绘制具有不同重叠边界的矩形边界的算法 - 腾讯云开发者社区

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基于MLxtend绘制分类模型的决策边界

本文介绍如何使用MLxtend来绘制与分类模型相关的决策边界decision_regions。...from mlxtend.data import iris_data # 内置数据集from mlxtend.plotting import plot_decision_regions # 绘制决策边界...当两个输入数组中的元素相同，为False；当不同时，结果为True。...plt.title(lab) # 模型名称 plt.show()半月数据集的分类Half-Moonsmake_moons是Scikit-learn库中的一个函数，用于生成具有两个弯月形状的数据集...它通常用于测试分类算法在非线性可分数据上的性能。

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建站 CMS 的能力边界：不同系统解决的是不同问题

在讨论建站 CMS 时，常见的误区是把所有系统放在同一维度比较。但实际上，不同 CMS 的设计目标并不一致，它们解决的问题也存在明显差异。理解 CMS 的能力边界，比简单比较功能更重要。...一、CMS 最初解决的是什么问题最早的 CMS 诞生，是为了解决一个非常具体的问题：如何在不直接修改代码的情况下更新网站内容。...维护成本线性上升模板和结构复用能力有限跨站点统一管理难度大这并不是系统“落后”，而是设计目标不同。...这类系统的优势在于：业务逻辑高度定制数据结构清晰可深度结合现有系统但其边界也很明显：不适合频繁复制不适合非技术人员使用内容生产仍以人工为主它更像“项目后台”，而不是标准 CMS...从单站内容管理，到系统化内容生产，每一代 CMS 都在自己的边界内发挥作用。理解这些边界，才能在实际建站时做出理性选择，而不是被表面的功能差异所左右。

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算法：数字世界的魔法与人类智慧的边界

一、算法究竟是什么？——从日常到宇宙的隐形规则核心定义：算法是解决问题的明确指令，是数字世界的DNA。它不仅仅是代码，更是人类将现实问题抽象为数学模型的智慧结晶。...（图神经网络）多目标优化（A/B测试+帕累托最优）实时反馈系统（流式计算+在线学习）第三境：创世境界（8年+）特征：定义新算法范式，解决人类认知边界问题行业标杆：OpenAI...算法教育家新兴需求：少儿编程中的算法思维启蒙传统行业数字化转型中的算法培训开源社区的知识共享四、算法学习的三大认知革命 1....社会算法系统城市级应用：基于强化学习的智能电网调度传染病传播预测与防控交通流时空预测六、给不同阶段学习者的成长指南新手入门（0-1年）必做事项：每天在LeetCode...结语：算法的终极使命当我们在参数海洋中寻找最优解时，不要忘记：最好的算法应该增进人类福祉，最聪明的模型应该服务社会进步。

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独家 | 不同机器学习模型的决策边界（附代码）

作者：Matthew Smith 翻译：张若楠校对：吴金笛本文约6700字，建议阅读10分钟本文利用Iris数据集训练了多组机器学习模型，并通过预测大量的拟合数据绘制出了每个模型的决策边界。...标签：机器学习作者前言我使用Iris数据集训练了一系列机器学习模型，从数据中的极端值合成了新数据点，并测试了许多机器学习模型来绘制出决策边界，这些模型可根据这些边界在2D空间中进行预测，这对于阐明目的和了解不同机器学习模型如何进行预测会很有帮助...目标我的目标是建立一种分类算法，以区分这两个植物种类，然后计算决策边界，以便更好地了解模型如何做出此类预测。为了为每个变量组合创建决策边界图，我们需要数据中变量的不同组合。...方面的专家，所以我相信有更好的模型产生更好的决策边界，但是用purrr、map来训练不同的机器学习模型是件很有趣的事。...facet_wrap(~Model) + theme_bw(base_size = 25) + theme(legend.position = "none") ) 绘制决策边界的所有不同组合

