以下属于radial-gradient（）的参数的是（）

gradient_百度词典gradient[英][u02c8greu026adi:u0259nt] [美][u02c8ɡrediu0259nt] n.[物]梯度，陡度；（温度、气压等）变化率，梯度变化曲线；<英>（道路的）倾斜度，坡度adj.倾斜的；[动]步行的，能步行的复数：gradients

简单分析一下，详情如图所示

gradient=vertical distance/horizontal distance 例子: A点同B点 A点高度600米 B点高度100米 幅地图个比例尺系1cm比100米 用把尺度A到B既直线距离(当佢系10cm) vertical distance= A点高度减B点高度 =600-100=500米 horizontal distance= A到B既直线真实距离=地图上既距离x比例尺既比例 =10cm x100米=1000米 gradient(梯度)=vertical distance除horizontal distance =500米/1000米 =1:2 参考: myself Gradient = Slope 而Slope = y/x 亦即系 vertical distance/ horizontal distance Vertical Distance就系等高线上两点相减攞绝对值 而horizontal distance系水平距离即系用间尺度完再计埋比例得出泥果个数值 EG. 一座山山顶离地500米 而由山顶至山脚水平距离为100米 个gradient就系vertical/horizontal 即500/100 = 5

梯度的单词有：preconditionconjugategradient，gradient。梯度的单词有：gradient，preconditionconjugategradient。结构是：梯(左右结构)度(半包围结构)。拼音是：tīdù。注音是：ㄊ一ㄉㄨ_。词性是：名词。梯度的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】梯度tīdù。(1)一量(例如温度、压力或声强度)在指定方向每单位距离的数值变化。二、网络解释梯度（数学名词）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，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。梯度（汉语词汇）梯度，汉语词汇，意思是坡度。关于梯度的成语梯山架壑航海梯山梯愚入圣梯山航海突梯滑稽梯山栈谷上竿掇梯登高去梯上树拔梯上楼去梯关于梯度的词语梯山架壑航海梯山度外之人登高去梯上树拔梯梯荣阶禄突梯滑稽梯山航海怨府祸梯上竿掇梯关于梯度的造句1、阴、阳坡相对应的海拔梯度上，阴坡灌丛各层生物量及各器官生物量均大于阳坡。2、在未预热的熔覆层内，先共晶的奥氏体枝晶的生长，从界面开始逆温度梯度方向定向生长，直到熔覆层的表面。3、本文首先把能够到达接收器的那些简正波按能量相加，然后对发射深度与接收深度进行平均，导出了负声速梯度浅海中平均声强的表式。4、它说，如果你对一个函数的梯度做线积分，就能得到原函数。5、该方法比起以往重力梯度解释方法，应用更加简便而且解释结果更加稳定。点此查看更多关于梯度的详细信息

gradient测血统的方法：工具/原料：华为nova 9、HarmonyOS2.0.0、Gradient2.7.32。1、点击摄像头功能。进入gradient之后，点击摄像头功能。2、拍摄面部。打开摄像头之后，对准面部进行拍摄。3、测出血统。拍摄面部之后，gradient软件进行推算，即可快速测出血统成分。

解答：三相斜率：X,Y,Z三个方向上的斜率在初等数学范围内：斜率(gradient)就是一条直线的倾斜度(slope),在英文考题中，这两个的计算，就是我们中文中的斜率。就是用(y2 - y1)/(x2 - x1)来计算。英文的gradient，中文还翻译成“梯度”，这一概念，一方面，初中生都明白gradient 的意思,可是另一方面很多大学生却并不能真正明白 gradient 的梯度概念，不明白梯度概念对应的是一种“力”的概念和一种“场”的概念。一条直线的斜率对应于三角函数中的直线与x轴的夹角的正切。在高等数学范围内：一条曲线(curve)在任何一点的斜率是函数在该点的导数(differentiation，or derivative),数学符号是dy/dx。所以在高等数学的试题上，会出现“find the gradient of ...., ”或“find the tangent of ...”，或“the straight line is tangent to ...”，或“the line is tangential to...”,都是一个意思，要求计算导数。截距(intercept):一般的人的理解是，直线与Y轴的交点坐标。并没有错，但是太单纯了一些：1、曲线也有截距；2、与x轴的截距也是截距。例如：任何直线方程都可以写成双截距式：x/a + y/b = 1其中的a和b，分别是直线在x轴和y轴上的截距。算x轴的截距，只要令y=0，解出x，就得到了。算y轴的截距，只要令x=0，解出y，就得到了。y-2=4(x-3)y=4x-10所以，斜率是4；在x轴上的截距是2.5;在y轴上的截距是-10.y = kx + c 中的k就是斜率；c就是截距(y轴上的截距)。一般老师在考卷中考到的都是在 y 轴上的截距。

