在数学上椭圆曲线定义了一种运算叫"加法“，千万不要将其与我们普通的四则运算等同起来，我们看看椭圆曲线的"加法"是如何运作的。...P,Q两点连线，这条线会跟曲线交在第三点也就是上方的R点，然后找这点相对x轴的对称点，那点的左边就是P+Q的结果。...如果P,Q指的是同一点，那么就在这点上做曲线的切线，这条切线会跟曲线交于第二点，把交点根据x轴进行对称操作，所得的点就是加法的结果，如下图所示： !...-2G，然后根据x轴做对称得到点2G,然后对点2G做切线，它与曲线相交于点-4G,然后再根据x轴做对称得到最终结果4G，在上图中G点是一个事先指定好在椭圆曲线上的一个点，它的坐标为(0x79BE667EF9DCBBAC55A06295CE870B07029BFCDB2DCE28D959F2815B16F81798...，完整代码的下载地址：https://github.com/wycl16514/blockchain_finit_field.git，下一节我们看看椭圆曲线是如何在有限域的基础上实现数据加密的
，可以选择相切相切之后在直线上选择垂足命令绘制（经验，无理论证明） d 如何绘制圆上具有一定角度的直线：先在圆心绘制相同角度的直线，再偏移半径值 3....，则显示以下提示：是否将其转换为多段线 B 如果选择是多段线，将有以下选择： a 闭合（C）：创建多段线的闭合线，将首尾连接 b 打开（O）：删除多段线的闭合线段 c 合并（J）：在开放的多段线的尾端点添加直线...该曲线（称为样条曲线拟合多段线）将通过第一个和最后一个控制点，除非原多段线是闭合的。曲线将会被拉向其他控制点但并不一定通过它们。在框架特定部分指定的控制点越多，曲线上这种拉拽的倾向就越大。...E 多个（M）：生成多个偏移对象 26 椭圆ellipse（EL） A 长轴加短半轴画椭圆，椭圆的方向由长轴决定（初始画法） B 中心点（C）：中心点加长半轴和短半轴画椭圆 C 旋转（R）：通过绕第一条轴旋转圆来创建椭圆...mline（ML） A 用于绘制多条平行线 B 对正（J）a 上：在光标下方绘制多线，在指定点处将会出现具有最大正偏移值的直线 b 无：将光标作为原点绘制多线 c 下：在光标上方绘制多线，在指定点处将出现具有最大负偏移值的直线
作者：磐怼怼 转载自：深度学习与计算机视觉 未经允许不得二次转载 目标 在本文中，我们将学习 如何找到轮廓的不同特征，例如面积，周长，质心，边界框等。 您将看到大量与轮廓有关的功能。 1....轮廓周长 也称为弧长。可以使用cv.arcLength()函数找到它。第二个参数指定形状是闭合轮廓(True)还是曲线。 perimeter = cv.arcLength(cnt,True) 4....第三幅图显示了ε=弧长度的1％时的情况。第三个参数指定曲线是否闭合。 ? 5. 轮廓凸包 凸包外观看起来与轮廓逼近相似，但不相似（在某些情况下两者可能提供相同的结果）。...红线显示手的凸包。双向箭头标记显示凸度缺陷，这是凸包与轮廓线之间的局部最大偏差。 ?...绿色矩形显示正常的边界矩形。红色矩形是旋转后的矩形。 ? 8. 最小闭合圈 接下来，使用函数cv.minEnclosingCircle()查找对象的圆周。它是一个以最小面积完全覆盖物体的圆。
