Origin的使用过程中，对于颜色的填充和搭配，看似是个简单的小问题，但是有的时候却让大家“抓耳挠腮 ”。今天跟大家分享一下origin图中各部分颜色的填充以及颜色搭配的小诀窍。下面就让我为大家娓娓道来：1.画布的颜色（背景色）画布的颜色即图中红框外的颜色，但是当红框内的颜色设置的是无色时，红框内的颜色会显示为背景色。 背景色的设置方法为双击红框外的画布，默
华南理工的吴硕收藏了这样一张美得垂涎图，谭编看到顿时眼前一亮！
DOI：(不记得文献，欢迎留言补充)
为该文献图的作者点赞，非常好的创意！
谭编利用Origin2018软件模仿绘制效果如下：
PS：谭编将这种图叫“垂线图”，结果打字打成了“垂涎图”，也好，就称其为“垂涎图”吧！垂涎，就是“哈喇子”，就像下图这样！
(http://www.
有朋友咨询在用Origin作图过程中如何让图看起来更生动，在使用过程中，有一些小技巧可供大家参考参考(本人用2017，以2017版为例)。
1.例如在画XRD过程中，如果我的数据中没有第二相衍射峰，仅仅是峰强发生改变，或者是某两个相邻的衍射峰合并为一个，我可能会选择做这种图(1)：
图(1)
或者这种图(2)：(图片来源：J. Mater. Chem., 201
多图层绘制方法 文章目录多图层绘制方法一、目的二、绘图步骤1.示例数据2.输入数据3.绘制第一个图层4.绘制第二个图层在这里插入图片描述三、图表美化1.字体的设置在这里插入图片描述2.线条的美化3.图名和图例的更新四、最终结果 一、目的如下图所述，我们在绘制时经常会遇到在同一张图片里显示多个内容，今天来讲解下如何绘制该类图表。所使用工具为origin.二、绘图步骤1.示例数据以《2015-2022
一、技术方面优化1. Oracle用INSTR代替LIKE。数据库对不了函数内部优化不同，在数据量小的时候看不出什么差别，但是在大数据量情况下效率差别较为明显。2. 查询使用比较频繁的字段添加索引，默认索引不支持空值，若字段存在空值使用位图索引。当列中的值比较多而且重复较少的时候适合创建B树索引，当列中的值相对固定只有很小的集合供选择的时候适合的位图索引。3.
文章目录0.引言1.使用矩阵簿窗口2.三维数据转换3.三维绘图4.三维曲面图5.三维XYY图6.三维符号、条状、矢量图7.等高线图 0.引言 因科研等多场景需要，绘制专业的图表，笔者对Origin进行了学习，本文通过《Origin 2022科学绘图与数据》及其配套素材结合网上相关资料进行学习笔记总结，本文对绘制三维图形进行阐述。1.使用矩阵簿窗口 ①新建一个矩阵； ②在菜单栏“矩阵
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2024-03-18 21:21:31
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一、QuerySet可迭代 querysey=models.Book.objects.all()
for book in querysey:
print(book.title) 可切片 Book.objects.all()[:3]
Book.objects.all()[3:6]
# 不支持负的索引，例如Book.objects.all()[0:-1]。通常，查询集的切片返回一个新的查
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2024-10-10 15:46:55
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简答理解为，数字1代表通路，数字0代表障碍物。 1.怎样创建迷宫地图的信息创建一个结构体，内放二维数组来保存迷宫地图的坐标/建立一个地图
typedef int DataType;
//迷宫
typedef struct Map
{
DataType map[ROW][COL];
}Map;2.怎样探路创建一个结构体，用来保存地图中的位置（x,y）坐标，从入口开始，分别上下左
Origin是研究生在科研工作中最常用的数据绘图软件之一，具备统计、峰值分析和曲线拟合等分析功能，简直是研究生必备的神器。将按照目录，分十次介绍origin的基本使用功能。目录：一、绘制线(Line)图二、绘制误差棒图三、绘制散点图四、绘制垂线图五、绘制气泡图六、绘制彩色点图七、绘制彩色气泡图八、绘制点线图九、绘制柱形图十、绘制条形图十一、绘制浮动柱形图十二、绘制浮动条形图十三、绘制饼图十四、绘制
以下为学习《强化学习：原理与python实现》这本书的笔记。在之前学习到的强度学习方法中，每次更新价值函数只更新某个状态动作对的价值估计。但是有些情况下状态动作对的数量非常大，不可能对所有的状态动作对逐一更新。函数近似方法用参数化的模型来近似整个状态价值函数，并在每次学习时更新整个函数，这样，对于没有被访问过的状态动作对的价值估计也能得到更新。函数近似方法采用一个参数为w的函数来近似动作价值。函数
深度强化学习基本概念强化学习强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个重要的分支，主要用来解决连续决策的问题。强化学习可以在复杂的、不确定的环境中学习如何实现我们设定的目标。深度学习深度学习（Deep Learning）也是机器学习的一个重要分支，也就是多层神经网络，通过多层的非线性函数实现对数据分布及函数模型的拟合。（从统计学角度来看，就是在预测数据分布，从数据中学