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基于FPGA的二值图像的边界提取算法的实现

基于FPGA的二值图像的边界提取算法的实现 1 背景知识二值图像（Binary Image）是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。...二值图像是指在图像中，灰度等级只有两种，也就是说，图像中的任何像素不是0就是1，再无其他过渡的灰度值。二值图像的边界提取主要基于黑白区域的边界查找。和许多边界查找算法相比它适合于二值图像。 ?...2 边界提取算法使用黑色提取，背景为白色，‘1’表示白色，‘0’表示黑色。 ?...3 FPGA二值图像边界提取算法实现 ? 图3二值图像膨胀FPGA模块架构图3中我们使用串口传图传入的是二值图像。...推荐阅读：《基于FPGA的二值图像的腐蚀算法的实现》《基于FPGA的二值图像的膨胀算法的实现》

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R语言的ggplot2+ggforce包绘制散点图并添加分组边界

之前的推文介绍过ggplot2绘图添加椭圆分组边界和圆形分组边界，借助的函数分别是 stat_ellipse() ggforce包里的geom_circle()函数今天查找桑基图的资料的时候发现了一份介绍...ggforce这个包的使用方法的文章 https://rviews.rstudio.com/2019/09/19/intro-to-ggforce/ ，发现发现添加分组边界还有其他的实现方法，今天的推文记录一下...示例数据就直接使用R语言内置的鸢尾花数据集首先是矩形的分组边界使用的是 geom_mark_rect() 函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library...image.png 添加圆形的分组边界使用到的是geom_mark_circle()函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library(ggplot2)...image.png 最后是无规则形状的分组边界用到的是geom_mark_hull()函数 df<-iris colnames(df)<-paste0("V",1:5) library(ggplot2

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基于马尔科夫边界发现的因果特征选择算法综述

摘要因果特征选择算法(也称为马尔科夫边界发现)学习目标变量的马尔科夫边界,选择与目标存在因果关系的特征,具有比传统方法更好的可解释性和鲁棒性.文中对现有因果特征选择算法进行全面综述,分为单重马尔科夫边界发现算法和多重马尔科夫边界发现算法...传统的特征选择算法主要分为封装法、过滤法和嵌入法三类[7].封装法[8]为不同的特征子集训练一个学习器, 评估其在该特征子集上的表现, 决定所选特征子集.过滤法[9]使用一个评估函数, 为特征评分并选择分数较高的特征...16]证明类别变量的MB集合是特征选择的最优解.因此, 因果特征选择算法通常具有可靠的理论保证....[21], 该类算法存在的意义是:1)由于实际应用中多个等价的MB适应的特定学习模型是不同的, 多重MB可用于解释学习模型的多样性现象; 2)实际应用中可能存在多个等价的MB, 但并非所有MB都适合作为特征子集建立学习模型....例如, 当不同变量的获取成本可能不同时, 多重MB算法可用于探索较低获取成本但具有相似预测性的替代解决方案(特征子集).根据Statnikov等[21]的研究, 多重MB的本质原因是等价信息现象, 定义

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人工智能、大数据的广泛应用，算法推荐如何守好边界

来源：人民数据本文共2000字，建议阅读5分钟人工智能、大数据的广泛应用，给互联网平台带来了自动化的算法技术。人工智能、大数据的广泛应用，给互联网平台带来了自动化的算法技术。...为避免违法和侵权纠纷，应鼓励互联网平台采取算法过滤技术，建立健全用于识别侵权和不良信息的特征库。与算法推荐类似，算法过滤通过识别功能可以有效过滤那些涉嫌侵权的文本或者视频，大大降低侵权风险。...为避免侵权风险，提供服务的互联网平台被迫采用算法技术对涉嫌侵权作品进行比对并删除，由此，互联网环境下的“通知-删除”规则变成了“算法通知-算法删除”规则。...有学者指出，在这种模式下，由于机器人之间的对话取代了人与人之间的对话，只能将互联网平台的算法系统对“算法通知”的接收，“视为”平台的“知道”。合理确立互联网平台的注意义务。...当然，有些国家和地区目前对算法推荐行为的规制更为严格，要求互联网平台对线上分享的视频著作权进行确认，这或许会抑制算法推荐的应用。

