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熬夜总结了 “HTML5画布” 的知识点（共10条）

ctx.restore()，恢复到上一次的上下文环境 Canvas中的渐变 线性渐变：ctx.createLinearGradient(xStart,yStart,xEnd,yEnd) (xStart...drawImage()方法可以将图像添加到Canvas画布中，绘制一幅图像，需要有三个重载的方法： 使用： drawImage(image, x, y) // 在画布上定位图像 // 方法在画布上绘制图像...7.绘制渐变 提供了两种渐变的创建的方法： // 创建线性渐变 createLinearGradient()方法 // 创建径向渐变 createRadialGradient()方法 设置渐变颜色和过渡方式...('2d') // 创建渐变对象，线性渐变 var grd = context.createLinearGradient(0,0,300,0) // 设置渐变颜色 grd.addColorStop...(0, '#xxx'); // 设置颜色 grd.addColorStop(1, '#xxx'); // 设置颜色 // 将填充样式设置为线性渐变对象 context.fillStyle

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自学cad 零基础_零基础自学吉他的步骤

使用等分点，可以对直线、圆弧、样条曲线、圆、椭圆和多段线进行等分。 命令：绘图-点-定数等分 b定距等分点 按照某个特定的长度对图形对象进行标记。 　　...在检查或用红线圈阅图形时，可以使用修订云线功能亮显标记以提高工作效率。 可以从头开始创建修订云线，也可以将对象(例如圆、椭圆、多段线或样条曲线)转换为修订云线。...填充分实体填充和渐变填充两种，实体填充使用实体颜色填充图形区域，渐变填充是一种颜色的不同灰度之间或两种颜色之间使用过渡。...渐变色 单色：选中该单选按钮可以使用较深着色到浅着色平滑过渡地进行单色填充。 双色：选中该单选按钮可以在指定两种颜色之间平滑地进行双色渐变填充，在颜色选项组里可以设置颜色。...⑧分解图形：主要用于将一个对象分解为多个单一对象。 主要应用于对整体图形、图块、文字、尺寸标注等对象的分解。 选择修改/分解命令，或单击分解按钮，或在命令行中输入explode来执行。

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    熬夜总结了 “HTML5画布” 的知识点（共10条）

    ctx.restore()，恢复到上一次的上下文环境 Canvas中的渐变 线性渐变：ctx.createLinearGradient(xStart,yStart,xEnd,yEnd) (xStart,...使用drawImage()方法可以将图像添加到Canvas画布中，绘制一幅图像，需要有三个重载的方法： 使用： drawImage(image, x, y) // 在画布上定位图像 // 方法在画布上绘制图像...7.绘制渐变 提供了两种渐变的创建的方法： // 创建线性渐变 createLinearGradient()方法 // 创建径向渐变 createRadialGradient()方法 设置渐变颜色和过渡方式...，线性渐变 var grd = context.createLinearGradient(0,0,300,0) // 设置渐变颜色 grd.addColorStop(0, '#xxx...'); // 设置颜色 grd.addColorStop(1, '#xxx'); // 设置颜色 // 将填充样式设置为线性渐变对象 context.fillStyle = grd

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    R可视乎 | 散点图系列（1）

    ggplot2绘制时，使用geom_point绘制散点图，geom_smooth加入拟合曲线，method选择为loess,se=TRUE表示加入置信带，span控制loess平滑的平滑量，较小的数字产生波动线...3.2 样条数据平滑曲线 这里使用了splines包中的样条函数，df=5，样条具有五个基函数，其他参数变化不大。...具体非线性模型相关资料可参考：R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、广义加性模型分析[2] ggplot(data = mydata, aes(x,y)) + geom_point(fill...scale_fill_continuous()将填充色从"black"到"red"渐变。geom_smooth()给数据加入拟合曲线，这里使用lm()方法，置信带不展示，颜色为"lightgrey"。...4.2 非线性拟合 非线性拟合绘制残差图与线性拟合类似，唯一不同的点在：利用lm函数拟合不同的回归模型，以下使用了公式： ，后面的绘制与上面相同。

