DOTS 第7页

微信小程序-灵活修改swiper组件面板指示点（indicator-dots）的内部样式

关于swiper的用法可以参考官方文档：swiper组件。本文主要介绍如何修改swiper组件的内部样式，这些通过组件属性是无法修改的。原创文章,欢迎转载.转载请注明出处:https://www.jianshu.com/p/21899133307d场景：项目中可能会要求轮播图的指示点形状、间距和位置有所改变（至于颜色，可以通过属性直接修改），像下面这样：改形状改间距调位置解决方案：有两种方式可以实

w_wh·2023-03-10 18:26

DMotion - 基于DOTS的动画框架和状态机

·2023-02-24 12:36

uniapp轮播图swiper的使用

circular滑到最后一页再右滑可以直接连接到第一页，不添加则拉不动autoplay轮播图自动滚动轮播interval自动切换时间间隔，默认5000:interval="5000"indicator-dots

秃头黑魔仙·2023-02-24 03:28

ARC126D Pure Straight

ARC126DPureStraight题目大意给一个长度为nnn的整数序列A=(a1,a2,…,an)A=(a_1,a_2,\dots,a_n)A=(a1,a2,…,an)，其中ai∈[1,k]a_i\

tanjunming2020·2023-02-23 12:35

PolarDB-X技术解读：Join the Dots of PolarDB-X 2.0

作者：吴学强我们或许都玩过JointheDots这个游戏，一张纸上随机的画了很多点，每个点旁边标了一个数字，沿着这些数字从小到大将这些点连接起来，带着期待，我们发现了这些点构成的神奇图案。对了，这个游戏还有另外一个名字：ConnectingtheDots，或许你对它更熟悉^^。过去的两年，我们团队花了巨大的精力对PolarDB-X进行了全新的设计，像这个游戏的设计者一样，精心思考每个“点”应该放在

阿里云数据库·2023-02-18 13:46

机器学习——梯度下降法的应用

11xn11x12x22…xn−12xn21x13x23…xn−13xn3………………………………]m×(n+1)θ=[θ0θ1θ2…θn]1×(n+1)X=\begin{bmatrix}1&x^1_1&x^1_2&\dots

帅奎奎·2023-02-07 11:42

【OpenMMLab AI 实战营】第二课：计算机视觉之图像分类算法基础

识别图像中物体的类别图像分类问题：构建一个可计算实现的函数(即将图像映射到对应的类别)图像为:X∈RH∗W∗3X\inR^{H*W*3}X∈RH∗W∗3类别为:y∈{1,…,k}y\in\left\{{1,\dots

Harper_Yu·2023-02-05 10:32

【数学建模】清风视频笔记3、插值算法

插值算法“模拟产生”一些新的但又比较靠谱的值来满足需求，针对数据极少情况一维插值问题插值多项式：P(x)=a0+a1x+⋯+anxnP(x)=a_0+a_1x+\dots+a_nx^nP(x)=a0+a1x

风间野鹤·2023-02-02 10:40

Halcon 模板匹配专栏

基于形态的匹配先看原图首先将要匹配的图片剪切出来代码如下*读取模板图片和要查找的目标图片read_image(Image,'green-dot')*read_image(ImageSearch,'green-dots

asd_sz·2023-01-31 21:27

第13周周报(11.22-11.28) About influence function

设：inputspaceXXX,outputspaceYYY,训练集：zi=(xi,yi)∈X×Y,i=1,2,…,nz_i=(x_i,y_i)\inX\timesY,i=1,2,\dots,nzi=(

天下第一猛男l·2023-01-30 21:33

【数学建模笔记 29】数学建模的多元分析

假定有rrr类判别对象A1,A2,…,ArA_1,A_2,\dots,A_rA1,A2,…,Ar，每一类AiA_iAi由mmm个指标的nin_ini个样本确定，即Ai=(a11(i)a12(i)…a1m

