我有一个用户输入的坐标列表，如何计算与所有坐标尽可能接近的点？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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终于全了！ABB机器人学习资料

4、伺服驱动系统 5、IRC5 系统介绍主电源、计算机供电单元、计算机控制模块（计算机主体）、输入/输出板、Customer connections(用户连接端口)、FlexPendant接口（示教盒接线端...点击工具，显示可用工具列表。 3. 选择想要定义的工具。 4. 在“ 编辑” 菜单中，点击定义...。 5. 在出现的对话框中，选择要使用的方法。 6. 选择要使用的接近点的点数。...通常4 点就足够了。如果您为了获得更精确的结果而选取了更多的点数，则应在定义每个接近点时均同样小心。 7. 有关如何收集位置和执行工具框定义的详情ＴＣＰ定义其余的和ＫＵＫＡ的操作一样。...沿 tool0 的 Z 轴，测量机器人安装法兰到工具中心点的距离。编辑工具定义：操作实例单位 1 输入工具中心点位置的笛卡尔坐标。...• " 添加可选参数" 可添加可选的参数 • " 添加可选互用参数" 可添加一个与其它参数互用的可选参数 3. 使用软键盘输入新参数名，然后点击确定。新参数显示在列表中。 4. 点击选择一个参数。

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Redis 实战篇：Geo 算法教你邂逅附近女神

附近的人核心思想如下：以 “我” 为中心，搜索附近的 Ta；以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离；按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户。...MySQL 实现 “计算「附近的人」，通过一个坐标计算这个坐标附近的其他数据，按照距离排序，如何下手呢？...” 多出来的这部分区域内的用户，到圆点的距离一定比圆的半径要大，那么我们就计算用户中心点与正方形内所有用户的距离，筛选出所有距离小于等于半径的用户，圆形区域内的所用户即符合要求的附近的人。...，距离靠近的二维坐标映射到一维后的点之间距离也会很接近。...所有的地图元素坐标都将放置于唯一的方格中。方格越小，坐标越精确。然后对这些方格进行整数编码，越是靠近的方格编码越是接近。

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Redis 实战篇：通过 Geo 类型实现附近的人邂逅女神

附近的人核心思想如下：以 “我” 为中心，搜索附近的 Ta；以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离；按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户。...MySQL 实现 “计算「附近的人」，通过一个坐标计算这个坐标附近的其他数据，按照距离排序，如何下手呢？...” 多出来的这部分区域内的用户，到圆点的距离一定比圆的半径要大，那么我们就计算用户中心点与正方形内所有用户的距离，筛选出所有距离小于等于半径的用户，圆形区域内的所用户即符合要求的附近的人。...，距离靠近的二维坐标映射到一维后的点之间距离也会很接近。...所有的地图元素坐标都将放置于唯一的方格中。方格越小，坐标越精确。然后对这些方格进行整数编码，越是靠近的方格编码越是接近。

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用逻辑回归对用户分类 (理论＋实战)

如果你在运营一个2C的平台，那么你肯定关心用户流失的问题。腾讯有个产品叫信鸽Pro，它能够通过对用户往期行为的挖掘，预测用户潜在的流失（付费）行为，进而实现精准营销。...它的形式还可以转换成：3-4x+y=0 。我们设表达式f(x,y) = 3-4x+y 把六个点的坐标代到这个方程式里,有 ?...现在的问题是，我们只有一些坐标以及这些坐标的分类信息，如何找到一条最优的分割线,使得尽可能少的点被错误划分？损失函数损失函数 (Loss Function) 的作用是判断直线错误划分数据的程度。...一种方法是计算被错误划分的点的个数，错误点越少，直线越好。但，这种方法很难优化。另一种方法是计算点到直线的距离。 ? 如果是一个平面来划分三维空间的点，那距离公式为 ?...，表示空间中的第i个点。为了方便计算，一般在x中增加一个元素1，w中增加一个元素w0=b ? ? 于是超平面函数变为： ? 距离公式变为： ?