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圆填充( CIRCLE PACKING)算法圆堆图圆形空间填充算法可视化

p=24658 圆填充Circle packing算法已经开发了大量确定性和随机性的圆填充算法。 RepelLayout 通过成对排斥迭代移动圆圈来搜索非重叠布局。圆的位置被限制在一个矩形区域内。...为避免边缘效应，可以将边界区域视为环面，例如，推到左侧边缘的圆将重新进入右侧边缘的边界区域。这是一种非常简单且效率相当低的算法，但通常会产生良好的结果。...ProgressiveLayout 连续放置圆，使每个圆与先前放置的两个圆在外部相切。该算法是确定性的，尽管可以通过改变输入圆圈的顺序产生不同的布局。它非常高效，因此适用于处理大型数据集。...GraphLayout 试图找到满足输入邻接图的安排。实现是实验性的。第一个例子我们将首先创建一组不同大小的圆，然后找到可以用 ggplot 显示的非重叠排列。...as <- reta(rcs ,5) * maxaa 接下来，我们尝试找到一个不重叠的排列，允许圆圈占据边界正方形的任何部分。返回值是一个包含布局元素和执行迭代次数的列表。

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【HTML5 Canvas】计算元件显示对象经过Matrix变换后在上级舞台上的bounds（边界矩形rect）

如上图所示，这样的一个简单矩形，边界矩形是(x:-28, y:-35, width:152, height:128)，这是在这个元件/显示对象自己的坐标空间的范围。...如下图所示，白色区域就是舞台，蓝色矩形中的白色十字架标记，就是世界坐标的（0，0）点。蓝色矩形的原点和世界坐标的原点对应，也就是说蓝色矩阵的坐标为(0,0)。...在舞台这个世界坐标系中，边界区域又是什么呢？我们的目标就是计算下图中的红色区域。...其实算法，很简单，在放到舞台之前，在蓝色矩形自己的局部坐标系中，边界是(x:-28, y:-35, width:152, height:128)。...关键点是transformPoint函数，理解这个线性代数计算就能理解整个2D平面的算法。其实，由于rect的x、y被简化为0，那么上述算法还可以优化，把函数拆开。最终变成： p.

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目标检测研究综述+LocNet

IOU定义了两个bounding box的重叠度，可以说，当算法给出的框和人工标注的框差异很小时，或者说重叠度很大时，可以说算法产生的boundingbox就很准确。...、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。...(3)从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。...就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框 (4) 边界框回归(Bounding-box regression ) 由前面介绍的IOU指标可知，这里算法给出的红色框可以认为是检测失败的，因为它和绿色的groundtruth...8.results 结果表明，与不同的检测系统结合，基于边界概率的模型在不同的IOU下都提高了mAP值，并且效果优于bbox回归。

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边框检测在 Python 中的应用

我们知道，边框检测是计算机视觉中常用的技术，用于检测图像中的边界和轮廓。在Python中，可以使用OpenCV库来实现边框检测。具体是怎么实现的？...以下是一个简单的示例代码，演示如何在Python中使用OpenCV进行边框检测：1、问题背景：用户试图编写一个程序，该程序要求用户输入一个数字，然后在屏幕上绘制相应数量的矩形。然而，这些矩形不能重叠。...2、解决方案：为了解决这个问题，有几种方法可以尝试：方法 1：随机放置矩形并进行测试这种方法会随机放置矩形，然后测试新矩形的任何点是否在任何现有矩形内。如果有重叠，则继续生成矩形，直到不再有重叠。...矩形使用 pygame.Rect 类表示，该类具有 colliderect() 方法，可以用来检查矩形是否与其他矩形重叠。如果矩形重叠，则重新生成矩形，直到找到一个不重叠的矩形。...最后，所有生成的矩形都会被绘制到游戏窗口中。边框检测在图像处理、目标检测和计算机视觉领域有着广泛的应用，能够帮助识别物体的形状、边界和结构。通过使用OpenCV库，可以方便地实现边框检测功能。

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超越GIoUDIoUCIoUEIoU | MPDIoU让YOLOv7YOLACT双双涨点，速度不减！

