我似乎找不到我的图形用户界面的问题，X和Y坐标有一点偏差，我的高度和宽度输入也是关闭的 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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canvas 快速入门

创建一个矩形需要输入4个参数。前两个参数是正方形原点（左上角)的(x, y)坐标值，其余两个参数是矩形的「宽度」和「高度」。...矩形宽度是(x, y)位置向右绘制的距离，而矩形高度是(x, y)位置向下绘制的距离。你现在就能明白，为什么理解坐标系统很重要，否则你可能会误认为高度是指从(x, y)位置向上绘制的距离。...第一个参数是准备绘制的文本，第二个和第三个参数是文本原点（左下角）的(x, y)坐标值。我都说过很简单了。...要执行这个操作，只需要使用 Canvas 的原点坐标(x, y)、「宽度」和「高度」调用clearRect。...最后一行代码将canvas元素从inline修改为block，这样我们才能够正确地设置宽度和高度，从而使之能够使用整个浏览器窗口的宽度和高度，而不会出现滚动条。但是，还有问题要解决。

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为什么深度学习是非参数的？

我的计划具体如下：首先简单地思考一下如何将问题设置成分类的形式；接下来回顾偏差-方差分解，并在偏差-方差权衡的背景下，在VC-维数和非参数上进行探讨；研究一些关于插值神经网络和双下降的文献；在文末做一个非常简单的实验...一、正式设置一个机器学习问题为了有些趣味，让我们先设置一个问题。首先从数据开始。假设我们标记了数据，即是满足Px,y分布的输入数据x（比如图片）和标签y。...通常来说，我们需要假设标签y和输入x间有y= 的函数关系，即是说，标签是精确的、没有歧义的，但并非总是如此。我们想要“训练”的是某些函数f:x↦y ，或者说是更普遍地估计条件分布P(y∣x)。...通过上面的讨论，我们了解到当一个模型处于VC界有用的限定条件中（比如当小模型处于“传统”条件中)，如果训练数据 D来自与原始数据相同的分布 Px,y，测试集的测试精度（很可能)接近训练精度。...我们有了有向量和偏差的分类器。给定输入，当x⋅v+b≥0时，类为1;否则，类为0。如果我们预先知道输入是有界的，我们可以找到类原型，并使用距离进行分类。

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为什么深度学习是非参数的？

我的计划具体如下：首先简单地思考一下如何将问题设置成分类的形式；接下来回顾偏差-方差分解，并在偏差-方差权衡的背景下，在VC-维数和非参数上进行探讨；研究一些关于插值神经网络和双下降的文献；在文末做一个非常简单的实验...1、正式设置一个机器学习问题为了有些趣味，让我们先设置一个问题。首先从数据开始。假设我们标记了数据，即是满足Px,y分布的输入数据x（比如图片）和标签y。...通常来说，我们需要假设标签y和输入x间有y= 的函数关系，即是说，标签是精确的、没有歧义的，但并非总是如此。我们想要“训练”的是某些函数f:x↦y ，或者说是更普遍地估计条件分布P(y∣x)。...如果我们取某个函数空间,如在里有弱导数的索伯列夫函数空间 (无论采用何种测度，是x的分布抑或是包含输入的的勒贝格测度)，我们可以匹配任意有限样本D上每一点的样本均值，从而可以获得0点态偏差,...通过上面的讨论，我们了解到当一个模型处于VC界有用的限定条件中（比如当小模型处于“传统”条件中)，如果训练数据 D来自与原始数据相同的分布 Px,y，测试集的测试精度（很可能)接近训练精度。

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为什么深度学习是非参数的？

我的计划具体如下：首先简单地思考一下如何将问题设置成分类的形式；接下来回顾偏差-方差分解，并在偏差-方差权衡的背景下，在VC-维数和非参数上进行探讨；研究一些关于插值神经网络和双下降的文献；在文末做一个非常简单的实验...1 正式设置一个机器学习问题为了有些趣味，让我们先设置一个问题。首先从数据开始。假设我们标记了数据，即是满足Px,y分布的输入数据x（比如图片）和标签y。...通常来说，我们需要假设标签y和输入x间有y= 的函数关系，即是说，标签是精确的、没有歧义的，但并非总是如此。我们想要“训练”的是某些函数f:x↦y ，或者说是更普遍地估计条件分布P(y∣x)。...如果我们取某个函数空间,如在里有弱导数的索伯列夫函数空间 (无论采用何种测度，是x的分布抑或是包含输入的的勒贝格测度)，我们可以匹配任意有限样本D上每一点的样本均值，从而可以获得0点态偏差,...通过上面的讨论，我们了解到当一个模型处于VC界有用的限定条件中（比如当小模型处于“传统”条件中)，如果训练数据 D来自与原始数据相同的分布 Px,y，测试集的测试精度（很可能)接近训练精度。

