gradient

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我试图在Powerpoint中创建一个宏，它将调整选定表格中所选单元格的渐变&填充设置。我已经使用Excel轻松完成了这项工作，但我无法将它复制到Powerpoint，我设法调整单个填充颜色。一直在各种网站上阅读，但尚未取得任何进展，将不胜感激关于如何我可以产生相同的效果，我在下面的Excel代码中创建的任何建议。 *编辑：得到它有点工作，但仍然不是100％满意的颜色。的Excel代码：（工作

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柔和的光线混合模式不起作用

我想对线性渐变应用柔和的光线混合模式的图像，但效果不会加载到铬上。我的代码是： background-size: contain; background-repeat: no-repeat; background-position: center center; background-image: url('../img/mall.png'), -moz-linear-gradient(90

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CSS线性渐变角度位置

我想创建一个使用线性渐变的有角度的背景。但是，我只能解决如何创建从左下角到右上角的白色区域。 background: linear-gradient(to right bottom, #ffffff 49.8%, #e0e0e0 50%); https://jsfiddle.net/bfq3vv6n/ 但是，我想要的白色区域的页面，而不是从底部的左侧开始半山腰，然后完成它已经是在右上方（见图

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高图渐变颜色负向正向横杠

如何做到这一点？在highchart .. horizontal bar with gradient.. red to gray for negative to positive values

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如何改变R图（ggplot或类似的）中的变量的LINE颜色

我想改变R图（同一系列数据）中的LINE的颜色。例如，如果你有一年的星期显示温度点，并且它们与geom_line()或同等数据有关，那么我将如何显示在更高的温度周内线条变得更深，而在较冷的周内逐渐变为黄色？（如果两个点和线可以在相同的调色板/梯度上基于相同的变量 - 例如温度而变化，那将是理想的）。 bp.df <- NULL bp.weeks <- 26 bp.days <- 7 * bp

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为什么我的样式表没有链接到我的HTML文件？

所以我想让我的HTML文件的背景显示为渐变。例如，像这样：http://uigradients.com/#但是，我的样式表没有链接到我的HTML文件，所以不仅我的字体不能正常工作，而且我的渐变也不是。所以基本上，这是我的索引文件看起来像之前我搞砸了：http://crwirth.github.io和基本上我想要做的是让背景渐变。这里是我的HTML文件： <link href='https://

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PHP-生成一个渐变，然后根据数据库中的“等级”值选择一种颜色

我有一张用户表和一个userdata表。两者都与主键连接，我从用户数据中选择“等级”，并将其分配给用户。因此，我想在单个页面上打印大约100位用户，并且需要根据他们的等级对他们的昵称进行上色。排名从-int max到int max不等，但颜色只会在-7000到7000之间变化。我希望渐变为红黑色（中间） - 绿色。它应该如何工作示例：从数据库 - 获取用户级别（已经有了这） - 生成内存中的

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CSS渐变 - 未在Internet Explorer中显示

我正在寻找文本上的彩虹效果。我有以下代码可以在除Internet Explorer之外的所有浏览器中使用。任何人都知道如何让这个在IE中工作？这里是一个jsFiddle HTML： <span class="icon-child-work"> Hello </span> CSS： .icon-child-work { color: transparent; b

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为什么简单的渐变下降会发散？

这是我第二次尝试在一个变量中实现渐变下降，并且它总是发散。有任何想法吗？这是简单的线性回归，用于最小化一个变量中的残差平方和。 def gradient_descent_wtf(xvalues, yvalues): tolerance = 0.1 #y=mx+b #some line to predict y values from x values m

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tensorflow LSTM，我怎么能获得损失的梯度，在输入数据，而不是变权和偏置

我怎么能获得损失的梯度，在输入数据，而不是变权和偏置 lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=0.0) outputs, states = rnn.rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32) pred = tf.matmul(outputs[-1], weights['out'] + bias