transform常用语法

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本文详细介绍了CGAffineTransform中的transform修改视图大小的方法，包括transform的.b和.c变量如何影响视图变化，以及CGAffineTransformScale和CGAffineTransformMakeScale这两个方法的使用方式和参数说明。

如图,transform修改视图的大小时改变的是transform的.b和.c变量

CGAffineTransformScale该方法三个参数,第一个是改变的之前的transform,后两个为X,和Y方向上拉伸的倍数,即从原有transform的基础上再次改变;

CGAffineTransformMakeScale,该方法直接从视图最开始RectMake的基础上放大



ROS的launch文件常用语法
三川小哥 狂想曲
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python_pyqtgraph常用语法记录
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pyqtgraph常用语法，做个记录，不全。后续有用到pyqtgraph更多的功能时，再逐步补充。
Transform【变形】属性
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02-11 6448
来源：http://www.w3cplus.com/content/css3-transform 今天开始我们一起来学习有关于CSS3制作动画的几个属性：变形(transform)、转换(transition)和动画(animation)等更高级的CSS3技术。本文主要介绍的是这三个属性之中的第一个──变形transform。 Transform字面上就是变形，改变的意思。在CSS3中tr
IOS学习笔记（三）UIView animation
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00 phone中动画的实现主要分为两种，UIView动画 和Core Animation动画 UIView动画主要可以实现的效果包括： 1.frame,bounds,center//改变View的frame属性 1 -(void)doChangeFrame 2 { 3 //{ 4 // [UIView beginAnimations:nil context:nil]
如何在 access 中使用 sql 实现透视表功能——transform 语句的应用
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1、功能：   用于创建交叉表查询，该查询对于记录 计算总计、平均值、计数或其他类型的查询，然后按照两类信息对结果进行分组，一组数据分布在数据表的左侧，另一组数据分布在数据表的顶端 2、语法：   TRANSFROM aggfunction   SELECT statement   PIVOT pivotfield [ in (vlaue1 [,value2 [, …]] ) ]   对参数的解析：   1、aggfunction： 对所选数据进行操作的 sql 聚合函数，常见的有 count、sum、av
Java AffineTransform入门
computingbear的专栏
09-15 1万+
这里我们要用java 2-D来进行坐标空间中的变换。看到这里貌似要去复习线性代数了（呜呜）。 这里主要讲的是仿射变换的入门，我们这一次主要是要尝试用实例证明：仿射变换的顺序是不可逆的。 我们将要看到的程序实现了两种情况，一种是先平移，再旋转；另一种是先旋转，在平移。为了能更好的理解程序，首先得了解一些基本内容。 AffineTransform，即仿射变换。那么什么是仿射变换呢？几何中，一个向
关于transform函数实现string大小写转化
Dadong的小世界
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关于transform函数 1.头文件algorithm 2.transform(处理对象容器起始地址，处理对象容器结束地址，存放结果的容器地址，处理操作（可自定义）） 注意：前后两个容器的大小一致 3.transform( str.begin() , str.end() , str.begin() , ::toupper );//化为大写 transform( str.begi...
unity3d常用语法
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Unity3D是一种广泛用于游戏开发的跨平台三维游戏引擎，其核心语法主要包括以下几个方面： 1. **脚本编写**： - C#语言：Unity的主要编程语言，C#代码块通常放在`.cs`文件中，可以控制游戏对象的行为、动画、碰撞...
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在本知识点中，我们会详细探讨VRMLPad 2.0的破解方法和VRML的一些常用语法。 ### VRMLPad 2.0破解方法 VRMLPad 作为一个工具软件，可能被限制了某些功能以供付费使用。破解一个软件通常意味着绕过这些限制，使用户...
"实用方法分享：JavaScript编程总结与常用语法及例子
在这篇总结中，我将讨论一些JavaScript编程的常用语法和技巧。 首先，我们来谈谈处理XSLT调用带参数的XSLT模板的方法。在上面的代码示例中，我们首先加载了一个XML文件，并将其存储在一个变量中。然后，我们加载了...
自定义变换（transform）组件
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Access数据透视表：transform pivot语句
M10150831的博客
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交叉表查询：将来源于某个表中的数据按照两个字段同时进行分组统计（如求和，求平均，计数等），一组字段在交叉表左侧作为行，另一组字段在交叉表上部作为列，即使用 sql 实现透视表功能。
Access transform pivot语句
从菜鸟到菜菜鸟
08-02 1万+
最近工作中总是要跟access数据库打交道，还需要写一些VBA，很烦的说！ 不过发现有个知识点是我以前不知道的，那就是transform....pivot,补充如下： 微软官方对transform…pivot语句的说明： TRANSFORM 语句 (Microsoft
Excel VBA利用Transform函数+SQL交叉汇总数据
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一、VBA中transform函数基本语法：Creates a crosstab query. Syntax TRANSFORM aggfunction selectstatement PIVOT pivotfield [IN (value1[, value2[, ...]])] The TRANSFORM statement has these parts:二、我们有”sales”表，交叉汇总到”
VBA+SQL transform pivot union联合查询的基础应用
weixin_30369041的博客
