Smooth 第9页

关于Jmeter后端监听器的一个坑

具体使用方法参考：https://blog.csdn.net/smooth00/articl

smooth-z·2020-07-28 11:56

利用 python/keras/tensorflow 计算 DICE系数，评估 3D 分割结果

importnibabelasnibimportscipy.ioasioimportosimportnumpyasnpimporttensorflowastffromkerasimportbackendasKdefdice_coefficient(y_true,y_pred,smooth

要奋斗的人儿~·2020-07-27 17:15

echarts自定义折线图-堆叠区域图

与正确数值不符改变折线区域的线条颜色和区域渐变色指针不想是十字指示，可将tooltip下的axisPointer的type:'cross'改为'line'如果不想折线那么尖锐，可以在series里加上smooth

Bonjours·2020-07-27 14:57

ivvi参展广州天翼智能生态博览会，又有新机曝光？

ivvi的新款设计草图曝光，新机依然会采用smooth设计，并采用后置双摄。201

椰子姐姐·2020-07-27 11:35

opengl笔记1

这句代码解决gl库编译错误#include三.创建GL窗口1.voidinit(void){glClearColor(0.0,0.0,0.0,0.0);//设置背景颜色为黑色glShadeModel(GL_SMOOTH

小雨丶·2020-07-15 20:13

echarts 折线图变成曲线图 type:'line', smooth: true,

varoption={tooltip:{trigger:'axis',axisPointer:{type:'cross',crossStyle:{color:'#999'}}},legend:{data:['蒸发量','降水量','平均温度']},xAxis:[{type:'category',data:['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','

ii窝窝头·2020-07-15 06:24

LS120 UV能量计为什么能够脱颖而出

2.Smooth(平滑处理)：如果UV灯管采用交流供电，交流电的频率会影响到功率测量，这样就需要进行平滑处理。3.数据记录：这款UV能量计最大的一

林上科技2008·2020-07-15 06:47

界面流畅探究

https://blog.ibireme.com/2015/11/12/smooth_user_interfaces_for_ios/https://developer.apple.com/library

張小明·2020-07-15 04:34

Sublime text 配置文件事例1

{"auto_match_enabled":true,"bold_folder_labels":false,"caret_style":"smooth","default_encoding":"UTF-

bycall·2020-07-15 03:57

R语言可视化 ggplot2—设定、映射、分组、匹配图形属性和图形对象

设定、映射、分组、匹配图形属性和图形对象设定和映射分组多个分组与单个图形属性不同图层上的不同分组给Oxboys数据添加光滑曲线(`smooth`)修改默认分组(`group`)匹配图形属性和图形对象用线性插值法做颜色渐变线条

墨竹水华·2020-07-14 21:23

OpenCV（一）——高斯卷积核原理及代码实现

贴出getGaussianKernel源码在smooth.cpp中提示：Gaussian核基于正态分布函数设计μ是均值，σ^2是方差正态函数（即一维Gaussian卷积核）如下二维卷积核通过对一维积分得到

Coco~567·2020-07-13 15:22

R语言：ggplot做条形图和线图尝试

=value,fill=level,colour=qq))+geom_bar(stat="identity",width=0.5,position=position_dodge(0.6))+geom_smooth

qq_36694847·2020-07-13 10:30

sklearn中gridsearchcv 与pipeline结合使用

X=train[column]y=(train["class"]-1).astype(int)tfid=TfidfVectorizer(use_idf=1,smooth_idf=1,sublinear_tf

小小哆啦的口袋·2020-07-13 08:04

OpenGL 红宝书反走样雾点参数多边形偏移

(效率最高,质量最好,没有选择)参数target的取值及其含义:GL_POINT_SMOOTH_HINT,GL_LINE_SMOOTH_HINT,GL_POLYGON_S

flamboyant·2020-07-13 04:41

Faster RCNN CPU模式下进行训练

一、首先参照博客http://blog.csdn.net/qq_14975217/article/details/51495844对py-faster-rcnn内的roi_pooling_layer和smooth_L1

