12月28日,微信发布了V6.6.1新版本,新增了一系列小程序游戏,主推游戏“跳一跳”的每周更新排行榜也激也了一些玩家的刷分热情,现在很多大牛在github上发布了程序代玩的各种语言的实现源代码,那么我们就来讲讲代码的实现原理。
这一节将介绍更多的R图形资源。首先是定制R图形的一些常用方法,主要涉及数据和模型的图形绘制。然后是如何自定义其他类型的图形或点线等元素。
在python里面,数据可视化是python的一个亮点。在python里面,数据可视可以达到什么样的效果,这当然与我们使用的库有关。python常常需要导入库,并不断调用方法,就很像一条流数据可视化的库,有很多,很多都可以后续开发,然后我们调用。了解过pyecharts美观的可视化界面 ,将pyecharts和matplotlib相对比一下。
1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。 ---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图,并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 为图表添加图例: fi
这里跟之前不同的地方在于x∈X。之前我们都在说的是连续性问题,即X=\(R^n\);在对偶理论中包含了离散性的问题,X可能是整数集合,即X=\(Z^n\),或者正整数集合X=\(Z^n+\),或者0-1规划,即X=\({\{0,1\}}^n\),也可以任何自定义的集合,如X={x| \(e^Tx=1\),x≥0};(P)在对偶理论中称为原问题(primal problem)。
上一节我们重点介绍了plot()和matplot()两个绘图函数的几个重点参数,他们可以根据使用者的需要进行修改,绘制出自己需要的图形。当需要添加其他元素或者对全局进行设定的时候,我们就需要一些其他的函数来支持了。
碰撞检测常用于游戏开发,通过碰撞检测判断前面是否有障碍物以及两个物体是否发生碰撞,根据检测的结果做出不同的处理。
这里唯一的问题是权重Δold是未知β的函数。但是实际上,如果我们继续迭代,我们应该能够解决它:给定β,我们得到了权重,并且有了权重,我们可以使用加权的OLS来获取更新的β。这就是迭代最小二乘的想法。
该博客实时更新于我的Github。 在机器人局部路径规划中,需要实时躲避运动或者静态的障碍物,这个过程涉及到碰撞检测这个问题,本文主要讨论这个问题。 碰撞检测问题也是游戏开发中经常遇到的问题,一个游戏场景中可能存在很多物体,它们之间大多属于较远位置或者相对无关的状态,那么一个物体的碰撞运算没必要遍历这些物体,我们可以使用一个包围一个或多个物体的多边形来讨论碰撞问题,这样子可以节省重要的计算量和时间。 在真实的物理系统中,一般需要在运算速度和精确性上做取舍。尽管非常精确的碰撞检测算法可以
figure.add_subplot:添加子图,可以指定子图的行数、列数和选中图片的编号。
该博客实时更新于我的Github。
介 绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话,无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是,无监督学习在带来许多灵活性的同时,也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程中,聚类扮演着很重要的角色。它将相似的数据进行分类,通过元理解来提供相应的各种商业决策。 在这次能力测试中,我们在社区中提供了聚类的测试,总计有1566人注册参与过该测试。如果你还没有测试过,通过阅读下面的文章,你可以统计一下自己能正确答对多少道题。 总结果 下面是分数的分布
计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化,但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案,比如几何问题。作为计算机科学的一个分支,计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域,计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。在本文中,我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍,希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。
图1的效果不是用这个实现的,如果感兴趣可以参考我这篇文章 Android渐变圆环
