链式运动: 所谓链式运动，也即元素的可运动属性一个接着一个的发生变化，有其一定的需求性。前面所学的缓动函数无法满足链式运动的需求，缓动函数的叠加与定时器分配（一个元素只有一个定时器）之间构成了矛盾，造成只有最后一个缓动函数有效的局面。 为了能够实现链式运动，需要重新封装缓动函数。整体的思路是，在缓动 ...
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2019-12-07 12:22:31
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上篇文章引入了Docker的基本原理和操作，本节文章主要介绍如何制作Docker镜像和发布。 镜像文件结构 Docker镜像的本质是一系列文件的集合，这些文件依次叠加，形成了最后的镜像文件,类似于下图所示的结构， 从底层往上，依次是文件系统层，操作系统层，专有镜像层，读写层。 启动文件层：Docke ...
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2019-12-05 23:54:24
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css3的三大特性： 一、层叠性 所谓层叠性是指多种CSS样式的叠加。 是浏览器处理冲突的一个能力,如果一个属性通过两个相同选择器设置到同一个元素上，那么这个时候一个属性就会将另一个属性层叠掉 比如先给某个标签指定了内部文字颜色为红色，接着又指定了颜色为蓝色，此时出现一个标签指定了相同样式不同值的情 ...
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2019-12-05 22:24:59
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多态的本质分析 用C写面向对象，用C实现多态 继承的本质就是父子间成员变量的叠加C++中的多态是通过虚函数表实现的虚函数表是由编译器自动生成与维护的虚函数的调用效率低于普通成员函数 ...
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2019-12-01 20:37:54
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1.前言 所谓的光照效果，反映到屏幕上就是一个个像素问题，所以光照的计算公式就是计算的一个一个颜色值。这些公式基本属于经验公式范畴，只是让人看起来像真正的光效。 光分为环境光、自发光、漫反射以及高光反射，由于反映到像素上就是颜色的叠加。即最终在片元着色器中返回的颜色值=环境光颜色+自发光颜色+漫反射 ...
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2019-12-01 14:01:32
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激活函数 作用： 如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层节点的输入都是上层输出的线性函数，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当。 2线性的表达能力太有限了，即使经过多层网络的叠加，y=ax+b无论叠加多少层最后仍然是线性的，增加网络的深度根本没有意义。 ...
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2019-11-25 11:33:52
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集成学习基础 集成学习分类 Boosting 采用串行的方式，各个基学习器之间有依赖 基本思路：将基学习器层层叠加，每一层训练时，对前一层分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层学习器的结果加权融合 AdaBoost Bagging 各基学习器之间无强依赖，可以并行训练 基于决策树基学习器的Ra ...
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2019-11-24 17:36:26
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假设每个簇的数据都符合高斯分布，当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果 用多个高斯分布函数的线性组合来对数据分布进行拟合 生成式模型 核心思想 每个单独的分模型都是标准高斯模型，其均值$\mu_i$和方差$\sum_i$是待估计的参数。此外，每个分模型还有一个权重参数$\pi_i$。 ...
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2019-11-24 15:26:38
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note：电脑需要安装onekey 6 pro 建一个新的ppt文档 将对话框删除 将verdi里面的图以叠加的方式复制到ppt，尽量将图对齐 点击onekey 6 pro->GIF工具，设置相应变量之后点击合并即可 ...
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2019-11-21 20:12:24
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权重的计算 将选择器上面的选择器进行叠加，叠加后的总和就是该选择器的权重。 权重计算规则 ...
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2019-11-21 20:12:11
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