这里使用的是之前我说过的OLE控件在Direct3D中的渲染方法, 自己不进行swf的解析, 这不现实....创建一个ShockwaveFlashObjects::IShockwaveFlash的对象 实现一个IOleClientSite来做为IShockwaveFlash的容器 绘制 通过OleDraw来把...GDI的像素数据绘制到DC上(IShockwaveFlash是一个IViewObject) 把DC的像素数据拷贝到D3D的Texture上....但是有时候不得不用(像UI), 可以这参考Transparent Flash Control in plain C++, 用黑色背景和白色背景绘制两次, 比较两次结果 的Red通道计算出相应的Alpha
这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...要在 x 轴上绘制按年份和每个党派分组的柱状图，我只需要这样做： import matplotlib.pyplot as plt ax = df.plot.bar(x='year') plt.show(...) 只有四行，这绝对是我们在本系列中创建的最棒的多条形柱状图。
在Keras中访问模型训练的历史记录 Keras提供了在训练深度学习模型时记录回调的功能。 训练所有深度学习模型时都会使用历史记录回调，这种回调函数被记为系统默认的回调函数。...权重存储在返回的对象的历史词典中。...例如，你可以在训练模型后，使用以下代码段列出历史记录对象中收集的指标： # list all data in history print(history.history.keys()) 例如，对于使用验证数据集对分类问题进行训练的模型...，可能会产生： ['acc','loss','val_acc','val_loss'] 我们可以使用历史对象中收集的数据来绘制平面图。...该示例收集了从训练模型返回的历史记录，并创建了两个图表： 训练和验证数据集在训练周期的准确性图。 训练和验证数据集在训练周期的损失图。
GL.IssuePluginEvent(GetRenderEventFunc(), 1); } 这个脚本挂到Camera上即可, OnPostRender会分别针对左右眼调用两次, 所以Native那边会产生两次绘制...另外, Native这边也可以从视图矩阵中还原出眼睛位置: XMMATRIX invViewMatrix = XMMatrixInverse(nullptr, g_CB.View);
这些猜测可能无法准确反映每个特征在确定相关性方面的真实重要性。文档间权重统一：手动分配的权重对所有文档均适用，忽略了特征之间的潜在交互以及它们的重要性在不同查询或文档类型中可能存在的变化。...LambdaMART使用梯度提升树方法，在训练过程中构建多个决策树，每棵树纠正其前辈的错误。此过程旨在基于评估列表中的示例优化排名指标如NDCG。最终模型是各个树的加权和。...在Elasticsearch中开始使用LTR从8.13版本开始，Learning To Rank直接集成到Elasticsearch和相关工具中，作为技术预览功能提供。...第一次查询：multi_match查询在标题和内容字段中检索匹配查询the quick brown fox的文档。...模型的这种有针对性的应用提高了精度而不影响整体性能。尝试一下吧！
一、问题分析 使用 canvas 绘制图片或者是文字在 Retina 屏中会非常模糊。如图： [img] 因为 canvas 不是矢量图，而是像图片一样是位图模式的。...也就是说二倍屏，浏览器就会以 2 个像素点的宽度来渲染一个像素，该 canvas 在 Retina 屏幕下相当于占据了2倍的空间，相当于图片被放大了一倍，因此绘制出来的图片文字等会变模糊。...类似的，在 canvas context 中也存在一个 backingStorePixelRatio 的属性，该属性的值决定了浏览器在渲染 canvas 之前会用几个像素来来存储画布信息。...context.font = "18px Georgia"; context.fillStyle = "#999"; context.fillText("我是清晰的文字", 50, 50); 这样就可以解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题...完整的demo：https://www.html.cn/demo/canvas_retina/index.html 参考文章：《解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题》
标签：Excel技巧 “绘图”工具栏中的椭圆形工具很难使用。如果开始在单元格的左上角绘制矩形，形状将从该角开始。但是，如果在同一个点开始画一个圆，画的椭圆将不会完全包含单元格中的文本。...使用键盘键可以使绘制形状更加容易。 首先，要使椭圆成为一个完美的圆形，在绘制时要按住Shift键。使用Shift键还将强制矩形为正方形，强制三角形为等边三角形。 其次，圆形或椭圆形很难画。...为了在一个单元格周围绘制一个圆圈，必须从单元格外很远的地方开始。怎么知道要从多大程度上超出你的数据才能包括所有数据？一种解决方案是在绘制椭圆时按住Ctrl键（或按住Ctrl+Shift键绘制圆）。...按住Alt键绘制的矩形将捕捉到单元格边界。使用Alt键时，矩形可以是两列宽或三列宽，但不能是2.5列宽。...如果要调整正方形的大小，在拖动角控制柄的同时按住Shift键，这将强制Excel保持纵横比不变。 如果需要制作许多大小相同的正方形，按住Ctrl键并拖动第一个正方形以制作相同的副本。