然而，大多数现有的边界框回归损失函数在预测框与实际标注框具有相同的宽高比但宽度和高度值完全不同的情况下无法进行优化。...为了解决上述问题，作者充分探索了水平矩形的几何特征，提出了一种基于最小点距离的边界框相似度比较度量——MPDIoU，其中包含了现有损失函数中考虑的所有相关因素，例如重叠或非重叠面积、中心点距离以及宽度和高度的偏差...到目前为止，大多数现有的BBR损失函数可分为两类：基于 ℓ_n 范数的损失函数基于交并比（IoU）的损失函数然而，现有的大多数BBR损失函数在不同预测结果下具有相同的值，这降低了边界框回归的收敛速度和准确性...这一特性保证了边界框回归的准确性，倾向于提供具有较少冗余的预测边界框。考虑到真实标注边界框 B_{gt} 是一个面积大于零的矩形，即 A_{gt} > 0 。...首先，YOLACT上的检测锚点框比YOLOv7更密集，导致 L_{MPDIoU} 在像非重叠边界框这样的场景中具有优势的情况较少。

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YOLOv8损失函数改进：MPDIoU新型边界框相似度度量，效果秒杀GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU等 | ELSEVIER 2023

然而，当预测框与真实框具有相同的长宽比，但宽度和高度值完全不同时，大多数现有的边界框回归损失函数无法优化。...为了解决上述问题，我们充分挖掘水平矩形的几何特征，提出了一种基于最小点距离的新型边界框相似度比较度量MPDIoU，它包含了现有损失函数中考虑的所有相关因素，即重叠或非重叠区域、中心点距离、宽高偏差，同时简化计算过程...具有不同边界框回归结果的两种情况。绿色框表示真实边界框，红色框表示预测边界框。...一般来说，我们使用左上角和右下角的坐标来定义一个唯一的矩形。...MPDIoU 算法流程如下：图片图片图 4：具有相同长宽比但不同宽度和高度的预测边界框和真实边界框的示例，其中 k > 1 且 k ∈ R，绿色框表示真实框，红色框表示预测框。

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遮挡重叠场景下|基于卷积神经网络与RoI方式的机器人抓取检测

摘要抓取物体堆叠和重叠场景中的特定目标是实现机器人抓取的必要和具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种基于感兴趣区域（RoI）的机器人抓取检测算法，以同时检测目标及其在物体重叠场景中的抓取。...简介随着服务机器人的发展，需要一种可靠的抓取检测算法来帮助智能机器人抓取不同的东西。众所周知，机器人抓取是一项具有挑战性的任务，涉及机器人感知，运动规划等。...请注意，我们希望检测器预测不同对象的不同抓取，而不是被属于其他对象的抓取混淆，特别是在两个对象边界框之间的重叠中。...为了防止抓取检测器混淆属于不同对象的抓取，用于预测抓取的特征映射应该具有大的接收场，尤其是当存在重叠时。...•对象被正确分类，对象的边界框的IoU大于0.5，具有真值。

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教你玩转 Android RecyclerView：深入解析 RecyclerView.ItemDecoration类（含实例讲解）

重叠，所以看起来矩形就消失了 ?...从而获得与ItemView不重叠的绘制区域 ?...= 10 px 设置好onDraw（）可绘制的区域通过onDraw（）绘制一个高度 = 10px的矩形（填充颜色=红色） ?...& 右下) // 矩形左上顶点 = (ItemView的左边界,ItemView的下边界) // ItemView的左边界 = RecyclerView...= (ItemView的右边界,矩形的下边界) // ItemView的右边界 = RecyclerView 的右边界减去 paddingRight 后的坐标位置

