An Efficient Primal-Dual Hybrid Gradient Algorithm For Total Variation Image Restoration 一种高效的全变差图像恢复的原始-对偶混合梯度算法

IOS应用源码之【类库与框架】iPhone Gradient Buttons.rar

【类库与框架】-iPhone Gradient Buttons.7z

【Android UI】Paint Gradient 渐变渲染 ① ( LinearGradient 线性渐变渲染 | 设置渲染方向 | 设置渲染颜色 | 设置渲染模式 | MIRROR ) https://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/125047457 博客配套源码 一、LinearGradient 线性渐变渲染 1、设置 2 个颜色的渐变 3、设置多个颜色的渐变 二、LinearGradient 线性渐变渲染重要参数分析 1、正常渲染 2、设置多个渐变颜色渲染 3、设置渲染方向 4、设置 Shader.TileMode.MIRROR 渲染模式 5、设置 Shader.TileMode.REPEAT 渲染模式 三、代码示例 1、正常渲染 2、设置多个渐变颜色渲染 3、设置渲染方向 4、设置 Shader.TileMode.MIRROR 渲染模式 5、设置 Shader.TileMode.REPEAT 渲染模式 四、效果展示 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「韩曙亮」的原创文章，遵循CC 4.0

优化算法（SAGA、SAG、RMSProp、Nesterov Accelerated Gradient、随机和小型批处理梯度）

SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种游戏理论方法，用于解释任何机器学习模型的输出。 它使用博弈论中的经典Shapley值及其相关扩展将最佳信用分配与本地解释联系起来（详细信息和引文，请参见）。 安装 Shap可以从或 安装： pip install shap or conda install -c conda-forge shap TreeExplainer的树集成示例（XGBoost / LightGBM / CatBoost / scikit-learn / pyspark模型） 尽管SHAP可以解释任何机器学习模型的输出，但我们已经为树集成方法开发了一种高速精确算法（请参见）。 XGBoost ， LightGBM ， CatBoost ， scikit-learn和pyspark树模型支持快速的C ++实现： import xgboost import shap # load JS visualization code to notebook shap . initjs () # train XGBoost model X , y

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这份代码是用来说明如何把梯度直方图直白的表示出来，代码中有一些注释原来就有的，还有一些是我加的。

通过L0对文本图像进行模糊处理

这是一个压缩传感方面的Gradient Projection for Sparse Reconstruction 工具包。