gradient

如何用PPT制作出一个高品质的渐变色？前两天收到一个朋友的留言,问我下图这种渐变色是如何制作的?看来大家对于渐变色还是有很多不懂的地方,所以今天,我打算系统的说一说PPT中的渐变色。虽然在PPT中渐变的实现特别简单,但是说句不好听的,很多人做的渐变并不好看,甚至可以说巨丑。在PPT中,要想设置渐变色,只需要打开设置形状格式的属性栏就可以,操作也很简单,选中形状,然后右键设置形状格式,在右侧可以看到设置形状格式中的填充选项里就有一个渐变填充。渐变色的设置主要通过三个变量的调整,分别是渐变类型,渐变方向还有渐变光圈。渐变类型主要有四种,分别是线性渐变、射性渐变、矩形渐变、路径渐变。线性渐变:从起点到终点颜色从内到外进行圆形渐变。射线渐变:从起点到终点颜色进行顺序渐变,也就是一条直线。这是在PPT中使用较广的两种渐变类型,除此之外,还有矩形渐变和路径渐变。渐变方向和渐变角度其实是一个意思,这个在操作上很简单,直接调整角度的数值就可以了。渐变光圈是渐变最重要的部分,它包含渐变的颜色、位置、透明度和亮度。我们可以在渐变光圈上增加和减少颜色的控点,以此来影响渐变的效果。如果我们想要制作出高品质的渐变色,那么在颜色的选择上就要非常谨慎了,最好选取相近的颜色,或者同一色系的颜色。通过这种方法,我们调制出的配色给人的感觉就非常舒服,赏心悦目。下面几个案例,一个是蓝色单色系的渐变,一个是紫色单色系的渐变,还有一个是绿色和黄色的相近色渐变。蒙版我们都知道,就是半透明的色块,那么渐变蒙版就很好理解了,就是半透明的渐变色。这种半透明的渐变色近两年在网页设计中非常火,你经常可以看到。我们可以看到,上面这个渐变蒙版总共有两层,最小面是图片,在上面的是一个半透明的渐变色块。这是一个蓝色到紫色的相近色渐变,只是我们在渐变光圈下调整了颜色的透明度,这样我们就可以若隐若现的看到背景的图片。当我们的图片过亮或者图片尺寸太小不能过铺满屏幕时,这个时候我们就可以利用渐变来处理图片。比如下面这个案例,我们看到图片的亮度太高,而且尺寸与整个版面不符,如果直接输入文字的话,图片对于文字的干扰很大。这个时候,我们可以给图片添加一半透明渐变蒙版,其中光圈的左侧一端设置透明度为100%,右侧一端不设置透明度,然后我们在中间再加入一个光圈,也不布置透明度。通过设置之后,我们就可以得到下图的效果了。如果你对色彩的感知度很低,不知道用什么颜色好,这个时候就需要多看一些好的配色方案。关于渐变色的使用,我推荐两个网站,一个是WebGradients,一个是uigradients。这两个网站都收录了非常多的渐变色案例,在你没有灵感的时候,可以去看看。以上就是利兄最近研究的内容,希望你喜欢。BY利兄(全文完)怎样调出好看的渐变色色彩在设计中是十分重要的,随着设计技术的发展和演变,美丽的渐变色也愈来愈受大家喜爱。但是要迅速地配出满意的渐变色需要不少时间,所以今天给大家分享一些快速生成渐变色的网站,真的非常实用又方便~ColorSpace/如果你喜欢渐变风格的创作,那么一定要试试这个网站。你只需要选择一个颜色,就可以快速生成20多种不同风格的配色方案。比如选择了如图所示的RGB值,就会出现下面25种配色方案。WebGradientsWebGradients有100多种线性渐变配色方案,网站任何部分的内容背景都可以使用这些配色方案。使用时,只需要轻松复制色值,而且每个渐变色方案都准备了PNG格式的图片可供下载。GRADIENTBUTTONS这个网站里面有很多种渐变色按钮,鼠标移动的时候,可以查看悬停的动画效果。还可以一键复制css代码,非常方便。Uigradients/Uigradients收藏了将近上百种渐变配色方案,可以说是一个以分享美丽渐变色彩为主的网站。它有几百种渐变配色方案,可以根据自己的需求来选择使用。CoolHue2.0Swatch是一款免费的渐变配色插件和收集工具,可以下载使用。Eggradients/可以叫它「美妆蛋」神器,因为它就是用鸡蛋的形状来展示各种渐变的,很有意思。目前该平台有超过200种渐变方案,每一种的色彩都很美丽,建议收藏。Gradienta/它是一个免费CSS渐变色背景生成工具,且渐变方案完全开源免费,可个人使用也可商用。超过100多款精心制作的渐变色背景,并且都可作为CSS代码、SVG和JPG图像格式使用。MeshGradientMeshGradients提供了超过100套精美渐变色彩,有普通渐变,也有彩虹渐变。每一个右上角都有一个下载按钮,可以直接下载。格式也不同,包括AI、JPS、PNG等格式。CoolBackground/它除了提供渐变色背景图像外,也有多种带纹理的背景图像效果可用。比较适合正式商务风格、成熟风格。Duotones在这个网站里面上传图片,可以生成双色调效果。