一个gradient虑镜的例子

最新推荐文章于 2021-03-08 17:06:05 发布
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文章标签： table filter
博客展示了为table元素应用filter样式的代码。通过特定的CSS代码，为table中的td元素添加了渐变滤镜效果，实现了从蓝色到黄色的渐变视觉呈现。

<style>
#ssm1226{filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.gradient(enabled='true',GradientType=1,startColorstr=#550000FF, endColorstr=#55FFFF00) ;}

</style>
<table>
<tr>
<td  id=ssm1226>ssm1226</td>
</td>
</tr>
<table>

ssm1226
afdfgg
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【微信小程序源码】小程序完整demo：飞翔的小鸟：canvas实现，java后端(适用1221).zip
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资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
轴承噪声分析.zip
最新发布
09-06
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
podam-7.2.11.RELEASE.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
aws-java-sdk-redshiftdataapi-1.12.780.jar中文-英文对照文档.zip
09-06
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举个gradient的计算例子，让我理解其计算逻辑
08-28
<think>好的，用户让我举一个gradient的计算例子来理解它的逻辑。首先，我需要回忆一下MATLAB中的gradient函数是怎么工作的。之前用户提到的代码里用了gradient(total_areat(:)*0.2, 0.1)，所以可能需要先解释gradient的基本用法，再举例子。 用户之前的问题是关于梯度计算的，现在想通过具体例子来理解计算过程。我需要确保例子足够简单，容易理解，同时覆盖到gradient的主要特点，比如中心差分、边界处理以及步长的影响。 首先，我应该从一维情况开始，因为二维可能复杂一些。比如，给定一个简单的向量，计算梯度。然后展示具体的计算步骤，包括内部点和边界点的处理。还要提到步长参数的影响，比如例子中的0.1，但可能用户现在需要的是基本逻辑，所以可以暂时不涉及步长，或者先以默认步长为例。 比如，假设有一个向量F = [2, 4, 5, 7, 9]，步长默认为1。内部点的梯度是中心差分，即（后一个点 - 前一个点）/2。边界点则是单边差分，比如第一个点用（下一个点 - 当前点），最后一个点用（当前点 - 上一个点）。不过，MATLAB的gradient函数在计算时可能会有不同的处理方式，比如前向或后向差分，需要确认正确的方法。 或者，可能应该直接给出具体的例子，比如输入数组，然后展示每个点的计算过程。例如，假设数组是[1, 3, 5, 7]，那么梯度结果是多少？然后解释每个元素的计算方式。 另外，用户之前的代码中还有乘以0.2和步长0.1的情况，可能需要结合这些参数来举例，但为了简化，可能先忽略系数，先讲梯度的基本计算，再扩展到步长的影响。 可能需要注意，gradient函数在MATLAB中对于向量和矩阵的不同处理，但用户的问题可能集中在向量情况。因此，例子应该使用一维数组，并详细计算每个点的梯度值。 总结步骤：选择一个简单的一维数组，应用gradient函数，分步展示每个元素的梯度计算过程，包括边界点和内部点的不同方法，然后给出结果。这样用户就能直观地理解梯度的计算逻辑。</think>我们用一个简单例子理解gradient计算逻辑。假设输入数组是： ```matlab F = [2, 4, 5, 7, 9]; ``` 计算`gradient(F)`时： 1. **内部点计算**（第2-4个元素）： - 使用中心差分法：`∇F(i) = (F(i+1)-F(i-1))/2` - 第2个元素：(5-2)/2 = 1.5 - 第3个元素：(7-4)/2 = 1.5 - 第4个元素：(9-5)/2 = 2 2. **边界点计算**： - 第1个元素：使用前向差分 `(4-2)/1 = 2` - 第5个元素：使用后向差分 `(9-7)/1 = 2` 最终结果： ```matlab gradient(F) = [2, 1.5, 1.5, 2, 2] ``` 若指定步长0.1（如原代码）： ```matlab gradient(F, 0.1) = [2/0.1, 1.5/0.1, 1.5/0.1, 2/0.1, 2/0.1] = [20, 15, 15, 20, 20] ```
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