详见：【解决方案】jison解决JS处理后台返回的Long型数据精度丢失
ResNet 高精度预训练 + Faster R-CNN，性能最高能提升 3.4 mAP！ 1 前言 作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。...2 rsb 和 tnr 在 ResNet50 上 训练策略对比 本文将先仔细分析说明 rsb 和 tnr 的训练策略，然后再描述如何在下游目标检测任务中微调从而大幅提升经典检测模型的性能。...//pytorch.org/blog/how-to-train-state-of-the-art-models-using-torchvision-latest-primitives/ 作者还贴心地绘制了每个...同时也可以发现，weight decay 在某一个区间范围内对精度的影响不会很大，一旦超过这个区间，精度会下降明显。...来训练 Faster R-CNN，从而获得 TorchVision 通过新技巧训练出来的高精度模型在检测任务上的效果。
3 官方推荐的正确计算方式是，添加 to_number的方式，来进行相关的数值计算后， 在进行四舍五入的计算，这样获得的值，则不会像上面一样，会有different values 的 存在。 ?...结果和ORACLE 不同，即使使用双精度的数字进行计算还是造成计算顺序不同，而值不同的情况， 则解决的方法有两个 方法1 多添加保留位，在图中我们可以看到，结果是一致的，但我想很多开发的同学都不大会满意...那如果此种情形发生在MYSQL 数据库中呢？ 同样 MYSQL 中存在同样的问题 ?...最后，PostgreSQL 怎么来进行下面的事情 在众多的数据库中，只有POSTGRESQL 给出了事情的真相，顺序不同计算的结果是不同的 ?...在Postgresql 中可以通过类似MYSQL 的方式进行计算等式的修改后，两种计算获得同样的计算结果 ? 或许还有更多的方法，如果有还请不吝赐教
问题描述： 在极坐标系中绘制变化的图案，修改代码中的初始位置和计算公式可以得到不同的动画。
上篇已经能在VR中画出来了, 但是还存在两个问题: 1. 透明物体会被Native画的东西挡住 2....VR中Native画的东西透视关系有点问题, 跟Unity绘制的场景不能很好地融合在一起 先来解决一个透明排序的问题, 这个问题有两个思路去解决: 双Camera 双Camera的思路就是, 一个Camera...只画不透明物体, OnPostRender中回调Native Renderer, 另一个Camera只画透明物体....这样Native的绘制就能在两者之间进行, 有几个细节: 先保证两个Camera的参数一样 第一个Camera的Culling Mask把TransparentFX去掉 第二个Camera的Culling...入加入了调用NativeRenderPlugin的支持, 这就可以让我们可以在渲染管线的各个阶段之前插入我们想要的效果.
Q：如下图1所示，左侧是一个4行4列的数值矩阵，要使用VBA根据这些数值绘制右侧的图形。 ?...在连接的过程中，遇到0不连接，如果两个要连接的数值之间有其他数，则从这些数值上直接跨过。如图1所示，连接的顺序是1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13。...A：VBA代码如下： '在Excel中使用VBA连接单元格中的整数 '输入: 根据实际修改rangeIN和rangeOUT变量 ' rangeIN - 包括数字矩阵的单元格区域 '...Dim arrRange() As Variant Set rangeIN= Range("B3:E6") Set rangeOUT = Range("H3") '删除工作表中已绘制的形状...DeleteArrows ReDim arrRange(0) '在一维数组中存储单元格区域中所有大于0的整数 For Each cell In rangeIN
振弦采集仪在安全监测中的可靠性与精度分析振弦采集仪在土体与岩体监测中是一种常见的监测手段，它可以通过采集岩体或土体振动信号来判断其稳定性和变形情况。...在实际应用中，振弦采集仪的可靠性和精度是极为重要的，本篇文章将从这两个方面进行分析。一、振弦采集仪的可靠性1.静态稳定性振弦采集仪在安装过程中需要安装固定支架，以保证其长期稳定的运行。...在实际应用中，振弦采集仪的测量精度受到以下因素的影响：①振弦采集仪的灵敏度和频率响应；②采集仪的采样率和数据处理算法；③外界环境因素，例如强风、地震等。...在实际应用中，振弦采集仪的数据处理精度受到以下因素的影响：①数据处理算法的准确性；②数据采集过程中的干扰和误差；③数据处理过程中的滤波和校正。...综上总结，振弦采集仪在土体与岩体监测中具有较高的可靠性和精度，但其实际效果受到多种因素的影响。因此，在应用振弦采集仪进行监测时，需要进行合理的安装和校准，以确保其数据的准确性和可靠性。
