上几篇说了three.js的曲线，这篇来郭先生来说说three.js曲线，在线案例点击three.js曲线 1....了解three.js曲线 之前已经说了一些three.js的几何体，这篇说一说three.js曲线。曲线的种类主要分两种，二维曲线和三维曲线。...SplineCurve（样条曲线） points – 定义曲线的Vector2点的数组。...curveType – 曲线的类型，默认值为centripetal。tension – 曲线的张力，默认为0.5。...基本曲线主要是这些，ArcCurve和EllipseCurve是绘制圆和椭圆的，EllipseCurve是ArcCurve的基类，LineCurve和LineCurve3分别是二维和三维的曲线（数学曲线的定义包括直线
js中经常需要用到对数组进行排序的操作，当数组中的元素均为数字时，直接使用sort()进行排序得到的结果可能不是你想要的结果。...正因如此，sort() 方法在对数值排序时会产生不正确的结果。
console.log(resultArr);//结果： [“处理·子项0”, “处理·子项1”, “处理·子项2”] 缺陷 可以使用return，但是不能使用break和continue forEach 核心 对数组的每个元素执行一次提供的函数...testArr.forEach((item, index)=>{return`forEach处理${item}` }); 缺陷 可以使用return，但是不能使用break和continue filter 核心 对数组的每一项都进行过滤...=== ‘子项0’; }); console.log(findIndexResult);//结果为： true 缺陷 可以使用return，但是不能使用break和continue every 核心 对数组中的每一项运行给定函数...=>{return item > 0}); console.log(everyResult);//结果为: true 缺陷 可以使用return，但是不能使用break和continue some 是对数组中每一项运行指定函数
参考 牛客网左程云算法初级课 对数器的概念和使用原理分析 1，有一个你想要测的方法a， 2，实现一个绝对正确但是复杂度可能不好的方法b， 3，实现一个随机样本产生器 4，实现比对的方法 5...简单来说对数器其实就是一个自己编写的可以产生大量数据并且验证的工具类,帮助我们验证自己的算法的正确性 这里举个数组对数器的栗子,验证我的插入排序的正确性 package com.day1.comparator
一、字符串数组排序 1、sort(): 对数组进行排序，默认按字典序排序。
本篇文章将主要针对于在NODE.JS中如何对数据进行MD5加密： 直接在NODE中引入md5依赖包： 下载安装md5依赖包 npm install md5 md5加密实例： var md5 =require...){console.log('i love you')}"; console.log(md5(passWord));//a775657889f1ad6e19178c3cd734392b 当然只是单纯的对数据进行
评价指标系列 PR曲线 查准率和查全率 PR曲线绘制 ROC曲线 TPR和FPR ROC曲线绘制 AUC的计算 python 代码实现及注解 类别不平衡问题 PR曲线 混淆矩阵 预测...如何利用PR曲线对比性能： 如果一条曲线完全“包住”另一条曲线，则前者性能优于另一条曲线。...为横坐标绘制图像 如何利用ROC曲线对比性能： ROC曲线下的面积（AUC）作为衡量指标，面积越大，性能越好 AUC的计算 AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。...PR曲线更适合度量类别不平衡问题中： 因为在PR曲线中TPR和FPR的计算都会关注TP，PR曲线对正样本更敏感。...而ROC曲线正样本和负样本一视同仁，在类别不平衡时ROC曲线往往会给出一个乐观的结果。
曲线积分，顾名思义，就是沿着一条曲线进行的积分。与我们常见的定积分（在一段区间上积分）不同，曲线积分的积分路径是一条曲线。 在物理学中，很多问题都可以转化为曲线积分。...例如，计算一个力沿一条路径所做的功，计算一个向量场沿一条曲线的环量等等。曲线积分可以用来计算曲线的长度、曲面面积等几何量。 第一型曲线积分: 计算一根非均匀密度细杆的总质量。...根据被积函数的不同，曲线积分可以分为两类： 第一型曲线积分: 其中，C为积分路径，f(x,y)为被积函数，ds为曲线C上的弧长微元。 被积函数为一个标量函数（即一个数值函数）。...∫_C F(x,y)·dr C为积分路径，F(x,y)为向量场，dr为曲线C上的微元向量，·表示向量点积。 参数方程法: 将曲线C用参数方程表示，然后将曲线积分转化为定积分。...格林公式: 对于闭合曲线上的第二型曲线积分，可以利用格林公式将其转化为二重积分。 格林公式告诉我们，在一定条件下，我们可以将一个闭合曲线的线积分转化为一个平面区域的二重积分。
曲线内插方法包括线性和三次条等，内插变量包括折现因子 P，对数折现因子 lnP 和零息利率 r 等。 到底哪种内插方法，插在哪个变量上是最好的呢？...线性和对数线性内插方法插出来的值只和它的两个邻点值有关系，但是整条曲线不平滑；而三次条内插方法插出来的值和所有点上的值有关系，但是整条曲线平滑。...通常如果没有对平滑有过高要求，用线性和对数线性内插方法。 在「折现因子上做对数线性内插」和在「对数折现因子上做线性内插」是等价的。...在「对数折现因子上做线性内插」和在「即时远期利率上做平内插」是等价的。当 t 在 [ti-1,ti] 之间 当即时远期利率是常数而且大于零时，这是一个很好的曲线性质。...通常我们会选择在「对数折现因子上做线性内插」。 外插比内插容易多了，通常是在零息利率 r 上做平外插。 具体关于插值的技术可参考〖弄清量化金融工程十大话题-上〗一贴。
