大家学会用SPSS绘制ROC曲线。
在 Git 的操作中，我们可能需要从特定的版本中创建分支。 首先需要的第一步是活的当前项目的提交历史列表。 然后在特定的版本后，选择 标记，进入这个版本的提交历史。...在你输入名称后，将会提示你创建分支。 这个的意思是从当前的提交版本中创建一个分支。 然后可以从上面的提交中创建一个分支。 在创建完成后，可以从分支列表中查看创建的分支列表。
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