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Redis 实战篇：通过 Geo 类型实现附近的人邂逅女神

附近的人核心思想如下：以 “我” 为中心，搜索附近的 Ta；以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离；按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户。...MySQL 实现 “计算「附近的人」，通过一个坐标计算这个坐标附近的其他数据，按照距离排序，如何下手呢？...“可是总不能遍历所有的「女神」经纬度与自己的经纬度数据计算在根据距离排序，这个计算量也太大了。...” 多出来的这部分区域内的用户，到圆点的距离一定比圆的半径要大，那么我们就计算用户中心点与正方形内所有用户的距离，筛选出所有距离小于等于半径的用户，圆形区域内的所用户即符合要求的附近的人。...，距离靠近的二维坐标映射到一维后的点之间距离也会很接近。

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人工神经网络背后的数学原理！

这里与一元函数有几点不同：首先，二元函数描述的是一个自变量和两个因变量之间的关系，也就是说函数的定义域是一个二维平面，我们要找的极值点就在这个二维平面上。...因此，只要沿着梯度的反方向一步步逼近就有可能找到那一组使函数取值尽可能小的自变量。如何沿着梯度的反方向一步步逼近呢？...通过上面的迭代公式，无论是多少元的函数，它的一个个自变量们都会比较快的接近极值点（或者其近似）。这样我们就可以找到一组自变量值，使得函数值尽可能的小。 1.2.3 小结梯度的计算公式为 ?...我们列表比较一下目标函数损失函数表现形式 f loss 生成方式事先搭好框架，再通过训练得出待定参数将目标函数的输出与实际值作差得到框架，然后代入一个具体的训练样例（包括输入值与标签值）自变量...非负，最小值为0，一般要使用梯度下降法找到极值点 ——神经网络的输入值（实际场合中可以是一张图片的所有像素值） ——目标函数的待定参数函数值（因变量）含义属于不同分类的概率预测值与实际值的差值（越小越好

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『人脸识别系列教程』0·MTCNN讲解

（以下用“MTCNN”代指这个算法）本文以Q&A的方式，与你分享一些经验和思考。先列出本文会回答的问题列表： MTCNN的推断流程第一阶段:1.1 为什么需要对图片做“金字塔”变换？...反过来，就可以把S的得分信息，还原成输入图片的各区域有无人脸，伪代码是：令： (x1, y1),(x2, y2)分别是输入矩阵中一个矩形区域的左上角和右下角坐标 (x, y, s)中(x,y)是得分矩阵上任意一点坐标...类似于前文1.5的过程，一个输入矩阵A，P-NET还能得到4个二维矩阵dx1, dy1, dx2, dy2，每个的尺寸与上述S一样，分布代表人脸区域的左上角和右下角坐标的”相对值”。...MTCNN的映射关系与上文的这种有一点点区别，下面展示如何从P-NET得到的边框坐标，修正原图上的边框坐标的算法：令 (x1, y1),(x2, y2)分别是输入矩阵中一个矩形区域的左上角和右下角坐标...这个部分因为机器性能、参数设置、输入图片尺寸，都对实际的计算效率有很大影响，仅提示一些关键点。 3.1 三个阶段的时间占比如何？ 3.2 有什么优化方案？

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PCA算法原理及实现

我们把这样的维度称为类别，因为它是在有限的选项中选出来的（从世界上所有的地区中取一个），在计算机中表示这样的信息，我们可以有很多方式，但是为了简化难度，这边我就暂且不搞，直接把这一列删掉。...但是后来我做其他一些有500000维度的数据的时候，发现使用pca将维度降到5000就能保存接近98%的数据，而且训练速度可以提升数十倍！于是我就成了pca的脑残粉了。。。...前置知识的介绍对于上面提到的题一个问题（如何将高维度数据映射到低维度中），我们需要先知道数据点如何被表示。...#计算均值,要求输入数据为numpy的矩阵格式，行表示样本数，列表示特征 def meanX(dataX): return np.mean(dataX,axis=0)#axis=0表示依照列来求均值...假设输入list,则axis=1 开始实现pca的函数： def pca(XMat, k): """ XMat：传入的是一个numpy的矩阵格式，行表示样本数，列表示特征