gradient是指梯度，变化率，变化曲线举例来说，在色谱柱洗脱的时候，常常对组分复杂的样品则采用梯度洗脱的方法。gradient elution就是指在同一个分析周期中，按一定程序不断改变流动相的浓度配比，从而可以使一个复杂样品中的性质差异较大的组分能按各自适宜的容量因子k达到良好的分离目的。

gradient是梯度的意思，在解线性方程组中，有很多迭代算法，如最速梯度下降法，F-R共轭梯度下降法，高斯-牛顿法，SOR迭代法很多很多，不同算法的收敛性和迭代次数都有不同。

倾斜度计算公式:FX=gradient(F)。倾斜度,是指物体或斜面倾斜、歪斜的程度,与地面的夹角。函数的梯度就是函数在该点的导数,通常在数学上记作_F(x0,y0)。

Gradient是梯度的意思，BP神经网络训练的时候涉及到梯度下降法，表示为梯度下降的程度与训练过程迭代次数（步长）的关系。Performance是神经网络传递误差大小的意思，表示为均方差与训练过程迭代次数（步长）的关系。

常用的渐变有 （1）linear-gradient()线性渐变 （2）radial-gradient()径向渐变 （3）conic-gradient()(大部分浏览器站不支持)梯度渐变； （4）repeating-linear-gradient()、repeating-radial-gradient()、repeating-conic-gradient()，这个就不用解释了吧； 基础语法： linear-gradient( angle, start-color position, end-color position); 参数设置： start-color 是渐变的初始颜色 end-color 是结束的颜色，这些颜色统称为色标 angle 是渐变的角度，可以是具体的角度（45deg），也可以是 to + 方向（to bottom right） position 是具体位置，可以使用px,百分比，建议使用百分比； 语法： radial-gradient(shape rx ry at position, start-color, end-color ) 参数设置： shape：形状(ellipse - 椭圆 (默认值)、circle - 正圆) rx,ry半径大小：rx(x轴半径),ry（y轴半径）,也可以使用关键词表示closest-side（圆形到最近的边的距离）、closest-corner（圆形到最近的角的距离）、farthest-side（圆形到最远变的距离）、farthest-corner（圆形到最远角的距离） positon圆心位置:at x y或是at bottom right ,也可以使用px,百分比 color:色值 例如： 基础语法： conic-gradient(from angle at position ,color1 angle,color2 angle,color3 angle) 常用参数： form以角度为值，定义梯度旋转;position以坐标x,y位置，定义圆形位置 同比可以使用repeating-conic-gradient(); 暂时只有chorm69，opear,safari,android webview支持该属性

gradient就是斜率，相当于是y和x的比例关系，x增加1，y就增加5的话那么gradient就是6。你这道题从a到l的gradient依次是5,2,-2,-1,1,-3/2,4/3,-7/2,0.5,-1,2/3,-0.2

不要。gradient是一款娱乐软件，该软件所有内容全部免费，进入gradient之后，点击摄像头功能。打开摄像头之后，对准面部进行拍摄。拍摄面部之后，gradient软件进行推算，即可快速免费测出血统成分。

Android 支持三种颜色渐变， LinearGradient（线性渐变） RadialGradient （径向渐变） SweepGradient（扫描渐变）。这三种渐变继承自android.graphics.Shader， Paint 类通过setShader支持渐变。 线性渐变就是在线性方向的的渐变。有两个构造函数， 第二种 构造函数是第一种的简化版，只支持两种颜色。 RadialGradient 是圆环一样的的渐变，RadialGradient 同样是两个构造函数， 1.float centerX, float centerY 渐变的中心点 圆心 2.float radius 渐变的半径 3.int[] colors 渐变颜色数组 4.float[] stops 和颜色数组对应， 每种颜色在渐变方向上所占的百分比取值[0, 1] 5.Shader.TileMode tileMode 表示绘制完成，还有剩余空间的话的绘制模式。 1.float centerX, float centerY 渐变的中心点 圆心 2.float radius 渐变的半径 3.int centerColor, int edgeColor 中心点颜色和边缘颜色 4.Shader.TileMode tileMode 表示绘制完成，还有剩余空间的话的绘制模式 SweepGradient 是和角度有关的渐变。以某一点为圆心，随着角度的大小发生渐变。 1.float cx, float cy 中心点坐标 2.int[] colors 颜色数组 3.float[] positions 数组颜色在渐变方向上所占的百分比 1.float cx, float cy 中心点坐标 2.int color0, int color1 开始颜色 结束颜色 在LinearGradient RadialGradient 渐变中，构造函数的最后一个参数为 Shader.TileMode 类型，决定了如果View还有剩余空间，如何绘制。 从上到下依次为：CLAMP REPEAT MIRROR 从上到下依次为：CLAMP REPEAT MIRROR 一些背景的渐变通过定义 Shape Drawable 来实现。Shape Drawable 有gradient 属性。

