这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第2天，点击查看活动详情 本文简介 点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了 本文讲解在 Fabric.js 中如何自由绘制椭圆形，如果你还不了解 Fabric.js...，可以查阅 《Fabric.js从入门到精通》。...效果如下图所示 思路 Fabric.js 在初始化画布之后，可以执行框选操作，但默认是使用矩形的方式来框选，如下图所示： 我希望使用鼠标创建椭圆的时候可以又一个椭圆的影子出来，这能让我更方便去观察当前要画的椭圆大概是什么样子...详细思路步骤如下： 将框选时边框和背景设为透明 鼠标点击时创建椭圆 鼠标移动时修改椭圆尺寸 鼠标松开时生成正式的椭圆 我将整个绘制事件拆分成上面4步，但其实第3步还是有点难度的，我们要考虑几种情况： 点击时的坐标在移动时的左下方...代码仓库 ⭐Fabric.js 自由绘制椭圆
对于数组求和的问题，使用reduce函数能够最快的解决 如果你还不会reduce函数，可以看这一篇： reduce函数的使用 思路 reduce函数对相同group的值进行迭代求和 将分组的总和除以组里的个数得到平均值...getAvg函数： 用来计算每个分组的平均值。 接受一个对象x作为参数，x是分组求和的结果Sum。 在函数内部，首先定义了一个空对象item，用来存储每个分组的平均值。...接着使用map方法对每个分组进行迭代，将它的平均值计算出来，并存储到item对象中。 计算平均值的方法是将分组的总和Sum[y]除以分组中元素的个数count。...最后返回item对象，它存储了每个分组的平均值。
上个周末简单整理了几本觉得还不错的分布式技术书籍，这里简单分享一下，希望对你系统学习分布式领域相关的知识能够有所帮助。...《深入理解分布式系统》 今年 3 月份刚出的一本分布式中文原创书籍，主要讲的是分布式领域的基本概念、常见挑战以及共识算法。...这本书的作者的博客上的分布式相关的文章我几乎每一篇都认真看过。 作者从 2019 年开始构思《深入理解分布式系统》，2020 年开始动笔，花了接近两年的时间才最终交稿。...这本书主要介绍几种典型的分布式一致性协议，以及解决分布式一致性问题的思路，其中重点讲解了 Paxos 和 ZAB 协议。...分布式的基石比如常见的分布式共识算法 Paxos、Multi Paxos。 不可变基础设施比如虚拟化容器、服务网格。 向微服务迈进的避坑指南。 这本书我推荐过很多次了。
下面我来分享一段PHP代码，简单几行，就可以搞定多台后端Slave数据库的连接平均分布。 <?
gdutxiaoxu/article/details/89387478 前言 RecyclerView，在开发当中使用非常频繁的一个控件，今天，主要讲解以下两个问题 添加分割线 item 间距的平均分布...= null) { canvas.drawRect(left, top, right, bottom, mPaint); } } ---- Item 间距平均分布 针对 GridLayoutManager...假设我们 spancount 为 3，那么在不设置 itemDercation 的情况下它的分布是这样的，可以看到第一列与最后一行的距离是不一样的 ?
第一眼看到椭圆，你会想到什么？ （侵删） 其实我啥也想不到，直到。。。 我才意识到，椭圆其实很有趣，它的长短半轴可以表示异质性的方向，中心点又可以表示空间的平均中心。...这个方法的实现其实很简单，在ArcGIS中的方向分布（标准差椭圆）即可实现。需要注意的是，在ArcGIS中需要按照矢量方式实现。...也可以使用Python直接使用栅格实现，具体可以搜索（Skewed gaussian distribution within an ellipse with python） 好了，讲讲ArcGIS的方向分布的功能吧...：官方中文的解释，标准差椭圆是概括地理要素的空间特征：中心趋势、离散和方向趋势。...while running a tool, print the messages print arcpy.GetMessages() 结果有1个关键的参数，旋转，表示数据的方向角度，其实就是与数据分布相关
https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51539245 PubSub模式 从原生的js角度，我们要监听某事件的方法就是利用addEventListener...Node.js中的EventEmitter 对象 要想给EventEmitter 对象添加一个事件处理器，只要以事件类型和事件处理器为参数调用on 方法即可。
Fireworks8制作中要把一个圆平均分配有一定难度，我们想要使用文本附加到圆上的方法来平均分配，具体该怎么操作呢？下面我们就来看看详细的教程。...2、点击左侧工具栏-“椭圆”工具（u）。在画布上画一个无填充、笔触为2的圆，圆宽为：800px高为800px,填充颜色无。把圆放大主要是便宜调整。...容易找到点的分布情况。 ? 4、选择文本和圆，然后点菜单“文本（T)”下拉菜单“附加到路径（P）”如下图红圈内的内容。 ? ?...5、调整点的大小，让它刚好平均分布在圆上，这样中心点和周边小点就把圆平均分配了。 ?