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卷积神经网络究竟做了什么？

它们可能以某种方式与输入相乘（在这种情况下，它们被称为权重）或者添加到返回值（称为偏差）。为这些层选择合适的权重和偏差就是训练的目的。...权重和偏差一开始是随机初始化的，然后不断输入样本进行训练；结果与输入的类别进行比较，并根据学习率来进行权值和偏差的更新。如果幸运的话，这些值最终会收敛。...例子：矩阵是一个2阶张量，形状包括高度和宽度。 \begin{bmatrix}1.0&3.0&5.0\\2.0&4.0&6.0\end{bmatrix} 的形状（shape）为2,3。...在我们的网络中传递的所有值都是各种形状的张量。例如，彩色图像将被表示为等级3的张量，因为它具有高度，宽度和多个颜色通道（channel）。...例如，如果我们按照高度，宽度和颜色通道编制索引，则128像素正方形的RGB图像的形状为128,128,3；按照颜色来编制索引就是3,128,128 。不幸的是，这两种都是常用的。

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原荐 WebGL 3D 电信机架实战之数据

上面动图中，闪烁灯是在不断变化的，由于需要显示的效果美观一点，也实际一点，我截的图还是比较完整的，但是这个闪烁的部分有点看不清楚（cnblog 中放太明显的外链容易被移出首页啊！！！等会再发！）。...首先是创建一个六面体，模型上面的贴图是我以前用的一个 json 格式的文件，用来作为这个六面体的正面贴图，这些部分都是写在 json 文件里面的，我先截取一小部分的 json 内容，然后用 js 代码复现...但是下面的这九个节点的贴图似乎有点不一样？上面有闪烁的灯，并且不止一盏！怎么动态获取他们呢？矢量--数据绑定不得不说到矢量这个概念。...矢量在 HT for Web 中是矢量图形的简称，常见的 png 和 jpg 这类的栅格位图，通过存储每个像素的颜色信息来描述图形，这种方式的图片在拉伸放大或缩小时会出现图形模糊，线条变粗出现锯齿等问题...矢量 json 描述必需包含 width、height 和 comps 参数信息： width 矢量图形的宽度 height 矢量图形的高度 comps 矢量图形的组件 Array 数组，每个数组对象为一个独立的组件类型

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canvas图形绘制之星空、噪点与烟雾效果

从眼前来看，似乎确实如此。但是，就我个人而言，行为和处事准则总是遵循内心的直觉和大方向的指引。...图是死的，效果这里也是死的，但并不妨碍我们零距离围观，您可以狠狠地点击这里：canvas实现的噪点效果demo 由于这里是静态的，所以但从这一点来看，似乎比上面星空简单。...img被绘制区域的起始左上x坐标。 sy 可选。img被绘制区域的起始左上y坐标。 swidth 可选。img被绘制区域的宽度。 sheight 可选。img被绘制区域的高度。...x 画布上放置img的起始x坐标。 y 画布上放置img的起始y坐标。 width 可选。画布上放置img提供的宽度。（伸展或缩小图像） height 可选。画布上放置img提供的高度。...canvas非常适合实现密集型图形和动画，可以把性能优势给发挥出来，因为就是一块画布渲染；另外一点就是省流量，比方说第2个例子的噪点效果，如果是同样效果1920*500的png图片，科科，我特意保存了下

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Java课程设计_java课设「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1.代码截图: 2.设计思路建立GUI界面，系统产生一个随机数(对用户不可见)，然后用户输入猜测数，系统根据用户每次输入的数据给出评语(偏大，偏小，猜测成功)。...当用户最终猜测成功后，就把当次的随机数和猜测次数放到文件夹内。 3.遇到的问题： (1).Guess里面每次产生的随机数m和最终猜测次数n一直不知道怎么传到sava里并保存输出到文件。...由 x(左边坐标) 和 y(上边坐标) 指定左上角的新位置，由 width(宽度) 和 height(高度)指定新的大小。...由 x(左边坐标) 和 y(上边坐标) 指定左上角的新位置，由 width(宽度) 和 height(高度)指定新的大小。

