进度

进度相关知识

• Android花样loading进度条（三）-配文字环形进度条

  背景Android花样loading进度条系列文章主要讲解如何自定义所需的进度条，包括水平、圆形、环形、圆弧形、不规则形状等。   本篇我们继续从圆环形进度条讲起，讲配文字的环形进度条，不仅有进度色彩，还有进度提示和文字说明，主要是使用Canvas绘制圆和圆弧、绘制文字。效果先上图看效果，这里有4个进度条，样式上有微妙区别，基本都属于一个类别的进度条了。   4个进度条基本上分为3类：带文字的进度条；不带文字的进度条；带自定义字体的进度条我们以第1种作为基本示例来讲解，需要准备的知识点有：自定义控件的坐标轴；Canvas圆环、圆弧绘制方法；Canvas文字绘制方法自定义属性；Handler消息处理机制。其中除了Canvas文字绘制方法没有说，其他都在上一篇 Android花样loading进度条（二）-简单环形进度条一文中有讲解过。Canvas文字绘制Canvas类提供了文字绘制方法：android.graphics.Canvas#drawText(String text, float
• 炫酷进度条：Android 仿应用宝下载进度条

  一、介绍一个横向进度条下载完成区域有一个滑块不断从左往右滑动（最开始就是被这个吸引的，就想着这个怎么实现的）进度条中间显示当前进度，值得注意的是，进度条文本包含在下载区域中的部分显示为白色点击暂停，进度条颜色改变，进度文本改变二、分析根据以上简单介绍，可以抓住要实现的重难点是上面的第2、3点。 1. 进度条文本包含在下载区域中的部分显示为白色怎么实现？这个和歌词变色的效果是一样的，所以实现原理应该差不多。canvas有一个save的方法，然后设置成CLIP_SAVE_FLAG标志，这个标志的解释是restore the current clip when restore() is called.然后结合canvas的clip方法和restore方法就能实现。后文见代码④。   2.  下载完成区域有一个滑块不断从左往右滑动怎么实现？首先想到的是画这样一个滑块(其实是一张图片)，然后不断根据当前进度修改位置实现移动。需要注意的是这个滑块的移
• 能知进度的InputStream和OutputStream

  文件下载进度、文件上传进度、zip解压进度似乎在常见的app中很常见，进度值是怎么算出来的呢，原理再简单不过，进度=当前已传输大小/总大小。如果算进度的代码写在业务中感觉不是太美观，也违背了解耦思路，毕竟进度计算是个很单一的功能，今天把以前写过的ProgressAwareInputStream(对应下载)和ProgressAwareOutputStream(对应上传)2个小东西拿出来溜溜：把进度计算融入Stream内部仅以listener告知进度情况。/**  * Interface for classes that want to monitor this stream  */public interface OnProgressListener {    /**      *&
• Bootstrap教程(18)--进度条

  1. 概述 进度条的使用频率并不高，但是如果遇到合适的场景，使用之后对显示效果的提升还是比较明显的。 Bootstrap为进度条提供了比较优雅的实现，本篇就来介绍下常见用法。 2. 普通进度条 先看一段代码： <div class="progress"> <div class="progress-bar" aria-valuenow="60" aria-valuemin="0" aria-valuemax="100" style="width: 60%;"> <span>60%</span> </div> </div> 首先是通过class="progress"设定了一个进度条容器。 然后在容器内定义了progress-bar进度条控件，

进度相关课程

• 常用的网页加载进度条 随着HTML5的普及，各种CSS3动画及JS特效在网页中层出不穷，PC端载入数据的速度还算可以，移动端相对要慢很多，如果图片或脚本没有完全载入，用户在操作中可能会发生各种问题，因此我们需要对数据载入进行侦测，以更加人性化的方式给用户展现。