说明：有些教材直接把最后一步 定义成条件熵，其实是一个意思，我个人觉得 这种定义式更好理解，而这个定义式可以参考李航《统计学习方法》P61 ，并不难记忆，其实条件熵就是“被特征分割以后的信息熵的加权平均...信息熵、联合熵、条件熵、互信息的关系 信息熵：左边的椭圆代表 ，右边的椭圆代表 。 互信息（信息增益）：是信息熵的交集，即中间重合的部分就是 。 联合熵：是信息熵的并集，两个椭圆的并就是 。...左边的椭圆去掉重合部分就是 ，右边的椭圆去掉重合部分就是 。...来衡量这两个分布的差异。...认为是类标，是独热编码（也可以认为是概率分布），而 认为是逻辑回归预测的概率分布。 交叉熵是对数似然函数的相反数。对数似然的值我们希望它越大越好，交叉熵的值我们希望它越小越好。
我们将从高斯分布中抽出1万个随机数字作总体，平均数为50，标准差为5。从高斯分布中抽出的数字会存在异常值，也就是说，由于分布本身，将会有一些值与平均数相差甚远，这些稀有的值就可以视为异常值。...运行这个示例会生成样本，然后打印出平均数和标准差。 正如预想的那样，这些值非常接近预期值。 ? 标准差方法 如果已知样本中的值是高斯分布或者近似高斯分布，那么我们可以用样本的标准差来确定异常值。...高斯分布的性质是，平均数到标准差的距离可以用来总结样本中的值所占的百分比。例如，在平均数的一个标准差范围内中包含68%的数据。...如果我们扩展范围，我们可以覆盖更多的数据样本： 距离平均数1个标准差范围占比68% 距离平均数2个标准差范围占比95% 距离平均数3个标准差范围占比99.7% 落在3个标准差范围之外的值也在分布中，但这个值不太可能是...如果你有两个变量，你可以想象把两个维度的界限定义为一个椭圆。三个维度可能会形成椭圆体，以此类推。
分布式锁：一个服务无论是单线程还是多进程模式，当多机部署、处于分布式环境下对同一共享资源进行操作还是会面临同样的问题。此时就要去引入一个概念分布式锁。...Redis 单实例分布式锁实现 在 Redis 的单节点实例下实现一个简单的分布式锁，这里会借助一些简单的 Lua 脚本来实现原子性，不了解可以参考之前的文章 Node.js 中实践 Redis Lua...Node.js 实践 使用 Node.js 的 Redis 客户端为 ioredis，npm install ioredis -S 先安装该包。...Redlock 算法 以上是使用 Node.js 对 Redis 分布式锁的一个简单实现，在单实例中是可用的，当我们对 Redis 节点做一个扩展，在 Sentinel、Redis Cluster 下会怎么样呢...Node.js 中应用 Redlock github.com/mike-marcacci/node-redlock 是 Node.js 版的 Redlock 实现，使用起来也很简单，开始之前先安装 ioredis
以二维数据为例，这意味着群集可以采取任何类型的椭圆形（因为我们在 x 和 y 方向都有标准偏差）。 因此，每个高斯分布被分配给单个集群。...请注意，这不是 100％必要的，因为开始时高斯分布化非常弱，虽然从上图可以看出，但随着算法的运行很快就能得到优化。 给定每个群集的这些高斯分布，计算每个数据点属于特定群集的概率。...这应该是直观的，因为对于高斯分布，我们假设大部分数据更靠近集群的中心。 基于这些概率，我们为高斯分布计算一组新的参数，以便使集群内数据点的概率最大化。...因此，标准偏差改变以创建更适合这些点的椭圆，以便最大化由概率加权的总和。 步骤 2 和 3 迭代地重复直到收敛，其中分布从迭代到迭代的变化不大。 使用 GMM 有两个关键优势。...由于标准偏差参数，集群可以采取任何椭圆形状，而不是限于圆形。K 均值实际上是 GMM 的一个特例，其中每个群的协方差在所有维上都接近 0。其次，由于 GMM 使用概率，每个数据点可以有多个群。
