一、贝济埃曲线概述：在Path系列函数中，除了一些基本的设置和绘图用法外，还有一个强大的工具——贝济埃曲线。它能将利用moveTo、lineTo连续的生硬路径变得平滑，也能够实现很多炫酷的效果，比如水波纹等。1.贝济埃曲线的来源1962年法国工程师皮埃尔·贝济埃发表，他运用贝济埃曲线来为汽车的主体进行设计。在数学的数值分析领域中，贝济埃曲线是计算机图形学中相当重要的参数曲线。更高维度的广泛化贝济埃
卷首语同时，由于项目包含不同专业、不同类型的活动，需通过建立科学的测量体系以将底层活动的进度逐层汇总从而获得项目总体进度数据。S曲线S形曲线，是指在以时间为横坐标，以进度或成本指标为纵坐标的坐标图中的一条表示项目累计完成工作量或资源消耗量的曲线。由于项目一般在初期投入资源较少，中期投入最多，后期逐渐减少，导致项目进度成本随时间变化的曲线呈S形，故得其名。S形曲线比较法，是指通过将实际进展“S”曲线
2004《Extrinsic Information Transfer Functions: Model and Erasure Channel Properties》学习笔记 Extrinsic information transfer (EXIT) charts，在通信中用于预测迭代解码器的收敛行为，适用于诸如turbo码、LDPC（low-density parity-check ）码、R
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2024-08-16 13:58:10
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使用步进电机的S曲线算法的目的是为了使电机缓慢加速到目标转速或从高转速减速到0。防止电机在高转速时立即停止而对电机造成损伤，减少电机的使用寿命。本文主要讲述S型算法的使用，对于具体的原理，可通过其他博主的文章学习。 图1.S算法加减速图 如图1所示，使用S算法的步进电机运转主要包含S型加速、匀速、S型减速3个阶段。图中v表示电机转速，t为时间。S型算法代码如下：/*
*
1.准确性(Accurate)Tests what the descrīption says it will test. 测试覆盖了描述部分需要测试的内容。 2.经济性(Economical)Has only the steps needed for its purpose.测试用例没有冗余的步骤 3.可重复性(Repeatable)Self standing, same re
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2024-07-07 16:59:06
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前言 在了解http状态码之前，我们需要对http协议有个大致的了解：http协议用于客户端和服务器之间的通信 是一种短连接协议（如果长时间没有收到服务端的响应，会自动断开连接）常用的method有 GET (请求服务端的资源) POST(发送响应实体 即请求资源时前端需要传输数
HIT-SCIR: LTPLtp: Language Technology Platform (下载源代码)Introduction语言技术平台（Language Technology Platform，LTP）是哈工大社会计算与信息检索研究中心历时十年开发的一整套中文语言处理系统。LTP制定了基于XML的语言处理结果表示，并在此基础上提供了一整套自底向上的丰富而且高效的中文语言处理模块（包括词法
P-R曲线P-R曲线，全称时precision-recall，纵轴为查准率（precision），横轴为查全率（recall）。查准率的计算公式如下，表示所有预测为正例的数据中，真正例所占的比例，公式如下：。查全率是指预测为真正例的数据占所有正例数据的比：查准率和查全率是一对矛盾的度量，一般来说，precision高时，recall往往偏低，recall高时，precision往往偏低。可以这么理
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2024-08-13 10:35:41
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## 如何在PyTorch中查看Loss曲线
在深度学习的训练过程中，损失（Loss）是一个非常重要的指标，用于评估模型的性能。在PyTorch中，监控和可视化损失曲线可以帮助我们理解模型的学习过程、是否收敛以及是否过拟合。本文将详细介绍如何在PyTorch中查看Loss曲线，并提供相应的代码示例。
### 1. 准备数据和模型
首先，我们需要一些数据来训练模型。在这里，我们将使用高斯分布生
岭回归岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。使用sklearn.linear_model.Ridge进行岭回归一个简单的例子from sklearn.linear_model import Ridge
clf = R
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2024-03-29 13:56:42
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学习曲线是一种有用的诊断图形，它描述了机器学习算法相对可用观测量数量的表现。它的主要思想是将算法的训练性能与交叉验证结果进行比较，训练性能主要是指样本内误差获准确率，交叉验证通常采用十折交叉验证方法。 就训练集而言，训练结果的期待开始时应该高，然后会下降。然而，根据假设的偏差和方差水平不同，有不同的表现。 1）高偏差的机器学习算法倾向于从平均性能开始，当遇
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2024-06-22 12:00:51
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一、Linux配置Java环境二、liunx安装jmeter、环境配置环境配置这里不做过多的描述三、本地jmeter录制脚本1、创建需要的参数文本 2、录制脚本，上传到liunx的脚本不需要添加监听，生成jmx文件四、把生成的脚本和文本参数上传到liunx五、执行命令，生成结果输入命令：jmeter -n -t /home/test_data.jmx -l /home/report/report.