最大传输时校核：最大转输时的流量和水压的要求(最大转输时)(若不设水塔、高位水池时无此项校核)：Q_{二泵}取最大转输工况时的二泵出流量,保证能将水打入水塔最高水位。...供水量变化曲线：每小时的供水量数值随时间（24h）变化的函数图像。曲线的横坐标为时间，区间范围为0到24时；纵坐标为每小时供水量数值。...所谓“控制点”，是指保证该节点的水压达到最小服务水头时，整个管网不会出现水压不足的地区(也即整个管网其他节点的服务水头均会 ≥ 最小服务水头)。...支线起点水压标高：该点位于干线上，在计算干线时已经确定； 支线终点水压标高：该点地面标高+最小服务水头； 支线最大允许水力坡度：(起点水压标高 - 终点水压标高)、支线长度； 确定支线管径：由支线水力坡度和需要通过的流量...(注意，算出来的这个水头损失在带入求环的闭合差时，需根据虚管段中的流向再冠以正负号：若虚管段的流向是顺时针，则冠以+号;若是逆时针，则冠以-号。)
为了更好地理解这一特性，让我们研究一下图 1 所示的简单 RL（电阻-电感）电路。图片假设输入是一个正弦电压，由下式给出：图片在 t = 0 时，开关闭合，输入应用于电路。...如果我们保持开关闭合足够长的时间，我们将只剩下第二项，即系统的稳态响应。稳态响应是与输入频率相同的正弦波。它的相位和幅度可能与输入不同，但具有相同的形状和频率。...如图 3 所示，与方波频率相同（本例中为 1 Hz）的正弦波非常适合方波，并且沿 x 轴呈现相同的过零。暂时不用担心这个正弦波的幅度是怎么选的。...图片上图中，两个波形的整体形状有一些相似之处，但还是有很大区别的。方波在每个半周期保持不变。然而，正弦波分别在方波的正负半周期的中点达到其最大值和最小值。与正弦波不同，方波在过渡时变化更为突然。...通过添加另一个具有适当幅度和频率的正弦波，我们也许能够获得更好的近似。如图 4 中的红色曲线所示，这个新的正弦波在本例中为 3 Hz。图片青色和红色曲线在方波跃迁附近具有相同的极性。
如下图所示，y轴表示准确度，即正确预测的分数，其值为1意味着模型正确地预测了所有图像，而0.5则是指模型的表现比较随机。 ? 我们训练CNN，以让它按是否包含闭合轮廓进行图像分类。...与原始数据集不同，图形从原来的直线变成曲线，大多数图形轮廓包含更多的边缘或多个曲线形状。 根据这些数据，我们可以得出结论，DNNs的确可以学习“闭合”这一抽象概念。然而，这还不是最后的结论。...从可以识别出物体的裁剪过渡到无法识别出物体的裁剪，其中有趣的一点是它的清晰度的变化：略大的裁剪（我们称之为“最小可识别裁剪”）能够被大多数人正确分类（例如90%），而略小的裁剪(最大不可识别裁剪)只有少数几个人...这个识别度的降低被称为“可识别差”(可参考Ullman 等人 2016年的工作)。它的计算方法是从正确分类“最小可识别裁剪物”的人的比例中减去正确分类“最大不可识别裁剪物”的人的比例。...我们发现，在这些条件下，我们的神经网络确实在最小可识别裁剪和最大不可识别裁剪之间具有同样大的可识别差，正如Ullman等人针对人类的实验结果一样。 ?
