Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式,简称为 Rmd 格式, 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
p=‘plot_scale.xlsx’; a=xlsread§; x=a(1,:);%x轴上的数据,第一个值代表数据开始,第二个值代表间隔,第三个值代表终止 susan=a(2,:);%a数据y值 HarrisLaplace=a(3,:); MSCP=a(4,:); CPDA=a(5,:); HeYung=a(6,:); FastCPDA=a(7,:); DOG=a(8,:); GCM=a(9,:); ANDD=a(10,:); MSRJ=a(11,:); ZhangSun=a(12,:); WEAE=a(13,:); New_Curvature=a(14,:); ASJ=a(15,:); Superpoint=a(16,:); SOGGDD=a(17,:); % figure(1);
本文是用 Python 做交易策略回测系列文章的第四篇。上个部分介绍了以下几个方面内容:
实例20:图形的隐藏属性 function shili20 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 300],... 'name','实例20'); subplot(1,2,1) [x,y,z]=sphere(10); mesh(x,y,z) axis off title('Figure1:Opaque') hidden on subplot(1,2,2) [x,y,z]=sphere(10); mesh(x,y,z)
实例1:三角函数曲线(1) function shili01 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[198 56 350 300],... 'name','实例01'); h1=axes('parent',h0,... 'visible','off'); x=-pi:0.05:pi; y=sin(x); plot(x,y); xlabel('自变量X'); ylabel('函数值Y'); title('SIN( )函数曲线'); grid
原文:Some R Packages to Keep In Mind(原文见文末链接)
本期文章来自于中国海洋大学读者burge(波哥)的投稿,就程序和数据有疑问的可以留言区留言!也欢迎大家投稿和交流!
房内有一个猴子,一个箱子,天花板挂了一串香蕉,其位置如图所示。猴子为了拿到香蕉,它必须把箱子搬到香蕉下面,然后再爬到箱子上。请定义必要的谓词,列出问题的初始化状态(即下图所示状态),目标状态(猴子拿到了香蕉,站在箱子上,箱子位于位置b)
📷 batchPerceptron.m function [w, y, error] = batchPerceptron(x, t, epochs, r) [m , n] = size(x); w = rand(n + 1, 1) * 2 - 1; y = zeros(m,1); for e = 1:epochs p = randperm(m); x = x(p,:); t = t(p); s = zeros(1,n + 1); for
1.1 http://chadagreene.com/ClimateDataToolbox.mltbx
实例30:立体透视(2) function shili30 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 250],... 'name','实例30'); [x,y,z]=meshgrid(-2:0.1:2,... -2:0.1:2,... -2:0.1:2); v=x.*exp(-x.^2-y.^2-z.^2); [dx,dy,dz]=cylinder; slice(x,y,z,v,[-2 2],2,-2) f
本文利用Iris数据集训练了多组机器学习模型,并通过预测大量的拟合数据绘制出了每个模型的决策边界。
有人喜欢用 Excel 的 vlookup 函数来处理。但对于生信人来说,这显然不够优雅,因为我们有更好的办法。
过冷水有段时间没有和大家分享MATLAB的编程知识了,皆因懒。本期给大家分享一点关于绘图的小技巧,经常有朋友让我帮忙绘图,感觉在我这里是小事,在他们那就是很特别的技能,有时候朋友的特殊绘制要求,也让我犯难。现将自己平时的绘图经验做个小结,主要是关于matlab绘图的一些注意点——公式输入、多轴绘图、交点标记、箭头绘制,通过实际案例给大家讲讲具体的使用。
在跨端开发中,离不开一些吸顶的交互场景,可以参考淘宝或是京东类电商 app 中一些 tab ,在整个容器滑动的过程中,吸顶效果非常的连贯和丝滑的,当然这些 tab 可能是用 native 开发的,但是跨端应用也能实现很不错的吸顶效果,那么今天我们就来研究一下跨端开发是如何实现吸顶的。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/136027.html原文链接:https://javaforall.cn
以前一直都是用PullToRefresh,后来觉得还是太out了。现在很多人都是用RecyclerView,很简单的用法,布局多样化,主要是有瀑布流。这才知道RecyclerView.LayoutManager真正的强大。
相当于iOS开发中的给定尺寸的UIView。根据文档中的解释该控件会限制子控件的大小如果子控件允许的话。尤其是控件本身不好控制大小,则可以使用该控件来控制大小,列如:CircleAvatar。
随机现象中,变量的取值是不确定的,称之为随机变量。描述随机变量取值概率的函数称为概率分布。对于随机变量,通常主要关心它的两个主要数字特征:数学期望用于描述随机变量的平均值,方差用于描述随机变量分布的差异程度,方差的算术平方根称为均方差。另外协方差和相关系数用于描述两个变量的线性关联程度。
光照是利用方向官员照亮物体的技术,这项技术能使表面微妙的差异更容易看到,光照也能用来对三维的图像增加现实感。
泰勒中值定理:若函数f(x)在含有x0的某个开区间内具有直到(n+1)阶的导数,那么对于任一x∈(a,b),有:
如果你有 ThinkPad 笔记本,下面这是一些日常在用 ThinkPad 的事后要注意的几个事项,英文很简单,不翻译了。 🙂 A few usage tips for ThinkPad: Prevent flooding your ThinkPad Avoid holding a drink above your ThinkPad, or placing a filled cup near your machine as these are the frequent occasions where
