gradient

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我想要在Matlab中計算函數句柄的漸變，以備後用。 e.G： fun = @(x) x(1)^2+ 2*x(2) grad_fun = @(x) gradient(fun(x)) 如果我檢查這跟：grad_fun([1;1])我收到0 對於所有的價值觀，我得到的是零。有人可以幫我嗎？在此先感謝！

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矩陣圖形表示 - java

我有這個矩陣7x16與規範化的雙重在它，我想作出它的圖形表示。 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.02 0.04 0.07 0.07 0.06 0.03 0.02 0.03 0.06 0.07 0.05 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01

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scale_color_gradientn（）沒有生成正確的輸出

我無法使用ggmap + ggplot創建一個具有自定義網格的繪圖。下面是我正在使用的一些快速生成的樣本數據的繪圖代碼。它成功地生成了一個圖，但忽略了我在scale_color_gradientn()中的自定義顏色。任何建議將不勝感激！ library(ggplot2) library(reshape2) library(ggmap) Lon <- runif(100, -100, -92

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ggplot：漸變填充的高點和低點

的樣本數據： set.seed(123) dtf <- as.data.frame(rnorm(n = 1000, mean = 0, sd = 0.02)) dtf = as.data.frame(dtf) dtf = cbind(Obs = rownames(dtf), dtf) names(dtf)[2] = "random" head(dtf) Obs random

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CSS漸變邊框：

css問題。是否可以添加一個漸變到邊界反映到上面的div？我可以添加一個純色，似乎無法找到一個漸變的東西。 current status \t .offerBox { \t \t width: 360px; \t \t height: 170px; \t \t position: relative; \t \t border-radius: 5px; \t \t

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計算行列式上溢/下溢時TensorFlow中行列式的對數

我的成本函數涉及log（det（A））的計算（假設det（A）是正數，所以日誌是有意義的，但A不是Hermitian，所以Cholesky分解不適用於此）。當det（A）非常大/小時，直接調用det（A）會溢出/下溢。爲了規避這一點，使用數學事實日誌（DET（A））= TR（日誌（A）），其中以後可以使用LU分解來評價（這是比特徵值/ SVD更有效）。這個算法已經實現了numpy爲numpy.

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如何定義最清晰的圖像？

我有以下細胞重建圖像。 12 images of the same cell 我想實現自動檢測最清晰的圖像，在我們的例子中是第4,5或6張圖像。如果我們選擇其中一個同樣正確。這將是一個很好的方法來檢測最清晰的圖像？漸變方法有幫助嗎？

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神經網絡數值漸變檢查不使用矩陣使用Python-numpy

我想實現一個簡單的數字梯度檢查使用Python 3和numpy來用於神經網絡。它適用於簡單的一維函數，但在應用於參數矩陣時失敗。我的猜測是，我的成本函數不能很好地計算矩陣，或者我做數字梯度檢查的方式在某種程度上是錯誤的。看到下面的代碼，並感謝您的幫助！ import numpy as np import random import copy def gradcheck_naive

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Android爲什麼我的圖層列表可繪製縮放比例不適合我的按鈕？

我想爲我的android按鈕創建一個奇特的漸變邊框。我用一個圖層列表和一些漸變創建了一個drawable，並且預覽效果很好。但是當我試圖將該drawable應用到我的按鈕時，它看起來並不像預覽中的樣子。我希望drawable可以伸展和縮放以適應我的按鈕，但似乎並沒有這樣做。誰能告訴我我做錯了什麼？這裏是我的繪製： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>

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如何製作背景漸變

我需要網站管理員幫助。下面是一些代碼： <body> <div class="left"> </div> 而這裏的CSS吧： .left { position: fixed; width:50%; height: 100vh; top:0; background-image: url('../img/plakatm.jpg');