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将一块形状不规则的区域送入剪贴板是如何实现的(Lasso工具)?
natrium11
2001-04-14 02:23:00
如何实现?多谢!
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将一块形状不规则的区域送入剪贴板是如何实现的(Lasso工具)?
如何实现?多谢!
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skt642
2001-05-31
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natrium11
2001-04-20
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我又试了一下,原来Photoshop 和 Paint 的实现各不相同!!
Paint 中 cut,Photoshop 中 paste,将得到一个矩形,可能Paint是将剩余部分填一种未用色;
Photoshop 中 cut,Paint 中 paste,背景都显示不出来(Paint以为它既是该未用色),可能Photoshop是在内部保存了区域边界.
两者都是将包含它的最小矩形放入剪贴板。
natrium11
2001-04-19
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或者类似的?
natrium11
2001-04-19
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但是我没有看到可以把 Region 保存进剪贴板的方法啊,谁知道有?
alwssoan
2001-04-19
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这可以用与建立非矩形窗口一样的方法来获得非矩形然后把它保存进剪贴板就可以了
我这只是思路,要解决还得看你自己或各路高手,我这边的输入法不好用,先写到这边了
alwssoan
2001-04-19
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这可以用与建立非矩形窗口一样的方法来获得非矩形然后把它保存进剪贴板就可以了
我这只是思路,要解决还得看你自己或各路高手
natrium11
2001-04-19
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就是比如说有一块圆形图象,要把它保存进剪贴板,在Photoshop OR Windows Paint 中Edit/Paste 能粘贴出来,而且还有虚线围绕着该圆形(即Photoshop知道剪贴板上图形的形状)
natrium11
2001-04-19
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就是比如说有一块圆形图象,要把它保存进剪贴板,在Photoshop OR Windows Paint 中Edit/Paste 能粘贴出来,而且还有虚线围绕着该圆形(即Photoshop知道剪贴板上图形的形状)
natrium11
2001-04-18
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整个csdn没人会吗?呜呼!
Kingron
2001-04-18
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不是,没有明白你的意思?没有用过那些东西。
natrium11
2001-04-18
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这么冷漠?
natrium11
2001-04-18
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进来的各位,说几句嘛!!
natrium11
2001-04-17
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怎么没人回答?
natrium11
2001-04-14
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To songhtao(三十年孤独):可否详细些?谢谢!
To WorldCreater(造化天尊):那别的程序再拷贝时不就整个矩形都拷去了吗?
WorldCreater
2001-04-14
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把包含不规则区域的矩形发入剪贴板
我不懂电脑
2001-04-14
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用SendMessage发拷贝消息
R语言
实现
LA
SSO
回归
La
sso
回归又称为套索回归,是Robert Tibshirani于1996年提出的一种新的变量选择技术。
La
sso
是一种收缩估计方法,其基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下,使残差平方和最小化,从而能够产生某些严格等于0的回归系数,进一步得到可以解释的模型。R语言中有多个包可以
实现
La
sso
回归,这里使用
la
rs包
实现
。 1.利用
la
rs函数
实现
la
sso
回归并可视化显示 x...
什么时候使用
la
sso
回归?
需要注意的是,
LA
SSO
的一个特点是在优化过程中可能将某些系数完全收缩到零,从而
实现
特征选择,而岭回归则会将系数逐渐收缩但不会完全变为零。在OLS中,通过最小化残差平方和来确定最优的回归系数,从而建立一个最合适的线性模型来描述因变量与自变量之间的关系。当你有很多自变量时,但怀疑其中只有一部分对因变量的预测有实际意义时,
LA
SSO
可以帮助你筛选出对目标变量具有重要影响的自变量,从而减少不必要的特征。如果你的问题中存在很多无关的自变量,
LA
SSO
倾向于使其中一些系数变为零,从而
实现
模型的稀疏性。
手写算法-python代码
实现
La
sso
回归
手写算法-python代码
实现
La
sso
回归
La
sso
回归简介
La
sso
回归分析与python代码
实现
1、python
实现
坐标轴下降法求解
La
sso
调用sklearn的
La
sso
回归对比2、近似梯度下降法python代码
实现
La
sso
La
sso
回归简介 上一篇文章我们详细介绍了过拟合和L1、L2正则化,
La
sso
就是基于L1正则化,它可以使得参数稀疏,防止过拟合。其中的原理都讲的很清楚,详情可以看我的这篇文章。 链接: 原理解析-过拟合与正则化 本文主要
实现
python代码的
La
sso
回归,并用实例佐证原
La
sso
原理与Python
实现
La
sso
原理与Python
实现
la
sso
原理 Python
实现
La
sso
原理 在一般的回归情形中,对于数据集(xi,yi)\left(\mathrm{x}^{i}, y^{i}\right)(xi,yi),最小二乘法估计通过计算预测值与真实值之间的最小平方和对数据进行预测,但是数据分析不常满足最小二乘估计,而提升最小二乘估计的两个标准技术:子集选择与岭回归都存在缺陷。子...
Python
实现
La
sso
回归(
La
sso
Regression)
La
sso
算法(`Least Absolute Shrinkage and Selection Operator`,最小绝对值收缩和选择算法)是一种线性回归算法,其主要特点是能够在线性回归的基础上增加 `L1正则化项`,从而达到特征选择的目的。与传统的线性回归不同,
La
sso
算法可以让部分特征的系数变为0,从而
实现
特征的 `自动选择和降维`。
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