    2.3K30

    实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

    线性回归是一种使用X来预测变量Y的方法。将其应用于我们的数据将预测成红线的一组值： a+geom_smooth(col="red", method="lm")+ 这就是“直线方程式”。...如果我们的y不是正态分布的，则使用广义线性模型 _（Nelder＆Wedderburn，1972）_，其中y通过链接函数进行变换，但再次假设f（y）和x线性相关。...4样条曲线 多项式的进一步细化是拟合“分段”多项式，我们在数据范围内将多项式链在一起以描述形状。“样条线”是分段多项式，以绘图员用来绘制曲线的工具命名。...这种样条曲线为“三次” ，并且使用10个结 5光滑函数 样条曲线可以是光滑的或“摇摆的”，这可以通过改变节点数（k）或使用光滑惩罚γ来控制。如果我们增加结的数目，它将更“摇摆”。...一个很好的方法是在“结”点处将光滑曲线链接在一起，我们称之为“样条曲线” 我们可以在常规回归中使用这些样条曲线，但是如果我们在GAM的背景中使用它们，我们同时估计了回归模型以及如何使我们的模型更光滑。

    1.4K10

    数学建模--插值算法

    插值算法在数学建模中是一种重要的技术，广泛应用于数据拟合、曲线拟合、数据预测以及各种科学计算中。...三次样条插值是一种分段多项式插值方法，每个区间使用三次多项式，并保证在各节点处的一阶和二阶导数连续。这种方法可以有效避免高次多项式插值可能出现的龙格现象。...这种方法不仅适用于大面积地区，还可以在较小的气象站数量下使用，从而生成空间输入数据并校准可靠的模型。 在GIS领域，反距离权重插值法被广泛应用于地理位置数据的插值。...将数据集划分为训练集和测试集，利用训练集进行插值，再利用测试集评估插值结果的准确性。通过比较已知数据点和插值结果的差异，分析插值误差。...二阶光滑度限制：虽然三次样条函数可以满足一阶连续导数的需求，但在某些应用中（如高速飞机的机翼形线、船体放样形值线等），可能需要更高的光滑度（即二阶导数连续），这时三次样条可能无法完全满足需求。

    18110

    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    要解决这个问题，您必须使用多项式回归、使用非线性回归模型或转换您的数据。 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 在这里，我们放宽了流行的线性方法的假设。...平滑样条线 我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。 平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。...取而代之的 是使用一种称为_反向拟合_的方法  。 GAM的优缺点 优点 GAM允许将非线性函数拟合到每个预测变量，以便我们可以自动对标准线性回归会遗漏的非线性关系进行建模。...为了拟合更复杂的样条曲线 ，我们需要使用平滑样条曲线。 绘制这两个模型 year 是线性的。我们可以创建一个新模型，然后使用ANOVA检验 。

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    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享

    要解决这个问题，您必须使用多项式回归、使用非线性回归模型或转换您的数据。 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 在这里，我们放宽了流行的线性方法的假设。...平滑样条线 我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。 平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。...取而代之的 是使用一种称为_反向拟合_的方法 。 GAM的优缺点 优点 GAM允许将非线性函数拟合到每个预测变量，以便我们可以自动对标准线性回归会遗漏的非线性关系进行建模。...为了拟合更复杂的样条曲线 ，我们需要使用平滑样条曲线。 绘制这两个模型 year 是线性的。我们可以创建一个新模型，然后使用ANOVA检验 。

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    R语言多项式样条回归、非线性回归数据分析

    p=9508 本文将使用三种方法使模型适合曲线数据：1）多项式回归；2）用多项式样条进行B样条回归；3） 进行非线性回归。在此示例中，这三个中的每一个都将找到基本相同的最佳拟合曲线。...对于线性模型（lm），调整后的R平方包含在summary（model）语句的输出中。AIC是通过其自己的函数调用AIC（model）生成的。使用将方差分析函数应用于两个模型进行额外的平方和检验。 ...###通过以下方式检查其他模型： 具有多项式样条的B样条回归 B样条回归使用线性或多项式回归的较小部分。它不假设变量之间存在线性关系，但是残差仍应是独立的。该模型可能会受到异常值的影响。...非线性回归 非线性回归可以将各种非线性模型拟合到数据集。这些模型可能包括指数模型，对数模型，衰减曲线或增长曲线。通过迭代过程，直到一定的收敛条件得到满足先后找到更好的参数估计。...尽管我们知道参数a应该是负的，因为抛物线向下打开。 因为nls使用基于参数初始估计的迭代过程，所以如果估计值相差太远，它将无法找到解决方案，它可能会返回一组不太适合数据的参数估计。

