PS图层混合模式超详细解答-图层混合模式的原理☕前言本教程非常详细，请用心看完本教程如果有如何问题，欢迎评论区留言讨论本教程为了避免冗余，一些不必要的截图就省略了本教程只讨论8bit的情形下的混合未经许可，不可转载饮茶在一切开始之前，我们先泡一杯茶🍵泡一杯茶需要一杯开水，一袋茶叶，如果太苦我们还需要一些水来兑一下好的我们来温习一下泡茶的过程🍵1:我们准备一壶开水🍵2:我们准备一包茶叶，放多少

数据集是D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}其中xi=(xi1;xi2;…;xid),yi∈RD=\left\{(\mathbf{x_1},y_1),(\mathbf{x_2},y_2),\dots,(\mathbf{x_m},y_m)\right\}\\\text{其中}\\\mathbf{x_i}=(x_{i1};x_{i2};\dots;x_{id}),y_i\

以《机器学习》第85页的图为例：使用包：\usepackage{tikz}代码：\documentclass[UTF8]{ctexart}\usepackage{tikz}\usetikzlibrary{shapes.geometric, arrows}\begin{document}\thispagestyle{empty}% 定义基本形状\tikzstyle{results}=[el

BP算法的伪代码代码\documentclass[11pt,UTF8]{ctexart}\usepackage[top=2cm, bottom=2cm, left=2cm, right=2cm]{geometry}\usepackage{algorithm}\usepackage{algorithmicx}\usepackage{algpseudocode}\usepackage{amsm

原文地址：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus注：不要把它和几何运算或者是向量运算混淆前言：在数学中，矩阵微积分是进行多变量微积分的一种特殊符号，特别是在矩阵的空间上。 它将关于许多变量的单个函数的各种偏导数和/或关于单个变量的多变量函数的偏导数收集到可以被视为单个实体的向量和矩阵中。 这大大简化例如找到多元函数的最大值或最小值，以及求解微分

原文地址：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus#Other_matrix_derivatives翻译：part1:http://blog.csdn.net/uncle_gy/article/details/78861467part2:http://blog.csdn.net/uncle_gy/article/details/78871515pa

前言又是关于机器学习那本书里的插图问题，里面有一些函数图形。现在看看怎么使用latex把它们画出来。这就是《机器学习》周志华，第98页的两个函数图像，貌似树上的坐标轴是不正确的，第二张图的横坐标应该扩大10倍，才有那种效果。使用到的包：\usepackage{tikz}示例代码：\documentclass[11pt,UTF8]{ctexart}\usepackage{tikz}\begin

Android层次介绍Android系统架构采用分层思想，这样可以减少层与层之间的依赖性Android系统由以下几个部分组成：应用程序（APPLICATIONS）应用程序框架(APPLICATIONS FRAMEWORK)Android运行时(ANDROID RUNTIME)核心库DVM(Dalvik Virtual Machine)函数库(LIBRARIES)Li