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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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
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
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.
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.
现在讲解阴影效果的制作方法，这在ArcMap当中使用制图表达和移动几何方式就可以轻松实现。
左侧地图的图形背景组织很差。右侧地图通过使用阴影效果突出了重点内容。这里，我将要介绍两种阴影效果的创建方法：第一，纯色阴影(single color);第二，渐变阴影(gradient pattern)。
创建阴影效果，分以下2个步骤来实现。 1. 将
文章目录1. 介绍2. Quick View3. Reward Shaping4. Intrinsically motivated reinforcement learning5. Optimal Rewards and Reward Design6. Conclusion 1. 介绍在强化学习中，智能体的目标被形式化表征为一种特殊信号，称为奖励/reward，它通过环境传递给智能体。在每个时刻
1 文章信息《Reinforcement Learning for Solving the Vehicle Routing Problem》是32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2018)上的一篇文章。2 摘要我们提出了一种利用强化学习方法解决车辆路径问题(VRP)的端到端框架。在这种方法中，
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2024-09-14 15:15:52
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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
文章目录一、什么是强化学习？1、强化学习的定义2、强化学习和监督学习的区别3、强化学习的特点二、强化学习的主要概念1、Agent2、State3、Reward4、Action5、强化学习方法分类6、马尔科夫决策三、强化学习的应用场景四、强化学习算法分类强化学习项目实战 一、什么是强化学习？1、强化学习的定义 强化学习是机器学习的一种。强化学习实质上是一种机器学习范式，适用于多阶段序贯决
Datawhale干货作者：肖遥，华中农业大学，Datawhale优秀学习者DQN算法实践之速通超级马里奥作为强化学
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2022-06-04 00:09:25
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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
原创
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
【强化学习纲要】8 模仿学习8.1 模仿学习概要8.2 Behavioral cloning and DAGGER8.3 Inverse RL and GAIL8.4 进一步改进模仿学习的模型8.5 模仿学习和强化学习结合8.6 Case studies 8.1 模仿学习概要什么是模仿学习？
模仿学习可以把它看作是对agent policy network的一种强监督学习，在训练这个
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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目录一.强化学习1.1定义1.2组成二.应用2.1初出茅庐2.2无人驾驶2.3游戏示意图如下所示： 强化学习的各个组成元素的
原创
2024-02-22 11:43:04
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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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强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。**
原创
2019-04-09 12:52:33
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