smooth 第6页

5行JavaScript代码实现页面平滑滚动

本文转载自：众成翻译译者：为之漫笔链接：http://www.zcfy.cc/article/406原文：http://thenewcode.com/507/Smooth-Page-Scroll-in-

极乐君·2021-05-19 11:03

10/26

smooth输入（10个值平均值，新值与前9个值）intreadings[numReadings];voidloop(){total=total-readings[readIndex];readings

王子龙同学·2021-05-12 08:15

CSS 滚动优化 scroll-behavior / scroll-snap-

滚动过渡当用户手动导航或者CSSOMscrollingAPI触发滚动操作时，控制滚动容器的滚动行为给可滚动容器添加scroll-behavior:smooth，实现平滑滚动{scroll-behavior

等下吃什么？·2021-05-08 22:48

使用snapseed有感

图片发自App这是使用snapseed中的smooth功能后的照片，感觉图片中艳丽的色彩被柔化，线条也有些柔和起来，我也喜欢bright的效果，整个人看起来有发光的感觉，自带仙气!谢谢保江同学的推荐!

清和弥生·2021-05-06 15:51

WRN28_10 on CIFAR100 精度77.54%

知道许多的橘子实现：WRN28_04对CIFAR-100数据集的分类测试集准确度：77.54%实现框架pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step

Fu_Xingwen·2021-05-04 18:25

【必知必会】2021最详细深度学习损失函数盘点【一】L1Loss、L2Loss、Smooth L1 Loss

Ｐytorch示例：3.2均方误差MSE（L2Loss）公式：图像：优点缺点应用场景：pytorch示例：3.3SmoothL1损失Paper:公式：对比L1、L2图像：SmoothL1优点：Pytorch设计Smooth_L1

菜鸡AI工作室·2021-05-03 08:56

ResNet34 on CIFAR-10 基准

：知道许多的橘子实现：ResNet34对CIFAR-10数据集的分类测试集准确度：95.89%实现框架pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step

Fu_Xingwen·2021-05-03 00:21

WRN28_04 on CIFAR100多显卡协同训练

作者：知道许多的橘子实现：WRN28_04对CIFAR-100数据集的分类测试集准确度：76%实现框架pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step

Fu_Xingwen·2021-05-02 23:07

完美实现一个“回到顶部”

scroll-behaviorscroll-behavior属性可取值auto|smooth|inherit|unsetscroll-behavior:smooth;是我们想要的缓冲效果。

泪滴在琴上·2021-05-02 20:17

WRN28-4对CIFAR-10数据集的分类95.3%以上

作者：知道许多的橘子实现：WRN28-4对CIFAR-10数据集的分类测试集准确度：95.3%实现框架pytorch数据增强方法：Normalize+Fix等训练次数：200阶段学习率[0-200]：smooth_step

Fu_Xingwen·2021-04-30 23:18

[iOS]CPU 资源消耗原因和解决方案[转载]

转自:http://blog.ibireme.com/2015/11/12/smooth_user_interfaces_for_ios/对象创建对象的创建会分配内存、调整属性、甚至还有读取文件等操作，

肖浩呗·2021-04-27 13:22

【翻译】ggplot2 2.1.0

ggplot(mpg,aes(displ,1/hwy))+geom_point()+geom_smooth(met

张伟松·2021-04-22 04:52

Apache Echarts常用图表之折线图

文章目录Echarts常用图表折线图1.折线图的实现步骤2.折线图的常见效果最大值\最小值`markPoint`平均值`markLine`标注区间`markArea`数值显示`label`平滑线条`smooth

diviner_s·2021-04-21 14:05

测试行业的发展趋势和看法

[声明：本文为博主梳理改编，转载请注明出处：https://blog.csdn.net/smooth00/article/details/87792965原文来自https://testerhome.com

smooth00·2021-04-18 14:11

R语言常用配色大全

包含有以下调色板：#colors()函数，共包含657种颜色cols=2.2),aes(x=table,y=price,colour=cut))+geom_point(alpha=0.7)+geom_smooth

