gradient

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    私はpytorchを使用しており、単純な線形回帰モデルの仕組みを理解しようとしています。私は、単純なLinearRegressionModelクラス使用してい : class LinearRegressionModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(LinearRegressionMo

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    Tensorflowを初めて使用しました。 tfドキュメント、複数のチュートリアル、およびStackOverflowの質問を見ても、私は答えを見つけることができないようです。 私はCSVから機能とラベルを読み込んでいます。ここで import tensorflow as tf input_nodes = 13 n_nodes_hl1 = 25 n_nodes_hl2 = 25 n_n

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    iOSプロジェクトにドロップシャドウを持つカスタムUIViewを作成しました。 私の目的は、ビューの背景と同じ勾配を影に適用することです。 以下は、現在の単色の影がどのように見えるかの例です。 これは、以下のコードでのUIViewのサブクラスを介して行われます:私は2番目の勾配層を作成し、影にそれをマスキングで遊んでてきたが、運がなかったしている override func layoutSubvi

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    イメージに円形のグラデーションマスクを描きたいので、イメージが半径Rの円の外側でフェードし始め、半径rの白色でフェードします。< Rこれを行う方法+どのように? 例の元画像:(私はで動作するようにしようとしているではない本当の1が、それは問題ではありません) 私は convert flag1.png -fill white -draw "circle 400,234 200,200" flag2.

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    MPAndroidの棒グラフにカスタムグラデーションを使用したいと思います。私は以下のように私のカスタム描画可能カラーを作っています <item android:id="@android:id/progress"> <clip android:clipOrientation="vertical" android:gravity="bottom"> <s

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    現在、SVG path with a gradient(さまざまな幅と色の同じパスの複数のパスを持つことによってエミュレートされる)を生成できるスクリプト(through .py plug-ins in GIMP)があります。 しかし、私は複数のパスを定義する必要なしに似た何かを生成する構文があるかどうかを知りたいのです。 グラデーションと単一パスを定義するのと同様です。 私はsvgのパスグラデー

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    私は、 numpyを使用して、Pythonでベクトル化されたロジスティック回帰を実装しようとしています。私の費用関数(CF)はうまくいくようです。しかし、勾配計算には の問題があります。 は3x1を返しますが、3x100配列を返します。私は(hypo-y)の部分に問題があると思う。 def sigmoid(a): return 1/(1+np.exp(-a)) def CF(the

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    私は統計的なテスト(遺伝子セット濃縮分析ですが、それは重要ではありません)に由来するデータを持っていますので、正の値と負の値の両方に正規分布する統計値のp値を取得します。 テストでは、いくつかのカテゴリーに実行されます。 set.seed(1) df <- data.frame(col = rep(1,7), category = LETTERS[1:7], st