关注初识Threejs与小编一起学习成长 在上一篇案例中实现了几何体-球体旋转效果，今天继续丰富这个案例效果，在球体的周围添加光圈及旋转模块（图片+文字组成），均匀的分布在球体周围，围绕着球体逆时针旋转...定义好参数（大小、透明度、颜色等），循环绘制四个大小不一，不同透明度的椭圆，调整好位置，效果如图： ?...X轴算起曲线终止的角度 false,//椭圆是否按照顺时针方向来绘制 0//以弧度表示，椭圆从X轴正方向逆时针的旋转角度（可选） );...roundData[i].id; newMoonBox.children[0].roundData_index = i; //旋转位置，均匀分布球体周围...关注公众号回复three.js，获取完整案例代码。
标准化：在机器学习中，我们可能要处理不同种类的资料，例如，音讯和图片上的像素值，这些资料可能是高维度的，资料标准化后会使每个特征中的数值平均变为0(将每个特征的值都减掉原始资料中该特征的平均)、标准差变为...标准化和中心化的区别： 标准化是原始分数减去平均数然后除以标准差，中心化是原始分数减去平均数。 所以一般流程为先中心化再标准化。 ...如左图所示，未归一化/标准化时形成的等高线偏椭圆，迭代时很有可能走“之”字型路线（垂直长轴），从而导致迭代很多次才能收敛。...椭圆等高线和圆形等高线 ? 梯度下降轨迹 2）一些分类器需要计算样本之间的距离(如欧氏距离)，例如KNN。...（1）SVM 不同的模型对特征的分布假设是不一样的。比如SVM 用高斯核的时候，所有维度共用一个方差，这不就假设特征分布是圆的么，输入椭圆的就坑了人家，所以简单的归一化都还不够好，来杯白化才有劲。
在前端有一句古话，叫能用CSS实现的就别麻烦JS，因为声明式的配置语言CSS相比于自由式的编程语言JS，更容易被编译器所优化，比如css渲染引擎会优先考虑gpu加速，因此CSS动画的性能往往高于JS动画...，本文介绍在不需要html和js的配合的情况下，用纯css实现一个好看的四角边框。...，椭圆内全透明，椭圆外则使用边框的颜色，径向渐变图在盒子中是长这样的： 通过调整椭圆的长轴和短轴来改变四角的长度，最后利用边框蒙版将不需要的部分盖住即可，注意border-image-slice和border-width...，让一边小于50%，另一边大于50%，这样相邻的2个角就能连接上，实现对边边框（请脑补逻辑上的椭圆）。...所以说，能用CSS就别麻烦JS，JS有更重要的事情要做。
当然，通过移动窗口中点的平均值，它（滑动窗口）就会逐渐移向点密度更高的区域。 3、我们继续根据平均值来移动滑动窗口，直到不能找到一个移动方向，使滑动窗口可以容纳更多的点。...以二维为例，这意味着这些簇可以是任何类型的椭圆形（因为GMM在x和y方向上都有标准偏差）。因此，每个高斯分布都被单个簇所指定。...因此，改变标准差的值，可以找到一个更适合这些点的椭圆，以最大化概率加权的总和。 4、重复迭步骤2和3，直到收敛，也就是分布在迭代中基本再无变化。 使用GMM方法有两个很重要的优点。...首先，GMM方法在聚类协方差上比K-Means灵活得多; 由于使用了标准偏差参数，簇可以呈现任何椭圆形状，而不是被限制为圆形。...作为一个例子，我们将使用平均关联度量，它将两个簇之间的距离定义为第一个簇中的数据点与第二个簇中的数据点之间的平均距离。 2、在每次迭代中，我们将两个簇合并成一个簇。
