前言 数学给人的印象一直就是算算算,今天我们不算,我们只玩. 必备条件 ①."呆萌"软件--Desmos 网址:https://www.desmos.com/calculator, 现在已经有了电脑版和安卓版的,我还是喜欢用网页版,随时能将结果保存在云端.Desmos作为一款优秀的数学函数作图软件,可以绘制多种类型的二维函数图像,包括:显函数.隐函数.极坐标函数. ②.极坐标的简单知识: 用\(r\)表示极径\(\rho\),用\(\theta\)表示极角,在软件Desmos中,Des

polar可用于描绘极坐标图像. 最简单而经常使用的命令格式:POLAR(THETA, RHO)  当中,THETA是用弧度制表示的角度,RHO是相应的半径. 例: a=-2*pi:.001:2*pi; %设定角度 b=(1-sin(a)); %设定相应角度的半径 polar(a, b,'r') %画图 得到 这也是传说中笛卡尔最后一封情书中蕴含的秘密 借这个曲线献给爱七❤

出于某种目的想做这个东西,顺便可以提供给GMA的用户&&放在博客园. 实现上只是简单的描点,加上一个相邻两点连线的开关,完全没有技术含量.而且函数图像一旦多起来就会变卡. 瓶颈在隐函数的绘制,这个超烦,计算量一下子就上去了.我的做法是把画布格成很多个60*60的小方格,先扫一遍方格边框上有没有零点,有就进这个方格绘图,没有就不管它了.绘图的部分也牺牲了精度换取速度,当然相关参数都还给用户自己调.结果还是挺慢的,但还可以接受啦. 效果还行 接下来打算兹兹一下js语句做函数表达式,然后再加上一

https://github.com/Ovilia/Polyvia http://www.zhihu.com/question/29856775/answer/57668656 http://zhangwenli.com/blog/2015/06/25/polyvia/ https://read.douban.com/ebook/7412854/ http://matthew.wagerfield.com/flat-surface-shader/酷炫的flat-surface-shader

1. [深度学习] Keras 如何使用fit和fit_generator https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/88356094 ps:解决样本数量不均衡:fit_generator中设置参数class_weight = 'auto' 2. 实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用 https://www.jianshu.com/p/3da7ffb5d950 ps:数据量不足时一定要加上数据增强

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/  官方文档:https://keras.io/  文档主要是以keras2.0. 训练.训练主要就”练“嘛,所以堆几个案例就知道怎么做了. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Ap

生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network)由Goodfellow等人于2014年提出,它可以替代VAE来学习图像的潜在空间.它能够迫使生成图像与真实图像在统计上几乎无法区别,从而生成相当逼真的合成图像. 1.GAN是什么? 简单来说就是由两部分组成,生成器generator网络和判别器discriminator网络.一部分不断进化,使其对立部分也不断进化,实现共同进化的过程. 对GAN的一种直观理解是,想象我们想要试图生成一个二次元头像.一开始,我们并

一个PHP资源列表,内容包括:库.框架.模板.安全.代码分析.日志.第三方库.配置工具.Web 工具.书籍.电子书.经典博文等等. 初始翻译信息来自:<推荐!国外程序员整理的 PHP 资源大全> 该内容也可以在github的相关项目上浏览. 英文版:awesome-php 中文版:awesome-php-zh_CN github上awesome-php-zh_CN项目的内容会根据awesome-php项目的内容定期更新. 依赖管理 Dependency Management 依赖和包管理库 C

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iOS开发之滤镜的使用技巧(CoreImage)   一.滤镜的内容和效果是比较多并且复杂的 ,学习滤镜需要技巧 如下: 两个输出语句解决滤镜的属性选择问题: 1.查询效果分类中包含什么效果按住command 点击CIFilter 进入接口文件 找到第128行-148行全部都是 效果分类 2.选择其中某一个分类拷贝NSLog -> [CIFilter filterNamesInCategory:刚才拷贝的分类]; -> 打印出来的 是这个分类包含的所有效果 -> 拷贝选择其中的某一个效果