原文:https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
一个房间里,天花板上挂有一串香蕉,有一只猴子可在房间里任意活动(到处走动,推移箱子,攀登箱子等)。设房间里还有一只可被猴子移动的箱子,且猴子登上箱子时才能摘到香蕉,问猴子在某一状态下(设猴子位置为A,香蕉位置在B,箱子位置为C),如何行动可摘取到香蕉
通过scene.overrideMaterial = new THREE.MeshLambertMaterial({ color: 0xffffff });来强制设置场景中对象的材质,极端情况可以做性能优化。
线条的属性有:Color —— 颜色、LineWidth —— 线条宽度、LineStyle —— 线型、LineJoin —— 线条边角的样式、 AlignVertexCenters —— 锐化垂直线和水平线
上一篇已经对图形的属性有过介绍,在此基础上来进行二维以及后续三维图形的操作(注:没接触过其他维度的操作,就不折腾相关的内容了),将会更容易理解这些属性的用法,当然,全部的属性使用都来一遍,感觉就不太实际了,大可不必~
gt包所做的一切都是为了更简单地生成好看的展示表格。展示表格?是的,我们正在尝试将数据表格(如tibbles、data.frame)和你在网页、期刊文章或者杂志中的表格区分开来。后面这种表格可以称为展示表格、汇总表格或者真实的表格。下面是一些网站上的例子:
本文简要介绍了一种简单的状态切换模型,该模型构成了隐马尔可夫模型(HMM)的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看,这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
ICA是用来分离混合源的技术。所以我们准备先混合,再分离,我们定义两个独立的源,上面的称为A,下面的称为B,代码如下:
官方文档:https://threejs.org/docs/index.html#api/zh/lights/SpotLight
时间分片主要解决,初次加载,一次性渲染大量数据造成的卡顿现象。浏览器执 js 速度要比渲染 DOM 速度快的多。
这是过冷水之前在重要性抽样方法实例分享中的图片。这张图片的实际含义是以坐标原点为参考点,距离原点距离x处的小球个数f(x)分布图。这个问题理解起来好容易,就是统计距离和小球个数的关系,but!实际问题是过冷水要处理这样的问题:
我在《WebGL简易教程(五):图形变换(模型、视图、投影变换)》这篇博文里详细讲解了OpenGL\WebGL关于绘制场景的图形变换过程,并推导了相应的模型变换矩阵、视图变换矩阵以及投影变换矩阵。这里我就通过three.js这个图形引擎,验证一下其推导是否正确,顺便学习下three.js是如何进行图形变换的。
中衡量交易策略的表现。并将开发一个简单的动量交易策略,它将使用四种资产类别:债券、股票和房地产。这些资产类别的相关性很低,这使得它们成为了极佳的风险平衡选择。
window resize 需要设置camera的aspect 属性,设置renderer的尺寸
兼容所有浏览器(记住,jQuery的2 *及以上不支持<IE9,如果您使用的是,对于那些旧的浏览器不支持)
% Fast Bilateral Filter Using Raised Cosines
今天,小编将带你做一个GUI小程序,用于“相关性图像自动绘制”,学习全文后,相信你能够入门Matlab GUI纯代码编程。首先,让我们看一下程序长什么样子。
quiver绘制表示梯度变化非常有用,下面是学习过程中给出的两个例子,可以很好理解quiver的用法
在0.1~1 区间上的值,初步看该方程的积分项比较复杂不易给出原函数。用MATLAB也无法直接求出原函数。自然而然就想该函数如何在不求积分项原函数的情况下计算出积分项的具体值。在抓耳挠腮之际想起了公众号的一篇推文:蒙特卡洛法应用。可以直接求函数指定区间的面积,相当于求积分。蒙特卡洛算法求面积示意图如下:
three.js中的Mesh和Camera都继承自Object3D,Object3D提供了更新图形矩阵的接口:
• If toe cages and straps are used, be sure to align the ball of your foot over the center of the pedal.This is the firmest, widest part of your foot and therefore the most efficient and comfortable foot position.
Create an array Create an array, assign values to it, and write the values to the output.
实例40:UIMENU菜单的应用 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 250],... 'name','实例40'); h1=uimenu(gcf,'label','函数'); h11=uimenu(h1,'label','轮廓图',... 'callback',[... 'set(h31,''checked'',''on''),',... 'set(h32,''checked'
过冷水最近这段时间在做积分的学习工作,之前连续分享了好几期的 蒙特卡洛法应用;你所不知道的Monte Carlo形式;重要性抽样方法实例分享 。求积分的问题会不懂?可是就是在下图求积分过程中翻了车;
一直以来过冷水都有给大家分享图像拟合的知识、从泰勒级数说傅里叶级数、Matlab多项式拟合初探,本期过冷水给大家讲讲统计回归做拟合。
头文件或.h文件允许将相关的函数,方法和类声明收集在一个位置。然后可以将相应的定义放置在.cpp文件中。编译器认为头声明是一个“承诺”,该定义将在后面代码找到。因此,如果编译器尚未找到定义的函数,则可以继续进行编译,直到找到定义为止。这允许以任意顺序定义(和声明)函数。
本文主要介绍了一种基于区域全卷积神经网络(R-FCN)的人脸检测方法,该方法包括使用R-FCN进行人脸定位和区域提取,以及使用一种新的位置敏感平均池化方法来提取人脸特征。实验结果表明,该方法在WIDER FACE和FDDB数据集上取得了优异的性能。此外,本文还介绍了一种基于Faster R-CNN的人脸检测方法,该方法使用了一种在线硬例子挖掘策略来提高性能。
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