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （199）-- 算法导论14.3 7题

请给出一个O(nlgn)时间的算法，来确定n个这种表示的矩形集合中是否存在两个重叠的矩形。你的算法不一定要输出所有重叠的矩形，但对于一个矩形完全覆盖另一个(即使边界线不相交)，一定能给出正确的判断。...将所有矩形的左边界、右边界、上边界和下边界分别存入四个数组中。 2. 对这四个数组进行排序。 3. 从左到右遍历左边界和右边界数组，同时从上到下遍历上边界和下边界数组，判断是否有重叠的矩形。...将当前矩形压入栈中，并检查此时栈内是否有矩形与当前矩形存在重叠（即当前矩形的左边界小于等于栈顶矩形的右边界）。 4. 如果在遍历过程中发现有重叠，则返回true，否则遍历结束后返回false。...在扫描线移动过程中，通过比较相邻矩形的最大和最小x轴坐标以及y轴坐标，判断是否存在重叠的矩形。如果存在重叠的矩形，则算法返回true；否则，返回false。...") } else { fmt.Println("不存在重叠的矩形") } } 这个算法首先将每个矩形的最小和最大的x轴坐标作为扫描线上的点，负数表示左边界，正数表示右边界

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学习 PixiJS — 碰撞检测

查看示例在碰撞检测时，Bump 的方法默认精灵是矩形的，使用矩形碰撞检测的算法，如果你想让方法把一个精灵当做圆形，使用圆形碰撞检测的算法，需要将精灵的 circular 属性设置为 true 。...b.hit(sprite1, sprite2, true); 这个防止重叠的功能，对于制作墙壁，地板或任何其他类型的边界非常有用。...如果精灵具有 radius 属性，则 hitTestPoint 方法假定精灵是圆形的并且对它应用圆形碰撞检测算法。如果精灵没有 radius 属性，则该方法假定它是矩形。...如果要检测具有不同父容器的精灵之间的碰撞， b.movingCircleCollision(circle1, circle2) 如果圆形精灵具有 mass 属性，则该值将用于帮助确定圆形精灵应该相互反弹的力...它可以防止参数中的两个矩形精灵重叠。

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当算法开始“做决定”，我们该怎么办？——AI伦理与监管的边界之争

当算法开始“做决定”，我们该怎么办？——AI伦理与监管的边界之争大家好，我是Echo_Wish，一个既写代码也会深夜思考“技术到底要带人类去哪儿”的人。...今天聊的这个话题有点重量：AI伦理与监管：算法的边界到底该由谁来划？为什么这个问题值得聊？因为我们正处在一个“算法正在悄悄接管决策权”的时代。...问题来了：当算法开始代替人类判断，它做的决定一定是“公平”、“中立”、“无偏见”的吗？如果出了问题，责任应该算谁的？监管应该跟上，还是应该放手让市场演化？我们一步一步来聊。一、算法是“中立”的？...二、AI做决定的威力，是我们自己低估了的以前人做决策，哪怕偏见再重，也有一个天然的“纠错机制”：不同的人会持不同观点，从而互相制衡。但算法不同：一旦模型规模化部署，偏见会被无限放大。...五、那算法边界该由谁来划？我的答案很明确不是技术人员、不是大公司、不是政府单方面能决定的，而必须是三者博弈后的“动态平衡”。

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使用 YOLO 进行目标检测

具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。在预测类概率后，下一步进行非最大抑制，这有助于算法消除不必要的锚点。...一旦完成，算法就会找到具有下一个最高类别概率的包围框，并进行相同的过程，直到我们剩下所有不同的包围框为止。在此之后，我们几乎完成了所有的工作，算法最终输出所需的向量，显示各个类的包围框的细节。...3.从头开始实现它是一个具有挑战性的模型，特别是对于初学者，因为它需要开发许多定制的模型元素来进行训练和预测。例如，即使直接使用预先训练好的模型，也需要复杂的代码来提取和解释模型输出的预测边界框。...抑制抑制弱,重叠边界框,并确保至少一个检测存在。...最后绘制一个边界框矩形并在框架上进行标记，并将输出框架写入磁盘。最后，是我们的测试，可以看出进行了有效检测。

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基于MLxtend绘制分类模型的决策边界

建站 CMS 的能力边界：不同系统解决的是不同问题

算法：数字世界的魔法与人类智慧的边界

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YOLOv8损失函数改进：MPDIoU新型边界框相似度度量，效果秒杀GIoU 、 DIoU 、CIoU 、 EIoU等 | ELSEVIER 2023

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