Koorye·2023-01-29 20:08

极大似然估计

通俗理解极大似然估计(MLE)和矩估计是数理统计中进行参数估计常用方法.通常我们假设观测到的样本X1,X2,…,XnX_1,X_2,\dots,X_nX1,X2,…,Xn均是从一个统计模型X∼F(x;θ

kangzz1995·2023-01-29 13:59

【注意】Unity2021.1将不兼容之前版本ECS

Unity2021.1以后，DOTS会有较大更新。

洪智·2023-01-29 03:36

像素、分辨率、DPI、PPI

对于一台具体的显示器，多个点(dots)排列起来之后，构成的一个整体的宽度和高度，我们称之为显示器的“物理尺寸(ph

黄不逗·2023-01-26 06:53

【Scikit-Learn】多项式拟合

%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn_dots=20x=np.linspace(0,1,n_dots)#[0,1]之间创建

蛋疼莙·2023-01-23 21:43

组合数学进阶笔记

_0,a_1,a_2,\dotsa0,a1,a2,…，定义G(x)=a0+a1x+a2x2+a3x3+⋯+anxn…\displaystyleG(x)=a_0+a_1x+a_2x^2+a_3x^3+\dots

pink_polar_bear·2023-01-23 08:17

组合数学基础笔记

将加法原理推广到nnn件事上：事件A1A_1A1有p1p_1p1种产生方式，事件A2A_2A2有p2p_2p2种产生方式…\dots…事件AnA_nAn有pnp_npn种产生方式，则产生A1A_1A1或

pink_polar_bear·2023-01-23 08:46

多目标优化（智能算法）

如果有三个目标(1)概念引入1.多目标优化模型数学模型(一般都转化成最小问题)min⁡F(x)=(f1(x),f2(x),…,fm(x))s.t.x∈Ω\min{F(x)}=(f_1(x),f_2(x),\dots

IT说·2023-01-19 14:16

聚类算法总结

聚类的形式化定义：样本集D={x1,x2,…,xm}D=\{x_1,x_2,\dots,x_m\}D={x1,x2,…,xm}，每个样本xi=(xi1;xi2;… ;xin)x_i=(x_{i1};x_

_森罗万象·2023-01-07 06:23

Unity手游实战：从0开始SLG——浅谈CPU缓存命中和Unity面向数据技术栈（DOTS）

本文以逻辑与表现分离和实战ECS架构和优化进行讲解。本系列前四章相关内容之前已经推送，ECS设计思想和Entitas插件戳此回顾，逻辑与表现分离以及实战ECS架构和优化戳此回顾，本文由第五章开始。五、浅谈CPU缓存命中ECS在游戏里的运用，最初是用来解决预测和回放问题的。但是由于面向数据的编程结构，天然符合了现代CPU的编程思想，所以目前UnityECS主要还是推动展现性能方面的优势。那么ECS是

UWA·2023-01-07 02:27

机器学习线性回归案例讲解_机器学习实战_线性回归&逻辑回归（一）

一些基础概念就随意带过了啦~~线性回归预测模型：$\theta_0$是偏置项bias$$\hat{y}=\theta_{0}+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+\dots+

weixin_39603799·2023-01-05 17:33

Connecting the Dots: Document-level Neural Relation Extraction with Edge-oriented Graphs

文档句子关系抽取EMNLP2019论文地址代码地址abstract文档级关系提取是一个复杂的过程，因为需要逻辑推理才能提取文本中命名实体之间的关系。现有的方法使用基于图的神经模型，以单词为节点，边为单词之间的关系，来对句子之间的关系进行编码。这些模型是基于节点的，即，它们仅基于两个目标节点对来形成表示。但是，实体关系可以通过为节点之间构造唯一的边表示来更好地表达。因此，我们提出了一种用于文档级关系

学人工智能的皮皮虾·2023-01-02 20:01

隐私计算 2.3 基于中国剩余定理的秘密共享方案

2具体实现I秘密分割算法（1）选择nnn个整数d1,d2,…,dnd_1,d_2,\dots,d_nd1,d2,…,dn,满足：d1S>M\begin{array}{l}d_1S>M\\\end{array

HenrySmale·2022-12-28 13:35

自然语言处理(NLP)之三：语言模型

对给定语句S=W1,W2,…,WnS=W_1,W_2,\dots,W_nS=W1,W2,…,Wn，其符合语法规范的概率为：P(S)=P(W1,W2,…,Wn)(1)P(S)=P(W_1,W_2,…,W_n