如果不喜欢当前效果,还可以调整对比度跟亮度。并且生成的图片可以下载和复制色值。以上是关于渐变色网站的收集整理希望对大家有所帮助如何学习平面设计的色彩搭配？色彩是什么?色彩是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应。色彩是能引起我们共同的审美愉悦的、最为敏感的形式要素。色彩是最有表现力的要素之一,因为它的性质直接影响人们的感情。分享一个我最爱的app界面设计—无印良品,没什么别的原因,主要就是因为简洁、明了。看多了五颜六色花花绿绿的APP,对这种最纯粹的设计,真的太喜欢啦!图片来源:无印良品首先它的首页除了加粗黑色“公告”“新到商品”、正常黑色字体的产品名称、蓝色“查看全部”、标志图案的灰色以及下图标的红色,就没有其他颜色。黑色、灰色、蓝色都是给人一种平静、沉稳的感觉,而红色是无印良品的主题色。图片来源:无印良品商品详情页面,除了商品本身的颜色,另外更加突出的颜色就是主题红色,醒目明了。图片来源:无印良品结账页面除了应付金额以及“去付款”是主题红色,其他延续的是之前的主页、详情页颜色,整个风格都高度统一。用户看到这么单一的色彩会觉得乏味吗?不会的!只会觉得和它本身的品牌风格“自然、简洁、质朴”完美契合。图片来源:无印良品再看看它的品牌logo,红底白字,色彩鲜明,非常好记。很多时候你会发现逛一圈无印良品的店面,什么也没有记住,但是它的品牌logo却牢牢印在脑海里。(它的品牌可能是整个店面颜色最鲜艳的地方了)。这就是一个品牌的高明之处—永远在突出重点。还有两个APP也是大众非常熟悉的,支付宝和网易云。支付宝的主题色是蓝色,蓝色代表着安全稳定,这就是一个理财资金类APP想要给用户宣传的理念。网易云的主题色是红色,红色代表着热情、活泼、给人勇气的,不仅会大大增加用户去点击的频率,而且你是否会因为听到一首好听的音乐而变得快乐起来?所以UI设计师对品牌理念的理解程度,很能影响整个产品主基调色,这就需要设计师具备较高的色彩驾驭度。在我看来没有什么特别好看的色彩搭配,因为在不同人的眼里,喜好都是不一样的,“正所谓人与人的悲欢并不相通,而我只觉得他们吵闹。”所以掌握色彩的规范原则才是最重要,授人以鱼不如授人以渔~一、色彩的规范原则1、三色搭配原则上面说到的MUJI的主页图,醒目的红色只是作为了点缀色。一般饱和度高、颜色较深、大面积的、一眼望过去的占据视觉中心的颜色为主色。一般同类色、邻近色或者互补色、对比色来作为副色。一般根据页面所呈现的颜色,来添加点缀色。但是点缀色一定是要饱和度高的,这样对整体页面可以营造出独特的风格,绽放不一样的光芒。2、掌握颜色的性格白色白色象征纯洁、神圣、善良、信任与开放,化繁为简的主调色。蓝色蓝色是最不会引起反感的颜色。明亮的天空蓝,象征希望、理想和独立;暗沉的蓝,意味着诚实、信赖和权威。正蓝、宝蓝在热情中带着坚定与智能。红色红色象征热情、性感、权威和自信,是一种能量充沛的色彩。但是也会给别人血腥、暴力的印象,容易造成心理压力。橙色橙色给人亲切、坦率、开朗和健康的感觉,有阳光一般的热情。黄色黄色是明度极高的颜色,能刺激大脑与焦虑有关的区域,具有警告的效果。艳黄色象征信心、聪明和希望;淡黄色显得天真、浪漫和娇嫩。绿色绿色给人无限的安全感受,象征自由和平、新鲜和舒适。黄绿色给人清新、有活力、快乐的感受;明度较低的草绿、墨绿和橄榄绿则给人沉稳、知性的印象。黑色象征权威、高雅、低调、执着、冷漠和防御。灰色灰色象征诚恳、沉稳、和考究。3、观察自然大自然永远是世界上最优秀的色彩搭配师,当你在为配色发愁的时候,不妨随手咔一张大自然,你就会发现很多问题,大自然早就给了你答案以及灵感。一定要明白“色彩并不能为你的设计作品增添令人愉悦/舒适的质感——它的实际作用是强化了这种质感。”二、色彩搭配网站1、ColorHunt-配色:设计、网页配色工具网站。2、uiGradients:渐变色分享网站,里面有很多美丽的方案选择哦!3、:超快速配色方案生成器,创建完美的调色板或从数千种美丽的配色方案中汲取灵感。4、MaterialUIColors:帮助设计师们快速定位颜色组合。5、flatuicolorpicker:UI设计的最佳平面颜色。三、色彩相关书籍1、《配色设计原理》《配色设计原理》,作者是日本奥博斯科编辑部,通过简明易懂的作品,让你学习实用又系统的配色原则。将具体的设计案例进行修改前后对比,然后分析如何使用配色,让作品更具有效果和表现力。2、《配色事典》日本色彩文化的先驱,配色参考书,平面设计师配色参考书,也可用于生活。3、《设计师的色彩词典》《设计师的色彩词典》提供了一个深入的研究30种颜色的关键,艺术和图形设计。这本书是根据光谱组织的,在按颜色划分的区域中便于导航,它用图表记录每个颜色,显示颜色范围和调色板的变化。