这是原始曲线与其近似值之间的最大距离。 closed[, # 如果为真，则近似曲线是闭合的（它的第一个和最后一个顶点是连接的）。否则，它不会闭合。...以下一些方法对任何形式的点集都适用（包括那些并不代表轮廓的点集）。我们会指出哪些方法只适用于轮廓（如计算弧长），而哪些方法对任何点集都适用（如外包矩形）。...官方文档 函数使用 cv2.arcLength( curve, # 输入排序的点向量 closed # 指示曲线是否闭合的标志。...而函数cv2.minAreaRect可以返回一个包围轮廓最小的矩形，这个矩形很可能是倾斜的。 查找包含输入 2D 点集的最小区域的旋转矩形。...否则，它是逆时针方向的。假设坐标系的 x 轴指向右侧，y 轴指向上方。 returnPoints]]] # 操作标志。对于矩阵，当标志为真时，函数返回凸包点。否则，它返回凸包点的索引。
此曲线是一个单周期的曲线，我建立了一个足够长的同步区，并且这是一个开放式曲线，并非大部分人做追剪使用的闭合曲线。...使用闭合式曲线的优点是编程简单，曲线中有追剪返回的动作，使用时主从轴啮合上一直运行就可以了。...图 5 位置曲线 图6 速度曲线 分析以上位置曲线和速度曲线可以发现无论主轴还是从轴位置和速度都很平滑，这对机械的运行的稳定性及其重要，并且从轴跟随的效果也非常好，从同步区的速度可以看到从轴的速度和主轴完全一致...边缘如果是斜线说明从轴速度一直偏大或者偏小，边缘是波浪线说明从轴的速度忽快忽慢，这两种现象在我们的应用中都没有发生。...要保证切割长度的准确，需要在特定的位置进入同步区然后发出切割信号，这个有技巧在里面，电子凸轮需要设置合适的启动模式，对于轴的类型也要根据需求设置，这样才能保证啮合位置是固定而不是随机的。
一、曲线认识与理解 由于之前Android写过一些概论和理解,所以这里就贴一下android的代码和理解，时间问题就这里可以看基本的理解即可 曲线常见的API 1.一阶曲线 2.二阶曲线 3.三阶曲线...如果你有时间自己可以参看我之前的android自定义曲线博客来一波 ? 3、填充的折线图 我们之前搞定了折线和曲线,但下面这种填充如何搞定？如何进行更骚的操作？我们接下来进行探究。 ?...image.png 2、绘制X轴下面的文字。看代码注释 这里有多一点绘制文字通过measureText进行测量即可如何讲一个文字绘制到刻度中间呢? ?...而我们的坐标系高度紧紧500px。其实简单的运算也就是一个单位的数字占实际像素多高danwei=500/最大值(例如2000)即可。那12000*danwei就是12000应该在实际画布中的位置。...image.png 3、如何实际数据映射到屏幕中 同样我们圆的半径可以看做是各个骨架坐标轴的长度,而我们实际数据是长度数据而已如何将长度数字映射到各个不规则的骨架坐标轴上呢？当然还是离不开简单的数学。
它的工作就是先找到一个坐标轴，是全部数据映射到这个坐标轴的方差最大，让后再取一个与第一个坐标轴垂直并且方差做大的坐标轴，依次直接取到n维。...中心化：我们求出这个数据中横纵坐标的均值，并将它所对应的点定为原点。接下来我们要做的是拟合一条直线，这条直线要满足所有点到该直线的距离最短，也就是最小二乘法来确定。 ?...那么为啥么要用这个距离最短来拟合这条曲线呢？下面有一个很好的例子： ? 这种情况是各点恰巧再同一条直线上，当我们移动坐标系到这条直线上时，仅由数据的横坐标就可以反应数据的整体情况。 ?...话题回来，当不是这种极端情况的时候，所有数据点不是通过同一条直线的时候，此时需要拟合这条直线，而我们的目的是让另一个因素对数据的影响量最小，所以我们要取这个距离的最小值。 ?...图片 由于勾股定理我们可以知道，求垂直距离的最小值，也即是求该点投影到这条直线的到原点距离平方的最大值。 拟合出的这条曲线我们成为PC1（主成分1）。 ?