gradient吧，不过不是太确定。最好的办法是去找个英文的PS或者fireworks之类的看一下。

求助matlab中gradient的用法[x,y]=meshgrid([-5:0.5:5])z=1./(x.^2-2*x+4)+1./(y.^3-2*y+4)g=gradient(z)subplot(1,2,1),surf(x,y,z)subplot(1,2,2),surf(x,y,z,g)

应该是线性渐变的意思

若果对你有帮助，请点赞。 神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。 然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。现在很多算法在寻解过程，都会借助梯度来确定目标函数的下降方向，梯度可以理解为单变量时的导数，梯度下降的方法就是目标函数的下降方向。你可以到《神经网络之家》nnetinfo中查看《梯度下降法》一文来理解，另外还有《Levenberg-Marquardt法理论基础》方法，也讲解了在数据不太大时，一种更优于梯度下降法的寻解方法若果对你有帮助，请点赞。 祝学习愉快

有俩种意思吧

动量梯度下降法（Momentum），这也是另外一个，有可能可以对抗 Saddle Point，或 Local Minima 的技术。 <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315165829425.png" alt="image-20210315165829425" style="zoom:67%;" /> 可以想像成在物理的世界里，假设 Error Surface 就是真正的斜坡，而参数是一个球，把球从斜坡上滚下来。如果是 Gradient Descent，它走到 Local Minima 或 Saddle Point 就停住了。但是在物理的世界里，一个球如果从高处滚下来，就算滚到 Saddle Point，如果有 惯性 ，它还是会继续往右走，甚至它走到一个 Local Minima，如果动量够大的话，它还是会继续往右走，甚至翻过这个小坡然后继续往右走。所以在物理的世界里，一个球从高处滚下来的时候，它并不会被 Saddle Point 或 Local Minima卡住，有没有办法运用这样子的概念，到 Gradient Descent 里面呢，这个就 Momentum 这个技术 <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315170131552.png" alt="image-20210315170131552" style="zoom:67%;" /> 一般的 Gradient Descent 是说，有一个初始的参数叫做 ，计算一下 Gradient，然后计算完这个 Gradient 以后呢，往 Gradient 的反方向去 Update 参数 到了新的参数以后，再计算一次 Gradient，再往 Gradient 的反方向，再 Update 一次参数，到了新的位置以后再计算一次 Gradient，再往 Gradient 的反方向去 Update 参数，这个 Process 就一直这样子下去 加上 Momentum 以后，每一次在移动的参数的时候，不只往 Gradient 的反方向来移动参数，是 Gradient 的反方向，和上前一步移动的方向，两者加起来的结果，调整去到的参数 。 <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315173052976.png" alt="image-20210315173052976" style="zoom: 67%;" /> 接下来就反覆进行同样的过程，在这个位置计算出 Gradient，但不是只根据 Gradient 反方向走，看前一步怎麼走，前一步走这个方向，走这个蓝色虚线的方向，把蓝色的虚线加红色的虚线，前一步指示的方向跟 Gradient 指示的方向，当做下一步要移动的方向 <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315192909326.png" alt="image-20210315192909326" style="zoom:67%;" /> 每一步的移动，都用 m 来表示，那这个 m 其实可以写成之前所有算出来的，Gradient 的 Weighted Sum.从右边的这个式子，其实就可以轻易的看出来 m0 把它设为 0，m1 是 m0 减掉 g0，m0 为 0，所以 m1 就是 g0 乘上负的 η，m2 是 λ 乘上 m1，λ 就是另外一个参数，就好像 η 是 Learning Rate 要调，λ 是另外一个参数，这个也是需要调的，m2 等於 λ 乘上 m1，减掉 η 乘上 g1，然后 m1 在哪里呢，m1 在这边，你把 m1 代进来，就知道说 m2，等於负的 λ 乘上 η 乘以 g0，减掉 η 乘上 g1，它是 g0 跟 g1 的 Weighted Sum 以此类推，所以你会发现说，现在这个加上 Momentum 以后，一个解读是 Momentum 是，Gradient 的负反方向加上前一次移动的方向，那但另外一个解读方式是，所谓的 Momentum，当加上 Momentum 的时候， Update 的方向，不是只考虑现在的 Gradient，而是考虑过去所有 Gradient 的总合. 有一个更简单的例子，希望帮助你了解 Momentum <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315193547074.png" alt="image-20210315193547074" style="zoom:50%;" /> 那从这个地方开始 Update 参数，根据 Gradient 的方向告诉，应该往右 Update 参数，那现在没有前一次 Update 的方向，所以就完全按照 Gradient 给的指示，往右移动参数，好 那的参数，就往右移动了一点到这个地方 <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315193633595.png" alt="image-20210315193633595" style="zoom:50%;" /> Gradient 变得很小，告诉往右移动，但是只有往右移动一点点，但前一步是往右移动的，把前一步的方向用虚线来表示，放在这个地方，把之前 Gradient 告诉要走的方向，跟前一步移动的方向加起来，得到往右走的方向，那再往右走 走到一个 Local Minima，照理说走到 Local Minima，一般 Gradient Descent 就无法向前走了，因为已经没有这个 Gradient 的方向，那走到 Saddle Point 也一样，没有 Gradient 的方向已经无法向前走了 <img src="https://gitee.com/unclestrong/deep-learning21_note/raw/master/imgbed/image-20210315193703079.png" alt="image-20210315193703079" style="zoom:50%;" /> 但没有关系，如果有 Momentum 的话，你还是有办法继续走下去，因为 Momentum 不是只看 Gradient，Gradient 就算是 0，你还有前一步的方向，前一步的方向告诉向右走，就继续向右走，甚至你走到这种地方，Gradient 告诉你应该要往左走了，但是假设你前一步的影响力，比 Gradient 要大的话，你还是有可能继续往右走，甚至翻过一个小丘，搞不好就可以走到更好 Local Minima，这个就是 Momentum 有可能带来的好处