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UI界面视觉平衡的终极指南

>>>> 实际对齐vs视觉对齐视觉对齐是视觉平衡的逻辑延续。下图的条带，它们看起来一样长吗？ ? 像素上，是的。但在视觉效果方面，下面的条形看起来似乎要比上面的短。 ?...而在右图中，由于输入框有实线描边，所以我们将它与其他文本对齐，并且将对应的文本内容进行了缩进处理。“发送”按钮有一个三角形的边，并且向右移动了一点，以与上面的矩形输入元素保持平衡。 ?...按钮和文字不仅有垂直对齐，也有水平对齐的问题。我想介绍的第一种方法适用于各种网页和APP的界面中，即文字的高度基于大写字母的最高高度。 ? 基本上，文字的上下距离按钮边缘的距离是相等的。...第二种方法，是将小写字母的上下与按钮上下端等距（x高度）。这种方法也是合理的，可以将视觉重量主要集中在小写字母的范围内。 ? 那这两种方法有什么区别吗？答案是：区别不大。 ?...我之前没想过这问题，但就像文章开始我说的，眼睛总是不按照我们想象的那样反映事物。所以，下图那个圆形显得更圆润？ ? 大多数人通常会在3和4之间做选择。1号和2号太瘦了，5号太胖了。

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如何低调有内涵地利用站长工具做决策 - 腾讯ISUX

本文将展示通过网站分析以及站长工具中的数据来辅助解决一些我们工作中常见的问题，比如：如何衡量SEO效果？何时舍弃IE*？怎么定banner的高度？响应式的breakpoint有哪些？...视觉设计师是否应该清晰的知道banner应该是多大，一个网页的最大宽度和最小宽度到底是多少？是否应该了解80%用户屏幕的高度大约是在多少像素以内？ ?...你在做移动端的时候你要求设计师给你的设计稿宽度是多少？640px。假如明年，你们的iPhone6的用户增多了，对这个尺寸是否有影响？背后期望的都是对于用户的基础数据的关注和回答。...结果是从10月开始百度确实开始波动有每周减少一点的趋势，谷歌每周增加一点（X为系数）。...即将进行的首页改版加入这个离开页面的纬度也可以更好的从数据上帮助项目、产品、设计师肯定大家的工作。广告的尺寸是多少？其实网页上的广告尺寸也是有很多数据可以帮助决策的。比如谷歌和IAB的规范。 ?

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【Java AWT 图形界面编程】Canvas 组件中使用 Graphics 绘图 ② ( AWT 绘图步骤 | Graphics 绘图常用 API )

* 矩形的左右边的宽度分别为x和x。 * 上下边的高度分别为y和y。 * 矩形使用图形上下文的当前颜色绘制。...* 矩形的左右边分别为x和x+width。 * 矩形的上边和下边高度分别为y和y。 * @param x 待绘制矩形的x坐标。...* * 如果最后一个点和第一个点不同，则画一条线将这两个点连接起来，从而自动关闭图形。 * @param xPoints A是x坐标的数组。...* * 通过画一条连接线，图形自动关闭 * 最后一点和第一点，如果这两点不一样的话。 * 多边形内的区域使用偶数-奇数填充规则定义，也称为交替规则。...* 圆弧的中心是原点为(x,y)的矩形的中心，其大小由width和height参数指定。 * 生成的弧覆盖的区域宽度+1像素宽，高度+1像素高。

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用Python标准库turtle画一只老虎，祝您新年虎虎生威，大吉大利！

画布设置 setup(width, height, x, y): 设置窗口大小和窗口左上角在屏幕中的位置。 title(): 设置窗口的标题。...done(): 绘图结束后，不自动关闭窗口。 2. 画笔设置 pencolor(color): 设置画笔颜色。 width(): 设置画笔宽度。...自定义的函数为了精简代码，我自己定义了几个函数，在后面的代码中重复利用。设置画笔到某一个点，每画一部分图形的开头都可以直接调用，COLOR是定义的一个全局变量。...turtle库填充颜色时会去关联上一个图形的终点，大部分情况填充颜色都没有问题，但少数情况下填充结果不符合预期。...先定一个坐标原点，图形的每个部分都根据原点去找位置，这样可以避免图形出现大的偏差。顺序很重要。有些部分之间的先后顺序不能反，主要影响的是颜色填充，这点也是图形分析时要注意的，分析好图层顺序。