在 Python 中，特别是在处理浮点数时，确定一个数字是否等于 0 时，必须考虑精度问题。由于计算机使用二进制表示数字，浮点运算可能会引入微小的误差。...这意味着，尽管在整数上运行良好，但使用 == 进行直接比较时，浮点数可能无法达到预期效果。 下面是在 Python 中检查一个数字是否实际为零的详细方法，该数字可以是整数、浮点数或其他数值类型。...处理浮点数 在处理浮点数时，我们使用一个容差水平（指的是一种衡量系统容忍误差程度的度量）来检查数字是否足够接近零。这种方法考虑到可能存在的精度问题。...对于大多数应用而言，1e-9 的精度已足够。但根据具体需求，您可以自定义更严格或更宽松的容差水平。 其他数值类型：Python 中还包括了复数、十进制和分数等其他数值类型。...本文介绍的方法为在 Python 中确定不同数值类型和使用情况下一个数字是否有效等于零提供了一种强大而灵活的方式。
点击上方“前端自习课”关注，学习起来~ 一、问题分析 使用 canvas 绘制图片或者是文字在 Retina 屏中会非常模糊。如图： 因为 canvas 不是矢量图，而是像图片一样是位图模式的。...也就是说二倍屏，浏览器就会以 2 个像素点的宽度来渲染一个像素，该 canvas 在 Retina 屏幕下相当于占据了2倍的空间，相当于图片被放大了一倍，因此绘制出来的图片文字等会变模糊。...类似的，在 canvas context 中也存在一个 backingStorePixelRatio 的属性，该属性的值决定了浏览器在渲染 canvas 之前会用几个像素来来存储画布信息。...绘制 由于 Canvas 放大后，相应的绘制图片时也要放大，有两种方式： 第一种方法：每一个绘制相应的放大，比如我们绘制文字： context.font = "36px Georgia"; //一倍屏下...context.font = "18px Georgia";context.fillStyle = "#999";context.fillText("我是清晰的文字", 50, 50); 这样就可以解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题
个样本原始数据进行n次抽样(n<=m) 形成一个构成n个样本的新的训练数据集的训练模型 重复T次，得到T个模型 有新样本进行预测，采用投票方式(分类问题)或求平均值方式(回归问题)得到新样本的预测结果 Sklearn中BaggingClassifier...如果nèu估计量很小，则可能在引导过程中从未遗漏数据点。在这种情况下，oob_decision_function_可能包含NaN。只有当oob_score为True时，此属性才存在。...fit(X, y[, sample_weight]) 从训练中建立一个估计量的Bagging集合 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。 predict(X) 预测X的类。...score(X, y[, sample_weight]) 返回给定测试数据和标签的平均精度。 set_params(**params) 设置此估计器的参数。...鸢尾花数据: 95.83% BaggingClassifier鸢尾花数据: 96.67% 装袋分类算法算法分析红酒数据 def wine_of_BaggingClassifier():
♣ 题目部分 在Oracle中，如何获取timestamp类型的精度到纳秒级？...使用如下方式可以获取timestamp类型的精度到纳秒级： SYS@lhrdb> select to_char( localtimestamp,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff3')
在机器学习中，为了能够验证模型的泛化能力，我们使用 train_test_split 方法将全部的样本划分成训练集和测试集两个部分，训练集用于训练模型，而测试集用于验证模型的泛化能力。...设置固定的随机种子，能够保证多次试验结果的一致性； 使用散点图将生成的虚拟数据集绘制出来。...在 sklearn 的设计理念中，带有下划线的属性不是用户传入的参数，而是经过类计算出的一个结果。...对于可以并行化的算法，在 sklearn 中可以传入 n_jobs 参数，传入 n_jobs 的参数值代表算法使用计算机中的几个核，如果传入 -1 则会使用计算机中的所有 CPU 核。...sklearn 中不进行样本的随机采样，只需要指定 max_samples 为样本总数即可。
在机器学习中，为了能够验证模型的泛化能力，我们使用 train_test_split 方法将全部的样本划分成训练集和测试集两个部分，训练集用于训练模型，而测试集用于验证模型的泛化能力。...设置固定的随机种子，能够保证多次试验结果的一致性； 使用散点图将生成的虚拟数据集绘制出来。...在 sklearn 的设计理念中，带有下划线的属性不是用户传入的参数，而是经过类计算出的一个结果。...对于可以并行化的算法，在 sklearn 中可以传入 n_jobs 参数，传入 n_jobs 的参数值代表算法使用计算机中的几个核，如果传入 -1 则会使用计算机中的所有 CPU 核。...sklearn 实现 random_subspaces random_subspaces 为随机采样特征，不对样本进行随机采样，在 sklearn 中不进行样本的随机采样，只需要指定 max_samples
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