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在做网络训练实验时，有时需要同时将训练曲线和测试曲线一起显示，便于观察网络训练效果。经过很多次踩坑后，终于解决了。 具体的方法是：设置两个writer，一个用于写训练的数据，一个用于写测试数据，并且这
一、前言 之前用Line Render实现过这个动态曲线的绘制，使用这个实在太不方便了，一直寻思怎么在一张图片上通过控制图片的像素值实现曲线的动态绘制。参考了Unity的官网教程实现了这个，效果图如图
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前些日子在做绩效体系的时候，遇到了一件囧事，居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了，尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法，还是十分的惭愧。实际上，当时有效偏颇了，忽略了问题
前段时间闲暇的时候看到一个贝塞尔曲线算法的文章，试着在小程序里去实现小程序的贝塞尔曲线算法，及其效果。 主要应用到的技术点： 1、小程序wxss布局，以及数据绑定 2、js二次bezier曲线算法 核
如下所示： from numpy import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.close() fig=plt.
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正态分布应用最广泛的连续概率分布，其特征是“钟”形曲线。这种分布的概率密度函数为： 其中，μ为均值，σ为标准差。 求正态分布曲线下面积有3σ原则: 正态曲线下，横轴区间（μ-σ，μ+σ）内的面积为
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