    1.5K00

    Mac版AutoCAD 2023安装激活教程AutoCAD2024最新版中文版怎样下载CAD软件安装包

    AutoCAD是一款由Autodesk公司开发的计算机辅助设计软件，广泛应用于建筑、机械、电子、航空等领域的3D建模、制图和工程计算中。...在绘图过程中，用户可以使用各种命令和工具，如绘制线条、圆弧、矩形、椭圆和文本等，可以进行各种操作，如旋转、缩放、镜像和移动等。此外，AutoCAD还提供了多种绘图工具，如样条、多段线、填充和渐变等。...用户可以使用AutoCAD在三维空间中绘制完整的三维模型，这对于建筑、机械、电子等行业非常有用。AutoCAD提供了各种建模工具，如平面建模、立体建模、实体建模和曲面建模等。...用户可以使用AutoCAD的编辑工具来一步步修改绘图内容，包括删除、移动、旋转、缩放、镜像、折线等等。还有其他操作，如拖动、拉伸、挤出、旋转、填充等等，用户可以根据他们的需求和素质进行操作。...综上所述，AutoCAD是一款非常强大、全面、易于使用的计算机辅助设计软件，可帮助设计师快速创建二维图形和完整的三维模型。在建筑、机械、电子、航空等行业中，AutoCAD的广泛应用使其成为业内必需品。

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    基于R统计软件的三次样条和平滑样条模型数据拟合及预测

    p=9670 样条线是拟合非线性模型并从数据中学习非线性相互作用的一种方法。  三次样条  三次样条 具有连续的一阶和二阶导数。...我们通过应用基础函数来变换变量  并使用这些变换后的变量拟合模型， 向模型添加非线性， 使样条曲线能够拟合更平滑 。...    R中使用函数拟合三次样条。...平滑样条线  我们在平滑样条曲线中的目的是通过添加粗糙度最小化误差函数 。 现在我们可以注意到，红线（即“平滑样条线”）更加摇摆不定，并且更灵活地拟合数据。这可能是由于高度的自由度所致。...实施交叉验证以选择λ值并实施平滑样条线： fit2## Call:## smooth.spline(x = age, y = wage, cv = TRUE)## ## Smoothing Parameter

    2.3K00

    R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、广义加性模型分析

    平滑样条线 在上一节中，我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。 平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。...取而代之的 是使用一种称为反向拟合的方法  。 GAM的优缺点 优点 GAM允许将非线性函数拟合到每个预测变量，以便我们可以自动对标准线性回归会遗漏的非线性关系进行建模。...GAMs 现在，我们使用GAM通过年份，年龄和受教育程度的自然样条来预测工资。由于这只是具有多个基本函数的线性回归模型，因此我们仅使用该  lm() 函数。...为了适合更复杂的样条曲线 ，我们需要使用平滑样条曲线。 ## Loaded gam 1.09.1 绘制这两个模型  year 是线性的。我们可以创建一个新模型，然后使用ANOVA测试 。

    4.5K00

    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    要解决这个问题，您必须使用多项式回归、使用非线性回归模型或转换您的数据。 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 在这里，我们放宽了流行的线性方法的假设。...平滑样条线 我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。 平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。...取而代之的 是使用一种称为_反向拟合_的方法  。 GAM的优缺点 优点 GAM允许将非线性函数拟合到每个预测变量，以便我们可以自动对标准线性回归会遗漏的非线性关系进行建模。...为了拟合更复杂的样条曲线 ，我们需要使用平滑样条曲线。 绘制这两个模型 year 是线性的。我们可以创建一个新模型，然后使用ANOVA检验 。

    76230

    【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据

    要解决这个问题，您必须使用多项式回归、使用非线性回归模型或转换您的数据。 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、 广义相加模型GAM分析 在这里，我们放宽了流行的线性方法的假设。...平滑样条线 我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。 平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。...取而代之的 是使用一种称为_反向拟合_的方法  。 GAM的优缺点 优点 GAM允许将非线性函数拟合到每个预测变量，以便我们可以自动对标准线性回归会遗漏的非线性关系进行建模。...为了拟合更复杂的样条曲线 ，我们需要使用平滑样条曲线。 绘制这两个模型 year 是线性的。我们可以创建一个新模型，然后使用ANOVA检验 。

    1.3K00

    【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用|附代码数据

    如果它们是线性相关的，则它们可能看起来像这样： 为了检查这种关系，我们可以使用回归模型。线性回归是一种使用X来预测变量Y的方法。将其应用于我们的数据将预测成红线的一组值： 这就是“直线方程式”。...4样条曲线 多项式的进一步细化是拟合“分段”多项式，我们在数据范围内将多项式链在一起以描述形状。“样条线”是分段多项式，以绘图员用来绘制曲线的工具命名。...一个很好的方法是在“结”点处将光滑曲线链接在一起，我们称之为“样条曲线” 我们可以在常规回归中使用这些样条曲线，但是如果我们在GAM的背景中使用它们，我们同时估计了回归模型以及如何使我们的模型更光滑。...将工作日的字符转换为整数，并使用recode包中的函数重新编码工作日：1.星期一，…，7星期日。...通过平滑函数s对自变量建模，对于每日季节性，使用三次样条回归，对于每周季节性，使用P样条。