这次发表的是前几个月搞定的一个自定义控件,那时自己在写一个小的查看天气的软件,在这过程中就涉及了显示天气变化的折线图,一开始想用一些画图框架来解决问题,不过考虑到就只用到LineChart折线图这一个控件就要导一个库有点太浪费了,所以就自己自定义简易版LineChart算了。好了不说闲话老规矩,先发张效果图先:
Android动画分为视图动画(View Animation)和属性动画(Property Animation),视图动画分为补间动画(Tween Animation)和逐帧动画(Frame Animation)。本次主要讲解Android 视图动画的使用。
前言 这次的题目质量非常高,除了第一道签到题之外都是很不错的想法题,值得学习。 几乎所有的程序员都能做A题; 思维缜密的程序员可以做B题; 数学还没还给老师的能做C题; 接受过算法训练的能过D,E题; 看完题目大意,先思考,再看解析;觉得题目大意不清晰,点击题目链接看原文。 文集: 程序员进阶之算法练习(一) 程序员进阶之算法练习(二) 程序员进阶之算法练习(三) 程序员进阶之算法练习(四) 代码地址 A 题目链接 题目大意:2个人,投掷n次骰子,大的赢,问谁赢,平局输出"Friendsh
数据处理:将一块内的x(y)轴数据全部减去它的最小值,在矩阵上标点,确定插值方式,将其填充为类似图像的矩阵 进而利用图像识别的方式使用图片训练模型(选择: 全连接/CNN) 可参考此篇
给定一个长度为 N 的数组,数组中的第 i 个数字表示一个给定股票在第 i 天的价格。
刚才画散点图要用到图例,可是matplotlib.pyplot.plot(x,y,’.’)画出的散点图中图例是两个点(因为plot默认画的是线,需要两个端点来表示线,所以是两个点),matplotlib.pyplot.scatter(x,y,’.’)画出的散点图中图例是三个点(这个我理解不了为什么,scatter散点的大小可以自己设置,我猜可能跟这个有关)。
通常我们总希望信息通过信道传输时输入与输出之间的互信息最大,是在信道给定情况下的要求。而这里是在信源给定而不是信道给定条件下传输。信息率失真理论要解决的问题就是计算满足失真要求的传输所需的最小信道容量或传输速率,以达到降低信道的复杂度和通信成本的目的。
To establish notation for future use, we’ll use
注:1、本文只讨论2d图形碰撞检测。2、本文讨论圆形与圆形,矩形与矩形、圆形与矩形碰撞检测的向量实现
使用的2D绘图包是jfreechart,3D绘图包是matplotlib for java V2 PS:由于和我研究内容相关,如果看到类似SolutionSet的结构体,这是Jmetal中的设置本质我只要其中的double数值。 思路 一个Jframe 四个Jpanel,网格布局 第一个三维,后三个2维 布局和绑定 MatPlot3DMgr mgr1 = new MatPlot3DMgr();//mgr for obj1 MatPlot3DMgr mgr2 = new MatPlot3DM
做前端图表时,最耗时的就是找配置参数,比如你在使用AntV G2时,为了更加美观,拉大数据之间的差距,需要将y轴设置一个最小值,由于每个图表的参数少说十几个,多达二十多个,一个一个找,势必会浪费很多时间,更何况有时你找的参数并不在某一具体的图表模块,而是在公共的图表组件配置模块中。这个时候我就思考,这些寻找配置参数,毫无技术性的,耗时的工作能不能交个AI来做?所以在日常的开发图表的过程中,遇到问题,我刻意地去利用AI去完成。下面看一下我在实际开发中的几个案例
曹亚云 甘肃省中学数学教师,致力于将 Wolfram Mathematica 应用于中学数学教育。 2017 年普通高等学校招生全国统一考试(新课标Ⅲ) 理 科 数 学 In[1]:= Solve[{x^2+y^2==1,y==x},{x,y},Reals]//LengthOut[1]={1, 2, 4} Out[1]=2 In[1]:= Reduce[{(1+I)z==2I,Abs[z]==m},m,{z}] Out[1]=m==√2 In[1]:=Cases[Expand[(x+y)〖(2x-y)〗^
反事实推理是可解释性的一般范式。它是关于确定我们需要对输入数据应用哪些最小更改,以便分类模型将其分类到另一个类中。
前言:在网上经常会看到别人写的一些开源项目,然后会惊叹于他们的写的效果,当然那些大神也会把代码放出来,然后供大家看,但是因为他们是自己写的,所以有些地方就是单纯的贴了代码,让大家自己去看。介于我前面动画方面比较薄弱,所以有些地方就要一边跟着敲代码,一边去网上查相关知识。所以就借这次机会。我来写下我最近学的动画效果及相关的知识。
Wolfram语言有几百个内置函数,范围从Sine到Heun。作为一个用户,您可以通过应用算术运算和函数组合,以无限多的方式扩展这个集合。这可能会导致您定义出复杂得令人困惑的表达式,如以下:
被追尾了,严格来讲,就是你的汽车和别人的汽车发生了碰撞. 所以本文来介绍一些检测碰撞的算法.
