大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于truecurve服用多久的问题，于是小编就整理了2个相关介绍的解答，让我们一起看看吧。
怎么制作Flas***和绘画涂鸦？
（1）文件｜新建｜flash 幻灯片演示文稿
（2）文件｜导入｜导入到库，在打开的对话框中选择要播放的图片
（3）窗口｜行为，在打开的面板上点击+号，屏幕｜转到下一幻灯片
（4）插入｜屏幕。
（5）如果还有要播放的图片，转到（2）；否则转到（6）
（6）在行为面板上点击+号，屏幕｜转到第一个幻灯片。
这样用鼠标单击，实现循环播放图片。
还有一种更简便的方法，就是在所有幻灯片的上面，有一个名为“演示文稿”根幻灯片，在上面画一个矩形，选中，右击，转换为元件，选择“按钮”，确定。
选中矩形，窗口｜行为，点+号，屏幕｜转到下一幻灯片。
这样的话，上面所说的那种方法，导入图片后就不用添加行为了。推荐用第二种方法。
这个我也不会，但是这个问题应该是分两个方面去解决吧1. 是否掌握flash制作技能 2. 是否掌握绘画技能
主要目的应该是做flash，形式是动画吧？如果想整个都自己操作，那首先应该是先学习基本的手绘技能，当可以绘制出自己想要的东西，再考虑去将动画的效果实现。
怎么获取roc曲线的原始数据？
1 需要使用模型对数据进行预测，并将预测结果和真实标签进行比较，计算不同阈值下的真正率和假正率，得到 roc 曲线上的点。
2 ROC 曲线是评估二分类模型性能的一种常用方法，可以比较不同阈值下的模型表现，并可以在不同模型之间进行比较。
3 获取 ROC 曲线的原始数据需要在模型预测结果和真实标签之间进行计算，可以使用 Python 中的 sklearn 库提供的 roc_curve 函数来实现。
获取ROC曲线的原始数据的方法如下：1. 确定分类器的阈值，并将测试数据进行分类，记录真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）的值；2. 通过TPR和FPR的值，绘制ROC曲线；3. 对于ROC曲线上的每个点，其坐标为(FPR, TPR)，可以将这些坐标值记录下来，即为ROC曲线的原始数据。
在实际应用中，可以通过数据可视化软件（如Matplotlib）对ROC曲线进行绘制和数据输出，方便进行进一步分析和处理。
综上，获取ROC曲线的原始数据需要确定分类器的阈值，分类测试数据并记录TPR和FPR的值，并绘制ROC曲线。
再通过数据可视化软件等方式可以获取ROC曲线的原始数据。
您好，获取ROC曲线的原始数据可以通过以下步骤进行：
1. 在测试集上运行分类器，得到每个样本的预测标签和真实标签。
2. 根据预测标签和真实标签计算不同阈值下的真正率（True Positive Rate，TPR）和假正率（False Positive Rate，FPR）。
3. 绘制ROC曲线，将不同阈值下的TPR和FPR作为坐标，可以得到ROC曲线。
4. 通过对ROC曲线进行插值，可以得到不同FPR下的TPR值，这些值就是ROC曲线的原始数据。
5. 如果需要，可以将原始数据导出为CSV或其他格式的文件，以便后续处理和分析。
需要注意的是，ROC曲线的原始数据并不是唯一的，因为ROC曲线可以通过不同的插值方法得到不同的形状。因此，在使用ROC曲线进行模型比较或评估时，应该选择合适的插值方法，并且对比的模型应该使用相同的插值方法。
到此，以上就是小编对于的问题就介绍到这了，希望介绍的2点解答对大家有用。