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人工神经网络背后的数学原理！

这里与一元函数有几点不同：首先，二元函数描述的是一个自变量和两个因变量之间的关系，也就是说函数的定义域是一个二维平面，我们要找的极值点就在这个二维平面上。...因此，只要沿着梯度的反方向一步步逼近就有可能找到那一组使函数取值尽可能小的自变量。如何沿着梯度的反方向一步步逼近呢？...我们随机指定一个起点坐标（一组自变量取值），然后沿着梯度的方向求出未知的终点坐标，梯度是一个向量，本身也具有坐标通过上面的迭代公式，无论是多少元的函数，它的一个个自变量们都会比较快的接近极值点（或者其近似...我们列表比较一下目标函数损失函数表现形式 f loss 生成方式事先搭好框架，再通过训练得出待定参数将目标函数的输出与实际值作差得到框架，然后代入一个具体的训练样例（包括输入值与标签值）自变量...非负，最小值为0，一般要使用梯度下降法找到极值点 ——神经网络的输入值（实际场合中可以是一张图片的所有像素值） ——目标函数的待定参数函数值（因变量）含义属于不同分类的概率预测值与实际值的差值

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让你上瘾的网易云音乐推荐算法，用Word2vec就可以实现

观察所有用户对全球歌曲的偏好，对用户-商品评分矩阵应用经典协同过滤方法（如矩阵分解），就可以得到关于不同歌曲组别是如何相关联的信息。...权重矩阵里这种权重和单词的对应关系就叫做embeddingss（嵌入），我们将用它来代表那个单词。如何应用到歌曲推荐呢？我们可以把用户的歌曲列表当作一个句子，句子中的每个单词就是用户听过的一首歌。...这些向量可以有很多种用法，比如说作为其他机器学习算法的输入特征，当然它们自己也可以用来寻找相似的歌曲。我们之前提到过，两首歌出现在相似情境的次数越多他们的坐标就会越接近。...我们可以获取这三首歌的向量并取平均值，找到与这三首歌等距的点。我们所做的只是把某个用户听过的一些歌曲转化成向量坐标，在同样的向量空间中，这个坐标代表这个用户。...现在我们有了一个定义用户的向量，我们可以用之前的方法找到向量空间里坐标离用户比较近的相似歌曲。接下来的卡通片帮我们更生动的理解生成推荐的不同步骤。

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Python 项目实践二（生成数据）第一篇

通过使用Pygal，可在用户与图表交互时突出元素以及调整其大小，还可轻松地调整整个图表的尺寸，使其适合在微型智能手表或巨型显示器上显示。我们将使用Pygal以各种方式探索掷骰子的结果。...当你向plot()提供一系列数字时，它假设第一个数据点对应的x坐标值为0，但我们的第一个点对应的x值为1。...将这些列表传递给scatter()时，matplotlib依次从每个列表中读取一个值来绘制一个点。...三自动计算数据手工计算列表要包含的值可能效率低下，需要绘制的点很多时尤其如此。可以不必手工计算包含点坐标的列表，而让Python循环来替我们完成这种计算。...要使用这些颜色映射，你需要告诉pyplot该如何设置数据集中每个点的颜色。

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APAP论文阅读笔记

1.1 相关工作虽然图像拼接的基本原理已经得到了很好的研究（参见[17]中的优秀调查），但如何在数据有噪声或不合作时产生良好的结果仍然是一个有待解决的问题。...标量权重{wi∗}Ni=1根据x∗变化，其中，σ为尺度参数，xi为第I个点匹配的1 / 2点在源图像I中的坐标{xi,xi ‘}。...直观上，由于(8)为更接近x∗的数据分配了更高的权重，投影扭曲H∗更好地尊重x∗周围的局部结构。将此与(5)进行对比，(5)对所有x∗使用单一和全局投影曲H。...对于每个点云，我们将摄影机之间的相对旋转固定为60◦, 但沿固定方向改变摄像机中心之间的距离。与前面一样，我们将点匹配划分为一个训练集和测试集。...版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。

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手把手：用OpenCV亲手给小扎、Musk等科技大佬们做一张“平均脸”（附Python代码）