渐变的角度。参考：w3cplus。com/content/css3-gradient

以下属于radial-gradient（）的参数的是（） {position:static;left:50px;top:100px} {position:relative;left:50px;top:100px} {position:absolute;left:50px;top:100px}(正确答案) {position:fixed;left:50px;top:100px}

android 使用LinearGradient进行字体渐变的效果，如下图显示：就像上面的显示效果一样一束白光闪过，这种效果主要还是使用了LinearGradient类来进行的LinearGradient也称作线性渲染，LinearGradient的作用是实现某一区域内颜色的线性渐变效果它有两个构造函数 代码如下 复制代码 public LinearGradient(float x0, float y0, float x1, float y1, int color0, int color1, Shader.TileMode tile) 其中，参数x0表示渐变的起始点x坐标；参数y0表示渐变的起始点y坐标；参数x1表示渐变的终点x坐标；参数y1表示渐变的终点y坐标　；color0表示渐变开始颜色；color1表示渐变结束颜色；参数tile表示平铺方式。Shader.TileMode有3种参数可供选择，分别为CLAMP、REPEAT和MIRROR：CLAMP的作用是如果渲染器超出原始边界范围，则会复制边缘颜色对超出范围的区域进行着色REPEAT的作用是在横向和纵向上以平铺的形式重复渲染位图MIRROR的作用是在横向和纵向上以镜像的方式重复渲染位图public LinearGradient (float x0, float y0, float x1, float y1, int[] colors, float[] positions, Shader.TileMode tile);其中，参数x0表示渐变的起始点x坐标；参数y0表示渐变的起始点y坐标；参数x1表示渐变的终点x坐标；参数y1表示渐变的终点y坐标；参数colors表示渐变的颜色数组；参数positions用来指定颜色数组的相对位置；参数tile表示平铺方式。通常，参数positions设为null，表示颜色数组以斜坡线的形式均匀分布。下面这段代码是直接从git上面的项目拷贝下来的 代码如下 复制代码 package com.example.shimmer;import android.content.Context;import android.graphics.Canvas;import android.graphics.LinearGradient;import android.graphics.Matrix;import android.graphics.Paint;import android.graphics.Shader;import android.util.AttributeSet;import android.widget.TextView;public class MyTextView extends TextView { private LinearGradient mLinearGradient; private Matrix mGradientMatrix; private Paint mPaint; private int mViewWidth = 0; private int mTranslate = 0; private boolean mAnimating = true; public MyTextView(Context context, AttributeSet attrs) { super(context, attrs); } @Override protected void onSizeChanged(int w, int h, int oldw, int oldh) { super.onSizeChanged(w, h, oldw, oldh); if (mViewWidth == 0) { mViewWidth = getMeasuredWidth(); if (mViewWidth > 0) { mPaint = getPaint(); mLinearGradient = new LinearGradient(-mViewWidth, 0, 0, 0, new int[] { 0x33ffffff, 0xffffffff, 0x33ffffff }, new float[] { 0, 0.5f, 1 }, Shader.TileMode.CLAMP); mPaint.setShader(mLinearGradient); mGradientMatrix = new Matrix(); } } } @Override protected void onDraw(Canvas canvas) { super.onDraw(canvas); if (mAnimating && mGradientMatrix != null) { mTranslate += mViewWidth / 10; if (mTranslate > 2 * mViewWidth) { mTranslate = -mViewWidth; } mGradientMatrix.setTranslate(mTranslate, 0); mLinearGradient.setLocalMatrix(mGradientMatrix); postInvalidateDelayed(50); } }}这段代码主要是分两步：一个是在onSizeChanged()即大小发生改变的时候，另外一个是onDraw()主要是用来做动画的效果的，

首先把变量名改成 x1 x2 ，并且确保之前 syms 过，即在之前写上：syms x1 x2;也就是 f 的表达式变成：f = (x1 + x2) ^ 4 + x2 ^ 2然后，梯度和海森矩阵分别为：g = jacobian(f);h = jacobian(g);

求法如下：梯度=fx(x,y),梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。在向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说,从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上,梯度是雅可比矩阵的特殊情况。在单变量的实值函数的情况,梯度只是导数,或者,对于一个线性函数,也就是线的斜率。梯度一词有时用于斜度,也就是一个曲面沿着给定方向的倾斜程度。可以通过取向量梯度和所研究的方向的点积来得到斜度。梯度的数值有时也被称为梯度。

