https://github.com/lygttpod/AndroidCustomView/blob/master/app/src/main/java/com/allen/androidcustomview/widget/WaveViewBySinCos.java
本文为大家分享了Android实现水波纹效果展示的具体代码，供大家参考，具体内容如下
Java8新特征Lambda表达式，读作λ表达式，它实质属于函数式编程的概念，要理解函数式编程的产生目的，就要先理解匿名内部类。lambda写的好可以极大的减少代码冗余，同时可读性也好过冗长的内部类，匿名类。
正态分布：又称高斯分布，是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。其概率密度函数及期望方差如下图所示：
VNPY仿真柜台的用法快速入门可以参考这篇文章 （来自VNPY知乎官方公众号） https://zhuanlan.zhihu.com/p/166244874
本文实例为大家分享了Android贝塞尔曲线实现手指轨迹的具体代码，供大家参考，具体内容如下
根据我多年喝奶茶的经验，像这种效果用 Shader 做就再简单不过了，最终的效果如下：
网上垂直的水波纹进度条很多，但横向的很少，将垂直的水波纹改为水平的还遇到了些麻烦，现在完善后发布出来，希望遇到的人少躺点坑。
有一个我至今没提到的动画的关键成分，但它确实是创建一个非常棒的、自然的动画最重要的一块拼图。时间。在一个动作发生和一个动画开始之间的时间。一个动画持续的时间。在两个动画开始之间的时间。
1.在Velocity over Lifetime的Constant形式下，速度设置保持恒定。
首先对于《赛贝尔曲线》不是很了解的童鞋，请自觉白度百科、google等等... 为了方便偷懒的童鞋，这里给个《贝赛尔曲线》百科地址，以及一段话简述《贝赛尔曲线》： 《贝赛尔曲线》白度百科快速地址：http://baike.baidu.com/view/4019466.htm 贝塞尔曲线又称贝兹曲线或贝济埃曲线，一般的矢量图形软件通过它来精确画出曲线，贝兹曲线由线段与节点组成，节点是可拖动的支点，线段像可伸缩的皮筋； 上面这一段话其实就“线段像可伸缩的皮筋”这一句比较重要，也很容易理解； 至
零、前言 1.可以说贝塞尔曲线是一把 "石中剑"，能够拔出它，会让你的绘图如虎添翼。 2.今天要与贝塞尔曲线大战三百回合，将它加入我的绘图大军麾下。 3.自此Android绘图五虎将:Canvas，Path，Paint，Color，贝塞尔便集结完成。 4.本项目源码见文尾捷文规范第一条,视图源码在view包，分析工具在analyze包 ---- 一、贝塞尔三次曲线初体验 1.无网格，不曲线,废话不多说，上网格+坐标系 /** * 作者：张风捷特烈 * 时间：2018/11/16 0
Java语言在Graphics类提供绘制各种基本的几何图形的基础上,扩展Graphics类提供一个Graphics2D类,它拥用更强大的二维图形处理能力,提供、坐标转换、颜色管理以及文字布局等更精确的控制。
如果你熟悉以太坊和 Solidity，你可能有兴趣涉足 Solana 生态系统。Solana 的快速区块链很有前景，也很令人兴奋。另外也增加了对 web3 知识的认知。
正态分布式是应用最为广泛的一种连续型分布。正态分布在十九世纪前叶由高斯加以推广，所以通常称为高斯分布。
JNWSpringAnimation是Jonathan Willing，一个Mac和iOS开发者，写的一个很棒的动画框架。要理解它为什么棒，让我们先回过头再一次谈谈Core Animation。
在我的第一篇文章中，《Kubernetes是一辆自卸车：这就是为什么》中，我谈到了Kubernetes在定义，共享和运行应用程序方面如何出色，类似于自卸卡车在移动污垢方面如何出色。在第二篇《如何导航Kubernetes学习曲线》中，我解释了Kubernetes的学习曲线实际上与运行生产中的任何应用程序的学习曲线相同，实际上比学习所有传统作品（负载均衡器，路由器，防火墙，交换机，集群软件，集群文件系统等）。这是DevOps，这是开发人员和运营部门之间的合作，用于指定事物在生产中的运行方式，这意味着双方都需要学习。在第四篇Kubernetes的基础知识中：学习如何首先驾驶，我重新构造了Kubernetes的学习框架，重点是驾驶自卸卡车而不是建造或装备它。在第四篇文章中，有4种工具可以帮助您驱动Kubernetes，我将分享我爱上的工具，以帮助您在Kubernetes中构建应用程序（驱动自卸车）。
这篇文章是我去年在公司内部的分享，当时Constraintlayout2.0还没Release，所以只在公司内部进行了分享，希望等Release之后，就可以正式在项目中使用了。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/137662.html原文链接：https://javaforall.cn
