例子:transition:all 1s cubic-bezier(.21,.2,.65,.1) 最近在看animation模块,其中animation-timing-function 和 transition-timing-function两个属性来控制动画速度分别提供了ease,liner,ease-in,ease-out,ease-in-out几个预设速度,还可以同过cubic-bezier来自定义速度,想要深入了解CSS3动画,实现随心所欲的动画效果,还是有必要理解下其中的原理. CSS

transition语法: transition : [<'transition-property'> || <'transition-duration'> || <'transition-timing-function'> || <'transition-delay'> [, [<'transition-property'> || <'transition-duration'> || <'transition-timing-f

  今天要说的是css的动画曲线.   首先要说的是语法: value: 1.linear:线性动画,也就是匀速,以相同的速度开始以相同的速度结束. 2.ease:默认的动画效果,特点是先快后慢,时间为50%的时候已经完成80%的动画效果了. 3.ease-in:动画进行过程中一直加速. 4.ease-out:动画进行过程中一直减速. 5.ease-in-out:与ease很相似,都是先加速后减速,但是时间为50%的时候完成动画的50%. 6.cubic-bezier(n,n,n,n): 在 c

在上篇,我了解了基数的基本概念,现在进入Linear Counting算法的学习. 理解颇浅,还请大神指点! http://blog.codinglabs.org/articles/algorithms-for-cardinality-estimation-part-ii.html 它的基本处理方法和上篇中用bitmap统计的方法类似,但是最后要用到一个公式: 说明:m为bitmap总位数,u为0的个数,最后的结果为n的一个估计,且为最大似然估计(MLE). 那么问题来了,最大似然估计是什么东东

影响力传播的线性阈值模型: 网络中连接任意两个节点u,v之间的边都有权重,任意一个节点它的各个邻居节点的边的权重之和为1,即 N(v):neighbors of v. 网络中的节点分为已激活节点和未激活节点,每个节点都有一个自己的激活阈值Θ(每个节点的激活阈值可以不同,且现实情况下社交网络的各个用户的激活阈值一般不相同,有的用户活跃,阈值低,容易受人影响,而有的用户较沉默,阈值高).未被激活的节点v受所有与之相邻且已被激活的节点u的影响.当未激活节点v与所有已被激活的邻居节点的边的权重之和达到或

前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族. 指数分布族(The Exponential Family) 如果一个分布可以用如下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量:h(x)称为基础度量值(base measure): η称为分布的自然参数(natural parameter),也称为标准参数(canonical parameter): T(

线性分式变换(linear fractional transformation)的名称来源于其定义的形式:(ax+b)/(cx+d),其中分子分母是线性的,然后最外层是一个分式形式,所以叫做这个名字,但是这个名字其实基本没有对其几何的或者(可能的)物理内涵进行任何的解释或者表达,根据<Convex Optimization>中Remark 2.2对其的解释,这个线性分式变换可以分解为:P^-1QP(x),其中x就是初始的n维变量,首先P是一个逆透视变换(perspective transfor

OpenCASCADE Linear Extrusion Surface eryar@163.com Abstract. OpenCASCADE linear extrusion surface is a generalized cylinder. Such a surface is obtained by sweeping a curve (called the “extruded curve” or “basis”) in a given direction (referred to as

交互式变形是编辑几何模型的重要手段,目前出现了许多实时.直观的交互式变形方法.本文介绍一种利用线性混合蒙皮(Linear Blending Skinning,LBS)技术来实现网格变形的方法,线性混合蒙皮技术由于计算速度优势使得其成为商业应用中最主要的方法之一.蒙皮算法一般分两步:第一步用户在几何模型上选择一系列控制单元,并计算几何模型受这些控制单元的影响权重:第二步用户拖动控制单元,几何模型随控制单元发生相应变形.第一步中权重的计算决定了蒙皮算法的效果,如果想要几何模型发生自然.高质量的形变,

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 实例 首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格.这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题. 线性回归(Linear Regression) 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值.假设特征和结果满足线性关系,即满足一个

欠拟合.过拟合 如下图中三个拟合模型.第一个是一个线性模型,对训练数据拟合不够好,损失函数取值较大.如图中第二个模型,如果我们在线性模型上加一个新特征项,拟合结果就会好一些.图中第三个是一个包含5阶多项式的模型,对训练数据几乎完美拟合. 模型一没有很好的拟合训练数据,在训练数据以及在测试数据上都存在较大误差,这种情况称之为欠拟合(underfitting). 模型三对训练数据拟合的很不错,但是在测试数据上的准确度并不理想.这种对训练数据拟合较好,而在测试数据上准确度较低的情况称之为过拟合(ove

