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    wpf滑动动画_旋转平移矩阵

    在WPF动画中常见的动画就平移、缩放以及旋转,一般会用到故事板(Storyboard)和浮点动画( DoubleAnimation),下面我们先对这两个进行具体的介绍,因为本次我们主要利用故事板来添加动画...true;//设置可以进行反转 doubleanimation.Duration=new Duration(TimeSpan.FromSeconds(3));//设置动画播放时间 动画方式的类型 一.平移...: 二.旋转: 三.缩放: 四.颜色动画: 一.平移: TranslateTransform:在二维x-y坐标系统内平移(移动)对象: 在故事板中依赖的属性为RenderTransform.X;就是沿...X轴进行平移; 用法: Button btn2 = new Button(); DoubleAnimation yd5 = new DoubleAnimation(100, 200, new Duration...TimeSpan.FromSeconds(3)));//浮点动画定义了开始值和起始值 btn2.RenderTransform = new TranslateTransform();//在二维x-y坐标系统内平移

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    坐标系与矩阵(3):平移

    本章主要介绍平移平移本身非常的直白,比如一点 ? ,平移 ? ,则平移后的位置是 ? 。如果在平移前考虑旋转,结合前两篇的内容,很容易得到如下公式: ?...但平移后原点发生的变化,并不是线性变换。这里我们称其为仿射变换(Affine transformation):线性变换+平移。 数学之美,其中之一就是希望达到形式上的统一。...这里,我们将一个2*2的矩阵升级为3*3的矩阵,这里要强调的是该矩阵是先旋转再平移,每个点扩增一个 ? 位,竟然将平移从非线性变成线性的关系,将旋转和平移统一在一个矩阵中,如此的神奇,这是为什么呢?...这样,既能满足向量的平移不变性,也能保证两点相减为向量,唯一特别处是两点相加,对应的是两点的中点,这个几何意义。 这样,可得平移矩阵: ? 我们将旋转和平移组合在一起,假设初始位置 ? 可得: ?...,则M从O平移到B,然后绕 ? 旋转,此时A相对于M坐标系的位置记为 ? : ? 而 ? 是M从O平移到B时的相对位置: ?

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    文本聚类平移算法的几点问题

    文本聚类平移算法的几点问题 文本处理,我的最爱---题记 大概一个月前 10b lobster 也和我聊起过卢亮介绍过的平移算法,详细的介绍可以看这里:卢亮的blog。...有些人对平移算法嗤之以鼻,比如这位。在我看来,一个算法有没有效果,要看这个算法的前提和假设,大炮打小鸟怎么瞄也不带劲儿。...昨天写关于标签和书签的blog时想到,在改善新闻阅读器的文章分类也许平移算法用的上。周末便用了半天做了一个单向移动的平移算法。 平移算法,要考虑这个算法适用的范围,这个是前提。...我实现的平移算法和卢亮的目的不同,类似于我的:未登录词识别 在算法的具体设计上,还需要考虑以下几个问题: 1、窗口大小,窗口借用了tcp发包的窗口的概念,就是确认有效匹配的长度; 2、平移的方向。...我下面例子只实现了单向移动; 3、效率问题,平移算法涉及了大量的比较,找到一个最短的比较边界还挺重要; 下面是一份平移算法的原始结果,找出所有it公司的人名,感觉还可以。

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    JavaScript进行数据可视化:D3.js入门

    D3.js是一个强大的JavaScript库,它允许开发者将数据转换为可交互的图形和图表。本文将为您介绍D3.js的基本概念、特点以及如何入门使用它进行数据可视化。D3.js简介什么是D3.js?...D3.js的核心是SVG(可缩放矢量图形),它允许开发者创建高质量的矢量图形。D3.js的特点数据绑定:D3.js允许将数据绑定到DOM元素上,这使得数据与视觉元素保持同步。...交互性:D3.js支持多种交互功能,如缩放、拖动、点击事件等。D3.js核心选择器(Selections)D3.js 使用选择器来选择 DOM 元素,并对其进行操作。...projection = d3.geo.mercator() .center([0, 30]) // 设置中心点 .translate([width / 2, height / 2]) // 设置投影的平移...D3.js进阶功能D3.js提供了丰富的功能和高级特性,包括但不限于:数据驱动DOM更新:D3.js允许根据数据的变化动态更新DOM元素。动画和过渡:D3.js支持在数据更新时添加动画和过渡效果。

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    深度学习: translation invariant (平移不变性)

    以下摘自池化-ufldl: 如果人们选择图像中的连续范围作为池化区域,并且只是池化相同(重复)的隐藏单元产生的特征,那么,这些池化单元就具有平移不变性 (translation invariant...这就意味着即使图像经历了一个小的平移之后,依然会产生相同的 (池化的) 特征。...在很多任务中 (例如物体检测、声音识别),我们都更希望得到具有平移不变性的特征,因为即使图像经过了平移,样例(图像)的标记仍然保持不变。...例如,如果你处理一个MNIST数据集的数字,把它向左侧或右侧平移,那么不论最终的位置在哪里,你都会期望你的分类器仍然能够精确地将其分类为相同的数字。

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    从 Matrix 解构出 TranslateScaleRotate(平移缩放旋转)

    从 Matrix 解构出 Translate/Scale/Rotate(平移/缩放/旋转) 发布于 2017-11-20 16:20...▲ 改变了变换中心 这时,我们需要将变换中心导致的额外平移量考虑在内。 如果 S 表示所求变换的缩放分量,R 表示所求变换的旋转分量,T 表示所求变换的平移分量;M 表示需要模拟的目标矩阵。...由于我们按照缩放->旋转->平移的顺序模拟 M,所以: SRT=M 即: T=S^{-1}R^{-1}M 所以,我们在上面的之前成果的代码上再做些额外的处理,加上以上公式的推导结果: public static...scaleMatrix); translateMatrix = Matrix.Multiply(translateMatrix, matrix); // 用考虑了变换中心的平移量覆盖总的平移分量...translation = new Vector(translateMatrix.OffsetX, translateMatrix.OffsetY); } // 按缩放、旋转、平移来返回变换分量

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