HadesZ~·2022-12-26 04:53

【DOTS学习笔记】核心包环境安装与工具概览

PreferencesEntitiesJobsProjectSettingDOTSBurstAOTSetting编辑器菜单JobsComponentWindow编辑器界面的变化Profiler核心包学习路线前言本文是Metaverse大衍神君的《DOTS

Linx-R·2022-12-23 20:47

【DOTS学习笔记】DOTS中的ECS架构与概念术语

目录前言Entity-Component-System游戏引擎架构演变DOTS1.0中的ECSDOTS下关于ECS的专有名词EntitiesandComponents术语前言本文是Metaverse大衍神君的

Linx-R·2022-12-23 20:17

【DOTS学习笔记】Cache层级结构与排队管理

目录前言如何理解L1,L2,L3级缓存的树形结构设计排队的烦恼现实中的排队烦恼计算机程序设计中的排队队列类型前言本文是Metaverse大衍神君的《DOTS之路》系列课程的学习笔记如何理解L1,L2,L3

Linx-R·2022-12-23 20:17

【DOTS学习笔记】从第一个Jobs程序入门

JobsSystemsBlittableTypesVSNon-BlittableTypesNativeContainersNativeContainerAllocationTypes前言本文是Metaverse大衍神君的《DOTS

Linx-R·2022-12-23 20:09

线性模型-优化方法及推导过程

给定一个DDD维的样本特征的线性组合来进行预测的模型，给定一个DDD维样本x=[x1,x2,…,xD]⊤x=[x_1,x_2,\dots,x_D]^{\top}x=[x1,x2,…,xD]⊤，其线性组合函数为

HeartFireY·2022-12-23 15:23

openmpi报错：Node names must be composed of a combination of ascii letters,digits,dots,and hyphen char

今天在复现模型结果的时候，遇到了nodename包含下划线“_”导致openmpi无法运行的问题，报错信息如下所示：------------------------------------------------------------------------Whiletryingtocreatearegularexpressionofthenodenamesusedinthisapplicati

cwj1412·2022-12-17 12:22

Numpy学习笔记（二）：数组的相关操作

Numpy学习笔记一、数组的创建1.结构数组的创建（类似于C语言中的结构体）1）利用字典定义结构2）利用包含多个元组的列表来定义结构二、数组的索引、切片与迭代1.数组的切片索引2.dots索引3.布尔索引

T4neYours·2022-12-15 18:02

游戏开发unity性能优化：DOTS导航帖

UnityDOTS(ECS+JobSystem+BurstCompile)要点分享使用Burst编译器提高移动性能

Cloud Flower·2022-12-14 16:10

论文阅读报告：ReliefF for Multi-label Feature Selection，Newton Spolaˆor, 2013

lcg_magic·2022-12-14 16:19

Connecting the Dots: Multivariate Time Series Forecasting with Graph Neural Networks

ConnectingtheDots:MultivariateTimeSeriesForecastingwithGraphNeuralNetworks摘要：长期以来，多元时间序列建模一直吸引着经济、金融和交通等各个领域的研究人员。多元时间序列预测的基本假设是变量之间相互依赖，但如果仔细观察，现有的方法不能充分利用变量对之间潜在的空间相关性。近年来，图神经网络(gnn)在处理关系依赖方面表现出了很高的

西西弗的小蚂蚁·2022-12-13 16:12

Connecting the Dots: Multivariate Time Series Forecasting with Graph Neural Networks论文解读

ConnectingtheDots:MultivariateTimeSeriesForecastingwithGraphNeuralNetworks论文解读MTGNN思路解读INTRODUCTIONMTGNN思路解读本博客主要讲解ConnectingtheDots:MultivariateTimeSeriesForecastingwithGraphNeuralNetworks（以下简称MTGNN）

wdkhuans·2022-12-13 16:10

样本协方差矩阵的定义与计算

我们都知道，对于$n$个随机变量$X_1,X_2,...,X_n$，总体协方差矩阵定义为：\begin{equation}\left[\begin{matrix}D(X_1)&Cov(X_1,X_2)&\dots

cnblogs.com/qizhou/·2022-12-12 20:36

概率论之多维随机变量的期望，协方差矩阵

多维系统状态假设系统状态有多个分量x1,x2,…,xnx_1,x_2,\dots,x_nx1,x2,…,xn，则将其表示为向量的形式X=(x1,x2,…,xn)