上篇《线性回归中的多重共线性与岭回归》(点击跳转)详细介绍了线性回归中多重共线性,以及一种线性回归的缩减(shrinkage)方法 ----岭回归(Ridge Regression),除此之外另一种线性回归的缩减方法----Lasso回归亦可解决多重共线性问题,但是不一样的是Lasso回归针对不同的自变量,会使其收敛的速度不一样。有的变量就很快趋于0了,有的却会很慢。因此一定程度上Lasso回归非常适合于做特征选择。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图,还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
一般而言,神经网络的整体性能取决于几个因素。通常最受关注的是网络架构,但这只是众多重要元素之一。还有一个常常被忽略的元素,就是用来拟合模型的优化器。
正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。
摘要:无论是PC机的3D还是智能设备应用上,碰撞检测始终是程序开发的难点,甚至可以用碰撞检测作为衡量3D引擎是否完善的标准。现有许多3D碰撞检测算法,其中AABB碰撞检测是一种卓有成效而又经典的检测算法,本文将为读者详细论述AABB碰撞检测的各各技术点。 关键词:J2ME;Open GL;JSR-184;M3G;CLDC2.0;3D引擎;Swerve引擎;AABB碰撞检测; 第一部分、前述: 对于移动 终端有限的运算能力,几乎不可能检测每个物体的多边形和顶点的穿透,那样的运算量对手机等设备来讲是不可完成的,
什么是优化呢?优化就是寻找函数的极值点。既然是针对函数的,其背后最重要的数学基础是什么呢?没错,就是微积分。那什么是微积分呢?微积分就是一门利用极限研究函数的科学。本文从一维函数的优化讲起,拓展到多维函数的优化,详细阐述了优化背后的数学基础。
霍夫变换是一种特征提取技术,通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为hough变换结果。空间变换将一个空间中具有相同形状的曲线或直线映射到另一空间的一个点上形成峰值。
第一天 LineChart的常用属性 lineChart.setDrawBorders(false);//设置绘制边界 lineChart.setDescription("最大值是: "+ max+",最小值是:"+min);// 数据描述 lineChart.setDescriptionTextSize(16f);//数据描述字体大小, 最小值6f, 最大值16f. lineChart.setDescriptionPosition(2500f,50f);//数据描述字体的位置 lineCha
算法的推导总是枯燥无味的,尤其是在不知道推导有什么用的情况下!!所以如果在没什么基础的情况下你能够坚持看完这篇文章,那我只能说你很
【AI科技大本营导读】机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。
机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。
翻译 | 张建军 编辑 | 阿司匹林 机器学习中的所有算法都依赖于最小化或最大化某一个函数,我们称之为“目标函数”。最小化的这组函数被称为“损失函数”。损失函数是衡量预测模型预测期望结果表现的指标。寻找函数最小值的最常用方法是“梯度下降”。把损失函数想象成起伏的山脉,梯度下降就像从山顶滑下,目的是到达山脉的最低点。 没有一个损失函数可以适用于所有类型的数据。损失函数的选择取决于许多因素,包括是否有离群点,机器学习算法的选择,运行梯度下降的时间效率,是否易于找到函数的导数,以及预测结果的置信度。这个博客的目的
则可以画出多重线。另一种画法是利用hold命令。在已经画好的图形上,若设置hold on,MATLA将把新的plot命令产生的图形画在原来的图形上。而命令hold off 将结束这个过程。例如:
接下来我们通过例子绘制简单的函数 y = x , x 值的范围从0到100,增量为5。
最近在解决三维问题时,需要判断线段是否与立方体交叉,这个问题可以引申为:射线是否穿过立方体AABB。 在3D游戏开发中碰撞检测普遍采用的算法是轴对齐矩形边界框(Axially Aligned Bounding Box, AABB)包装盒方法,其基本思想是用一个立方体或者球体完全包裹住3D物体对象,然后根据包装盒的距离、位置等相关信息来计算是否发生碰撞。 slab的碰撞检测算法 本文接下来主要讨论射线与AABB的关系,主要对box2d碰撞检测使用的slab的碰撞检测算法(Slabs method
机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作 ℓ 1 \ell_1 ℓ1-norm 和 ℓ 2 \ell_2 ℓ2-norm,中文称作 L1正则化 和 L2正则化,或者 L1范数 和 L2范数。
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