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XLIM 主理人预告 New Balance U509 即将发布 由其本人执导创意 ⩠le.syndrome
THROWBACK|近期五双合作款球鞋精选 - 十月以来,各大品牌接二连三地发布运动鞋合作企划,包括大家期待已久的诚意之作,也有值得关注的突袭鞋款。这次我们挑选了近期发布的五双合作鞋款,一起来细品一番。 - 1.PAF x On 2.0 韩国品牌 PAF 与 On 的第二次合作,算得上近期最具话题的联名企划。年初于巴黎时装周 亮相的 2.0 鞋款 Cloudventure Peak 正式亮相,借助着绝佳调色、弧形裁片及不对称设计的薄底鞋造型,该鞋款再度创造出 “抢购溢价” 的空前场景,甚至 Loading 编辑部几乎 “人均” 一双,亦可预定 「年度联名鞋款」之一了。 - 2.SFTM x adidas 003 另一大热度合作便是 Song for the Mute 与 adidas Originals 的第四次合作鞋款 SFTM-003。此次延续双方合作的高质感,马毛与漆皮材质的拼接鞋面,营造出低调层次感,双鞋带设计概念更是成为点睛之笔,呼声极高的酒红、驼色及黑色三款配色,再度令无数鞋迷疯狂。 - 3.New Balance 509 by Kim Dohee 近年来不断推出档案型号的 New Balance,此次联手韩国品牌 XLIM 主理人 Kim Dohee,对老鞋款 509 进行全面更新。通过材料混合及冰染色工艺,Kim Dohee 将 509 创造出微妙的不规则调色效果,围绕紫红色与军绿色传递出概念想法,算是一次颇具巧思的合作企划。 - 4.Cecilie Bahnsen x ASICS 季节性发布联名的丹麦品牌 Cecilie Bahnsen 与 ASICS,此次同样凭借极具少女感的合作鞋款掀起热潮。黑棕红三色鞋款 Gel-Terrain,以立体花卉点缀漆皮鞋面提升浪漫气息,并与快速鞋带系统在内的轻户外鞋款属性形成反差感,又是不让人失望的一次联名。 - 5.MM6 x SALOMON 十月接连发布两波联名的 MM6 与 SALOMON,先是对 XT-4 鞋型大刀阔斧,创造出精致俏皮的玛丽珍鞋款 XT-Mary Jane;之后通过首次成衣合作表达诚意,粉色及灰绿配色的 Cross Low 以及黑白配色款 ACS Pro,同样通过出彩且别致的调色及 MM6 Logo,让人购买欲爆棚。 - 近期较为出彩的运动鞋合作企划数不胜数,不妨也在评论区聊聊你最感兴趣的一次联名吧! 撰文:⩯𘏦akeone
XLIM
「生化危机」「游戏悬赏令」触手VS孙尚香,生化战场上演惊险一刻,穿越火线里的英雄如何逆转? 观众,你们的尖叫准备好了吗?𗕗𗕮..xlim;)[视频插入表情]雨林里的光崽的微博视频
XLIM主理人Kim Dohee发布New Balance U509预告,并且由本人执掌拍摄创意。 ⩠le.syndrome 「潮流inbox」「我的潮流朋友」
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颜值控必看!新改良甜点和燃脂神器推荐 作为一个颜值控,我平时对那些外表好看的东西完全没有抵抗力。这次Xlimix和Orilemon Pro的包装设计真是高级感满满,差点让我忽视了它们的实力。 尝了一口新改良的口味,哇塞!这不就是我小时候最爱的水果口味甜点吗?酸酸甜甜的口感,粉质细腻得让我无可挑剔。对我而言,这简直是完美的味道。❤️ 更重要的是,我终于找到了解决下半身肉肉的方法!这次的新版本燃脂效果提高了2.5倍,连蜂窝组织和橘皮纹都能一并消灭。难怪这次添加了6大国际专利成分,效果真的不是吹的。ꊊ再也不用每天穿宽松的裤子了,紧身裤我来了!