以二维数据为例，这意味着群集可以采取任何类型的椭圆形（因为我们在x和y方向都有标准偏差）。 因此，每个高斯分布被分配给单个集群。...请注意，这不是100％必要的，因为开始时高斯分布化非常弱，虽然从上图可以看出，但随着算法的运行很快就能得到优化。 给定每个群集的这些高斯分布，计算每个数据点属于特定群集的概率。...这应该是直观的，因为对于高斯分布，我们假设大部分数据更靠近集群的中心。 基于这些概率，我们为高斯分布计算一组新的参数，以便使集群内数据点的概率最大化。...因此，标准偏差改变以创建更适合这些点的椭圆，以便最大化由概率加权的总和。 步骤2和3迭代地重复直到收敛，其中分布从迭代到迭代的变化不大。 使用GMM有两个关键优势。...由于标准偏差参数，集群可以采取任何椭圆形状，而不是限于圆形。K均值实际上是GMM的一个特例，其中每个群的协方差在所有维上都接近0。其次，由于GMM使用概率，每个数据点可以有多个群。
这个就是使用Intro.js 这个javascript 插件制作的。...Intro.js 简介 分步指南用于向首页使用网站或者移动应用添加漂亮的分布指南效果，你在渣浪微博、扣扣空间上可能看过类似的。...Intro.js 作为一个网站功能操作分布引导插件，支持使用键盘的前后方向键导航，使用 Enter 和 ESC 键退出指南。...：intro.js 跟introjs.css。...要布置分布引导，就这样从 data-step从1 到最后，该插件会自动为访客一步步引导下去。
使用高斯混合模型，我们可以假设数据点是高斯分布的;比起说它们是循环的，这是一个不那么严格的假设。这样，我们就有两个参数来描述聚类的形状：平均值和标准差！...以二维的例子为例，这意味着聚类可以采用任何形式的椭圆形状（因为在x和y方向上都有标准差）。因此，每个高斯分布可归属于一个单独的聚类。...为了找到每个聚类的高斯分布的参数（例如平均值和标准差）我们将使用一种叫做期望最大化（EM）的优化算法。看看下面的图表，就可以看到高斯混合模型是被拟合到聚类上的。...因此，标准差的变化是为了创造一个更符合这些点的椭圆，从而使概率的总和最大化。 步骤2和3被迭代地重复，直到收敛，在那里，分布不会从迭代到迭代这个过程中变化很多。 使用高斯混合模型有两个关键的优势。...首先，高斯混合模型在聚类协方差方面比K-Means要灵活得多;根据标准差参数，聚类可以采用任何椭圆形状，而不是局限于圆形。
问题背景 作者提到近年来，大多数做旋转目标检测的方法都是设计复杂的网络结构以使得提取的特征分布接近GT的分布。然而改进模型结构不是提升性能的唯一解决途径。...因此作者提出的OLA采用旋转椭圆高斯区域来采样。 （1）与标准高斯分布不同，OLA使用整个高斯区域作为正样本采样区域，再根据高斯密度函数对不同位置加权。...高斯概率密度函数如下：其中X=[x,y]^T\sim N(\mu,C)，\mu\in R^2代表平均向量，C\in R^{2\times2}为非负半定实矩阵，代表两个变量的协方差矩阵。...这些正位置构成了原始高斯候选区域的一个子集(表现为一个较小的椭圆，与原始高斯椭圆共心)，其半轴长度为：其中r_i代表原始高斯椭圆的半轴长度。...此外，直接使用高斯分布来加权并不适合部分目标，如港口等等。因此需要设计一种自适应的加权调整策略，如AutoAssign以及IQDet等等。因此借鉴此思想，作者提出了OWAM。
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