linear

过渡能让使用过渡的元素在样式发生变化时(例如鼠标划过，单击按钮，点击图片时，颜色，尺寸，位置等样式发生变化)，定义变化过程中的动画，让变化不再是瞬间产生。 过渡样式使用transition定义，一共有四个属性 transition-property:过渡属性，比如color, opacity, width等所有可以在css中使用的属性 transition-duration:过渡持续时间 transition-timing-function：过渡速度，比如linear是匀速 transition-delay：过渡延迟，0表示立即开始 .tl:hover { color: red; font-size: 18px; } .tl { transition-property: color font-size;//可以定义多个属性同时过渡,或者使用all代表所有变化的属性 transition-duration: 2s; transition-timing-function: linear; transition-delay: 0s; } 也可以写到一起: .tl:hover { color: red; font-size: 18px; } .tl { transition: font-size linear 2s 0s, color linear 4s 0s }

ROS中无线手柄控制小车中反馈机制的改进 参考链接：ROS配置和使用Xbox One无线手柄 添加链接描述 链接：https://blog.csdn.net/Jeffxu_lib/article/details/88074621 备注：参考turtlebot3进行设计手柄操作小车机制，x方向速度，yaw角度进行叠加，发现无线手柄程序的机制只能进行一次的操作，手柄不进行改变的时候，反馈指令接收就没有了，这样小车就不再移动了，所以想改一下，这样就可以连续操作小车移动了，类似与turtlebot3键盘机制。 源程序 首先我是参考上文的链接的，所以ROS中的一些东西就不讲了。 #include <ros/ros.h> #include <geometry_msgs/Twist.h> #include <sensor_msgs/Joy.h> int linear_, angular_; // used to define which axes of the joystick will control our turtle int stop; //用于急停 double l_scale_, a_scale_; geometry_msgs::Twist twist; void joyCallback(const sensor_msgs::Joy::ConstPtr& joy) { // take

tensorflow模型转化为caffe模型并调用预测 本文一共分为三个部分首先根据tensorflow的网络结构代码写caffe的deploy.prototxt,再用python代码写XXXX.caffemodel文档,最后调用caffe模型进行预测. 根据tensorflow的网络结构代码写caffe的deploy.prototxt 写完之后可以将代码输入到这里(工具)检测写法是否正确: 验证工具 书写规则如下,我给的每一种类型的其参数是必须写的参数,如果想知道每一层更详细的参数,可以参考: caffe网络结构详解下载 Name是每一层的名字,top是经过这一层数据传向的层,bottom这一层的上一层数据 (1)输入层Input: 12345678910111213 layer { name: "input" type: "Input" top: "data" input_param { shape { dim: 1 dim: 32 dim: 1 dim: 1 } }} 一定要指定shape层,第一个dim为batchsize也就是一次性可以处理多少个数据,第二个dim为channel,如果处理的是图像也就是图片的通道数.如果处理的是向量,这个就是向量的长度,第三个dim为图像的高度,第四个dim为图像的宽度.如果是向量则第三第四都为1. (2)全连接层InnerProduct

神经网络层的搭建主要是两种方法，一种是使用类（继承torch.nn.Moudle），一种是使用torch.nn.Sequential来快速搭建。 1）首先我们先加载数据： import torchimport torch.nn.functional as F #回归问题 x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) y=x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.size()) 2）两种方法的模板： 2.1： 类（class）：这基本就是固定格式，init中定义每个神经层的神经元个数，和神经元层数，forward是继承nn.Moudle中函数，来实现前向反馈（加上激励函数） #method1 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() pass def forward(self,x): pass 比如： #method1 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.hidden=torch.nn.Linear(1,10) self.prediction=torch.nn.Linear(10,1)

I'm going to write a program where the input is a data set of 2D points and the output is the regression coefficients of the line of best fit by minimizing the minimum MSE error. I have some sample points that I would like to process: X Y 1.00 1.00 2.00 2.00 3.00 1.30 4.00 3.75 5.00 2.25 How would I do this in MATLAB? Specifically, I need to get the following formula: y = A + Bx + e A is the intercept and B is the slope while e is the residual error per point. Judging from the link you provided, and my understanding of your problem, you want to calculate the line of best fit for a set of data

1.前言 由于公司产品的活动，需要模拟类似下雪的效果。浏览器实现动画无非css3和canvas（还有gif），对比下css3和canvas的优缺点： 动画自由度：canvas胜； 复杂度：canvas胜； 兼容性：canvas胜； 性能：css3胜（requestAnimationFrame和硬件加速）。 由于对于性能有一定的要求，canvas对比css3会有更多的计算量导致性能可能不太好，所以选用css3模拟下雪效果（ps：能用css解决的问题就不用javascript解决哈哈）。 对web前端这门技术感兴趣的小伙伴可以加入到我们的学习圈来，正因为我不是211，985，只是个普通的本科生，英语不是特别好，数学不是特别好。所以我选择了前端。工作第六个年头了，我庆幸自己选择了这条路。767-273-102 秋裙。在鹅厂做过，跟着创业头子混过。想把自己的技术分享给大家，如果你还在迷茫，也希望能进我一些绵薄之力，帮助到你。都是一群有梦想的人，我们可能在不同的城市，但我们会一起结伴同行前端前端前端 2.原理 本文所采用的是css3的animation。为dom元素添加animation属性就可以模拟动画，例如w3school的例子： animation 当然这谁都会，但有个问题是，下雪并不是机械的下落，而是有快有慢、摆动幅度、时间不定，这里的重点是需要构造随机性，理性分析下。

动画 1.关键帧(@keyframes) 关键帧(keyframes) - 定义动画在不同阶段的状态。 动画属性(properties) - 决定动画的播放时长，播放次数，以及用何种函数式去播放动画等。（可以类比音视频播放器） css属性 - 就是css元素不同关键帧下的状态。 创建了一个@keyframes命名为dropdown。 关键帧主要分为3个阶段，0%、50%、100%。 动画播放时长为6s、循环播放(infinite)、以linear方式进行播放。 修改的元素属性为margin-top .list div:first-child { animation: dropdown 8s linear infinite; } @keyframes dropdown { 0% { margin-top: 0px;} /** 暂停效果 */ 10% { margin-top: 0px;} 50% { margin-top: -100px;} 60% { margin-top: -100px;} 90% { margin-top: -200px;} 100% { margin-top: -200px;} } 需要注意！当属性的个数不确定时： 当我们在定义不同关键帧，元素属性的个数是一个变化的值。 如果一个关键帧的属性，没有出现在其他关键帧的时候，那么这些属性将会使用上一帧的默认值。

转载： https://zhuanlan.zhihu.com/p/33075914 MobileNet V2 论文初读 转载： https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/79334659 网络模型压缩和优化:MobileNet V2网络结构理解 转载： https://zhuanlan.zhihu.com/p/50045821 mobilenetv1和mobilenetv2的区别 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks：连接： https://128.84.21.199/pdf/1801.04381.pdf MobileNet v1 中使用的 Depthwise Separable Convolution是模型压缩的一个最为经典的策略，它是通过将跨通道的 卷积换成单通道的 卷积+跨通道的 卷积来达到此目的 的。 MobileNet V2主要的改进有两点 ： 1、Linear Bottlenecks。因为ReLU的在通道数较少的Feature Map上有非常严重信息损失问题，所以 去掉了小维度输出层后面的非线性激活层ReLU，保留更多的特征信息 ，目的是为了保证模型的表达能力。 2、Inverted Residual block。该结构和传统residual