cv2.imshow("original",o) logc=copy.deepcopy(o) rows=o.shape[0] cols=o.shape[1] for i in range(rows):#对数变换...对数变换应用在增强图像的暗部细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。对数变换实现了扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果，被广泛地应用于频谱图像的显示中。...一个典型的应用是傅立叶频谱，其动态范围可能宽达0～106直接显示频谱时，图像显示设备的动态范围往往不能满足要求，从而丢失大量的暗部细节；而在使用对数变换之后，图像的动态范围被合理地非线性压缩，从而可以清晰地显示...对数变换的一般形式为： s=T(r)=c*log(1+r) 其中，r为原始图像灰度值，c为尺度比较常数，s为对数变换后的目标灰度值。...例子： 由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大，在像素值较高的区域斜率较小，所以图像经过对数变换后，较暗区域的对比度将有所提升。
好了这里直接推荐一个在线网站，图形计算器可以直接在线调试各种曲线 我们看看基础的正弦余弦曲线 正弦曲线 余弦曲线 我们知道圆周率（π）， 1π=180°，2π=360°，就是一周，所以我们只需要截图...（0-2π）一个周期的曲线即可，后续不管要什么曲线，都在这个上面进行变换即可,通过上面对比，发现正弦曲线的起始点是（0,0），比余弦的（0,1）更好计算，我们就直接用正弦吧，那么我们列出已知条件： 在曲线中...y = cos(x) 在曲线中，曲线的宽度是2π 在曲线中，曲线的高度最高点到最低点是2 在我们的需求中，总宽度是400px 在我们需求中， 共有二十个圆圈，所以我们可以算出每个球的宽度平均是...= 400 x / 400 * Math.PI*2 有个曲线中的对应x坐标，通过公式我们就可以拿到其曲线中实际y坐标了 /* 这样就拿到了曲线中的y坐标 */ y = Math.sin(z) 拿到了曲线中的...,我们尽量分开步骤写，这样你看会理解的更清楚 js中π就是Math.PI function getCoordinate(width, count, mag = 1){ /* 通过总宽和个数计算出一个单个的宽
曲线折叠 clear ; close all; %正常绘图 x=0:0.005:5; y=exp(-6*x).*sin(x*40)*6+exp(5*x)*5e-11....+2'); xlim([0 5]); end drawnow; cutout(a(2),1,4,0.2); %将a(2)的1到4部分折叠为长度0.2的虚线段 title('After'); 折叠曲线的函数
关键词 随机森林分类器 5折交叉验证 ROC曲线 AUC 可视化 import matplotlib.pylab as plt from scipy import interp from sklearn.ensemble...RandomForestClassifier(random_state=random_state) cv = StratifiedKFold(n_splits=,shuffle=False) 在ROC曲线中...，x轴是假阳性率，y轴是真阳性率 如果曲线图中的曲线靠近左上角则测试更准确。...Roc曲线得分高低取决于auc，即预测得分曲线下的计算区域 我们希望auc越接近于1，这代表预测结果越精确 fig1 = plt.figure(figsize=[,]) ax1 = fig1.add_subplot
什么是第二曲线？ 第二曲线=第一曲线小尺度的创新+市场选择,相当于进化论中原有物种的变异、通过自然选择成为了新物种。...从S型曲线理论，我们得出一个S型曲线最终会经历极限点而衰落，而对于公司，如果想长期生存下去的唯一方式就是赶在第一曲线逐渐消失之前，开始一条新的S型曲线。也就所谓的第二曲线。...中国最新的数据中小企业的平均寿命仅2.5年（第一曲线未做起来），集团企业的平均寿命仅7到8年（未能开启第二曲线）。 为什么第二曲线这么难开启？ 因为在大多数情况下，前后两条曲线之间是互斥的。...你想发展第二曲线，势必会影响第一曲线的发展。所以选择什么时候开启第二曲线很重要。早了影响第一曲线的增长，晚了第二曲线没时间成长。很可能被别的企业给颠覆掉。...最后给出一个结论：企业想要长期存在，只有2种方式 第一：尽量延长第一曲线的生命。 第二：第一曲线到达极限点之前启动独立的第二曲线。
此时，ROC曲线就派上用场了。 ROC曲线全称receiver operating characteristic curve，又称作感受性曲线（sensitivity curve）。...随后采用这些数据绘制ROC曲线图（横坐标为假阳性率，纵坐标为敏感度）。通过比较ROC曲线特征和曲线下面积，就可以比较A、B、C三种诊断方法了。...ROC曲线的使用方法大致就是如此，大家可以根据具体情况类推。ROC曲线的详细解读将放在后面几期中进行。 老规矩，先说怎么绘制单个的ROC曲线图。...曲线下面积AUC为0.9467。 ? （5）点击左侧的Graph，选择ROC curve: ROC of data A。可以看到曲线已经出来了，但是不太美观，下面对其进行美化。 ?...（6）打双击图中的曲线，在弹窗中如下选择。下面红框中可修改点和曲线的样式、色彩、大小。调整至合适状态即可。（也可取消show symbols，只保留曲线） ?
