mSweepGradient =SweepGradient(mDrawRect.centerX(),// 渐变中心的 x 坐标,设置为矩形中心的 x 坐标mDrawRect.centerY(),// 渐变中心的 y 坐标,设置为矩形中心的 y 坐标intArrayOf(mStartColor, mMiddleColor, mEndColor),// 渐变颜色数组floatArrayOf(0f,0.5f,1f)// 颜色位置数组)
常规解法: #include<bits/stdc.h>
using namespace std;
int n,m,k,t;
const int N105;
bool a[N][N],b[N][N];
int cnt;
//设置滚动数组来存贮当前和下一状态的条件
//处理传播扩散问题非常有效int main()
{cin>>n>>m>>t;for(int i1;i&l…
4. 模型的评估与选择
4.1 训练误差与测试误差 假如存在样本容量为 N N N的训练集,将训练集送入学习系统可以训练学习得到一个模型,我们将这么模型用决策函数的形式表达,也就是 y f ^ ( x ) y\hat{f}(x) yf^(x),关于模型的拟合…