斜率Slope再看看别人怎么说的。

点8，打开环境面板，在色块的后面有个贴图按钮，点击打开贴图面板，选择Gradient，然后点M，打开材质编辑器按住环境面板的贴图（鼠标左键）拖拽到一个材质球中然后在材质编辑器材质球的下面会出现三个色块，分别是渐变的起始、中间、结束颜色调成你需要的颜色shift+q渲染，背景颜色已改变

针对不同浏览器有不同的前缀，基本还是相似的，下面的意思是线性渐变，从上方开始，从黑色渐变到白色-webkit-linear-gradient(top,#000,#fff);-moz-linear-gradient(top,#000,#fff);-o-linear-gradient(top,,#000,#fff);也可以加一些渐变中间的颜色-webkit-linear-gradient(top,#000,#eee 20%,#fff);也可以使用color stop,跟上面的意思相同-webkit-linear-gradient(top,#000,color-stop(0.2, #eee),#fff)

I和X Y的灰度值不在一个范围内，分开显示看看吧，就是显示在2个图里

搞笑啊，问到这里了。我给你回答一下，因为原岩自重应力是要随深度增加而增大的，因此施加边界应力后，模型内部的应力需要在边界应力的基础上按照一定的梯度逐渐增大。

如何使用D3创建渐变效果？D3是一种用于数据可视化的JavaScript库，它提供了许多功能，包括创建渐变效果。渐变是一种将色彩从一个颜色过渡到另一个颜色的技术，可以为您的数据可视化增加视觉效果。下面是一些使用D3创建渐变效果的步骤：1.定义渐变首先，您需要定义渐变。D3支持两种类型的渐变：线性渐变和径向渐变。线性渐变从一个点到另一个点，而径向渐变从一个圆心到边缘。使用D3定义渐变需要使用d3.gradientDef()方法。例如，以下代码将定义一个线性渐变，从红色到蓝色：`d3.gradientDef(myGradient,[{offset:0%,color:red},{offset:100%,color:blue}]);`这将创建一个名为myGradient的渐变，它从红色渐变到蓝色。其中，offset表示颜色在渐变中所处的位置，以百分比表示。在上面的示例中，红色将从开始位置开始，蓝色将在结束位置结束。2.应用渐变接下来，您需要将渐变应用于您的数据可视化元素。D3提供了几种方法来将渐变应用于元素，如下所述：使用CSS样式指定渐变您可以使用CSS样式来指定渐变。例如，以下代码将为一个矩形元素应用上面定义的名为myGradient的渐变：`d3.select(rect).style(fill,url(#myGradient))`这将使矩形元素填充使用名为myGradient的渐变。使用属性指定渐变您还可以使用属性来指定渐变。例如，以下代码将为一个SVG圆形元素指定一个径向渐变：`vargradient=d3.select(svg).append(defs).append(radialGradient).attr(id,myGradient).selectAll(stop).data([{offset:0%,color:red},{offset:50%,color:orange},{offset:100%,color:yellow}]).enter().append(stop).attr(offset,function(d){returnd.offset;}).attr(stop-color,function(d){returnd.color;});d3.select(circle).attr(fill,url(#myGradient));`这将创建一个名为myGradient的径向渐变，并将其应用于SVG圆形元素。渐变是数据可视化中非常有用的一种技术，可以为您的可视化增加视觉效果。D3提供了创建渐变的工具，并且应用渐变到元素也非常简单。希望本文可以帮助您了解如何使用D3创建渐变效果。

conic-gradient是圆锥渐变，以一个点为中心起始点，沿着圆周变化。 语法： conic-gradient( from 起始角度 at 中心点位置, 渐变断点 ) 兼容性：一个简单的例子：看清他的渐变方向，起始点是图形中心，然后以顺时针方向绕中心实现渐变效果。 linear-gradient 线性渐变的方向是一条直线，可以是任何角度，向下/向上/向左/向右/对角方向。看一个简单的例子。repeating-linear-gradient（）表示重复的线性渐变。 语法： background-image: linear-gradient(direction, color-stop1, color-stop2, ...); 为了创建一个线性渐变，你必须至少定义两种颜色节点。颜色节点即你想要呈现平稳过渡的颜色。同时，你也可以设置一个起点和一个方向（或一个角度）。径向渐变是从圆心点以椭圆形状向外扩散。 语法： background-image: radial-gradient(shape size at position, start-color, ..., last-color); shape 参数定义了形状。它可以是值 circle 或 ellipse。其中，circle 表示圆形，ellipse 表示椭圆形。默认值是 ellipse。repeating-radial-gradient() 函数用于重复径向渐变。 https://gitee.com/susuhhhhhh/css_demos

一个是英式一个是美式

梯度，英文gradient的缩写。梯度得定义：在标量场f中的一点处存在一个矢量G，该矢量方向为f在该点处变化率最大的方向，其模也等于这个最大变化率的数值，则矢量G称为标量场f的梯度。 在二元函数的情形，设函数z=f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导数，则对于每一点P(x,y)∈D，都可以定出一个向量 　　(δf/x)*i+(δf/y)*j 　　这向量称为函数z=f(x,y)在点P(x,y)的梯度，记作gradf(x,y)

梯度是计算得来的，不是“设置”的。传统的神经网络通过前向、后向两步运算进行训练。其中最关键的就是BP算法，它是网络训练的根本方式。在运行BP的过程中，你需要先根据定义好的“代价函数”分别对每一层的参数（一般是W和b）求偏导（也就是你说的gradient），用该偏导数在每一次迭代中更新对应的W和b，直至算法收敛。具体实现思路和细节可以参考：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E5%AF%BC%E7%AE%97%E6%B3%95

不用,该软件所有内容全部免费。进入gradient之后,点击摄像头功能。打开摄像头之后,对准面部进行拍摄。拍摄面部之后,gradient软件进行推算,即可快速测出血统成分。