Linear Basis Function Models 线性模型的一个关键属性是它是参数的一个线性函数,形式如下: w是参数,x可以是原始的数据,也可以是关于原始数据的一个函数值,这个函数就叫basis function,记作φ(x),于是线性模型可以表示成: w0看着难受,定义一个函数φ0(x) = 1, 模型的形式再一次简化成: 以上就是线性模型的一般形式.basis function有很多选择,例如Gaussian.sigmoid.tanh (tanh(x) = 2 * sigmoid(

%% 方法一:梯度下降法 x = load('E:\workstation\data\ex3x.dat'); y = load('E:\workstation\data\ex3y.dat'); x = [ones(size(x,1),1) x]; meanx = mean(x);%求均值 sigmax = std(x);%求标准偏差 x(:,2) = (x(:,2)-meanx(2))./sigmax(2); x(:,3) = (x(:,3)-meanx(3))./sigmax(3); figu

Linear independence Spanning a space Basis and dimension 以上概念都是针对a bunch of vectors, 不是矩阵里的概念   Suppose A is m by n with m<n, then there are non-zero solutions to AX=0(more unknowns than equations) Reason: There will be free variables Independence: V

Professor: Gilbert Strang Text: Introduction to Linear Algebra http://web.mit.edu/18.06   Lecture 1 contents: n linear equation, n unknowns Row picture & Column picture Matrix form   引入方程组 可表示为AX=b的形式,为: 从几何意义上理解,每个方程表示一条直线,两条直线相交于一点,即为方程组的解.以列的形式可以写

Linear Regression 线性回归应该算得上是最简单的一种机器学习算法了吧. 它的问题定义为: 给定训练数据集\(D\), 由\(m\)个二元组\(x_i, y_i\)组成, 其中: \(x_i\)是\(n\)维列向量 \(y_i\)的值服从正态分布\(N(f(x_i), \sigma_i^2)\), \(f(x_i)\)是关于\(x_i\)的线性函数: \(f(x_i) = w^Tx_i + b\). 为方便起见, 令\(x_i \gets [x_{i0} = 1, x_{i1},

  Linear world 题目大意:一些人生活在线性世界中,到达线性世界两端就会消失,两个人的前进方向有两个,相遇会改变各自相遇方向,求最后一个人掉下的人的名字和时间. 其实这一题就是弹性碰撞的模型,所谓弹性碰撞的模型是两个物体相碰后会改变方向,但是可以看成是各自擦身而过,这个模型可以很快速求解与端点的问题 但是这一题还问你一个问题,就是你要找到这个人的名字,这个我一开始,没有想到,只能参考一下别人的代码了 http://www.cnblogs.com/gtarcoder/p/4908715

,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, 1 % Exercise 1: Linear regression with multiple variables %% Initialization %% ================ Part 1: Featu

%测试数据 'ex1data1.txt', 第一列为 population of City in 10,000s, 第二列为 Profit in $10,000s 1 6.1101,17.592 5.5277,9.1302 8.5186,13.662 7.0032,11.854 5.8598,6.8233 8.3829,11.886 7.4764,4.3483 6.4862,6.5987 5.0546,3.8166 5.7107,3.2522 14.164,15.505 5.734,3.1551

@.如果线性方程组无解,则称该方程组是不相容的(inconsistent). @.如果线性方程组至少存在一个解,则称该方程组是相容的(consistent). @.等价方程组(equivalent systems). @.定义:若两个含有相同变量的方程组具有相同的解集,则称它们是等价的(equivalent). @.得到等价的方程组: 1.交换任意两个方程的顺序. 2.任一方程两边同乘一个非零的实数. 3.任一方程的倍数加到另一方程上. @.定义:若方程组中,第k个方程的前k-1个变量的系数均为

前言 实验内容:Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders.即:利用线性解码器,从100000张8*8的RGB图像块中提取颜色特征,这些特征会被用于下一节的练习 理论知识:线性解码器和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/08/3007435.html 实验基础说明: 1.为什么要用线性解码器,而不用前面用过的栈式自编码器等?即:线性解码器的作用? 这一点,Ng