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2024-07-15 16:24:58
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问题背景假设有这样的一个需求：判断某一朵花是不是鸢尾花。我们知道不同品种的花，其长得是不一样，所以我们可以通过花的若干外观特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度等）来表示这一朵花。 基于这个思路，我们采集N朵花并对其标注，得到以下的数据集。 考虑最简单的一种情形，Y(是否为鸢尾花)，与特征X线性相关，W定义为相关系数，即模型F可以用下面公式表述：化简写成向量化形式：，也就是线性回归，现在问题
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2024-09-26 08:44:33
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【时间成本累积曲线怎么看PMP】
PMP认证是项目管理领域的一种重要资质，它可以帮助项目管理人员提升项目管理水平，提高项目成功率。但是，PMP认证并不是一次性的，为了保持认证的有效性，持证人需要每三年获得60个PDU（专业发展单元）。这就涉及到了一个重要的问题：时间成本累积曲线怎么看PMP？
一、PMP认证的时间成本
PMP认证的时间成本主要包括两个方面：备考时间和持证期间的学习时间。
备
原创
2023-11-29 12:00:23
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第一步：找到曲线数学描述的网址。阅读后了解曲线所对应的x+y函数。不要选太复杂的，毕竟先复现出来最重要的。 第二步，这个函数转为C++代码。//Love
goal_x=5.5+4.0*pow(sin(curve_t/200.0),3);
goal_y=5.5+((13.0*cos(curve_t/200.0)-5.0*cos(curve_t/100.0)-2.
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2024-02-02 13:15:50
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1. Fluent质量和能量守恒 Fluent收敛性的判断有时候很让人头疼，我们在三十二、Fluent收敛判断标准及方法中概括的讲述过几种收敛标准。 通常我们判断是否收敛最直接的就是看残差曲线，但是很多时候，残差曲线（尤其连续性曲线）一直是平的，连下降的趋势都没有。这时候最正确的做法应该是监测比较重要的物理量，查看其是否稳定。 如果监测的几个物理量都很稳定，那可以忽略残差曲线而认为计算已经达到收敛
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2023-12-19 22:31:16
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Hao Wang, Yitong Wang, Zheng Zhou, Xing Ji, Dihong Gong, Jingchao Zhou, Zhifeng Li∗, and Wei Liu∗Tencent AI Lab{hawelwang,yitongwang,encorezhou,denisji,sagazhou,michaelzfli}@tencent.comgongdihong@gmai
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2024-02-04 20:48:22
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□ 广播科技要了解频响曲线，首先我们要知道什么是频响。频响是频率响应的简称，英文名称是Frequency Response，一般是用来描诉仪器对于不同频率信号处理能力的差异。“频”指“频率”，频率震动越高，音调越高，就如声音表现中的“音调”；“响”则可以看作是扬声器系统对输入电信号中“频”转换成声能的响应。“频响曲线”就是这种由麦克风接收、并经过测试仪器运算后以dB SP
这是我对网上搜集关于电力行业的负荷曲线的一些资料整理，欢迎指正和补充~1 基本信息 描述电力负荷随时间变动情况的一种曲线，反映用户用电的特点及规律。1.1 作用 预测负荷变化趋势 1. 确定系统运行方式 2. 安排供电设备计划 3. 安排设备检修计划1.2 分类 依据不同的特性，分类如下：1.2.1 功率性质 1. 有功功率 2. 无功功
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2023-11-30 20:48:33
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引言在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。在训练过程中，对于每个类分配权值，可选的参数权值应该是一个1D张量。那么针对这个函数，下面将做详细的介绍。交叉熵交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的
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2023-10-23 11:08:53
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