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第四章:交互式绘图接口 本章我们将展示Python的绘图功能以及如何在IPython中交互式地使用它们. NumPy为处理大量的多维数组结构的数据提供了高效的方法.但是看行行列列的数字总不如直接看曲线图.散点图.折线图.图片等图像来的直观.Matplotlib是一个使用NumPy数据生成高质量图像的Python包,其包含的内容非常丰富.它提供了和世界上工程与科学领域非常流行的商业软件atlab非常相似的简单而高级的绘图接口.Matplotlib和IPython结合的相当好. 我们也会介绍一些图形

一.滤镜的内容和效果是比较多并且复杂的 ,学习滤镜需要技巧 如下: 两个输出语句解决滤镜的属性选择问题: 1.查询效果分类中包含什么效果按住command 点击CIFilter 进入接口文件 找到第128行-148行全部都是 效果分类 2.选择其中某一个分类拷贝NSLog -> [CIFilter filterNamesInCategory:刚才拷贝的分类]; -> 打印出来的 是这个分类包含的所有效果 -> 拷贝选择其中的某一个效果 3.查询使用的效果中可以设置什么属性(KVC) at

推荐!国外程序员整理的 PHP 资源大全 2014/08/02 · PHP, 工具与资源 · 8.5K 阅读 · 1 评论· php 分享到:0 与<YII框架>不得不说的故事—安全篇 R语言入门 HTML5离线应用实战演练 JS插件开发之LightBox图片画廊(上) 本文由 伯乐在线 - cucr 翻译,黄利民 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:github.com.欢迎加入翻译组. ziadoz 在 Github 发起维护的一个 PHP 资源列表,内容包括:库.框架.模板.安全.代码分

root(p):多项式求根.多项式等于0时对应方程的根. 例:,则输入p=[5 4 3 2 1]; root(p) 注:多项式系数都是按幂指数递减形式的. poly([a,b,c]):求已知根为a,b,c所对应的多项式. 例:>>P1=ploy([2,3,4]) P1= 1 -9 26 -24 %即所求多项式为 可以看出,root 和ploy互为逆运算. 注:ploy也可以求特征根.ploy(X):即求矩阵X的特征根. ployval(p,a):输出指定点x=a时的多项式值. conv(p,q

iOS8 Core Image In Swift:自动改善图像以及内置滤镜的使用 iOS8 Core Image In Swift:更复杂的滤镜 iOS8 Core Image In Swift:人脸检测以及马赛克 iOS8 Core Image In Swift:视频实时滤镜 上 面那篇文章主要是Core Image的基础,只是为了说明CIImage.CIFilter.CIContext,以及基础滤镜的简单使用.在上一篇中几乎没有对滤镜进行更复杂的 操作,都是直接把inputImage扔给CI

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之前在今日头条中更新了几期的Matplotlib教学短视频,在圈内受到了广泛好评,现应大家要求,将视频中的代码贴出来,方便大家学习. 为了使实例图像显得不单调,我们先将绘图代码贴上来,此处代码对Figure背景设置无影响. 默认背景下图像及代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import matplotlib.image as img from matplotlib.fo

# 使用Keras对交通标志进行分类 一.概述 本文主要记录的在使用Keras过程中,实现交通标志分类,数据集使用的是. 文本主要使用的环境为: Python3.5.2 Tensorflow 1.7 Keras 2.1.4 win10 所有程序均亲测可以通过.文中将使用Keras对图像进行分类处理,处理过程包括了 1.图像的预处理 2.神经网络的训练,得到训练后的模型 3.使用训练后的模型,对图像进行预测. 二.图像预处理 本文获取的交通标志图片,是从德国一家交通标志数据集的站点 上获取图像,因

什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU).服务器.移动设备等等.TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器