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我希望按照我的思路尽可能将canvas基础讲明白

* @params startY {Number} 清空的Y坐标开始位置 * @params W {Number} 清空的宽度 * @params H {Number} 清空的高度...//声明一个绘制的类（方法）X:x轴开始位置、Y:y轴开始位置、W:图形宽度、H:图形高度、C:图形的背景颜色 function Drawgraphics(X, Y, W, H, C)...50, 150) //关闭图形不关闭的话，绘制线条最后是不会封闭的 ctx.closePath() //填充颜色 ctx.strokeStyle = 'red'...Y点位置 * @param8 {Number:140} 切片保存到画布的宽度 * @param9 {Number:110} 切片保存到画布的高度 *...canvas更加的了解，篇幅很长，看到这里的相信都是对canvas想学会的，我自己也不是完全对canvas非常的了解，我也是学习的过程中，所以上面的例子或者解释不保证过完全都是对的，只能说我自己运行的时候效果就是上面的效果

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从简单的函数Y = X开始，创建一个完整的人工神经网络

读完本教程后，我希望权重和偏差的用途就能清楚明白了。 0 1 从最简单的模型 Y=X 开始机器学习的基础部分其实非常简单。即使是完全的初学者也能构建一个基本的机器学习模型。...观察了数据之后，我们需要准备一个函数来针对每一个给定的输入返回正确的输出，并使得误差最小。观察数据，我们明显发现输出Y跟输入X完全相同。如果X等于2，Y也等于2。如果X是4，Y也是4。...但是不要忘这我们做的只是纯入门的最简单的题目。在把题目改得更难一点之前，我要提一个问题。在每一个机器学习模型中，有2个主要环节，分别是学习（即训练）和测试。我们已经看到了最基本的测试环节。...因此，新函数是Y = wX + b。变量（参数）b表示ANN中的偏差。在解决问题时，我们现在有2个参数w 和 b来决定它们的最优值。这使问题变得更加困难。...这使得对于正常输入操纵偏差变得容易。 0 9 具有多个输入的神经元到目前为止，权重和偏差的目的现在已经很明确，我们也能够以数学和图形的形式表示神经元。但神经元目前仍只接受单一输入。

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【玩转Arm-2D】入门和移植从未如此简单

指针所指向的“连续存储区域” 中保存的像素信息拷贝到LCD的一个指定矩形区域内，这一矩形区域由位置信息（x,y）和体积信息（width，height）共同确定。...of the Screen）部分刷新缓冲块的宽度（Width of the PFB Block），一般优先考虑为整行或者1/2行像素的宽度部分刷新缓冲块的高度（Height of the PFB...但在那之前，请允许我给聪明的小伙伴提供一点思路和提示：在 Acceleration 中可以找到 arm_2d_disp_adapter_0.c ，打开之后可以找到使用 arm-2d 的关键代码 Display...此外，要检查你是否正确开启了 GNU 扩展和对应的C标准（Arm Compiler 5要开启 C99，Arm Compiler 6要开启 gnu99）问题四：提示找不到__aeabi_assert...：提示找不到 Disp0_DrawBitmap 当你选择 Display Adapter 服务时，需要用户提供一个向 LCD 刷新数据的函数。

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WPF 绘制对齐像素的清晰显示的线条

12:47 此前有小伙伴询问我为何他 1 像素的线条显示发虚，然后我告诉他是“像素对齐”的问题，然而他设置了各种对齐像素的属性依旧没有作用。...这是因为要对齐像素必定带来尺寸上的偏差；这是绘制尺寸精度和最终呈现效果之间的平衡。...▲ 看不清的可以考虑方法看于是要想像素对齐，必须：布局或绘制时，UI 元素之间一点偏移或空隙都不能有，一点都不行 SnapsToDevicePixels 和 GuidelineSet 在实际对齐中有效...另外还需要特别注意的是：如果你绘制矩形，那么 GuidelineSet 构造函数参数传入的是横坐标和纵坐标，不要把宽度和高度传进去了。.... // Notice that even the point X or Y is not an integer, the line is still snapped to device.