我们称该坐标系统为输出坐标系统，称原始图像坐标为输入坐标系统。为什么我要选择上述点呢? 因为我希望确保两只眼睛的点都在一个水平线上，面部中心大约在离顶端三分之一高度的位置。...在原始图像的68个面部基准点中，左眼外眼角和右眼外眼角分别在基准点36和45。因此我们可以利用这两个点计算图像的相似变换矩阵（旋转、变换和缩放），将输入坐标系统的点进行转换为输出坐标系统。...矩阵前两列用于转换与缩放，最后一列用于变换（如移位）。这儿还存在一个小问题： OpenCV要求你至少提供3个点，虽然通过两点你就可以计算相似变换矩阵了。...如果我们知道两张输入图像的点如何一一对应，那我们很容易就能将两张图像完美对齐。然而我们并没有这些信息。我们只知道这些输入图像68个对应点的位置。...Delaunay三角剖分的结果是一个三角形列表，用76个点（68个人脸基准点+8个边界点）的序号表示。

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线性判别分析（LDA）原理总结

给定新的输入样本，利用（2）式可求的对应的降维样本。 1.2 LDA降维原理 LDA是有监督的降维方法，在降维过程中考虑了类别的影响，LDA是基于最佳分类效果的降维方法。...因此，降维后不同类的样本集具有最大的分类间隔。如何描述最大分类间隔，当不同类样本的投影点尽可能远离且相同类样本的投影点尽可能接近，则样本集具有最大分类间隔。...分别是两个类样本的中心点， ? 和 ? 分别是两个类的协方差。 1.3 PCA与LDA降维应用场景对比若训练样本集两类的均值有明显的差异，LDA降维的效果较优，如下图： ?...，降维后的维度是d。 1）计算每个类样本的均值向量 ? 和所有数据集的均值向量 ? 2）计算散度矩阵，包括类内散度矩阵 ? 和类间散度矩阵 ? 3）计算 ? 的特征向量 ? 和对应的特征值 ?...因此对一个未标记的输入样本进行LDA分类的步骤： 1） LDA对该输入样本进行降维； 2）根据概率密度函数，计算该降维样本属于每一个类的概率； 3）最大的概率对应的类别即为预测类别。 7.

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优秀的排序算法如何成就了伟大的机器学习技术（视频+代码）

下面我就举一个非常重要的案例。 ▌支持向量机支持向量机(SVM) 是过去几十年发展中出现的最重要的机器学习技术之一。...下图中展示了一些可能的分类器，它们都将正确地对数据点进行分类，但并非所有分类器都能使得分类后最接近边界的数据点具有相同的边距(距离)。...这种边距最大化的效用是尽可能地放大两个类别之间的距离，以便对新的点分类时分类器的泛化误差尽可能小。...这里，我将展示用于确定一组点的凸包的Graham’s scan 算法。该算法能够沿着凸包的边界顺序，依次找到其所有的顶点，并通过堆栈的方法有效地检测和去除边界中的凹陷区域。...一旦我们找到参考点，我们可以将该点移动到数组 points 的开头，使其与数组中第一个点互换位置。接着，利用剩余点相对于参考点的极角关系，我们对其进行排序。

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关于“Python”的核心知识点整理大全43

15.2.5 自动计算数据手工计算列表要包含的值可能效率低下，需要绘制的点很多时尤其如此。可以不必手工计算包含点坐标的列表，而让Python循环来替我们完成这种计算。...接下来是一个生成y值的列表解析，它遍历x值（for x in x_values），计算其平方值（x**2），并将结果存储到列表y_values中。...然后，将输入列表和输出列表传递给scatter()（见）。由于这个数据集较大，我们将点设置得较小，并使用函数axis()指定了每个坐标轴的取值范围（见）。...这个类需要三个属性，其中一个是存储随机漫步次数的变量，其他两个是列表，分别存储随机漫步经过的每个点的x和y坐标。...为获取漫步中下一个点的x值，我们将x_step与x_values中的最后一个值相加（见6），对于y 值也做相同的处理。