但不同之处在于：对于给定的函数，插值 要求离散点“坐落在”函数曲线上从而满足约束；而 拟合 则希望离散点尽可能地 “逼近” 函数曲线。...而对于新图像中因放大而的多出坐标点 (蓝色圈叉)，则在原图像中 找不到对应点 了，这可如何是好呢？这时，插值技术应运而生，旨在 通过某些规则/规范/约束，获取这些多出坐标点的像素值。...以像素坐标点 (i, j) 为例，因为该点在 y 轴和 x 轴方向上与待求插值点 (i+u, j+v) 的距离分别为 u 和 v，所以的权重为 w(u) × w(v)，其中 w(·) 是插值权重核 (可以理解为定义的权重函数...用此方法缩放后的输出图像与输入图像相比, 仍然存在由于插值函数设计考虑不周而产生的图像质量受损与计算精度不高的问题。 双三次插值 法计算量最大，算法也是最为复杂的。...因此克服了前两种方法的不足之处，能够产生比双线性插值更为平滑的边缘，计算精度很高，处理后的图像像质损失最少，效果是最佳的。
应迟滞回曲线 应变-寿命曲线是在介于两个极限应变之间的完全反向（R=-1）循环载荷条件下的疲劳试验得到的，同时还需进行应力测量，试验设备如图2。...弹性应变、塑性应变和总应变与寿命的关系曲线 Brown-Miller 方程广泛运用于延展性金属多轴疲劳计算中，损伤最大位置发生在最大剪应力所在的平面，同时能考虑剪应力和正应力的影响，如图4所示。...（3） 其中， 为最大剪应变， 为正应力， 为平均应力 图4 Brown-Miller 算法示意 3 、有限元仿真 3.1 材料模型 硬化模型对疲劳仿真精度至关重要。...图9为中间位置单元的应力-应变响应，形成了闭合的迟滞曲线（增量步14~增量步53）。...采用Morrow 修正的Brown miller 多轴算法进行分析，设置如下图。 图10 FE-SAFE 设置 寿命如图11，最小寿命为342次。
我们通过对数据进行分析总结出了规律：通过测量花的花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽，可以得出鸢尾花的类别（如：花萼长>花萼宽且花瓣长/花瓣宽>2 ，则杂色鸢尾） 获取鸢尾花数据 4 个属性作为输入特征...通过输出 y 可以看出数值最大(可能性最高)的是 1 类鸢尾，而5不是标签 0 类鸢尾。这是由于最初的参数 w 和 b 是随机产生的，现在输出的结果是不准确的。...损失函数，其目的是寻找一组参数 w 和 b 使得损失函数最小。为达成这一目的，我们采用梯度下降的方法。...损失函数的梯度 表示损失函数对各参数求偏导后的向量，损失函数梯度下降的方向，就是是损失函数减小的方向。梯度下降法即沿着损失函数梯度下降的方向，寻找损失函数的最小值，从而得到最优的参数。...plt.show() # 画出图像 # 绘制 Accuracy 曲线 plt.title('Acc Curve') # 图片标题 plt.xlabel('Epoch') # x轴变量名称 plt.ylabel
潜在类别预测，比如说可以基于通过某些常听的音乐而将用户进行不同的分类。数据压缩则是指将样本进行归类后，就可以用比较少的的One-hot向量来代替原来的特别长的向量。...类别最大样本距离：所有样本点之间距离的最大值 K-means算法 K-means算法是一种无监督的聚类算法，核心目标：将给定的数据划分成K个簇，并且给出每个簇的中心点，即质心。...K-means算法的具体步骤 数据预处理：剔除离群点、数据归一化、数据标准化 初始化：随机选择K个中心点 ，这里μ右上角的0表示迭代次数，因为是初始化，所以为0 定义损失函数： ，这里就是求每一个样本点到各个中心点的最小欧拉距离...如果我们选择的初始值正好就选择了聚类中心上，那么迭代一次就可以收敛了；但如果我们选择的初始值离聚类中心非常的远，就需要多次迭代，每次迭代都往最后真实的聚类中心上拉近，所以说不同的初始值对应着不同的迭代轮数...我们知道这是一个递降的曲线，在这个时候，我们该如何选择K，这个曲线就像我们的胳膊肘一样，这个曲线的拐点，就像我们胳膊的拐点，也就是胳膊肘这个地方，在这张图上K=4，在K=4的时候，我们认为这是一个比较合适
本节将介绍如何从环面出发，用数学公式让它发生各种形变，以及如何变化参数，生成动画。...参数 t 可以看作圆上的点和圆心所连成的直线和 x 轴的夹角，t 从 0 取到 2π，就完成了绕圆一周，也就画出了一个圆。有了圆的参数方程，就不难构造出环面的参数方程。...改变环绕曲线 ---- 前文说了，环面是一个圆 A 绕另一个圆 B 形成的曲面，但 A 和 B 只要拓扑上还是个圆，也就是自身不相交的闭合曲线，那么这么绕圈操作之后，拓扑上得到的就还是一个环面。...接下来我们把横截面曲线和对应生成的环面对比的绘制出来，环面只绘制出了四分之三，空出一角并加了厚度，让横截面更加清晰可辨。 ? 从定义和上面几幅图可以看到，闭合曲线 A 在环绕过程中并不发生变化。...利用 Mathematica 的符号好计算功能，我们很容易得到环面上法向量的公式，计算很直接，求偏导数，求叉积，然后在归一化，因为法向量是单位向量。 ?
