smooth专题
glShadeModel函数 GL_SMOOTH与GL_FLAT的区别
glShadeModel函数用于控制opengl中绘制指定两点间其他点颜色的过渡模式 参数一般为GL_SMOOTH（默认）,GL_FLAT opengl默认是将制定的两点颜色进行插值，绘制之间的其他点 如果两点的颜色相同，使用两个参数效果相同 如果两点颜色不同，GL_SMOOTH会出现过渡效果，GL_FLAT 则只是以指定的某一点的单一色绘制其他所有点 如图可以对比GL_SM
B-smooth 数
题目描述 小杨同学想寻找一种名为 B-smooth 数的正整数。 如果一个正整数的最大质因子不超过 B，则该正整数为 B-smooth 数。小杨同学想知道，对于给定的 n 和 B，有多少个不超过 n 的 B-smooth 数。 输入格式 第一行包含两个正整数 n 和 B，含义如题面所示。 输出格式 输出一个非负整数，表示不超过 n 的 B-smooth 数的数量。 输入输出样例 输
CSS 的文字平滑属性font-smooth
在CSS中，并没有直接名为font-smooth的属性来控制文字的平滑度。然而，开发者们经常希望改善网页上文字的可读性和外观，特别是字体渲染的平滑度。虽然CSS没有直接提供font-smooth这样的属性，但可以通过一些间接的方法来实现类似的效果。 一种常见的方法是使用text-rendering属性，它虽然不是专门用于控制字体平滑度的，但可以通过设置optimizeLegibility值来提示
Mesh平滑处理算法Laplacian Smooth
1.引言 3D平滑处理是一种减少锯齿（阶梯状线条）的技术。随着三维扫描和曲面重建技术的发展，得到这些实体表面的多边形网格表示已经不是难事，但所得到的表面往往包含含噪声。在形状设计领域，在散乱点拟合和光滑形伏、纹理映射等应用领域，都有对平滑曲面的极大需求。 2.Laplacian平滑算法原理 1. 初始化Mesh的邻接点结构集2. 新建临时点集，用来存储点平滑后的位置3. 对所有M
GIS入门，常用的多边形平滑曲线算法介绍和JavaScript的多边形平滑曲线算法库chaikin-smooth的实现原理和使用
前言 本章介绍一下常用的多边形平滑曲线算法及其使用案例。 多边形平滑算法通常用于图形处理或计算机图形学中，以使线条或曲线在连接处平滑过渡，而不出现明显的棱角或断裂。多边形平滑算法有多种实现方法，其中一些常见的有下面几种： 贝塞尔曲线插值（Bezier Curve Interpolation）：使用贝塞尔曲线来插值原始线条的控制点，以获得平滑的转角效果。这种方法可以通过调整贝塞尔曲线的控制点来控
洛谷 B3969 [GESP202403 五级] B-smooth 数 题解
思路 我们只要求出每个数的最大质因数，再一个个判断是否满足要求即可。 如何找到每个数的最大质因数呢？其实，我们可以在埃氏筛法的基础上进行改进，从而达到算出最大质因数的目的。 让我们先来了解一下埃氏筛法，知道的人可以跳过。埃氏筛法，首先定义一个 bool 型数组（初始全部赋值为 1 1 1，再后面我们用 f l a g flag flag 进行代替），如果 f l a g i flag_
L1、L2、Smooth L1 loss
L1 loss 均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE），公式如下 优点：因为梯度不变，对离群点不敏感 缺点：因为梯度不变，不管是误差小还是大，梯度都一样，不利于模型收敛。 L2 loss 均方误差（Mean Square Error，MSE），公式如下 优点：训练初期误差大，梯度也大，有利于快速收敛。后期误差小，梯度也小，有利于模型的稳定。 缺点
网络安全相关ips（Suricata）Smooth-Sec
【开源】Bro、Snort/suricata对比_roshy的博客-CSDN博客_bro snort Linux -- 利用IPS(入侵防御系统) 构建企业Web安全防护网_weixin_33682719的博客-CSDN博客 几款开源NTA/IPS/NDR工具的简单比较_兔子不咬手指的博客-CSDN博客_开源ips Smooth-Sec download | SourceForge.net
滑动平均（moving_average）与均值滤波（mean_smooth）的区别
在数据处理时，我们为了平滑数据，有时会用到滑动平均算法。算法很简单，但是我不想自己写，于是上网搜现成的轮子，但是发现很多轮子是错误的，如文章：https://blog.csdn.net/weixin_42232219/article/details/90328880，https://www.yzlfxy.com/jiaocheng/python/338117.html 他们混淆了滑动平均与均值滤
echarts option series smooth