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从大间隔分类器到核函数：全面理解支持向量机

在所有这些决策边界中选择能最大化与最近邻点的距离的决策边界。那些定义了这条决策边界的最近邻点被称作支持向量。而决策边界周围的区域被定义为间隔。...如何确定要将数据映射到什么样的空间？我之前已经很明确的提过，在某个地方出现了根号 2！在这个例子中，我想展示一下向高维空间映射的过程，因此我选了一个很具体的映射。一般而言，这是很难确定的。...同时我们也会跟踪映射的计算量，然后寻找点积，看看相比之下，核函数是怎么工作的。对于任意一个点 i： ? 其对应的映射点的坐标为： ?...目前看来这似乎并不是什么重要的选择：只不过是 4 次和 13 次的比较，但在输入点处于高维度，而映射空间有更高的维度的情形中，大型数据集的计算所节省的计算量能大大加快训练的速度。...如何在空间维度为无穷的情况计算点积呢？如果你觉得困惑，回想一下无穷序列的加法是如何计算的，相似的道理。虽然在内积中有无穷个项，但是能利用一些公式将它们的和算出来。这解答了我们前一节中提到的问题。

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AUC、ROC详解：原理、特点&算法

最佳的分类点是（0,1），表示分类器将所有的正例、负例都准确地预测，TP=P, FP=0，TN=N, FN=0。在上图中分类器D的表现最好接近（0,1）点。...一般来说，在ROC空间中一个点越接近西北方即（0,1）点表现会越好（tp rate更高，fp rate更低）。...如果分类器在分类过程中90%的时间都将测试集中样本预测为正例，那预测为正例的样本有0.9M个，预测负例有0.1M个；从tp_rate, fp_rate的计算公式我们可以知道，两者分别是在所有正例P、所有负例...fprev, 说明找到一个新的坐标点，计算坐标 (FPN,TPP)(\frac{FP}{N}, \frac{TP}{P})(NFP,PTP)，将点加入到R列表中更新fprev=f(i)f_{prev...AUC计算伪代码 ? AUC的计算过程和ROC曲线的绘制算法相似，不同之处在于每次不再是向列表中添加坐标点，而是计算一个梯形面积，通过面积的不断叠加，从而得到最终的AUC指标。

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ROC曲线的含义以及画法

对于一个分类任务的测试集，其本身有正负两类标签，我们对于这个测试集有一个预测标签，也是正负值。分类器开始对样本进行分类时，首先会计算该样本属于正确类别的概率，进而对样本的类别进行预测。...我们用概率来表示横坐标，真实类别表示纵坐标，分类器在测试集上的效果就可以用散点图来表示，如图所示那么如何通过概率来获得预测的类别呢？通常我们会设置一个阈值，这里以0.5为例。...故而当阈值只有0.5的时候，有且仅有一个混淆矩阵与之对应。...和FPR的计算公式为这时我们就能在二维空间中找出一个唯一的点来与一个混淆矩阵相对应，当我们有很多个混淆矩阵的时候，对应的二维空间中就会有很多个点，如果我们把这些点连起来，那么构成的曲线便是我们的...知道阈值取到最大，二维空间中找到了所有与混淆矩阵对应的点，我们把这些点连起来就得到了我们所需要的ROC曲线由上可知，ROC曲线的横坐标和纵坐标其实是没有相关性的，所以不能把ROC曲线当做一个函数曲线来分析

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人脸识别系统设计实现:P-NET的基本原理

注意它输出两个概率，这一点是原来使我困惑的地方，因为我认为你只要输出一个概率就行，另一个概率简单计算就可以。...算法才会进行第二部分运算，假设输入的数据包含人脸，那么输入数据中还会给出人脸所在区域的矩形左上角和右下角坐标的准确数据，那么算法会调整网络参数，使得第二部分输出的坐标值与给定的准确坐标值的差异尽可能小，...于是如果输入的区域包含人脸，那么网络还要计算人脸五个关键特征对应的坐标，并且要让计算的坐标与训练数据给定的坐标尽可能相近，其对应损失函数如下： ?...其中第一个y(i)对应网络输出的5个关键特征点坐标形成的向量，第二个y(i)是训练数据给出的关键特征点的形成的向量，当上面公式计算结果越小就表明网络给出特征点坐标越准确。...在后面我们使用代码实现时，当前所有描述的让你一时无法明白的知识点会变得清晰起来。

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