RuiH.AI·2022-12-07 11:26

协方差矩阵的几何性质

本篇笔记将以向量值随机变量X=(X1,…,Xn)TX=(X_1,\dots,X_n)^TX=(X1,…,Xn)T的协方差矩阵为例，研究其性质。

Nstar-LDS·2022-12-07 11:55

HALCON图像分割案例之dots_image.hdev解读

适用范围：此算子适合文字识别（OCR）或者切割里增强点状印刷字体的区域，也适合某些材质上点状缺陷的分割。代码解释：*Thisexampleprogramshowshowtousedots_imagetosegmentadotprint.dev_update_pc('off')dev_update_window('off')dev_update_var('off')read_image(Image,

SuperSparkGuo·2022-12-06 07:16

【机器学习】核函数

一般来说，对给定的一个训练数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_n,y_n)\}D={(

不牌不改·2022-12-02 17:01

DOTS介绍+Unity DOTS-MAN小游戏项目实战

1.DOTS包含的主要元素（三件套）2.Whyweuseit?3.Whereweuseit?

楠箨·2022-12-02 07:04

机器学习笔记之——线性回归

用最大似然和贝叶斯后验看线性回归2.1最大似然2.2贝叶斯后验线性回归1.线性回归简介1.1模型描述对于有m个样本的数据集D，每个样本x=[x1,x2,…,xd]T\boldsymbolx=[x_1,x_2,\dots

caitzh·2022-11-29 19:39

线性回归:自相关检测及其处理方法

Sun_Sherry·2022-11-28 19:15

[IJCAI 2022]Next Point-of-Interest Recommendation with Inferring Multi-step Future Preferences

问题定义用户$U=\{u_1,u_2,\dots,u_{|U|}\}$，

yujianke100·2022-11-26 04:28

Task04条件随机场

给定X=(x1,x2,…,xn),Y=(y1,y2,…,yn)X=(x_1,x_2,\dots,x_n),Y=(y_1,y_2,\dots,y_n)X=(x1,x2,…,xn),Y=(y1,y2,…,yn

joejoeqian·2022-11-25 16:03

【西瓜书】3-线性模型

3.5-多分类学习3.5.1-ECOC3.6-类别不平衡问题碎碎念参考3.1-基本形式3.1.1-基本形式f(x)=w1x1+w2x2+⋯+wdxd+b(3.1)f(x)=w_1x_1+w_2x_2+\dots

超级虚空·2022-11-25 12:10

kmeans手写实现与sklearn接口

kmeans的迭代步骤给各个簇中心μ1,…,μc\mu_1,\dots,\mu_cμ1,…,μc以适当的初值；更新样本x1,…,xnx_1,\dots,x_nx1,…,xn对应的簇标签y1,…,yny_

Adenialzz·2022-11-23 21:21

Gumbel Softmax数学证明及其应用解析

1611.01144.pdf%20http://arxiv.org/abs/1611.01144.pdf问题描述：考虑离散变量xxx，如果已知其分布向量π={π1,…,πN}\pi=\{\pi_1,\dots

BIT可达鸭·2022-11-22 20:22

牛顿插值多项式

牛顿插值：设f(x)=a0+a1(x−x0)+a2(x−x0)(x−x1)+⋯+an(x−x0)…(x−xn)f(x)=a_0+a_1(x-x_0)+a_2(x-x_0)(x-x_1)+\dots+a_n

FSYo·2022-11-22 15:46

BCEloss和CrossEntropyLoss的区别

1.BCElosspytorch官方提供的公式：l(x,y)={l1,l2,…,ln}T,l(x,y)=\{l_1,l_2,\dots,l_n\}^T,l(x,y)={l1,l2,…,ln}T,ln=−

loki2018·2022-11-22 05:03

推荐频道

DOTS