./和/有什莫区别？不是对矩阵里每个元素都除吧

<gradient> shape的颜色渐变属性 attributes: Integer， 代表渐变颜色的角度， 0 is left to right, 90 is bottom to top. 必须是45的整数倍. 默认是 0.该属性只有在type=linear情况下起作用，默认的type为linear。 默认情况下，从左到右： angle=270，从上到下 ： android:startColor Color. 颜色渐变的开始颜色，如angle=270中的 android:startColor="#000000" android:endColor Color. 颜色渐变的结束颜色，如angle=270中的 android:endColor="#ffffff" android:centerColor Color. 颜色渐变的中间颜色，主要用于多彩。 android:centerX Float.(0 - 1.0) 相对X的渐变位置。 android:centerY Float.(0 - 1.0) 相对Y的渐变位置。 这两个属性只有在type不为linear情况下起作用。 android:gradientRadius Float. 渐变颜色的半径，单位应该是像素点. 需要 android:type="radial". 如果android:type="radial"，没有设置android:gradientRadius，将会报错,error inflating class. 加入android:centerColor属性 android:type centerX="0.2" centerX="0.2"

斜率是4 纵截距是—10横截距是2.5

是变化率的意思。

<table cellpadding="0" cellspacing="0" width="72%" height="30" border="0"> <tr> <td width="33%" height="300" style="filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient (startColorStr="#FFFFFF", endColorStr="#3568CC", gradientType="0")">1</td> <td width="33%" height="300" style="filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient (startColorStr="#FFFFFF", endColorStr="#3568CC", gradientType="1")">2</td> <td width="33%" height="300" style="filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient (startColorStr="#FFFFFF", endColorStr="#3568CC", gradientType="2")">3</td> </tr> </table> 注意：gradientType的值~

filter

Android平台下实现渐变效果。在android.graphics中我们可以找到有关Gradient字样的类，比如LinearGradient 线性渐变、RadialGradient径向渐变和 角度渐变SweepGradient 三种，他们的基类为android.graphics.Shader。为了显示出效果，使用一个简单的例子来说明。一、LinearGradient线性渐变在android平台中提供了两种重载方式来实例化该类分别为，他们的不同之处为参数中第一种方法可以用颜色数组，和位置来实现更细腻的过渡效果，比如颜色采样int[] colors数组中存放20种颜色，则渐变将会逐一处理。而第二种方法参数仅为起初颜色color0和最终颜色color1。LinearGradient(float x0, float y0, float x1, float y1, int[] colors, float[] positions, Shader.TileMode tile)LinearGradient(float x0, float y0, float x1, float y1, int color0, int color1, Shader.TileMode tile)使用实例如下:Paint p=new Paint();LinearGradient lg=new LinearGradient(0,0,100,100,Color.RED,Color.BLUE,Shader.TileMode.MIRROR); //参数一为渐变起初点坐标x位置，参数二为y轴位置，参数三和四分辨对应渐变终点，最后参数为平铺方式，这里设置为镜像.刚才Android开发网已经讲到Gradient是基于Shader类，所以我们通过Paint的setShader方法来设置这个渐变，代码

径向渐变 radial-gradient(shape size at position, start-color, ... , end-color) 1.渐变的起始位置，默认为中心点： 使用at设置渐变的起始位置。以左上角作为坐标原点。 也可用%设置 2.指定渐变颜色断点。默认颜色是均匀分布在0 - 100%区域的。 0 - 25%: red; 25% - 50%: green; 50% - 75%: blue; 75% - 100%: red; 设置断点后的效果。 0 - 10%: red; 10% - 40%: green; 40% - 100%: 均匀的分布 bule 和 red 下边是使用径向渐变 radial-gradient 来实现的。 先设置圆的背景色渐变，设置了渐变的起始位置，渐变的颜色。 然后通过伪类给圆的右上角再次设置白色的渐变背景色，使视觉效果更立体。（具怎么设置取决于设计） 同样，给左下角设置渐变。（取决于设计） 下边是给球体加了动画： 练习： 径向渐变实现内陷半圆：

