关于Holehe Holehe是一款针对用户邮箱安全的检测和评估工具，该工具可以通过多种方式来帮助我们检查自己的邮箱是否在各种网站上注册过。...当前版本的Holehe支持检查类似Twitter、Instagram和Imgur等多达120个网站服务，并能够以高效的形式检查邮箱账户安全。...megadose/holehe.git 然后切换到项目目录中，并运行工具安装脚本即可： cd holehe/ python3 setup.py install 工具使用 该工具支持直接以CLI命令行工具的形式使用...emailrecovery": "ex****e@gmail.com", "phoneNumber": "0*******78", "others": null } 其中： rateLitmit : 了解你是否被限制了访问频率...； exists : 判断目标邮件账户是否注册了相应的网络服务； emailrecovery : 有时会返回部分模糊处理的恢复邮件； phoneNumber : 有时会返回部分混淆的恢复电话号码； others
凸包算法Convex Hull Algorithms 主要讲述二维、三维以及高维度模型的凸包算法 二维凸包和极值点2D Convex Hulls and Extreme Points 这个包提供了计算二维凸壳的函数...，以及检查点集是否是强凸的函数。...此外，还描述了一些用于计算船体点的特定极值点和子序列的函数，如一组点的上、下船体。 三维凸包3D Convex Hulls 这个包提供了计算三维凸壳的函数，以及检查点集是否是强凸的函数。...可以用两种方法在三维空间中计算一组点的凸包：静态凸包构建算法和动态凸包构建。...二维相交曲线2D Intersection of Curves 这个包提供了三个基于扫描线范例实现的免费功能：给定一组输入曲线，计算所有交集点；计算出相交与相离的子曲线，并检查是否有至少其中一条曲线相交在内部
建议先关注、点赞、收藏后再阅读。在集群检查阶段，可以通过以下性能监控指标来判断Ceph集群的性能是否达到预期：1....较高的带宽表示更好的数据传输性能。2. OSD性能指标：平均响应时间（Average Response Time）：操作平均响应的时间。较低的平均响应时间表示更高的性能效率。...较低的网络延迟表示网络性能较好。4. 总体性能指标：QoS（Quality of Service）：系统提供的服务质量。较好的QoS表示更高的性能。...吞吐量（Throughput）：单位时间内传输的数据量。较高的吞吐量表示更好的数据处理性能。通过监控和分析上述性能指标的数值，可以判断Ceph集群的性能是否达到预期。...如果指标数值在预期范围内，并且集群满足业务需求，可以认为Ceph集群的性能达到预期。
C语言求凸包的算法及实现凸包问题是计算几何中的一个重要问题，它描述了一个点集中最小的凸多边形。在本文中，我们将探讨使用C语言来解决凸包问题的算法及其实现。...C语言 求凸包的算法及实现凸包算法的关键在于如何确定一个点是否在凸包上。对于一个给定的点集，我们可以选择一点作为起始点，并按照一定的顺序将其他点与其连接起来。...对点集中的其他点按照与P0的极角进行排序。3. 将排序后的点按照顺序连接起来，形成一个凸多边形。4. 遍历连接线，判断每个点是否在凸包的边界之内。5....p1, Point p2) {int dx = p1.x - p2.x;int dy = p1.y - p2.y;return dx * dx + dy * dy;}// 判断点p是否在凸包的边界之内...这个算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n为点集的大小。算法的关键在于判断一个点是否在凸包的边界之内，通过距离的计算和比较，可以有效地实现这一判断。
然后 n 行，每行三个整数 x y z , |x|,|y|,|z| 皆 点的三维凸包. 这里保证输入不会出现四点共面的情况....本题的思路是显然的——首先计算出三维凸包，然后计算虫子到凸包的各个三角面的距离，然后这些距离取最小就是答案. 计算点到面的距离是很简单的. 只需要使用平行六面体的体积除以平行四边形底面的面积即可....然后不断的，一个一个的往点集中加入点，与此过程中不断的修改（或者说维护）凸包 （下面简记 CH Convex Hull） 的样子. 直至成功加入最后的点，则凸包就构建完毕了....B 点， c 就代表 C 点（因为这样的话， 就是三角面 BCD 的外法向量），flag = 0 或者1，因为 CH 在整个凸包构建过程中不断地变化，所以有一些面会曾经被加入，后来又被删除（例如...的Surface），然后检查 (2) 是否成立，如果成立的话，就表明S需要从 CH 中移除（即置 S.flag = 0）.