echarts option series smooth 平滑处理 == smooth：0.3 == echarts_04_line.html <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="utf-8"><title></title></head><body><div id="b
Leetcode 2110. Number of Smooth Descent Periods of a Stock [Python]
DP。DP的每一位表示的是以此位数字为结尾的光滑下降序列。则，如果prices[i] + 1 == prices[i-1]。那么无论有多少光滑下降序列以prices[i-1]结尾，都有这样的数量再加上1（也就是prices[i]自己）结尾于prices[i]. class Solution:def getDescentPeriods(self, prices: List[int]) -> int
手推广告论文（一）实时广告投竞标优化与预算控制Real time bid optimization with smooth budget delivery in online advertising
Real time bid optimization with smooth budget delivery in online advertising原论文 实时广告投竞标优化与预算控制 摘要 在当今的在线广告市场，每天都有数以十亿计的广告展示位通过实时竞价（RTB）交易所进行公开拍卖。在这种情况下，广告商需要在毫秒级时间内为每个收到的RTB广告请求提交投标。受预算限制，广告商的目标是购买
Smooth L1 loss |IoU|DIoU|CIoU|EIoU|aIoU|SIoU|wise-IoU的通俗讲解
文章目录 1. L1 Loss、L2 Loss 、Smooth L1 Loss1.1 L1 Loss和 L2 Loss1.2 Smooth L1 Loss1.3 Smooth L1 Loss 在目标检测中存在的缺陷 2 IoU loss2.1 IoU原理2.2 IoU 的缺点2.3 代码 3.GIoU Loss3.1 GIoU 原理3.2 GIoU loss 的缺点3.3 代码 4.DIoU
PostgreSQL 10.0 preview 功能增强 - BRIN 索引更新smooth化
标签 PostgreSQL , 10.0 , BRIN , de-summarization , summarization , 平滑更新BRIN , 平滑失效BRIN 背景 我们将数据存入PostgreSQL时，如果创建的是堆表，那么数据是往数据文件的末尾不断追加存储的。 为了提高数据的检索速度，可以对响应的字段创建索引，在PostgreSQL中，已有8种索引类型，分别是B-Tree，ha
Mazak马扎克640M-Matrix-Smooth(C,G,X)-Smart采集方式ip设定及采集Demo支持跨平台
更多内容Wx小程序搜索数控达人圈 Mazak马扎克640M-Matrix-Smooth(C,G,X)-Smart采集方式ip设定及采集Demo支持跨平台Smooth系列（支持读写宏变量，读写刀补） Smooth G配置文档 第一步： 通过按键操作进入如图一所示的界面，点击数据输入\出按钮（如图箭头所指的按钮），进入数据输入/输出界面
vue使用smooth-signature实现移动端电子签字，包括横竖屏
vue使用smooth-signature实现移动端电子签字，包括横竖屏 1.使用smooth-signature npm install --save smooth-signature 二.页面引入插件 import SmoothSignature from "smooth-signature"; 三.实现效果 四.完整代码 <template><div class="
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vue使用smooth-signature实现移动端电子签字，包括横竖屏 1.使用smooth-signature npm install --save smooth-signature 二.页面引入插件 import SmoothSignature from "smooth-signature"; 三.实现效果 四.完整代码 <template><div class="
label smooth方法论文调研
待看论文： When Does Label Smoothing Help?（重点要看的） Regularizing Neural Networks by Penalizing Confident Output Distributions On Calibration of Modern Neural Networks （关于模型calibration）