虽然OSDK功能强大，但是它使用起来可能不是那么容易，可能需要Linux主机下的开发能力较多，这年头搞C和C++要不是后端，要不就是嵌入式的那帮人。
transition-property是用来指定当元素其中一个属性改变时执行transition效果，其主要有以下几个值：none(没有属性改变)；all（所有属性改变）这个也是其默认值；indent（元素属性名）。当其值为none时，transition马上停止执行，当指定为all时，则元素产生任何属性值变化时都将执行transition效果，ident是可以指定元素的某一个属性值。其对应的类型如下：
圆角：把直角 改成 圆角 操作，点击圆角的图标打上一个r(指定圆角半径) + 输入半径(看你自身数入，假设这里输入的值为5)，选择两个直线的点分别点击左右上下是任意点击的。
可以看到在一瞬间的波浪其实是两条不同的正弦函数曲线叠加在一起，而波浪的运动实际上这两条正弦函数在移动。由于两条曲线的振幅、周期和移动速率完全不同，所以产生了波浪的效果。
准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。
在我的第一篇文章 为什么说 Kubernetes 是一辆翻斗车 中，我谈到了 Kubernetes 如何在定义、分享和运行应用程序方面很出色，类似于翻斗车在移动垃圾方面很出色。在第二篇中，如何跨越 Kubernetes 学习曲线，我解释了 Kubernetes 的学习曲线实际上与运行任何生产环境中的应用程序的学习曲线相同，这确实比学习所有传统组件要容易（如负载均衡器、路由器、防火墙、交换机、集群软件、集群文件系统等）。这是 DevOps，是开发人员和运维人员之间的合作，用于指定事物在生产环境中的运行方式，这意味着双方都需要学习。在第三篇 Kubernetes 基础：首先学习如何使用 中，我重新设计了 Kubernetes 的学习框架，重点是驾驶翻斗车而不是制造或装备翻斗车。在第四篇文章 帮助你驾驭 Kubernetes 的 4 个工具 中，我分享了我喜爱的工具，这些工具可帮助你在 Kubernetes 中构建应用程序（驾驶翻斗车）。
Dynamic Movement Primitives （DMP），中文译名为动态运动基元、动态运动原语等，最初是由南加州大学的Stefan Schaal教授团队在2002年提出来的，是一种用于轨迹模仿学习的方法，以其高度的非线性特性和高实时性，被应用到机器人的各个领域。时间已经过去了20年，DMP在机器人的规划控制领域也得到了长足的发展和应用，其优点得到了大家的肯定，其缺点也在逐渐被大家发现和解决。
高斯分布是统计中最重要的概率分布，在机器学习中也很重要。因为很多自然现象，比如人口的身高，血压，鞋子的尺码，教育指标，考试成绩，还有很多更重要的自然因素都遵循高斯分布。
在JVM生态下流行的语言有好几种，最出名的应该就是Scala和Kotlin了。最近准备除了Java本身之外在学习一种JVM生态下的语言，Scala和Kotlin都是候选语言。
动画效果如今已经深入到 UI界面的每个角落。屏与屏之间的切换因为动效而显得更加连贯，交互的上下文逻辑也因为动效的加持而更加清晰。动效对于产品和用户而言，都是一个不可多得的重要组成部分。
MotionLayout能够更好的帮助我们通过xml实现动画，除了入门级的ConstraintSet、CustomAttribute，这些都是由一个start，到一个end的过渡动画。虽然它们能实现我们日常中90%的动画效果，但复杂灵活的动画，还是需要通过更高级的方法进行实现。
随着互联网的普及和信息安全需求的不断提高，密码学在保护数据安全方面发挥着越来越重要的作用。公钥密码体制作为一种常见的加密方式，为数据安全提供了可靠的保障。ECC（椭圆曲线密码学）是一种新型的公钥密码体制，相比传统的RSA算法，在相同安全性要求下，ECC所需的密钥长度更短，运算效率更高，因此在现代密码学领域得到了广泛应用。
选自dataquest 作者：Alex Olteanu 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 学习曲线是监督学习算法中诊断模型 bias 和 variance 的很好工具。本文将介绍如何使用 scikit-learn 和 matplotlib 来生成学习曲线，以及如何使用学习曲线来诊断模型的 bias 和 variance，引导进一步的优化策略。 在构建机器学习模型的时候，我们希望尽可能地保持最低的误差。误差的两个主要来源是 bias（偏差）和 variance（方差）。如果成功地将这两者
环面及其变体 要玩转环面，先要构造出环面，然后才可以谈其它。本节将介绍如何从环面出发，用数学公式让它发生各种形变，以及如何变化参数，生成动画。 01 构造环面 我们都很熟悉圆的参数方程，比如对一个半径