竹斋·2020-07-12 15:45

Opengl 绘制“仿太阳系”

includestaticintyear0=0,year1=0,year2=0,year3=0,day=0;voidinit(void){//glClearColor(0.0,0.0,0.0,0.0);//glShadeModel(GL_SMOOTH

miguemath·2020-07-12 05:03

制造平滑动画的Tween.js库

原文链接：http://learningthreejs.com/blog/2011/08/17/tweenjs-for-smooth-animation/本篇介绍的Tween.js是使用tweeningengine

刀瑞·2020-07-12 02:43

perflab——smooth函数优化

可以看到有一个很严重的问题，每次执行的时候都调用了avg函数，观察avg函数的代码又发现它调用了其他的函数，这样频繁的函数调用就决定了程序运行的速度，所以要优化函数，首先在smooth函数中不要调用avg

修炼爱情之代码先行·2020-07-11 21:32

perflab实验smooth函数优化

优化1：一个看到有个函数avg，回想一下书上的例子，减少函数调用算是一个优化，于是就把avg的内容直接写在循环体里面charsmooth_descr[]="smooth:Currentworkingversion

_ 泛白·2020-07-11 21:08

深入理解计算机系统CSAPP-perfLab：kernels.c性能优化实验：smooth优化详细实验日志（含四个优化版本）

乔卿·2020-07-11 19:50

CSAPP LAB4 perflab-handout性能优化 smooth负优化详解

在优化代码之前，首先要知道我们有哪些方法可以优化性能?翻书！把教材翻到目录，第五章赫然写着优化方法：1、使用内联函数。一种替换代码方法，尽可能减少函数调用；2、消除循环中的低效率。比如说for循环判断里面带了个函数，那么就属于低效率的循环，从时间复杂度上面也能分析；3、减少过程调用。比如说经常需要先取数，再操作，那么优化的方法通常是把这些数安排在连续的地址里面，这样可以减少地址的计算；4、消除不必

qq_21398713·2020-07-11 15:34

手机摄影“神辅助”，告诉你Smooth 4为什么那么难买？

智能手机不断的发展，以至于半年左右时间就会更新一代旗舰。而除了性能之外，大家最关心的就要数手机的拍照功能了。无论是双摄的加持还是传感器的升级，手机拍照已经代替了卡片机，甚至有“要把单反拉下马”的势头。很多人出门旅行记录，都已经只带一台拍照手机了，毕竟仅仅从便携性上考虑的话，手机的优势也非常大。当然，如果你喜欢用手机记录动态影像的时候，使用一款不错的云台稳定器作为辅助也是极好的，毕竟稳定器带来的画面

科技焦点指南·2020-07-11 14:04

mseloss 与 smooth_l1_loss比较

测试代码：importtorchimporttorch.nn.functionalasFconf_mask=torch.FloatTensor([0.0,10.0,0.0,1.0,1.0])conf_data=torch.FloatTensor([10.1,0.9,0.0,10.2,10.2])loss_fn=torch.nn.MSELoss()#reduce=False,size_average

ShellCollector·2020-07-11 09:28

perflab实验日志一

一、实验内容1、通过改写rotate和smooth函数，对程序进行优化，最后通过查看加速比和cep得出最终的结果，cep越小越好，加速比越大越好二、相关知识程序优化的方法：循环展开代码移位消除不必要的过程调用代码剖析程序

迷你之忍·2020-07-11 08:35

L1/L2/smooth_l1_loss/中心损失函数对比写法

一．公式与原理L2公式：smooth_L1公式:中心损失函数公式：其中c_yi为第yi类训练样本深度特征的均值点。

DL_fan·2020-07-11 05:15

【汉化】Smooth Camera

SmoothCameraSmoothCameraThispluginrequirestheCameraCoreplugin:Thisplugingivesthecameraofyourgamesmoothermotionduringgameplayandspecificcameramotions.这个插件需要CameraCore，它可以让你的镜头更加流畅PluginCommandsThefollo

沧笙·2020-07-10 14:04

智云推出的云鹤3 LAB，是打算革了传统稳定器的命

不论是手机用的SMOOTH4还是相机用的云鹤系列，都在诸多摄影玩家中留下了不错的口碑。而作为新品推出的智云云鹤3LAB则凭借众多创新，成为了大家关注的焦点。

Cool说·2020-07-10 04:23

pytorch 实现smooth L1 loss

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nn.functionalasFa=torch.Tensor([1,5,3,0.5,0.9])b=torch.Tensor([4,1,0,0.4,0.2])loss1=F.smooth_l1