上一期简单聊了聊ROC曲线的绘制方法。可以很明显看出来，有了GraphPad的帮助，绘图是非常简单的。 回顾：【ROC曲线专栏】如何快速绘制ROC曲线？...ROC曲线的难点并不在于绘制，而是数据整理和曲线解读。尤其是解读ROC曲线后，如何用于指导现实。这才是最难的。...上期提到，就临床研究而言，ROC曲线非常适用于评价不同诊断标准对相同目标的诊断敏感度和准确性。 ? 现在，开发新型诊断标志物挺火。我就拿这个作为一个简单的例子，对ROC曲线进行解读。...从上图可以看出，曲线B整体位于曲线A之下，且曲线B更挺近X轴。Y轴代表的是敏感性，而X轴则代表的是假阳性率。...因为这个阈值直接关系到敏感度和准确度数值，当然也就决定着ROC曲线的走势了。建议在适当范围内调整一下阈值，可能ROC曲线会更加明确。 第二，这种交叉式曲线需要结合临床具体情况进行分析。
最近在看算法导论中文版，第一部分的基础知识里有许多数学上的知识，多重对数函数就是其中一个我不太熟悉的知识。...多重对数函数的定义是： lg*n=min{i≥0：lg(i)n≤1} lg*2=1 lg*4=2 lg*16=3 lg*65536=4 lg*265536=5 也就是说呢， lg(1)16=lg16=4
其实除了0以外，复数是都可以求解对数的。用欧拉公式可以简单的得到结果。记得以前学习电路的时候是用到过的，现在全忘了，再一次感觉大学白上了。...显然等式右边是一个复数形式，那么 iθ 就是 cosθ+isinθ 的自然对数解。...既然有了复数的自然对数，那根据对数的换底公式： loga(∗)=logb(∗)logba 就可以得到复数任意对数函数解。
简介 受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），是比较两个分类模型好坏的可视化工具。...ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。 3.两种或两种以上不同诊断试验对算法性能的比较。...在对同一种算法的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。...分析 ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率TPR（灵敏度）为纵坐标，假阳性率FPR（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。...，TPR的增加必定以FPR的增加为代价，ROC曲线下方的面积是模型准确率的度量 所以根据ROC曲线定义可知，绘制ROC要求模型必须能返回监测元组的类预测概率，根据概率对元组排序和定秩，并使正概率较大的在顶部
二分类的性能指标：PR曲线、ROC曲线、AUC的基本相关概念PR 曲线PR曲线实则是以precision（精准率）和recall（召回率）这两个变量而做出的曲线，其中recall为横坐标，precision...如果一个学习器的P-R曲线被另一个学习器的P-R曲线完全包住，则可断言后者的性能优于前者。 我们还可以根据曲线下方的面积大小来进行比较，但更常用的是平衡点或者是F1值。...（Receiver Operating Characteristic） 受试者工作特征曲线ROC曲线实则是以假正例率 （FPR）和 真正例率（TPR）这两个为变量而做出的曲线，其中 FPR 为横坐标，...通过不断调整阈值，就得到若干个点，从而画出一条曲线。为什么使用ROC曲线ROC有一个很好的特性，当测试集中的正负样本分布变化时，ROC曲线能够保持不变。...ROC曲线能直观体现分类器的性能，但是需要一个数值，直接判定分类器的性能好坏。
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