这个是某个颜色的渐进颜色墨镜

线形，渐变 特效

原始因素凝胶电泳

LinearGradient 和 SweepGradient，这次讲解RadialGradient； RadialGradient被称为放射渐变，就是从中心向外圆形渐变。 两个构造函数，第一个构造函数可以实现两种颜色的渐变，第二个构造函数可以实现多个颜色的渐变。 参数说明： centerX ,centerY：shader的中心坐标，开始渐变的坐标。 radius:渐变的半径, centerColor,edgeColor:中心点渐变颜色，边界的渐变颜色， colors:渐变颜色数组， stoops:渐变位置数组，类似扫描渐变的positions数组，取值[0,1],中心点为0，半径到达位置为1.0f， tileMode:shader未覆盖以外的填充模式。 构造函数： RadialGradient(float centerX, float centerY, float radius, @ColorInt int centerColor, @ColorInt int edgeColor, @NonNull TileMode tileMode)； 提供中心坐标，半径，颜色值，TileMode Stops数组取值为[0-1],一般为从小到大，表示每个位置对应的颜色值，如果stops不为null，colors必须和stops一一对应，否则可能导致崩溃，如果stops为null,各颜色从中心到边界线性渐变。 stops数组为null，四种颜色线性渐变： stops数组不为null： 如果数组多余颜色个数： 大致做个小例子，如果需要线上使用需要考虑很多问题，类似ondraw最好不要声明对象等： 替换为多颜色 private int[] colors = {Color.YELLOW, Color.RED, Color.BLUE, Color.GREEN}; android绘图之Paint(1) android绘图之Canvas基础（2） Android绘图之Path（3） Android绘图之drawText绘制文本相关（4） Android绘图之Canvas概念理解（5） Android绘图之Canvas变换（6） Android绘图之Canvas状态保存和恢复（7） Android绘图之PathEffect （8） Android绘图之LinearGradient线性渐变（9） Android绘图之SweepGradient（10） Android绘图之RadialGradient 放射渐变（11） Android绘制之BitmapShader（12） Android绘图之ComposeShader，PorterDuff.mode及Xfermode（13） Android绘图之drawText,getTextBounds,measureText,FontMetrics,基线（14） Android绘图之贝塞尔曲线简介（15） Android绘图之PathMeasure（16） Android 动态修改渐变 GradientDrawable

clip_gradient 的引入是为了处理gradient explosion的问题。当在一次迭代中权重的更新过于迅猛的话，很容易导致loss divergence。clip_gradient 的直观作用就是让权重的更新限制在一个合适的范围。具体的细节是，1．在solver中先设置一个clip_gradient2．在前向传播与反向传播之后，我们会得到每个权重的梯度diff，这时不像通常那样直接使用这些梯度进行权重更新，而是先求所有权重梯度的平方和sumsq_diff，如果sumsq_diff > clip_gradient，则求缩放因子scale_factor = clip_gradient / sumsq_diff。这个scale_factor在(0,1)之间。如果权重梯度的平方和sumsq_diff越大，那缩放因子将越小。3．最后将所有的权重梯度乘以这个缩放因子，这时得到的梯度才是最后的梯度信息。这样就保证了在一次迭代更新中，所有权重的梯度的平方和在一个设定范围以内，这个范围就是clip_gradient.

Green-Gauss Cell Based Green-Gauss Node Based Least Squares Cell Based 这三个选项都是什么意思嘛？ Porous Formulation下面的Superficial Velocity是什么意思？

performance：拟合结果误差 The behavior of a network.gradient：梯度Mu：μ的初始值validation check：验证检查结果上面是我自己的理解，你可以在matlab的help文件中搜索glossary就能看到所有用到的NNTool的相关参数。performance表明了你的训练结果已经达到设置的目标误差，训练结果理想。

gradient of a line 一个线梯度重点词汇释义gradient梯度，陡度; 变化率，梯度变化曲线; <英>倾斜度，坡度; 倾斜的; 步行的，能步行的a line一行; 不育系，支座 反力影响线

1、stochastic gradient descent随机梯度下降2、gradient descent梯度下降而stochastic随机形容词 random随机, 任意, 乱, 随便, 轻淡, 胡乱的stochastic随机 1）Stochastic and mathematical models; 随机和数学模型； 2）In this paper, a numerical method for structure stochastic response analysis is presented. 对结构随机响应分析的数值积分方法进行了深入的研究。 3）The optimization of fuzzy stochastic systems is studied in this paper. 本文研究了模糊随机系统的模糊随机优化问题。 4）In this paper, the probability distribution of this kind of stochastic benefit is studied. 本文对这类随机利润的概率分布进行了研究。 5）In this paper, the problem of stochastic optimal control with uncertain terminating time is discussed. 文章研究了终时不确定的随机最优控制问题。

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gradient是一款超好玩的测血统软件，上传或拍摄一张面部照片，就能根据你的轮廓信息分析出你的dna祖先。

>>a=imread("D:Program Files oolboximagesimdemos ice.png");>> b=gradient(double(a));转化图像为double型，即可，gradient中h(:,ones(p,1))估计是double，我转化后可以运行，得到的是水平方向的梯度。>>[ax,ay]=gradient(double(a));可以得到水平和垂直方向的梯度。

