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R语言系列第六期：③R语言高级绘图（上）

例如： > x=(0:100)*2*pi/100 > y=sin(x) > plot(x,y) ?...如果只将一个向量做为plot()函数的参数，则该向量的值将作为y轴的值，而x轴的值由R自动产生： > plot(y) ? matplot()函数将两个矩阵作为参数。...如果行数不一样，行数较少的那个矩阵用缺失值（NA）来填充。第一个矩阵的值会用在横轴上。如果其中一个矩阵只有一个列，则绘制的所有图形都将用该列的值。...在函数plot()和matplot()中，选项通常作为附加参数被调用。可选参数能以任意顺序输入，以逗号隔开。如果省略这些参数，它们大多会采用默认值，下面将更加系统地介绍这些选项。...4 坐标轴的限制 选项xlim=和ylim=可分别用来限制横轴和纵轴的范围，例如，xlim=c（0,10）会让R只使用横轴值在0到10范围内的数据。如果数据超过此范围，就不会出现在绘制的图形中。

3.9K11

R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类

这里的水平曲线-或等概率-是线性的，因此该空间被一条直线（或更高维的超平面）一分为二（0和1，生存和死亡，白色和黑色）此外，由于我们是线性模型，因此，如果更改截距（为创建两个类别的阈值），我们将获得平行的另一条直线...（如果该差为正，则为x和s之间的差，否则为0）。如 ? 是以下连续的分段线性函数，在s处划分。 ? 对于较小的x值，线性增加，斜率β1；对于较大的x值，线性减少。因此，β2被解释为斜率的变化。...但是和以前一样，这里的函数有所不同 matplot(x,B,type="l",col=clr6) ?...如果我们使用bs函数，则如下 matplot(x,B,type="l",lwd=2,col=clr6,lty=1 abline(v=c(5,15,25,55),lty=2) ?...如果我们绘制预测，我们得到 plot(u,v,ylim=0:1,type="l",col="red",lwd=2) ?

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SpringMVC（一）

@ModelAttribute 注解，那么在每个操作方法执行前都会执行此方法，可以在此方法中依据 id 是否为更新操作，若是更新操作，则依据 id 获取 User 对象， 那么目标页面更改的就是从数据库中获取到的对象...则 objectName 为类名第一个字母小写 注意：attrName，若目标方法的 POJO 属性使用了 @ModelAttribute 修饰，则 attrName 值为 @ModelAttribute...注解，若使用了，则尝试从 Session 中获取 attrName 所对应的属性值，若 session 中没有对应的属性值，则抛出异常 若 Handler 没有使用 @SessionAttributes...若使用了 @ModelAttribute 来修饰，则 key 为 @ModelAttribue 注解的 value 属性值 在 implicitModel 中查找 key 对应的对象，若存在，则作为入参传入...Handler 是否使用 @SessionAttribues 注解修饰，若使用了该注解，且注解的 value 属性值中包含了 key，则从 HttpSession 中获取 key 所对应的 value

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PHP8的注解

$value; public function __construct($value){ $this->value = $value; } } 这就定义完了, 其中Attrbute...此时会调用注解的构造方法 $myAttribute = $attributes[0]->newInstance(); 简单使用就这样了. 问了, 注解有什么用?...就算你写错了, 也能正常运行, 可能会导致隐藏的 bug 注释的解析缺少语言支持. 而注解就是升级后的语言层面注释, 较之前方便了许多 库注解 记录一些系统已经定义好的注解, 但是发现没有找到文档....(写在类上则标识类的所有属性). 但是这个注解只是加给phpStorm看的, 运行时并不会报错. ?...最后, 发现已经定义的注解, 都是给编译器使用的. ---- 简单上手之后, 发现和JAVA基本一致, 后面如果封装一些组件的话, 应该能用得上.

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SpringMVC（一）

@ModelAttribute 注解，那么在每个操作方法执行前都会执行此方法，可以在此方法中依据 id 是否为更新操作，若是更新操作，则依据 id 获取 User 对象， 那么目标页面更改的就是从数据库中获取到的对象...则 objectName 为类名第一个字母小写 注意：attrName，若目标方法的 POJO 属性使用了 @ModelAttribute 修饰，则 attrName 值为 @ModelAttribute...注解，若使用了，则尝试从 Session 中获取 attrName 所对应的属性值，若 session 中没有对应的属性值，则抛出异常 若 Handler 没有使用 @SessionAttributes...若使用了 @ModelAttribute 来修饰，则 key 为 @ModelAttribue 注解的 value 属性值 在 implicitModel 中查找 key 对应的对象，若存在，则作为入参传入...Handler 是否使用 @SessionAttribues 注解修饰，若使用了该注解，且注解的 value 属性值中包含了 key，则从 HttpSession 中获取 key 所对应的 value