这个定理在凸优化理论中有重要的应用，因为它提供了将多变量问题转化为多个单变量问题的方法。 如何实现的多变量问题转换为多个单变量问题？ 凸集分离定理可以将多变量问题转换为多个单变量问题。...这种方法在凸优化理论中有重要的应用，因为它可以将多变量问题转化为多个单变量问题，从而简化问题的求解。...（暂不理解这个步骤2的替换如何实现的） 2、凸优化 2.1、梯度下降 传送门：ML算法—梯度下降随笔 2.2、牛顿法 求解无约束最优化问题，优点是收敛速度快。...微分解释，牛顿法是二阶收敛，梯度下降是一阶收敛，牛顿法在选择方向时，不仅可以考虑坡度是否够大，还可以考虑走了一步后坡度是否会更大，因此能更快地走到最底部。...在推导过程的步骤4.中，谈到的牛顿迭代公式是如何代入得切线曲率?
除此之外，数据还包含每个对象手工标注的3D边框，用来描述对象的位置，方向和尺寸。...Objectron数据集中的示例视频 三维实体检测解决方案 除了和数据集一起之外，我们还将共享一个针对四类对象的三维实体检测解决方案-鞋子，椅子，杯子和照相机。...相交的体积由所有修剪的多边形的凸包计算。最后，根据两个框的交点的体积和并集的体积计算IoU。我们将在发表数据集的同时发布评估指标的源代码。 ?...使用多边形裁剪算法计算并集的三维交点(左):通过对方框裁剪多边形计算每个面的交点。右:通过计算所有交点的凸包计算交点的体积(绿色)。...元数据（例如照相机姿势，点云和平面） 已处理的数据集：带注释帧的改编版本，图像的格式为tf.example，视频的格式为SequenceExample。
，拉伸凸台基体就是给二维草图拉伸成立体模型，后面会经常用到，从二维草图拉伸到三维立体模型看似简单，但是，从二维的平面增加一个维度，变成三维的立体空间，复杂度增加了不少，那么，从本次博文开始，我们就来系统的学习特征成型相关的功能...拉伸方向设置：点击拉伸起始位置设置框左侧的箭头即可切换方向为草图上方或下方 草图拉伸距离设置：默认为给定深度，指草图将按照设定的深度进行拉伸 方向2：草图可以向两个方向拉伸，深度可设置 接在，在绘制槽的顶面继续绘制草图...，点击拉伸凸台基体按钮 ——属性栏选择等距，设置为30，给定深度设置为10，下面我们想在该拉伸的基础上结束拉伸，看下怎么设置，可以继续设置方向栏中的 形成到一面、形成到离指定面的指定距离、形成到实体等...——观察刚才画完的图形，在左侧第一步是拉伸凸台，第二步为拉伸薄壁，后面每一步操作都会在设计树中依次排列。...若本文对您有帮助，轻抬您发财的小手，关注/评论/点赞/收藏，就是对我最大的支持！ 祝君升职加薪，鹏程万里！
现给定一条高铁，问该高铁是否分割了社区？ ? 此题不错，好题。很明显，判断社区是否被分割时，只需判断外围的点集即可（凸包上的点），因为凸包所能围成的区域最大，那么社区更容易被分割。...求完凸包上的点后，朴素的做法，暴力枚举每个点对，判断是否与直线相交，肯定超时，不写了，也没啥技术含量。 实际上，凸包上的很多点也是冗余的，对直线相交判断没有任何贡献，如何说？ 看图： ?...实际上，给定一条直线，我们还能求出凸包中关于这条直线的最大间距，真正的目的在于max d，那么什么时候能够max d呢？不难想象，对应的凸包上的极角分别旋转一点即可，平行的时候达到极值。...而凸包在枚举每个点对的极角时，是自然有序的，但需要做一些处理，因为在求解A4A1对应的极角时，为负值需要加个2PI，当然A1A2也是负值，却不需要加，因为凸包的起点是按照x轴排序的，注意下细节就好。...if (ds[m] < v) l = m + 1; else r = m; } return l; } //a, b是否在直线