WYXHAHAHA123·2020-07-09 12:17

Processing 代码

size(200,200);background(255);stroke(0);fill(150);rect(50,50,75,100);长方形代码size(200,200);smooth();background

禾灮·2020-07-09 11:32

免疫组化IPP分析

area和IOD面积过滤值=100显示选项中：NOfillholes，smooth=2，选area和IOD如图设置3.保存测量环境文件4.手工描绘测量区域5.选择色彩。选择HSIH:

飞扬青春001·2020-07-09 04:28

Python sklearn 中的TfidfVectorizer参数解析

Python中的TfidfVectorizer参数解析源码阅读阅读源码真香的呢，感觉虽然目前还不是很懂，但是很清晰知乎大牛文章函数原型函数参数smooth_idf函数属性df_函数方法fitfit_transforminverse_transform

和你在一起^_^·2020-07-08 20:20

L1、L2、smooth L1三类损失函数

一、常见的MSE、MAE损失函数1.1均方误差、平方损失均方误差（MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值与目标值之间差值的平方和，其公式如下所示：下图是均方根误差值的曲线分布，其中最小值为预测值为目标值的位置。优点：各点都连续光滑，方便求导，具有较为稳定的解缺点：不是特别的稳健，为什么？因为当函数的输入值距离中心值较远的时候，使用梯度下降法求解的时候梯度很大，可能导致梯度爆炸。什么是梯度

happy1yao·2020-07-08 20:08

拉格朗日乘子解Robust PCA以及Python实现

RobustPCA将一个矩阵X分解成一个低阶矩阵A和一个稀疏矩阵E.1.ProblemFormulation由于rank和L0norm都是non-convexandnon-smooth,所以我们通常把它们转化成求解下列松弛凸优化问题

masonwang_513·2020-07-08 04:35

立体匹配算法之全局立体匹配算法之动态规划、图割、置信传播算法之个人见解。

全局能量函数E(d)=E(data)+E(smooth)的广泛运用在动态规划立体匹配算法、图割立体匹配算法、置信传播立体匹配算法中，所运用的全局能量函数一致，在众多硕士论文、期刊中，涉及对全局能量函数的改进

小黑战记·2020-07-08 00:25

移动端 input在失去焦点之后，定位会错乱

影响到了页面的定位布局，从而导致了input的位置的错乱，什么也不多说，代码最重要；$("input").blur(function(){window.scrollTo({top:0,left:0,behavior:"smooth

qq_36183088·2020-07-07 22:24

scrollTo方法的平滑滚动

scrollTo(options)//options有三个参数，（left,top,behavior）,top等同于y-coordleft等同于x-coordbehavior类型String,表示滚动行为,支持参数smooth

LingRuiBin·2020-07-07 21:54

详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

前言深度学习里面有很多的损失函数，对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了，对于L1、L2正则化也很熟悉，那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗，以及在目标检测的系列论文比如fast-RCNN、faster-RCNN中经常出现的smoothL1损失又是什么呢？目录一、常见的MSE、MAE损失函数1.1均方误差、平方损失1.2平均绝对误差二、L1_Loss和L2_Loss2.1L1_L

LoveMIss-Y·2020-07-07 20:48

android ListView TV 通过遥控器上下 smooth滑动

直接上代码importjava.util.Timer;importjava.util.TimerTask;importandroid.content.Context;importandroid.util.AttributeSet;importandroid.view.KeyEvent;importandroid.view.View;importandroid.view.View.OnKeyList

iteye_9523·2020-07-07 11:45

事件分发和事件响应

48442951页面的渲染：http://www.cocoachina.com/ios/20151203/14549.html保持页面流畅：https://blog.ibireme.com/2015/11/12/smooth_user_interfaces_for_ios

