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계산은 균등 내가 이차 곡선을 따라 일련의 점을 계산하기 위해이 방정식을 사용하고

곡선을 따라 포인트를 분산 아래의 렌더링. 점은 곡선의 중간에서 더 조밀하고 가장자리 근처에서 더 멀리 떨어져 있습니다. 어떻게 2 차 베 지어 곡선을 따라 균등하게 분산 된 점 집합을 계산할 수 있습니까? 내가 점선을 렌더링이 사용하고, 너무 느린 MATLAB의 솔루션이나 뭔가 할되지 않습니다. 렌더러 내부에 들어갈 수있는 빠른 솔루션이 필요합니다.

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세포 테두리가 넘어서 확장

아래의 html/css 코드에서 처음 두 셀의 왼쪽 테두리가 범위 대괄호로 사용됩니다. 아래 스크린 샷과 같이 테두리를 표시 할 수 있습니까? .Row { display: table; width: 100%; table-layout: fixed; border-spacing: 5px; } .Co

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d3.js v4의 접합 점에서 두 개의 커브를 부드럽게 만드는 방법은 무엇입니까?

나는 커브의 나머지 부분이 실선으로 접합되어있는 동안 (점선으로 표시) 마지막 점이 점선으로 연결되도록하는 나의 초기 목표를 해결했습니다. 그러나 다음과 같이하면 커브의 매끄러움이 사라집니다. 어떻게 해결할 수 있습니까? 또한 HTML5에서와 같이 스타일을 유지하기 위해해야 할 일은 클래스를 대체합니까? (원은 스타일 속성으로 빨간색 선을 가지지 만 청

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x 값이 R 벡터에서 0에 가장 가까운 y 값을 찾습니다.

두 개의 숫자 열이 있습니다. 첫 번째 열은 ddd이고 두 번째 열은 post입니다. 당신은 쉽게 Rstudio에 이런 식으로 내 데이터를 가져올 수 있습니다 id <- "0B5V8AyEFBTmXM1VIYUYxSG5tSjQ" Points <- read.csv(paste0("https://docs.google.com/uc?id=",id,"&export=do

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브라우저 캔버스 (자바 스크립트)에 hermite 곡선 그리기

캔버스 브라우저에서 은둔 곡선을 그리려합니다. 허미 트 곡선은 2 점 및 2 파생 값으로 정의됩니다. Point1X = 71 Point1Y = 165 Deriv1X = -12 Deriv1Y = 2 Point2X = 210 Point2Y = 153 Deriv2X = 108 Deriv2Y = 0 캔버스에 베 지어 곡선 만 그릴 수 있습니다. 거

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이 로그 커브를 실제 커브로 만들려면 어떻게해야합니까?

파이썬에서 2 차원 데이터에 자연 로그 곡선을 맞추려고합니다. 나는 커브에 잘 맞았고 모든 것을 그래프로 나타 냈습니다. 유일한 문제는 matplotlib가 점들을 연결하는 것이지만 커브를 "커브"시키지 않는다는 것입니다. 어떻게해야합니까? 내 코드는 여기에 있습니다 : voltage2 = np.array([0., .1, .2, .5, .8, 1., 1.3

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누군가이 SVG 곡선을 만들 수 있습니까?

이 이미지를 SVG 커브로 복제 할 수있는 사람은 누구입니까? 몇 시간 동안 노력 해왔다. (전에는 SVG 경로를 사용하지 않았다.) 복제 할 이미지가 여기에 있습니다 : 우리는 몇 가지 코드를 가지고, 그러나 그것은 잘못된 방법 라운드입니다 ... <svg width="1300" height="303" viewbox="0 0 100 100" preserv

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값의 배열을 반환하는 방법 (합계가 지정된 수와 동일)

집합 길이의 숫자 배열을 만들고 집합의 최소 및 최대 수를 정의하고 함수에서 사이의 나머지 숫자. 이 숫자 배열의 합은 미리 결정된 값과 같아야한다는 것이 핵심입니다. 트릭은 그 기능이 어떻게 작동 하는지를 알아내는 것입니다. 나는 나에게 다음과 같은 기능을 가지고있는 this on stack overflow을 발견 : 이것은 좋은 시작처럼 보인다 expo

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곡선의 등식

이 곡선을 구성하는 각 점의 모든 좌표 X와 Y를 알고있는 곡선의 등식을 구할 수 있습니까? 나는 그것이 가능하다고 생각하지만, 어떻게? (유형의 전통적인 곡선이 아님 : 오른쪽, 포물선, 쌍곡선 ... 더 많은 "뱀"유형이 명확히 곡선 유형이 아님) 첫 번째 열은 X이고 두 번째는 Y입니다. 795 365 816 365 24 365 25 365 2

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정확도 점수로 학습 곡선. 모자라?

모형 overfitting? 훈련 수의 다른 수에 대한 훈련 점수 = 1 (메트릭 - 정확도)