1.3 代价函数 逻辑回归模型的数学形式确定后，剩下就是如何去求解模型中的参数。在统计学中，常常使用极大似然估计法来求解，即找到一组参数，使得在这组参数下，我们的数据的似然度（概率）最大。...以同一条原曲线目标等高线来说，现在以最外圈的红色等高线为例，我们看到，对于红色曲线上的每个点都可做一个菱形，根据上图可知，当这个菱形与某条等高线相切（仅有一个交点）的时候，这个菱形最小，上图相割对比较大的两个菱形对应的...现在有个比较重要的结论来了，我们经过观察可以看到，几乎对于很多原函数等高曲线，和某个菱形相交的时候及其容易相交在坐标轴（比如上图），也就是说最终的结果，解的某些维度及其容易是 0，比如上图最终解是 ，...当加入 正则化的时候，分析和 正则化是类似的，也就是说我们仅仅是从菱形变成了圆形而已，同样还是求原曲线和圆形的切点作为最终解。...当然与 范数比，我们这样求的 范数的从图上来看，不容易交在坐标轴上，但是仍然比较靠近坐标轴。因此这也就是我们老说的， 范数能让解比较小（靠近 0），但是比较平滑（不等于 0）。
文章目录 元素法的思想（三步走） 一、求平面图形的面积 二、求旋转体的体积 2.1 绕x轴旋转 2.2 绕y轴旋转 2.3 绕z轴旋转 2.4 截口面积已知的几何体体积 三、弧长 四、空间曲面的面积(表面积...) 结束语 元素法的思想（三步走） 具体思路如图所示 求体积和表面积的方法同理（下面会详细说明）。...所谓实践得结论，接下来就为大家举举例子 一、求平面图形的面积 二、求旋转体的体积 2.1 绕x轴旋转 2.2 绕y轴旋转 这也是我们常常听到的柱壳法公式的由来。...2.3 绕z轴旋转 2.4 截口面积已知的几何体体积 如图所示，切面是一个几乎没有高度的圆柱体 几何体体积的切片法是同样的思想，只不过是取的一层一层的体积叠起来。...三、弧长 (下面这道题属于第一类曲线积分(对弧长的曲线积分)的计算，因为思想和2)是一样的，所以我先提一下) 四、空间曲面的面积(表面积) ds即弧长，因为求的表面积，所以很多小段的弧长堆起来就成了外表层了
在没有充分的理论支撑的情况下，越是复杂的东西，就越容易过拟合，不是没有道理的。在深度学习领域的钻研方向问题上，学术界是不是走了很多弯路？更多的精力放在理解数据上，可能更能得到质的提升。...具体步骤如下： 1）通过遍历像素值获取各个位置的像素点 2）将设置既定像素阈值筛选出阈值之上的像素值的索引坐标 3）根据这些索引坐标进行二次筛选，选出坐标值中横纵坐标位置最大最小值，以这些坐标值来界定大脑极限边界位置...； 4）对于获取的最大最小的横纵坐标值加入自适应边界系数，该系数加入的评判条件是对于最大的坐标值进行自适应扩增，对于坐标值进行自适应缩减，然后扩增或缩减后的尺度需要在原来未裁剪前的尺度范围内，否则自适应系数为...，y轴表示loss数，曲线表示在本算法中经过20折的迭代过程后，loss的下降情况，由图2可知在第10折的时候，曲线开始趋向平滑趋势，到16折的时候，基本已经趋向稳定不变的状态，最终loss值是0.4039...；如图3所示，x轴为折数，y轴为accuracy数，曲线表示在20折迭代下，取出每折最后一次的准确率值，进行准确率统计，其中在第4折时候是曲线的转折点，浅色线是没经过tensorboard可视化平滑参数处理的情况
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