径向渐变 radial-gradient(shape size at position, start-color, ... , end-color) 1.渐变的起始位置，默认为中心点： 使用at设置渐变的起始位置。以左上角作为坐标原点。 也可用%设置 2.指定渐变颜色断点。默认颜色是均匀分布在0 - 100%区域的。 0 - 25%: red; 25% - 50%: green; 50% - 75%: blue; 75% - 100%: red; 设置断点后的效果。 0 - 10%: red; 10% - 40%: green; 40% - 100%: 均匀的分布 bule 和 red 下边是使用径向渐变 radial-gradient 来实现的。 先设置圆的背景色渐变，设置了渐变的起始位置，渐变的颜色。 然后通过伪类给圆的右上角再次设置白色的渐变背景色，使视觉效果更立体。（具怎么设置取决于设计） 同样，给左下角设置渐变。（取决于设计） 下边是给球体加了动画： 练习： 径向渐变实现内陷半圆：

是变化率的意思。

<gradient> shape的颜色渐变属性 attributes: Integer， 代表渐变颜色的角度， 0 is left to right, 90 is bottom to top. 必须是45的整数倍. 默认是 0.该属性只有在type=linear情况下起作用，默认的type为linear。 默认情况下，从左到右： angle=270，从上到下 ： android:startColor Color. 颜色渐变的开始颜色，如angle=270中的 android:startColor="#000000" android:endColor Color. 颜色渐变的结束颜色，如angle=270中的 android:endColor="#ffffff" android:centerColor Color. 颜色渐变的中间颜色，主要用于多彩。 android:centerX Float.(0 - 1.0) 相对X的渐变位置。 android:centerY Float.(0 - 1.0) 相对Y的渐变位置。 这两个属性只有在type不为linear情况下起作用。 android:gradientRadius Float. 渐变颜色的半径，单位应该是像素点. 需要 android:type="radial". 如果android:type="radial"，没有设置android:gradientRadius，将会报错,error inflating class. 加入android:centerColor属性 android:type centerX="0.2" centerX="0.2"

./和/有什莫区别？不是对矩阵里每个元素都除吧

不用,该软件所有内容全部免费。进入gradient之后,点击摄像头功能。打开摄像头之后,对准面部进行拍摄。拍摄面部之后,gradient软件进行推算,即可快速测出血统成分。

梯度是计算得来的，不是“设置”的。传统的神经网络通过前向、后向两步运算进行训练。其中最关键的就是BP算法，它是网络训练的根本方式。在运行BP的过程中，你需要先根据定义好的“代价函数”分别对每一层的参数（一般是W和b）求偏导（也就是你说的gradient），用该偏导数在每一次迭代中更新对应的W和b，直至算法收敛。具体实现思路和细节可以参考：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E5%AF%BC%E7%AE%97%E6%B3%95

一个是英式一个是美式

搞笑啊，问到这里了。我给你回答一下，因为原岩自重应力是要随深度增加而增大的，因此施加边界应力后，模型内部的应力需要在边界应力的基础上按照一定的梯度逐渐增大。

I和X Y的灰度值不在一个范围内，分开显示看看吧，就是显示在2个图里

点8，打开环境面板，在色块的后面有个贴图按钮，点击打开贴图面板，选择Gradient，然后点M，打开材质编辑器按住环境面板的贴图（鼠标左键）拖拽到一个材质球中然后在材质编辑器材质球的下面会出现三个色块，分别是渐变的起始、中间、结束颜色调成你需要的颜色shift+q渲染，背景颜色已改变

有俩种意思吧

若果对你有帮助，请点赞。 神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。 然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。现在很多算法在寻解过程，都会借助梯度来确定目标函数的下降方向，梯度可以理解为单变量时的导数，梯度下降的方法就是目标函数的下降方向。你可以到《神经网络之家》nnetinfo中查看《梯度下降法》一文来理解，另外还有《Levenberg-Marquardt法理论基础》方法，也讲解了在数据不太大时，一种更优于梯度下降法的寻解方法若果对你有帮助，请点赞。 祝学习愉快

应该是线性渐变的意思

求助matlab中gradient的用法[x,y]=meshgrid([-5:0.5:5])z=1./(x.^2-2*x+4)+1./(y.^3-2*y+4)g=gradient(z)subplot(1,2,1),surf(x,y,z)subplot(1,2,2),surf(x,y,z,g)

Android 支持三种颜色渐变， LinearGradient（线性渐变） RadialGradient （径向渐变） SweepGradient（扫描渐变）。这三种渐变继承自android.graphics.Shader， Paint 类通过setShader支持渐变。 线性渐变就是在线性方向的的渐变。有两个构造函数， 第二种 构造函数是第一种的简化版，只支持两种颜色。 RadialGradient 是圆环一样的的渐变，RadialGradient 同样是两个构造函数， 1.float centerX, float centerY 渐变的中心点 圆心 2.float radius 渐变的半径 3.int[] colors 渐变颜色数组 4.float[] stops 和颜色数组对应， 每种颜色在渐变方向上所占的百分比取值[0, 1] 5.Shader.TileMode tileMode 表示绘制完成，还有剩余空间的话的绘制模式。 1.float centerX, float centerY 渐变的中心点 圆心 2.float radius 渐变的半径 3.int centerColor, int edgeColor 中心点颜色和边缘颜色 4.Shader.TileMode tileMode 表示绘制完成，还有剩余空间的话的绘制模式 SweepGradient 是和角度有关的渐变。以某一点为圆心，随着角度的大小发生渐变。 1.float cx, float cy 中心点坐标 2.int[] colors 颜色数组 3.float[] positions 数组颜色在渐变方向上所占的百分比 1.float cx, float cy 中心点坐标 2.int color0, int color1 开始颜色 结束颜色 在LinearGradient RadialGradient 渐变中，构造函数的最后一个参数为 Shader.TileMode 类型，决定了如果View还有剩余空间，如何绘制。 从上到下依次为：CLAMP REPEAT MIRROR 从上到下依次为：CLAMP REPEAT MIRROR 一些背景的渐变通过定义 Shape Drawable 来实现。Shape Drawable 有gradient 属性。