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Java 中文官方教程 2022 版（四）

= "unchecked") void myMethod() { ... } 如果只有一个名为value的元素，则名称可以省略，如： @SuppressWarnings("unchecked") void...myMethod() { ... } 如果注解没有元素，则括号可以省略，如前面的@Override示例所示。...也可以在同一声明上使用多个注解： @Author(name = "Jane Doe") @EBook class MyClass { ... } 如果注解具有相同的类型，则称为重复注解： @Author...如果不指定接口为 public，则接口只能被与接口在同一包中定义的类访问。 一个接口可以扩展其他接口，就像一个类可以子类化或扩展另一个类一样。...静态方法 如果一个子类定义了一个与超类中静态方法相同签名的静态方法，则子类中的方法隐藏超类中的方法。

13500

Controller注解

文章目录[隐藏] @RequestParam @RequestBody @RequestParam 作用：将请求参数绑定到控制器的方法参数上 语法： @RequestParam(value=”参数名...”,required=”true/false”,defaultValue=””) value：参数名 required：是否包含该参数，默认为true，表示该请求路径中必须包含该参数，如果不包含就报错...defaultValue：默认参数值，如果设置了该值，required=true将失效，自动为false,如果没有传该参数，就使用默认值 注意：当required=false时参数类型必须是对象，value...fraction @Future 限制必须是一个将来的日期 @Max(value) 限制必须为一个不大于指定值的数字 @Min(value) 限制必须为一个不小于指定值的数字 @Past 限制必须是一个过去的日期...验证注解的元素值不为null且不为空（字符串长度不为0、集合大小不为0） @NotBlank 验证注解的元素值不为null且不为空（字符串长度不为0、集合大小不为0） @Email 验证注解的元素值是

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JAVA中让Swagger产出更加符合我们诉求的描述文档，按需决定显示或者隐藏指定内容

界面，发现该接口没有出现在界面上： 隐藏整个Controller类中的接口 如果整个Controller类下面所有的接口都需要隐藏，则可以在Conntroller类上添加上@ApiIgnore注解可以了...这里补充一句，因为用于描述Controller类的接口含义的注解@Api中也有个hidden属性，而且看其源码注释说明，如果设置hidden=true，应该也是将该Controller类整体隐藏。...隐藏响应中不愿暴露的属性 在项目开发过程中，如果我们的代码没有做强制的VO、DO隔断，出于减少编码量考虑，可能会使用同一个对象进行内部处理以及外部交互。...如果需要使Swagger可以被访问，我们可以通过代码中添加@EnableSwagger2注解的方式来实现。...若限制仅在开发或测试环境上允许swagger访问而生产环境不允许打开，则只需要让这个添加了@EnableSwagger2注解的类根据当前的运行环境来决定是否加载就可以了。

2.2K10

【最新TensorFlow1.4.0教程02】利用Eager Execution 自定义操作和梯度 (可在 GPU 运行)

，可以自定义梯度，如果不加注解，tf会自动计算梯度 # 加了注解之后，需要返回两个值，第一个值为loss，第二个值为梯度计算函数 # 本函数的参数中，step表示当前所在步骤，x表示Softmax层的输入...用公式表达形式为H= relu(XW_0 + b_0)，其中: X: 输入层，是形状为[batch_size, input_dim]的矩阵，矩阵的每行对应一个样本，每列对应一个特征（一个像素） H: 隐藏层的输出...，是形状为[batch_size, hidden_dim]的矩阵，矩阵的每行对应一个样本隐藏层的输出 relu: 使用RELU激活函数进行激活 W_0: 形状为[input_dim, hidden_dim...，可以自定义梯度，如果不加注解，tf会自动计算梯度 # 加了注解之后，需要返回两个值，第一个值为loss，第二个值为梯度计算函数 # 本函数的参数中，step表示当前所在步骤，x表示Softmax层的输入...# 第一层网络的参数，输入为28*28=784维，隐藏层150维 W0 = tf.get_variable("W0", shape=[784, 150]) b0 = tf.get_variable

1.6K60

数据可视化之matplotlib绘制正余弦曲线图

如果为True,返回值和步长 # dtype : 输出数据类型，可选。...如果不指定，则根据前面参数的数据类型 # 2：np.plot(x,y,color,lw,label，ms，mk，mec，mfc) # 其中X由所有输入点坐标的x值组成，Y是由与X中包含的x对应的y所组...在matplotlib中，整个图表为一个figure对象。每个figure 对象中可以包含一个或多个axes，而axes为坐标轴。每个axes 对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。...#我相信能看懂英文的不看注释也可以看懂 ax = plt.gca() #获取Axes对象 ax.spines['right'].set_color('none') #隐藏右边界 ax.spines['top...'].set_color('none')#隐藏上边界 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #x轴坐标刻度设置在坐标下面 ax.spines['bottom'].set_position

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