Davey1220·2021-04-13 17:37

【回归损失函数】L1（MAE）、L2（MSE）、Smooth L1 Loss详解

1.L1Loss（MeanAbsoluteError，MAE）平均绝对误差（MAE）是一种用于回归模型的损失函数。MAE是目标变量和预测变量之间绝对差值之和，因此它衡量的是一组预测值中的平均误差大小，而不考虑它们的方向，范围为0~∞。MAE公式：MAE导数：MAE图像：上图为平均绝对误差函数图，其中目标真值为100，预测范围在-10000到10000之间，均方误差损失（Y轴）在预测值（X轴）=10

姚路遥遥·2021-03-14 19:48

smooth_labels（平滑标签）

smooth−labels（平滑标签）smooth-labels（平滑标签）smooth−labels（平滑标签）数据标注时存在错标、漏标、误标，可以使用平滑标签如果你认为你的数据标注非常好，也可以不用

茗君（Major_s）·2021-03-09 16:35

损失函数篇：L1、L2、smooth L1损失函数

该函数实际上就是一个分段函数，在[-1,1]之间实际上就是L2损失，这样解决了L1的不光滑问题，在[-1,1]区间外，实际上就是L1损失，这样就解决了离群点梯度爆炸的问题实现(PyTorch)def_smooth_l1

DLANDML·2021-03-02 15:15

pyoepngl全解析-2

请各位看官不要着急哈~开始使用须知请在您的初始化代码里加入glEnable(GL_DEPTH_TEST)glClearDepth(1.0)glDepthFunc(GL_LESS)glShadeModel(GL_SMOOTH

Hit-road·2021-02-08 10:06

opencv——线性滤波原理及操作（方框滤波、均值滤波、高斯滤波）

目录原理卷积图像模糊原理方框滤波均值滤波（归一化盒子滤波）高斯滤波高斯核(掩膜)高斯滤波计算高斯滤波步骤相关函数方框滤波——boxblur代码效果均值滤波——blur代码效果高斯滤波——GaussianBlur代码效果原理Smooth

法外狂徒PO8·2021-01-14 20:31

交个朋友福利社｜叮！你的年终奖，已到账！

如果老板不给年终奖交个朋友福利社来给话不多说抽一波开年大奖2021为你加油小助理在社群里为大家准备了总价值近万元的礼物等你来抽本次抽奖奖品智云SMOOTH-XS（套装版哦）智云SMOOTH-X（也是套装版哦

罗永浩·2021-01-06 00:00

Pandas中DataFrame交换列顺序的方法实现

DataFrame列标签importpandasaspdfile_path='/Users/Arithmetic/da-rnn-master/data/collectd67_power_after_test_smooth.csv'dataset

·2020-12-14 12:15

【转】测试行业的发展趋势和看法

[声明：本文为博主梳理改编，转载请注明出处：https://blog.csdn.net/smooth00/article/details/87792965原文来自https://testerhome.com

JUDAI_PLUS·2020-11-19 14:14

smooth L1、L1、L2 损失函数的区别

感谢商汤科技给我一次面试的机会，通过面试也暴漏了自己很多问题。立体匹配中很多网络都是用的smoothL1loss。那他和L1、L2loss的区别是什么呢？L1loss(MAE）其中x为预测框与groudtruth之间elementwise的差异。先说下L1loss的优点：优点：L1的导数为常数。，无论对于什么样的输入值，都有着稳定的梯度，不会导致梯度爆炸问题，具有较为稳健性的解。如果训练数据被异常

三维视觉工作室·2020-11-13 16:50

CSS滑动（滚动条，回到顶部等）

js_go_to_top').click(function(){$(".js_scroll_area").animate({scrollTop:0},600);});CSS：只需一个样式即可scroll-behavior:smooth