11-01 894
Sub 项目状态查询() '如果“项目状态”是未转运营那么实施状态是不能选择的，因为还没有实施。'如果“项目状态”选择状态后，那么项目名称里面只显示该状态的项目名称。如果“项目状态”选择的不是未转运营，那么“实施状态”也要选择，并确定项目名称的选项。'如果“统计值”是项目数,那么标题行就是客户角色。如果是实施时长，标题行就是实施的时间。lst = Range("a1048576").End(xl...
用sql in vba将表格中的一列数据转换成一行数据，要求使用transform语句
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使用transform语句可以将表格中的一列数据转换成一行数据，SQL语句如下： SELECT * FROM tableName TRANSFORM(columnName) PIVOT (MAX(columnName) FOR columnName IN (values)) AS PivotTableName ...
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Pytorch库常用语法
最新发布
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PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了丰富的张量操作和自动求导机制，适用于构建和训练神经网络模型。以下是一些 PyTorch 中常用的语法和使用方法： ### 张量操作 张量是 PyTorch 中最基本的数据结构，类似于 NumPy 的数组，但支持 GPU 加速计算。 - **创建张量**：可以使用 `torch.tensor`、`torch.zeros`、`torch.ones` 等函数来创建张量。 ```python import torch x = torch.tensor([1, 2, 3]) y = torch.zeros(3, 4) # 创建一个3x4的全零张量 z = torch.ones(2, 2) # 创建一个2x2的全一张量 ``` - **张量运算**：包括加法、减法、乘法等基本运算。 ```python a = torch.randn(2, 3) b = torch.randn(2, 3) c = a + b # 张量加法 d = a * b # 张量逐元素乘法 ``` - **矩阵运算**：如矩阵乘法可以使用 `torch.mm` 或者 `@` 运算符。 ```python e = torch.randn(2, 3) f = torch.randn(3, 4) g = torch.mm(e, f) # 矩阵乘法 h = e @ f # 使用@运算符进行矩阵乘法 ``` - **转置**：使用 `t()` 方法对张量进行转置。 ```python i = torch.randn(2, 3) j = i.t() # 转置 ``` - **索引和切片**：与 Python 列表类似，可以通过索引来访问特定的元素或子张量。 ```python k = torch.randn(4, 5) l = k[0, :] # 获取第一行 m = k[:, 1] # 获取第二列 ``` - **广播机制**：PyTorch 支持广播机制，允许不同形状的张量进行算术运算。 ```python n = torch.randn(3, 1) o = torch.randn(1, 4) p = n + o # 广播机制使得两个张量可以相加 ``` ### 自动求导 PyTorch 提供了自动求导功能，这对于训练神经网络非常重要。 - **定义变量**：需要将张量设置为 requires_grad=True 来追踪其梯度。 ```python q = torch.randn(2, 2, requires_grad=True) ``` - **计算损失**：在前向传播之后，可以计算损失并调用 `.backward()` 来计算梯度。 ```python r = q * 2 s = r.sum() s.backward() # 计算梯度 print(q.grad) # 打印梯度 ``` ### 神经网络模块 PyTorch 的 `torch.nn` 模块提供了构建神经网络所需的层和损失函数。 - **定义网络**：通过继承 `nn.Module` 类来定义自己的网络。 ```python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3) self.fc1 = nn.Linear(6 * 6 * 6, 120) def forward(self, x): x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2)) x = x.view(-1, self.num_flat_features(x)) x = F.relu(self.fc1(x)) return x def num_flat_features(self, x): size = x.size()[1:] # all dimensions except the batch dimension num_features = 1 for s in size: num_features *= s return num_features net = Net() print(net) ``` - **损失函数**：可以使用内置的损失函数，如均方误差损失 `MSELoss`。 ```python from torch import optim criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) input = torch.randn(1, 1, 28, 28) target = torch.randn(1, 120) output = net(input) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() # 更新参数 ``` ### 数据加载 PyTorch 提供了 `DataLoader` 和 `Dataset` 类来方便地加载数据。 - **数据集**：自定义数据集需要继承 `Dataset` 并实现 `__len__` 和 `__getitem__` 方法。 ```python from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data, transform=None): self.data = data self.transform = transform def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): sample = self.data[idx] if self.transform: sample = self.transform(sample) return sample dataset = CustomDataset(data=[...]) # 假设data是一个列表 dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) ``` 以上只是 PyTorch 的一些基础用法，实际应用中还有更多高级特性和技巧可以探索。对于更详细的使用方法，建议查阅 PyTorch 的官方文档。
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