不要。gradient是一款娱乐软件，该软件所有内容全部免费，进入gradient之后，点击摄像头功能。打开摄像头之后，对准面部进行拍摄。拍摄面部之后，gradient软件进行推算，即可快速免费测出血统成分。

gradient就是斜率，相当于是y和x的比例关系，x增加1，y就增加5的话那么gradient就是6。你这道题从a到l的gradient依次是5,2,-2,-1,1,-3/2,4/3,-7/2,0.5,-1,2/3,-0.2

常用的渐变有 （1）linear-gradient()线性渐变 （2）radial-gradient()径向渐变 （3）conic-gradient()(大部分浏览器站不支持)梯度渐变； （4）repeating-linear-gradient()、repeating-radial-gradient()、repeating-conic-gradient()，这个就不用解释了吧； 基础语法： linear-gradient( angle, start-color position, end-color position); 参数设置： start-color 是渐变的初始颜色 end-color 是结束的颜色，这些颜色统称为色标 angle 是渐变的角度，可以是具体的角度（45deg），也可以是 to + 方向（to bottom right） position 是具体位置，可以使用px,百分比，建议使用百分比； 语法： radial-gradient(shape rx ry at position, start-color, end-color ) 参数设置： shape：形状(ellipse - 椭圆 (默认值)、circle - 正圆) rx,ry半径大小：rx(x轴半径),ry（y轴半径）,也可以使用关键词表示closest-side（圆形到最近的边的距离）、closest-corner（圆形到最近的角的距离）、farthest-side（圆形到最远变的距离）、farthest-corner（圆形到最远角的距离） positon圆心位置:at x y或是at bottom right ,也可以使用px,百分比 color:色值 例如： 基础语法： conic-gradient(from angle at position ,color1 angle,color2 angle,color3 angle) 常用参数： form以角度为值，定义梯度旋转;position以坐标x,y位置，定义圆形位置 同比可以使用repeating-conic-gradient(); 暂时只有chorm69，opear,safari,android webview支持该属性

倾斜度计算公式:FX=gradient(F)。倾斜度,是指物体或斜面倾斜、歪斜的程度,与地面的夹角。函数的梯度就是函数在该点的导数,通常在数学上记作_F(x0,y0)。

gradient是梯度的意思，在解线性方程组中，有很多迭代算法，如最速梯度下降法，F-R共轭梯度下降法，高斯-牛顿法，SOR迭代法很多很多，不同算法的收敛性和迭代次数都有不同。

gradient是指梯度，变化率，变化曲线举例来说，在色谱柱洗脱的时候，常常对组分复杂的样品则采用梯度洗脱的方法。gradient elution就是指在同一个分析周期中，按一定程序不断改变流动相的浓度配比，从而可以使一个复杂样品中的性质差异较大的组分能按各自适宜的容量因子k达到良好的分离目的。

gradient测血统的方法：工具/原料：华为nova 9、HarmonyOS2.0.0、Gradient2.7.32。1、点击摄像头功能。进入gradient之后，点击摄像头功能。2、拍摄面部。打开摄像头之后，对准面部进行拍摄。3、测出血统。拍摄面部之后，gradient软件进行推算，即可快速测出血统成分。

gradient=vertical distance/horizontal distance 例子: A点同B点 A点高度600米 B点高度100米 幅地图个比例尺系1cm比100米 用把尺度A到B既直线距离(当佢系10cm) vertical distance= A点高度减B点高度 =600-100=500米 horizontal distance= A到B既直线真实距离=地图上既距离x比例尺既比例 =10cm x100米=1000米 gradient(梯度)=vertical distance除horizontal distance =500米/1000米 =1:2 参考: myself Gradient = Slope 而Slope = y/x 亦即系 vertical distance/ horizontal distance Vertical Distance就系等高线上两点相减攞绝对值 而horizontal distance系水平距离即系用间尺度完再计埋比例得出泥果个数值 EG. 一座山山顶离地500米 而由山顶至山脚水平距离为100米 个gradient就系vertical/horizontal 即500/100 = 5

gradient_百度词典gradient[英][u02c8greu026adi:u0259nt] [美][u02c8ɡrediu0259nt] n.[物]梯度，陡度；（温度、气压等）变化率，梯度变化曲线；<英>（道路的）倾斜度，坡度adj.倾斜的；[动]步行的，能步行的复数：gradients