要得上面的线性渐变效果，我们这样去定义CSS3样式： background-image: -moz-linear-gradient(top, #8fa1ff, #3757fa); /* Firefox */ background-image: -webkit-gradient(linear, left top, left bottom, color-stop(0, #ff4f02), color-stop(1, #8f2c00)); /* Saf4+, Chrome */ filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.gradient(startColorstr="#c6ff00", endColorstr="#538300", GradientType="0"); /* IE*/ -moz-linear-gradient 有三个参数。第一个参数表示线性渐变的方向，top是从上到下、left是从左到右，如果定义成left top，那就是从左上角到右下角。第二个和第三个参数分别是起点颜色和终点颜色。你还可以在它们之间插入更多的参数，表示多种颜色的渐变。 -webkit-gradient是webkit引擎对渐变的实现参数，一共有五个。 第一个参数表示渐变类型（type），可以是linear（线性渐变）或者radial（径向渐变）。 第二个参数和第三个参数，都是一对值，分别表示渐变起点和终点。这对值可以用坐标形式表示，也可以用关键值表示，比如 left top（左上角）和left bottom（左下角）。 第四个和第五个参数，分别是两个color-stop函数。color-stop函数接受两个参数，第一个表示渐变的位置，0为起点，0.5为中点，1为结束点；第二个表示该点的颜色。 IE依靠滤镜实现渐变。startColorstr表示起点的颜色，endColorstr表示终点颜色。GradientType表示渐变类型，0为缺省值，表示垂直渐变，1表示水平渐变。 线性渐变使用from()以及to()方法指定过渡颜色点: background: -webkit-gradient(linear, left top, left bottom, from(#96ff00), color-stop(0.5, orange), to(rgb(255, 0, 0))); 线性渐变多个过渡点在同一位置： background:-webkit-gradient(linear, left top, left bottom, from(#00abeb), to(#fff), color-stop(0.5, #fff), color-stop(0.5, #66cc00)); 径向渐变综合效果演示：

>>a=imread("D:Program Files oolboximagesimdemos ice.png");>> b=gradient(double(a));转化图像为double型，即可，gradient中h(:,ones(p,1))估计是double，我转化后可以运行，得到的是水平方向的梯度。>>[ax,ay]=gradient(double(a));可以得到水平和垂直方向的梯度。

哎！我不知道！

gradient是一款超好玩的测血统软件，上传或拍摄一张面部照片，就能根据你的轮廓信息分析出你的dna祖先。

(1—3)℃/百米

1、stochastic gradient descent随机梯度下降2、gradient descent梯度下降而stochastic随机形容词 random随机, 任意, 乱, 随便, 轻淡, 胡乱的stochastic随机 1）Stochastic and mathematical models; 随机和数学模型； 2）In this paper, a numerical method for structure stochastic response analysis is presented. 对结构随机响应分析的数值积分方法进行了深入的研究。 3）The optimization of fuzzy stochastic systems is studied in this paper. 本文研究了模糊随机系统的模糊随机优化问题。 4）In this paper, the probability distribution of this kind of stochastic benefit is studied. 本文对这类随机利润的概率分布进行了研究。 5）In this paper, the problem of stochastic optimal control with uncertain terminating time is discussed. 文章研究了终时不确定的随机最优控制问题。

1、stochastic gradient descent随机梯度下降2、gradient descent梯度下降而stochastic随机形容词 random随机, 任意, 乱, 随便, 轻淡, 胡乱的stochastic随机 1）Stochastic and mathematical models; 随机和数学模型； 2）In this paper, a numerical method for structure stochastic response analysis is presented. 对结构随机响应分析的数值积分方法进行了深入的研究。 3）The optimization of fuzzy stochastic systems is studied in this paper. 本文研究了模糊随机系统的模糊随机优化问题。 4）In this paper, the probability distribution of this kind of stochastic benefit is studied. 本文对这类随机利润的概率分布进行了研究。 5）In this paper, the problem of stochastic optimal control with uncertain terminating time is discussed. 文章研究了终时不确定的随机最优控制问题。

个人理解。 -webkit-gradient(linear第一个参数为linear 时， 和-webkit-linear-gradient没区别。这里属于重复调用。删除任意一个不影响。

梯度染色工艺的优势，梯度洗脱（gradient elution）又称为梯度淋洗或程序洗脱。在同一个分析周期中，按一定程度不断改变流动相的浓度配比，称为梯度洗脱。在气相色谱中，为了改善对宽沸程样品的分离和缩短分析周期，广泛采用程序升温的方法。而在液相色谱中则采用梯度洗脱的方法。在同一个分析周期中，按一定程度不断改变流动相的浓度配比，称为梯度洗脱。从而可以使一个复杂样品中的性质差异较大的组分能按各自适宜的容量因子k达到良好的分离目的。 梯度洗脱的优点：1.缩短分析周期；2.提高分离能力；3.峰型得到改善，很少拖尾；4.增加灵敏度。但有时引起基线漂移。分级梯度洗脱

CSS本身可以控制背景色，用linear-gradient(to right, 左边颜色 , 右边颜色);

什么图，发来看看