小黑前端攻城狮·2020-11-10 16:00

目标检测回归损失函数归纳（Smooth -＞ IOU -＞ GIOU -＞ DIOU -＞ CIOU）

目录1.早期loss计算（L1/L2/SMOOTHloss）2.IOU(IntersectionoverUnion)3.GIOU(GeneralizedIntersectionoverUnion)4.DIOU（Distance-IoULoss）5.CIoULoss(Complete-IoULoss)1.早期loss计算（L1/L2/SMOOTHloss）早期计算BBOX的loss，一般是计算4个点

熊猫小妖·2020-10-28 23:50

React DnD

前言前面文章中我写过react-smooth-dnd的拖拽，它是基于ReactDnD库实现，将ReactDnD重新封装，可以直接使用它来进行排序，排序的结果会直接返回，而ReactDnD所有的数据处理都需要自己来完成

arial_1df2·2020-10-19 19:01

冲浪学习总结[3]

这周六的浪太好了，至少抓到了5个session吧这天本地风很小，导致浪非常地smooth，没有choppy坑坑洼洼方向混乱的感觉，也就是所谓的"glassy"---"Thebestwindconditionsforsurfingwouldbenowindatall.Thisisreferredtoasaglassycondition

greatfulltime·2020-10-19 18:24

回归损失函数1：L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss

原文：https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12021638.htmlL2lossL1lossSmoothL1Loss

贱小杜·2020-09-28 14:35

Mac下NSBezierPath绘制线条stroke宽度不正确的问题

有如下可以借鉴的解决办法，记录供以后备忘：https://stackoverflow.com/questions/33191813/nsbezierpath-with-rounded-rect-does-not-have-smooth-cornershttps

elsonpeng·2020-09-17 16:44

【转】iOS 保持界面流畅的技巧

原文地址：https://blog.ibireme.com/2015/11/12/smooth_user_interfaces_for_ios/YYKit地址：https://github.com/ibireme

zhuge1127·2020-09-17 06:08

回归损失函数：L1 Loss, L2 Loss, Smooth L1 Loss

讲解的很清楚：https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/12021638.html

CVsaber·2020-09-16 23:41

损失函数之-----L1 loss和L2 loss和smooth L1 loss -----用于回归任务

1.L1loss：公式和求导公式：（带绝对值求导时，先去掉绝对值符号，再分情况求导）一个batch的形式：L1loss图形和求导图形如下：图的底部是预测值和label的差值。我们可以看到L1loss的底部是尖的。底部是不存在导数的。而在其他地方，导数大小都是一样的。优缺点：优点：1.L1loss的鲁棒性(抗干扰性)比L2loss强。概括起来就是L1对异常点不太敏感，而L2则会对异常点存在放大效果。

ZJE_ANDY·2020-09-16 04:54

VUE移动到指定位置(scrollIntoView)----亲测避坑

mt-loadmore)里使用，不然头部会被挤上去----亲测html需要移动到的位置js//选中iddocument.getElementById(e).scrollIntoView({behavior:"smooth

换日线°·2020-09-16 01:35

【目标检测】论文阅读与翻译——Arbitrary-Oriented Object Detection with Circular Smooth Label（2020）

Abstract 面向对象的目标检测在航空图像，场景文本和面部等方面的重要性近来已引起视觉界的越来越多的关注。在本文中，我们证明了现有的基于回归的旋转检测器存在边界不连续的问题，这是直接造成的通过角度周期性或角顺序。通过仔细研究，我们发现根本原因是理想的预测超出了定义的范围。我们设计了一个新的旋转检测基线，通过将角度预测从回归问题转换为分类任务而解决了边界问题，而精度损失很少，从而与以前在旋转检