    1.2K10

    【图形学】贝塞尔与B样条曲线曲面笔记

    均匀参数化: 在参数轴上等距分割 累加弦长参数化: 根据线的长度分割 向心参数化: 用线与某点之间的转角角度 贝塞尔曲线(P9~P17) 定义 贝塞尔曲线, 是后面B样条曲线的一种特例, 属于几何形式的参数化曲线...: 处最大 积分: 凸包: 曲线落在控制点产生的凸包中, 使得控制点重合或共线时也能正常计算 贝塞尔曲线性质 端点性: 曲线只会经过头尾两个端点 导函数: 曲线的起点与终点的切线和第一与倒数第一条特征线一致...绘制B样条曲线 如果将这个绘制出来的话, 一阶的B样条是两个节点组成的一个区间, 区间本身就是值为1的常函数....插值的核心发生于大于1阶的时候加入的这个线性插值系数, 这个参数使得常函数被折为折线, 再形成三阶的抛物线...具体绘制的方法就是利用这个线性插值系数得到递推的点, 总体上和贝塞尔曲线的绘制是一样的...., 这种B样条曲线能够更加自由的使用, 其中限制除法结果必须是有理数的非均匀有理B样条(NURBS)由于计算代价较小而使用自由因此在设计行业中广为使用 B样条曲面(P27) 定义式如下, 构造方法原理与贝塞尔曲面相同

    5.1K20

    【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用

    如果它们是线性相关的，则它们可能看起来像这样： 为了检查这种关系，我们可以使用回归模型。线性回归是一种使用X来预测变量Y的方法。将其应用于我们的数据将预测成红线的一组值： 这就是“直线方程式”。...4样条曲线 多项式的进一步细化是拟合“分段”多项式，我们在数据范围内将多项式链在一起以描述形状。“样条线”是分段多项式，以绘图员用来绘制曲线的工具命名。...一个很好的方法是在“结”点处将光滑曲线链接在一起，我们称之为“样条曲线” 我们可以在常规回归中使用这些样条曲线，但是如果我们在GAM的背景中使用它们，我们同时估计了回归模型以及如何使我们的模型更光滑。...将工作日的字符转换为整数，并使用recode包中的函数重新编码工作日：1.星期一，…，7星期日。...通过平滑函数s对自变量建模，对于每日季节性，使用三次样条回归，对于每周季节性，使用P样条。

    1.8K20

    R语言自适应平滑样条回归分析

    p=14854 一种类型的平滑称为样条平滑。柔性金属（通常是铅），可以用作绘制平滑曲线的参考。将选择一组点（称为结），然后将样条线压在特定的x，y点，然后弯曲以通过下一个点，依此类推。...由于金属的柔韧性，此过程将生成通过这些点的平滑曲线。 在数学上，可以通过选择结点并使用（通常是三次）回归来估计结之间的点，并使用演算来确保每条单独的回归线连接在一起时曲线都平滑，从而重现该过程。...生成数据图，并叠加样条曲线平滑度。...该图显示如下： ​ 带有面板的平滑算法 在使用点阵图形时，我们已经看到了 panel.lmline 的使用 ，它在点阵图的每个面板中显示最佳回归线。...首先，让我们看一幅具有最佳回归线平滑度的图，该图叠加在 每 棵树的年龄 与 周长图上 ： 要创建相同的图，但要使用 panel.loess 函数，可以使用以下代码： > xyplot(circumference

    1.4K11

    R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类

    接下来，我们将约会样条曲线以平滑那些连续的协变量。...分段线性样条函数 我们从“简单”回归开始（只有一个解释变量），我们可以想到的最简单的模型来扩展我们上面的线性模型， 是考虑一个分段线性函数，它分为两部分。最方便的方法是使用正部函数 ?...使用bs（）线性样条曲线 使用GAM模型，情况略有不同。...分段二次样条 让我们再往前走一步...我们是否也可以具有导数的连续性？考虑抛物线函数，不要对 ? 和 ? 进行分解，考虑对 ? 和 ? 进行分解。...三次样条 我们可以使用三次样条曲线。我们将考虑对 ? 进行分解，得到时间连续性，以及前两个导数的连续性。

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