  讲师：孙吉星 中级 32805人正在学习

• PHP7底层源码全方位深度剖析 进阶高级工程师 本课程将带你深入剖析PHP7源码，掌握PHP7源码背后的原理，内核机制、核心技术点、PHP扩展及架构设计思想等，提高你的源码阅读和分析能力，提升你的编程技能和代码设计能力，让你快速突破技术瓶颈，解决性能调优和高并发问题。

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• Swift之基于CALayer的图形绘制 本课主要讲解CoreAnimation框架，让大家掌握CALayer绘制实现方式。同时，根据所需知识完成一些圆形进度条的绘制。

  讲师：雪的痕迹 中级 2031人正在学习

进度相关教程

• 进度条 ProgressBar 今天要学的是一个特定场合要用到的控件——进度条控件。进度条的作用不言而喻，而在实际使用中，通常会有两种类型的进度条：横向进度条和圆形进度条。当然，ProgressBar 也是支持这两种类型的，可以应对大多数的开发场景。
• 3.5 例子：打印下载进度 Python 中的内置函数 print(text) 会自动的加入换行，而在某些场景下，不希望输出换行，例如，打印下载进度，显示效果如下： 下载进度 程序在运行的过程中，断断续续的输出如下文本：Downloading 1%Downloading 2%…Downloading 100%如果使用 print(text)，就会输出 100 行，无法达到上图的效果。使用 sys.stdout.write(text) 可以控制程序输出在同一行，代码如下：import sysimport timefor rate in range(100): text = 'Downloading %d%%' % rate sys.stdout.write(text) sys.stdout.write('\r') time.sleep(1) 在第 2 行，引入 time 模块，需要使用 time 模块的 sleep 方法在第 4 行，使用 for 循环模拟下载的过程，总共输出 100 行文本在第 6 行，打印当前的下载进度在第 7 行，输出 ‘\r’，将光标移动到行首sys.stdout.write(’\r’) 仅仅输出一个字符 ‘\r’，不会再额外输出换行在第 8 行，使用 time.sleep 睡眠 1 秒
• 3. 使用梯度带来进行自动微分 通过上面小节的例子，想必大家已经对使用 TensorFlow 进行梯度求解有了一个大体的了解。具体来说，我们大致需要经过几个步骤进行自动微分的操作：定义梯度带 tf.GradientTape () 的上下文；指定我们要跟踪梯度的数据，tape.watch()；在梯度带上下文之中进行我们想要的操作（一般是让数据通过网络）；通过得到的结果来使用梯度带求得各个参数的梯度；后续的操作，比如根据梯度进行优化等。那么让我们来看一个更加实际一些的例子，使用矩阵进行运算。import tensorflow as tfx = tf.ones((5, 5))with tf.GradientTape() as t: t.watch(x) y = tf.reduce_sum(x) y = tf.reduce_sum(y+x) z = tf.multiply(y, y)dz_dx = t.gradient(z, x)print(dz_dx)我们可以得到输出，值得注意的是，因为我们的输入都是矩阵，因此得到的梯度也是一个矩阵：tf.Tensor([[33800. 33800. 33800. 33800. 33800.] [33800. 33800. 33800. 33800. 33800.] [33800. 33800. 33800. 33800. 33800.] [33800. 33800. 33800. 33800. 33800.] [33800. 33800. 33800. 33800. 33800.]], shape=(5, 5), dtype=float32)如此，我们便求得了梯度，这是我们进行自定义网络的第一步，下一步，我们要将整个网络的计算放在梯度带的上下文之中进行计算。
• 2.1 沿着一个维度进行广播 一种简单的场景是，两个数组有一定的相似性，即数组（n×m）和数组（1,m）。案例arr2 = np.array([[10, 20, 30]])arr2out: array([[10, 20, 30]])观察不同大小的数组的广播规则：arr0 + arr2out: array([[11, 22, 33], [14, 25, 36]])arr0 * arr2out: array([[ 10, 40, 90], [ 40, 100, 180]])观察发现，arr2沿着arr0的第二个维度扩展了，扩展到二者相匹配，再进行了对应的计算。可以用一张简图来进行描述相加的过程： 广播 1