咖喱summer·2020-09-15 23:43

2018年第四阶段组队训练赛第五场

iftheabsolutevaluesofthedifferencesbetweensuccessivenumbersareatmostd.Wecallanon-smoothsequencesemi-smooth

weixin_30270889·2020-09-15 21:37

ggplot2点图+线性趋势+公式+$R^2$+p值

语言代码如下，data("faithful")library(ggplot2)p<-ggplot(faithful,aes(x=eruptions,y=waiting))+geom_point()+stat_smooth

weixin_43948357·2020-09-15 09:58

R语言可视化 ggplot2—几何对象

这是当你指定了x和y参数给qplot()时默认的设置；geom="smooth"将拟合一条平滑曲线，并将曲线和标准误展示在图中；geom="boxplot"可以绘制箱线胡须图，用以概括一系列点的分布情况

墨竹水华·2020-09-15 08:26

echarts 折线-折线条改为平滑曲线

series里面有个smooth属性。如果是boolean类型，则表示是否开启平滑处理。如果是number类型（取值范围0到1），表示平滑程度，越小表示越接近折线段，反之则反。

Endless Daydream233·2020-09-15 06:31

echarts折线图折线平滑以及实现填充背景色渐变

echarts2/doc/doc.html关于折线平滑显示关于填充背景，背景色渐变实现贴一下series代码和解释series:[{name:'情报量',type:'line',stack:'总量',smooth

Ｂｅｙｏｎｄ·2020-09-15 06:12

数据拟合平滑样条问题

R里面有平滑样条函数，一条命令就好了smooth.spline()比如我们做基因组测序数据时需要将dosage对GC进行校正，那么在R中做GC校正就相当简单：d<-read.table(flex,colClasses

abcba101·2020-09-15 02:54

Jenkins influxdb结合Grafana分析展示

/bin/bash#Author:smooth#Date:2019

smooth-z·2020-09-14 23:53

使用 Image.SCALE_SMOOTH算法进行图片压缩

/****/packagecn.ffcs.test.img;importjava.awt.Image;importjava.awt.image.BufferedImage;importjava.io.File;importjava.io.FileOutputStream;importjava.io.IOException;importjava.util.Date;importjavax.image

有一只柴犬·2020-09-14 10:15

QML 基本可视元素之Rectangle 七

smooth可以调节圆滑程度。Rectangle{color:"blue"border.color:"

weixin_30752377·2020-09-14 07:32

使用apexcharts组件的折线图(smooth的面积曲线)

引入组件importVueApexChartsfrom'vue-apexcharts'页面使用组件components:{VueApexCharts}数据格式crudProfile:{series:[],option:{}}初始化数据mounted(){this.drawCrudGraph(data)/*data:是传下来的折线图的series数据data的数据格式为：[{name:'series

時間不夠以後·2020-09-13 20:11

YYKit作者之 iOS保持界面流畅的技巧

话不多说，精品就在下边：ibireme博客地址：https://blog.ibireme.com/2015/11/12/smooth_user_interfaces_for_ios/更新：最近花时间又专门读了一下

大飞哥666·2020-09-13 16:46

【R语言】初学者的线性回归预测法

scatterplotMatrix(b,spread=FALSE,lty.smooth=2,main="ScatterPlotM

蛋蛋酥·2020-09-13 13:39

R语言-简单线性回归图-方法

文件X<-read.table("D:abc11.csv",header=TRUE,sep=",")第二步：绘图ggplot(X,aes(x=aaa,y=bbb))+geom_point()+geom_smooth

weixin_34175509·2020-09-13 11:34

MATLAB smooth函数

1)yy=smooth(y)利用移动平均滤波器对列向量y进行平滑处理,返回与y等长的列向量yy。

天上地芒果·2020-09-13 08:39

总结smooth L1为什么好！

smoothL1loss能从两个方面限制梯度：当预测框与groundtruth差别过大时，梯度值不至于过大；当预测框与groundtruth差别很小时，梯度值足够小。考察如下几种损失函数，其中损失函数对x的导数分别为：观察(4)，当x增大时L2损失对x的导数也增大。这就导致训练初期，预测值与groudtruth差异过于大时，损失函数对预测值的梯度十分大，训练不稳定。根据方程(5)，L1对x的导数为

Activewaste·2020-09-13 06:36

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