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从Y = X到构建完整的人工神经网络

读完本教程后，我希望权重和偏差的用途就能清楚明白了。 ? 从最简单的模型 Y=X 开始机器学习的基础部分其实非常简单。即使是完全的初学者也能构建一个基本的机器学习模型。...观察了数据之后，我们需要准备一个函数来针对每一个给定的输入返回正确的输出，并使得误差最小。观察数据，我们明显发现输出Y跟输入X完全相同。如果X等于2，Y也等于2。如果X是4，Y也是4。...但是不要忘这我们做的只是纯入门的最简单的题目。在把题目改得更难一点之前，我要提一个问题。在每一个机器学习模型中，有2个主要环节，分别是学习（即训练）和测试。我们已经看到了最基本的测试环节。...从数学形式到神经元的图形形式此时，我们推导出具有2个参数的函数Y = wX + b。第一个是表示权重的w，第二个是表示偏差的b。该函数是ANN中接受单个输入的神经元的数学表示。输入为X，权重等于w。...具有多个输入的神经元到目前为止，权重和偏差的目的现在已经很明确，我们也能够以数学和图形的形式表示神经元。但神经元目前仍只接受单一输入。我们如何允许它支持多个输入？这也很简单。

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开发 | 从Y = X到构建完整的人工神经网络

读完本教程后，我希望权重和偏差的用途就能清楚明白了。 ? 从最简单的模型 Y=X 开始机器学习的基础部分其实非常简单。即使是完全的初学者也能构建一个基本的机器学习模型。...观察了数据之后，我们需要准备一个函数来针对每一个给定的输入返回正确的输出，并使得误差最小。观察数据，我们明显发现输出Y跟输入X完全相同。如果X等于2，Y也等于2。如果X是4，Y也是4。...但是不要忘这我们做的只是纯入门的最简单的题目。在把题目改得更难一点之前，我要提一个问题。在每一个机器学习模型中，有2个主要环节，分别是学习（即训练）和测试。我们已经看到了最基本的测试环节。...从数学形式到神经元的图形形式此时，我们推导出具有2个参数的函数Y = wX + b。第一个是表示权重的w，第二个是表示偏差的b。该函数是ANN中接受单个输入的神经元的数学表示。输入为X，权重等于w。...具有多个输入的神经元到目前为止，权重和偏差的目的现在已经很明确，我们也能够以数学和图形的形式表示神经元。但神经元目前仍只接受单一输入。我们如何允许它支持多个输入？这也很简单。

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RenderMonkey在数字图像处理中的应用

Stream Mapping: 也是上面的那个”不明物体”的引用. 下面让我们打开Pixel Shader看看都有什么: 是不是看着很像C语言啊?...组成的一个结构, 像这样:float4(x,y,z,w), 如果当成颜色值的话, 就是这样float4(r,g,b,a)....细心的可能看到它是float2格式的, 嗯, 没错, 实际上它就是一个float2(x,y) 型的结构....不过有一点一定要注意: 这里的坐标单位不是基于像素的, 而是基于纹理坐标系的(别扔我…我解释一下就是了) 召唤一幅图: 图上的一格代表一个像素, 括号里面就是传统的像素坐标, 下面批示的就是纹理坐标....聪明的你一眼就能看出来, 纹理坐标各轴上范围是[0,1], 相当于把原来的像素级的坐标除以了图像的宽度(高度).

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electron仿制qq(2) 主界面制作

之前写了好几天的纯css 有点累本章中将使用sass 如果代码太长会分两个或多个章节写代码中会有详细的注释以便于大家阅读and理解界面可能会有部分偏差比较是仿制的 ---- 官方界面尺寸...默认宽度: 280px (大约我之前拉伸过被记录了所以没法准确的测量) 默认高度: 652px (也是大约值) 最小高度: 528px 最小宽度: 280px 最大高度: 1041px (可能不太准确...有可能是根据分辨率来显示的) 最大宽度: 605px 顶部头像区域高度: 140px 底部选项区域高度: 40px 搜索框高度: 30px 头像直径/高度: 50px 右键菜单宽度: 180px 下载安装...useContentSize: true, //使用web网页size, 这意味着实际窗口的size应该包括窗口框架的size，稍微会大一点，默认 frame: false, /...版权声明本文只学习electron使用不做任何商业用途,文章中使用的腾讯qq相关图片和相关Logo都作为学习使用,如果侵犯了腾讯的相关权益,请联系作者删除!

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