神经网络文章索引 上一篇神经网络结构中，我们介绍了神经元的结构，激活函数以及每个神经元激活值的算法，涉及到权重、偏置值等。 上一篇结尾提到，对于28*28的黑白手写图像识别，我们需要13002个权重和偏置数值，才能让我们的神经网络最后输出正确结果。 所谓的机器学习，就是寻找这13002个数值的过程。首先这里有两点需要注意： 在负无穷到正无穷之间，如何获得一万多个数字最佳的匹配值？这比在全世界挑选1万人让TA们一起相爱还要难。 我们的做法是用计算机强大运算速度，暴力解决问题。 好了，现在，暴力不是问题，要想出奇迹的关键就在于如何找到如何 优化的规律 。 要想做优化，首先要明确目标，找到当前神经网络和期望结果之间的差距。 从下图可以看到，随机设定的神经网络最终输出的是混乱的一层（被黄色线框标出），距离最右边我们期望只点亮神经元3的情况差距很大。 我们把混乱输出层的每个神经元与期望层每个对应神经元激活值相减，然后平方，再累加在一起，这就是方差cost代价，如下图，计算得到cost是3.37。 我们用这个cost来表示当前神经网络13002个设定值和期望设定值之间的差距，当然，这个cost等于0是差距最小，也就是最接近期望设定值。——当然这只是针对数字3的1张图片来说，我们需要的是针对0~9共10个数字的数万张图片，cost都能是最小。 从下图，我们来看一下神经网络的功能。它能利用13002个设定值经过3层神经元激活值的计算，把784个像素亮度变为10个数字（我们期望这10个数字中只有一个是1，其他都是0）。 这13002个权重和偏置数字，加上激活值的算法，就是神经网络的“想法”。 我们再来看看代价函数的情况，如下图，它是利用很多很多的训练图片（已经明确了对应的数字），把13002个数字变为1个cost代价数。 写成函数形式 我们假设最简单的情况，只有1个权重和1个偏置： x和y是任意可能的数值，我们希望知道当x和y是什么数值的时候z最小。 每一组[x,y]都对应唯一的z，我们可以假想，有无数个[x,y,z]这样的位置点，在三维空间坐标中，它们就会组成一个面（曲面或平面），如下图。 从几何意义上看，我们就是要找到凹陷最低的那个位置点的x,y的值，因为那里z也就是cost代价最低。 假设上面的xyz绘制的cost曲面是个山地，你是一个旅行者，需要行走找到最低点的位置，你会怎么办？ 没错，只要一直往下走，那么就能走到所在区域的最低点。——当然，如果山后面还有更深的山谷，那么你可能找到的只是局部最低点，而并非世界最低点。 实际上，对于复杂的超多维度来说，找到世界最低点几乎是不可能任务。我们唯一能做的就是多找几个局部最低点，然后选择其中最低的那个。 同样，如果我们落脚在[x",y"]，那么可以尝试对比[x"+0.1，y"]，[x"-0.1，y"],[x"，y"-0.1],[x"，y"+0.1],如果[x"+0.1,y"]是最低的，那么我们就走到这里，然后继续尝试对比四周点的高度。这就是梯度下降的算法。 如下图，我们沿着虚线一步一步下山找到最低点。 首先快速的从下图了解几个基本概念。 下图的弧线表示的是某个函数y=f(x)，比如抛物线方程y=x 2 。 曲线上任取两个点a,b，它们对应x和x+dx。（d是指德尔塔大写Δ，小写δ） ab两点对应的y的差是dy。 现在直线ab看上去是曲线的割线（有ab两个交点）。 假设b点沿着曲线，越来越靠近a点，那么dx极限趋近于0，这时候dy也会越来越小趋近于0，但是！我们会意识到dy/dx永远不会是0，而最终它仍然是角∠cab的对边比邻边，也就是正切三角函数值。 实际上，这也正是曲线的切线的定义。 可以想象，我们取的a点越是靠右，那么这个切线越是竖直。 如果我们把这个切线看做表示某个一次方程，如y=mx+n这种形式，那么a点越靠右，直线越竖直，m值也就越大。 我们把m值叫做直线的斜率。 导数derivative ，一元函数y=f(x)（即因变量y只受到一个自变量x影响的函数）中任意取x，如果x增加极小趋近于0的Δx（或者写为dx),那么y相应的被增加Δy（或者写作dy），那么导数就是dy/dx，而又有dy=f(x+dx)-f(x)，所以： 从函数的曲线图上可以看到，某点的导数就是dx趋近于0时候∠cab的正切，导数反映了切线的陡峭程度，也就是y随着x变化的快慢程度。 微分differential ，简单说就是Δx和Δy，或者记作dx和dy。x称之为自变量，y称之为因变量，那么x趋近于最小的时候的值，就是x的微分（趋近0又不是0的那个神秘值），同样y的微分也是这个意思，总之是想得到又摸不到的神奇值。 斜率slope ，一元一次函数（直线方程）y=mx+n的系数m值。在这里就是a点的导数值f"(x)。 切线tangent ，某个点a的切线，就是经过a点的，以A点斜率为系数的方程y=f"(x)x+n所表示的直线。 自变量dependent variable和因变量 independent variable ，x自己的变化，引发y被动变化。 好了，我们来看 多变量微分Multivariable differential 。 上面都是一个y收到一个x的影响y=f(x)，多变量就是不止受到一个自变量的影响，我们以最简单的z=f(x,y)为例，z=x 2 +y 2 。 绿轴x的变化和红轴y的变化，都会对应蓝轴z的变化。 x从负无穷到正无穷无限种可能，y也是无限种可能，x和y复合到一起就在水平方向覆盖了全部地面，z值有高有低，就像现实世界中的海拔一样，把xy平面凸起或凹陷。（图中粉色没有画出全部曲面） 我们可以想象，这时候不能讨论A点的切线了，而应该考虑它的 切平面tangent plane （下图绿色平面）。 方向导数directional derivative ，就是曲面上过A点的任意曲线的切线（下图紫色线）组成的平面，就是切平面。 这么多紫色的方向中，哪一个方向最陡峭？对于这个z=x 2 +y 2 函数来说，明显是最接近竖直朝上的那个箭头和最接近竖直朝下的那个箭头。 和曲线一样道理，越陡峭意味着z对x、y的变化越敏感，或者说dx、dy的变化会引发更多的dz。 梯度gradient ，我们规定，能够引发因变量最快变化的那个切线正方向，就叫做曲面方程上这个点的梯度。注意梯度是个xyz表示的三维方向，例如[0，0，1]表示z轴竖直向上，[0.1,0.1,1]就往xy的正方向偏一点点。 对于只有xy两个变量的三维曲面来说，我们还可以只是考虑x+0.1,x-0.1,y+0.1,y-0.1这样的试探方法找到最低点，只要2*2=4次就可以了，周全一点也就8次。 但是对于我们手写数字识别中13002个自变量来说，那就要2 13002 次，这是不可行的。 借用多元微分，我们可以找到13002个自变量某一随机点对应的切平面（实际早已不是什么平面了，我们姑且这么说），也可以计算出其中变化最快的方向，就是梯度，数学家已经证明，不管多少个维度，沿着梯度往前走一步，都能获得最快变化后新的一个点，这个点是一个n维向量，对于我们的案例来说就是13003个新数字组成的数组[0.322,0.123,0.55,0.222,...0.233]共13003个数字。 唯一要说明的一点不同就是，为了找最低点，我们不是往上走，而是往相反的负方向，朝下走。 步长step size ，就是我们每次沿着 负梯度 往下走多远，在机器学习算法里面它叫做 学习率learning rate ，同样道理，步子迈小了走得太慢，找到最低点耗时间太久，步子太大了容易跳过最低点（注意，1万多维的复杂情况不是我们上面三维漏斗曲面那么简单可以描述的）。所以我们经常设置0.00001这样小的数字，好在很多机器学习程序都会适当的自动调整它（比如Tensorflow中的梯度下降优化GradientDescentOptimizer），实际上不会让它太慢。 同时，我们从上图中看到，计算出的负梯度是由很多数字组成的数组，每个数字代表一个维度（就像xy那样），所以我们只要在原来的位置点坐标（比如[x,y]）上分别把这个梯度（比如[0.1,-0.3])加上去就能得到新的点([x+0.1,y-0.3])。 内容小结 如果您发现文章错误，请不吝留言指正； 如果您觉得有用，请点喜欢； 如果您觉得很有用，感谢转发~ END