• 3. 张量的梯度 在机器学习中我们最经常使用的就是张量的梯度了，张量的梯度可以理解为张量的微分。因为在机器学习之中我们需要不断地计算参数的导数来计算出参数的误差，从而对参数进行调整。在 TensorFlow 之中，计算张量的梯度是通过 tf.tf.GradientTape 来进行的，具体来说分为两步：在梯度带中定义运算；运算结束后从梯度带中得到梯度。下面我们以一个简单的例子来展示一下如何求得梯度：x = tf.Variable(5.0)with tf.GradientTape() as tape: y = x**2dy_dx = tape.gradient(y, x)print(dy_dx.numpy())在上面的例子之中，我们首先定义了一个常量 x，然后我们在梯度带中定义 y 为 x 的平方，然后我们便在记录的梯度带中求得 y 对于 x 的梯度，在这里就相当于导数。因为 x * *2 的导数为 2 * x，因此我们得到的梯度应该是 2 * 5 = 10。我们查看输出，果然结果是6。10.0上面我们是通过一个常量来进行的演示，其实梯度可以应用于任意的张量，下面我们以一个张量来进行演示：a = tf.Variable(tf.random.normal((3, 2)), name='a')b = tf.Variable(tf.zeros(2), name='b')x = [[1., 2., 3.]]with tf.GradientTape(persistent=True) as tape: y = tf.matmul(x, a) + b loss = tf.reduce_mean(y**2) # 计算y**2的平均值[dl_da, dl_db] = tape.gradient(loss, [a, b])print(a)print(dl_da, dl_db)在这里我们定义了 a 和 b 两个张量，并定义了一个常数 x；然后我们在梯度带中计算了 y = a * x + b，然后又计算了 y 平方的平均值（赋值为 loss ）；计算结束后我们计算了 loss 对于 a 和 b 的梯度，并将其输出。我们可以得到以下结果，可以看到 TensorFlow 已经帮助我们计算了梯度：<tf.Variable 'a:0' shape=(3, 2) dtype=float32, numpy=array([[-0.16581778, -0.5726858 ], [ 0.65533674, 0.8761684 ], [ 0.7585775 , -1.0951476 ]], dtype=float32)>tf.Tensor([[ 3.4205883 -2.1057918] [ 6.8411765 -4.2115836] [10.261765 -6.317375 ]], shape=(3, 2), dtype=float32) tf.Tensor([ 3.4205883 -2.1057918], shape=(2,), dtype=float32)
• 1. 什么是梯度 微分是所有目前几乎所有机器学习的基础，也是 TensorFlow 与 Pytorch 等框架的基础。我们对模型进行优化的过程大致可以分为以下三个步骤：数据通过模型得到输出；我们通过计算得到模型中每个参数的梯度；确定学习的步长（学习率）；按照梯度的方向和学习率对每个参数进行优化。我们可以很清楚的看到，最后的两步是关键的优化部分，而第二步 —— 求得梯度的一步就是这两个关键步骤的前提和基础。因此我们要首先了解什么是 “梯度”。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 —— 百度百科。简单来说，就是梯度是一个方向，它会指明某一个参数在哪个方向上面变化地更快。或者不恰当地说（但是却非常容易理解），梯度可以理解为一个参数的导数。因此我们可以通过梯度就可以得到模型的参数在哪个方向上面变化，会使得最终的结果的 Loss 变小；进而我们就可以进行模型的优化工作。举个例子：y = x**2 + 4这是一个很简单的赋值公式：我们将 x 的平方加上 4 ，然后将其赋给 y 。那么 y 对于 x 求导数，便得到：dy_dx = 2*x因此我们在 x 取任意一个值的时候便可以得到 y 对于 x 的梯度。比如当 x 为 5 的时候，那么 y 对于 x 的梯度便为 2 * 5 = 10 。

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