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
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2021-06-21 15:33:36
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在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？工业界中很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征，这样做的优点可以归纳为以下几点：1. 特征鲁棒性更强离散化后的特征对异常值有很强的鲁棒性。
比如对于一个连续特征：年龄，如果直接将其作为特征，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；如果离散为年龄>30为1，否则0。离散化后年龄300岁
强化学习模型强化学习的任务目标最大化长期奖励最小化长期惩罚强化学习能够实现很多的任务，这些任务目标往往可以归纳化为最大化长期奖励、最小化长期惩罚。比如在写论文，写完论文过审了，得到最佳论文凭证的奖学金，获得很高的引用，这些都算正强化。如果论文被拒了或是查重被查出问题了，毕不了业，这些都是负强化。强化学习目标就是要趋利避害。JackMichael在1975年证明了正强化和负强化的等效性。也就是说，正
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2024-04-22 11:27:49
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什么是强化学习参考：
视频：David Silver强化学习公开课中文讲解及实践研究智能体(Agent) 如何从与环境的交互中，通过获得成功与失败、奖励与惩罚的反馈信息来进行学习有一个非常重要的前提条件，即智能体在与环境交互时，需要环境时时提供反馈信息——强化 (Reinforcement) 信息或奖励 (Reward) 信息，以便让智能体知道哪些行为能够获得正奖励，而哪些行为获得负奖励，并据此调
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2024-04-03 22:47:30
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1. 什么是强化学习？在众多学科领域中都存在一个研究“决策”的分支。比如在计算机科学领域中的机器学习，在工程领域中的最优控制，神经科学领域中的反馈系统等，他们的交集就是 Reinforcement Learning。强化学习的本质是科学决策。2. 强化学习的特点在强化学习中并没有监督数据，只能通过 reward 信号去优化reward 不一定是实时的，有可能延后，甚至延后很多时间对强化学习非常重要
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2024-06-05 09:58:05
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因为最近在编程有关对碰奖的业务，所以研究了一下对碰奖。 一、什么是双轨制给大家介绍双轨制度，易通电讯奖励制度是每个人都有两个区，左区(A区)和右区(B区)，也就是说紧挨着你的只会有两个客户，如下图，比如A和B都是您的客户。 如果您除了这两个客户，又推荐了客户，怎么办？那只能往A或者B的下面任意一点放置，如上图。比如我现在把我第三个客户放在A的A区，我管这
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2024-09-30 12:52:13
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如何解决稀疏奖励下的强化学习？强化学习（Reinforcement Learning，RL）是实现强人工智能的方法之一，在智能体（Agent）与环境的交互过程中，通过学习策略（Policy）以最大化回报或实现特定的目标。在实际应用场景中，RL 面临一个重要的问题：agent 无法得到足够多的、有效的奖励（Reward），或者说 agent 得到的是稀疏奖励（Sparse Reward），进而导致
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2024-09-11 20:09:43
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强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
原创
2021-08-02 14:21:53
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强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
原创
2021-08-02 15:00:43
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