linear-gradient的参数不包括（） background-color background-image background-repeat background-size(正确答案)

gradient: 梯度y-intercept: 函数与y轴交点,(0,b)

点击 Slove——Methods 即可出现，如下图

gradient magnitude梯度幅值双语对照词典结果：网络释义1. 梯度强度2. 梯度幅值.-----------------------------------如有疑问欢迎追问！满意请点击右上方【选为满意回答】按钮

指温度、气压、级度、强度、幅度、梯度等的变化率或变化曲线Gradient变化率、变化曲线magnitude量值、强度等如有帮助请采纳，如对本题有疑问可追问，Good luck!

gradient magnitude梯度幅度An Improved Self-adaptable Algorithm of Edge-detection Based on the Gradient Magnitude改进的基于梯度幅值的自适应边缘检测算法

1. What is pressure gradient? Pressure gradient is the variation of pressure over distance. It is clear that in a centrifuge the pressure at the bottom of the test tube which is farthest away from the axis of rotation is the highest whereas pressure near the top of the test tube is lowest. Thus there exists a pressure variation along the test tube increasing in magnitude as one goes from top to the bottom of the tube. Such pressure variation is a "pressure gradiant". 2. How can it provide the centripetal force for the substances inside the test tube? Particles inside the revolving centrifuge being a non-inertia reference system are subject to an inertia force - the centrifugal force. The magnitude of this force is proportional to the mass of the particle and the distance of the particle from the axis of rotation. Thus heavier particles being of larger mass experience a larger centrifugal force which pulls the particles towards the bottom of the tube more than light particles. As a result heavier particles are pressed against the bottom of the test tube which in turn provides the necessary centripetal force for the particles to rotate with the test tube. 3. What is the reaction pair according to the newton"s third law? As said above if you are looking at the position of the test tube in revolution the inertia force (centrifugal force) is balanced by the normal reaction (this normal reaction is termed as "centripetal force" when looking outside the test tube system). The centrifugal force which gives a pressing force onto the bottom of the test tube and its normal reaction which acts on the revolving particle constitute an action-reaction pair.