LeeDev·2020-07-07 07:36

短视频爱好者的创作神器，智云Smooth 4上手体验

在手机的摄像头能力越来越出众的今天，似乎除了那些器材党之外，也没什么人还会留恋专业的摄像机，毕竟昂贵的价格加上复杂的操作以及沉重的分量，都让摄影爱好者头疼。而手机拍摄能力的提升，让大家能用一个便携的设备就能拍摄更棒的作品，并且还大大降低了摄影创作的门槛。即便是大导演也开始用手机进行电影片段的拍摄。陈可辛在过年期间推出的《三分钟》就是一个很好的例子。当然，如果真的想用手机进行拍摄，除了手机摄像头以及

科技娜评·2020-07-07 04:01

CSAPP: 极度舒适的Perflab

Perflab共两个函数rotate&smooth需要优化性能CPE越低越好but竟然没有评分标准的嘛…5.15：rotate优化至13.9原始版本：性能：改进1：32*32块划分注意这里调换了原本的RIDX

Rachel_IS·2020-07-06 23:52

交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU

深度学习之损失函数小结在深度学习中，损失函数扮演着很重要的角色。通过最小化损失函数，使得模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是重大的。下面总结一下常用的损失函数：图像分类：交叉熵目标检测：Focalloss、L1/L2损失函数、IOULoss、GIOU、DIOU、CIOUIOULoss：考虑检测框和目标框重叠面积。GIOULoss：在IOU的基础上，解决边界框

假言命题·2020-07-06 17:27

L1, L2以及smooth L1 loss

在机器学习实践中，你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择。通常的两个决策为：1)L1范数vsL2范数的损失函数；2)L1正则化vsL2正则化。作为损失函数 L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD），最小绝对值误差（LAE）。总的说来，它是把目标值（YiYi）与估计值（f(xi)f(xi)）的绝对差值的总和（SS）最小化：S=∑i=1n|Yi−f(xi)|.S=∑i=1n|Yi−f(xi

yang_daxia·2020-07-06 10:48

plotnine可视化绘图(二)---geom

一些示例数据1.点图fromplotnineimportggplot,geom_point,aes,stat_smooth,facet_wrapfromplotnine.dataimportmtcarsp

晏九·2020-07-06 04:37

[深度学习进阶 - 实操笔记] 损失设计

损失设计1.SMOOTH_L1：L1与L2的结合。①L1在任意位置梯度固定，在原点附近容易造成振荡’②L2对异常值敏感，在原点附近梯度稳定。③smoothLoss的梯度在近端稳定，在远端为常数。

什么都一般的咸鱼·2020-07-06 03:09

Matlab的smooth方法（降噪\光顺\移动平均）

对于需要对原始数据降噪和光顺处理的需求，matlab提供了一个基础的湍动平均函数语法y=smooth(y)gpuarrayYY=smooth(gpuarrayY)yy=smooth(y,span)yy=

李彪_哈工大·2020-07-06 02:20

【数字几何处理】Smooth、remesh、subdivision

网格处理的一般流程：Scan-Reconstruct-Clean-Remesh，这次介绍的是Clean和RemeshMeshSmoothing使用uniformlaplaceoperator（拉普拉斯平滑）：2D形式，每个原始的点朝着邻接点中心方向移动，所有的点并行的进行操作，每个点的邻接点使用原始数据，也就是没有移动的数据。对于一系列闭合线段，它们最终会趋向一个点。3D，原始点的移动方向为该点到

旅程TSH·2020-07-05 15:23

LoadRunner: 脚本回放时的错误“HTTP 状态码401未授权“

原文：http://blog.csdn.net/feishin/article/details/53816649翻译（转载请标注smooth的博客）：LoadRunner:脚本回放时的错误“HTTP状态码

smooth-z·2020-07-05 12:02

LoadRunner 和 HTTP 401 验证

原文：https://ptfrontline.wordpress.com/2009/12/23/loadrunner-http-401-authentication/译文（转载请标注smooth的博客）

smooth-z·2020-07-05 12:32

ECharts 标记线

type:'line',stack:'总量1',yAxisIndex:1,data:[0,10,20,30,40,50],},{name:'联盟广告',type:'line',stack:'总量2',smooth

NAMAHAGA·2020-07-05 08:34

推荐频道

Smooth