R语言6天进阶指南:从零开始到绘图高手 学习进度 1⃣️ 掌握plot函数,能够绘制散点图、折线图,并添加标题、副标题、调整颜色、字体大小和样式、添加图例、设置xy轴范围、添加文字注释等。 2⃣️ 学会使用fit函数绘制线性回归图,并简单判断是否有线性关系。 堧在看的视频 继续观看某站章鱼叔叔的视频教学,专注“R制图”部分。最初几乎每天换视频看,现在可以坚持跟着他学。也考虑看看其他视频课,慢慢来吧。 ️ 代码示例 使用mtcars数据集,绘制直方图、散点图和折线图。 ```R data('mtcars') View(mtcars) attach(mtcars) mpg <- mtcars[,1] hist(mpg) # 绘制直方图 plot(x=hp, y=mpg) # 车hp是马力,mpg是每加仑油跑的公里数,hp越大耗油量越大,mpg越小 plot(x=hp, y=wt) # 车马力越大重量wt是否越大 ``` ️ 绘图参数 plot函数:默认绘制散点图,也可以选择折线图或其他类型。 type参数:p散点图,1折线图,bcboth散点+折线,c去掉点,o去掉线,h竖线,s阶梯,n空白。 points符号和线类型:pch=2表示三角形,cex=0.5表示点大小,Lty=2表示虚线,Lwd=2表示线宽。 xlim和ylim:设置xy轴范围。 title和sub:分别设置大标题和小标题。 color:设置点、线和坐标轴颜色。 cex和font:分别设置字体大小和样式。 text:添加文字注释。 legend:添加图例。 色彩方案 调色板:rainbow、heat.colors等。 色彩选择:red、blue、black等。 色彩代码:名字、数字、十六进制数、rgb、hsv等。 色彩向量:可以接受向量值,但不能分别赋于点和线不同的颜色。 图例和文字位置 pos参数:文字相对于坐标的位置,4是靠右标注。 xlab和ylab:分别设置x轴和y轴标签。 legend位置:指定图例位置(二维坐标或文字),内容样式(pch、lty、col)。 筛选数据和设置范围 只保留自动挡车的数据并设置xy轴范围: ```R plot(x=wt[am==1], y=mpg[am==1], xlab="Weight", ylab="MPG", col="red") legend(x=4.5, y=32, c("automatic", "manual"), col=c("blue", "red"), pch=1) ```
jakobsen 在当今的设计领域,Jakob Hetzer 无疑是一位才华横溢的全能设计师。这位在底特律出生、德国成长的艺术家,如今定居在洛杉矶,担任自己同名品牌 Jakob Hetzer 的创意总监,同时涉足多个项目,展现了他多样化的创作才华。 从服装到文字作品,Jakob Hetzer 的每一件作品都彰显了他独特的视觉风格,这在社交媒体上引起了广泛的关注和追捧。他的品牌将现代工装和休闲服的轮廓与工艺性的面料开发和图案设计完美结合。最近,他与韩国设计师品牌 XLIM 合作,推出了一款工装外套和一条短裤,通过他的视角重新诠释了韩国科技服饰的美学。 在与 sabukaru China 的主编 Polo Cheng 的独家对话中,我们深入探讨了 Jakob Hetzer 的新书《PROOF OF EXISTENCE》。这本书不仅展现了他的设计理念,还揭示了他对视觉思维和创作的深刻思考。 Jakob Hetzer 的作品不仅在服装设计上独树一帜,他的文字作品也同样引人注目。他的创作涉及多个领域,从时尚到艺术,从设计到写作,展现了他作为一位全能艺术家的独特魅力。
R语言随机抽样与抽样分布实战解析 ### 随机抽样 𒊊在R语言中,随机抽样得到的观察值是独立同分布的(iid)。简单来说,就是每个样本点出现的概率都是1/n,其中n是样本容量。这种经验分布的累计分布函数呈现为一个阶梯函数。 举个例子,我们可以用`ecdf()`函数来绘制标准正态分布随机样本的累计经验分布函数。样本容量越大,图像越接近理论分布。 ```R plot(ecdf(rnorm(10))) # 标准正态分布随机样本的累计经验分布函数,样本容量为10 ``` 抽样方式也有讲究。默认情况下,`sample()`函数是无放回抽样(replace=FALSE),但你也可以设定为有放回抽样。此外,还可以设定抽样概率(prob)。 ```R sample(x, size, replace=FALSE, prob=NULL) # 从向量x中随机抽出某些元素 # size:表示抽出元素的数量 # replace:默认为无放回抽样;加参数replace=FALSE可实现有放回抽样 # prob:默认抽样概率为均匀;加参数prob,可设定概率 ``` 有时候,我们可能需要将两个向量连接成一个字符向量,这时候可以用`paste()`函数。 ```R paste(x, y) # 用paste函数将两个xy化为字符并连接 ``` 抽样分布 抽样分布是指从总体中随机抽取样本,样本统计量的分布情况。让我们通过几个例子来了解这个过程。 画2x2的图 首先,我们画一个2x2的图来展示不同情况下的抽样分布。 ```R par(mfrow=c(2,2)) # 画2*2的图 n <- 2 repetitions <- 10000 xs <- c() for (i in 1:repetitions){ x <- sample(c(0,1), size=n, replace=TRUE, prob=c(0.22,0.78)) xs[i] <- mean(x) } hist(xs, prob=T, breaks=30, col="blue", main="n=2", xlim=c(0,1)) # hist()函数显示分布,画出频率分布直方图 ``` 正态分布的随机抽样 接下来,我们看看从正态分布中随机抽样的情况。这里我们使用`rchisq()`函数生成服从卡方分布的随机数,并计算其均值。 ```R par(mfrow=c(2,2)) # 画2*2的图 n <- 2 repetitions <- 10000 xs <- c() for (i in 1:repetitions){ x <- rchisq(n, df=8) xs[i] <- (mean(x) - 8) / (sqrt(16) / sqrt(n)) } hist(xs, prob=T, breaks=30, col="blue", main="n=2", xlim=c(-5,5)) # hist()函数显示分布,画出频率直方图 curve(dnorm, add=T, lw=2, col="red") # curve()画出标准正态分布的函数曲线 ``` 总结 通过这些例子,我们可以看到随机抽样和抽样分布的基本原理和操作方法。在实际应用中,了解这些概念可以帮助我们更好地理解和分析数据。
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