导语 | 变体美术字设计是字体设计里重要的一部分，因为其的多变性极高，相较于字库字体，变体美术字 给人们的印象更为深刻；这篇文章从定义，类别，基本笔画，笔画形状，创造·改造变体美术字出发，带大家初步认识一下变体美术字的奇妙；自己的经验有限，如有说的不好之处欢迎大家补充。 作为视觉设计师，我们是不是经常遇到这种问题？ 其实有时候解决这种问题很简单，你只需要对字体进行正确的处理，可能世界都不一样了。 画面的整体感觉和很多因素都相关，比如颜色，细节的小元素等等，这些都是影响画面感的重要因素，关于氛围的打造
如何用一年的时间获得十年的经验和能力？这篇文章提到了两个神奇的名词——学习曲线与Hacking大脑，就这两个神奇的名词竟然能让一个人用一年的时间收获另一个十年的工作经验？为什么会这么说，大家看了相信就能理解。
scatter(X,Y) 简单来用给出X Y的值通过函数便能在该坐标上画出一个圆圈，例如
“Advice for applying machine learning:——Learning curves”
最近，来自加拿大成瘾与心理健康中心的Faranak Farzan 等人在Brain杂志上发表了一篇文章，通过研究表明脑电信号的时域复杂度可以用来衡量在抑郁症治疗中使用的电休克、磁休克疗法的疗效和认知副作用。该发现有望为抑郁症新型替代疗法的设计提供靶标，从而能达到电休克、磁休克疗法相似的疗效但却能弱化其认知副作用。 实验共选择了34位被试，分别接受两种抗抑郁治疗——电休克治疗（ECT，n=19），磁休克疗法(MST,n=15)。被试经过一个疗程的治疗，用64导Neuroscan系统记录治疗前后的静息态闭眼脑电
一句话概括贝塞尔曲线：将任意一条曲线转化为精确的数学公式。 很多绘图工具中的钢笔工具，就是典型的贝塞尔曲线的应用，这里的一个网站可以在线模拟钢笔工具的使用： http://bezier.method
一个优秀的模型上线报告以及一个优秀的上线后模型监控报表，在我们日常风控建模中是非常的常用并且有用的，今天这个话题就来和大家聊聊怎么去制作优秀的模型上线报告以及上线后的模型监控报表，主要聊聊思路，先要有一个全局的感受，具体实现放在下一期吧。以下内容均基于自己浅薄的经历提炼的，如有纰漏，欢迎指正或补充哦，欢迎交流～
今天遇到朋友发来的一个ui图，询问我如何实现下图这样的效果【vue项目】，（听说是类似LED灯的展示效果），于是便有了今天的小demo，要实现一个类似下图的动效，上面的灯会一直重复滚动，但是这个并不是什么难点，主要在于如何实现这种平滑的曲线，日常我们的开发的div在我们的脑海中通常就是一个网格状，涉及到平滑曲线的往往是图表，于是我们需要找一个方案来完成这种布局（非真实ui图，是完成之后的效果）
案例描述 在屏幕上画出余弦函数cos(x)曲线，如图1.6所示。 图1.6 余弦函数cos(x)曲线 案例分析 连续的曲线是由点组成的，点与点之间距离比较近，看上去就是曲线了，画图的关键是画出每个点
本文的源起是在有一天在网上看到的一个挺不错的一个效果而产生的一个想法，正好因为这段时间公司闲了下来，因此想着练习一下中定义view。
自己的项目中,有个定时任务的模块,里面需要将返回的对象强转为某个实体类JobModel,可是在转换的过程中,却报出了java.lang.ClassCastException: com.jy.admin.server.model.JobModel cannot be cast to com.jy.admin.server.model.JobModel
https://github.com/lygttpod/AndroidCustomView/blob/master/app/src/main/java/com/allen/androidcustomview/widget/DragBallView.java
导读 众所周知，JVM（java虚拟机）运行着我们的java程序。java本身提供了自带工具VisualVM来帮助我们查看JVM的运行情况，下面主要介绍GC的可视化插件－Visual GC java版本 1.8.0_281 工具 VisualVM 的 Visual GC 插件 面板解读 space 空间模块 Space — 空间主要描述空间的变化 Metaspace — 元空间 Old — 老年代 Eden — 伊甸园区 S0 — 存活０区 S1 — 存活１区 方框区：所占空间大小 空白区
我记得刚接触计算机的时候，我就受到了两个非常巨大的错误观念的影响，这个观念最初是来自于老师的传授还是学长的教诲已经记不清了，但是直到我工作几年以后，才慢慢有了实际的体会：
了解和计算镜头性能可能是一项困难的任务。许多变化因素会影响镜头的性能，包括物理定律、设计标准和原理以及制造公差和误差。为了获得最佳系统性能，光学设计人员和最终用户可以访问多个可用于衡量镜头性能的指标。这些曲线通常提供用以帮助指定适当的镜头。
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