1 支持向量机 知识点：SVM模型推导、核函数、SMO算法 问题：在空间上线性可分的两类点，分别向SVM分类的超平面做投影，这些点在超平面上的投影仍然是线性可分的吗？...对于二维的情况，两个凸集间距离最短两点连线的中垂线就是一个将它们分离的超平面。 根据的凸包的性质，可知凸包上的点要么是样本点，要么处于两个样本点的连线上。...在第i个分类器用以区分每个样本是否可以归为第i类，训练该分类器时，需要把标签重新整理为“第i类标签”与“非第i类标签”两类。通过这样的办法，可以解决每个样本可能拥有多个标签的情况。...除了构建准则之外，它们之间的区别于联系是什么？...问题：如何对决策树进行剪枝？ 预剪枝，即在生成决策树的过程中提前停止树的增长； 后剪枝，是在已生成的过拟合决策树上进行剪枝，得到简化版的剪枝决策树。
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....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）。...在这里，cv.convexHull()函数检查曲线是否存在凸凹缺陷并对其进行校正。一般而言，凸曲线是始终凸出或至少平坦的曲线。如果在内部凸出，则称为凸度缺陷。例如，检查下面的手的图像。...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。 ?...如果为False，则返回与凸包点相对应的轮廓点的索引。
这里只强调一下，我们比较关心的是如何求解 在《数值优化》中，我们根据问题是否有约束条件，会把问题拆分成无约束优化问题和带约束优化问题。...而对于单纯形而言，可以认为是这个五边形的五个顶点的凸包。可能有的人会问为什么我只画了一张图，就能解释这两个概念。这个原因我们在之后会说。 这里有一个细节，就是 在很多地方也是多面体的定义。...凸锥满足 。定义 的凸锥组合为 。定义凸锥包为凸锥组合的所有可能的集合。 虽然锥我们在《数值优化》里给出了定义，但是对于锥究竟是什么，我们这里还是需要多画一些图来做一些解释。 ?...Problem 3: Linear Matrix Inequality Solution Set (Source: USTC, CMU) 给定 ，那么所有满足不等式 的点构成的集合为凸集。...好的，我们证明一下这个结论。 注意到它是一个凸多面体，凸多面体是单纯形，所以可以写成它顶点的凸包。所以我们设 是顶点的集合，那么这个时候所有的凸多面体的点就可以写成 ，且 。
给出平面上的一堆点，能够包住它的最小凸多边形就称为凸包。 求凸包有很多种算法，这里用的是安德鲁算法 它包含以下步骤： 将给定的点集合按照升序排列。...x相同的话，按照y坐标升序排列 按照下列流程创建凸包的上部 将排序后的点按照x坐标从小到大的顺序加入凸包U。如果新加入的点使得U不再是凸多边形，那么就逆序删除之前已经插入U的点，直到U为凸多边形。...按照下列流程创建凸包的下部 将排序后的点按照x坐标从大到小的顺序加入凸包L。如果新加入的点使得L不再是凸多边形，那么就逆序删除之前已经插入L的点，直到L为凸多边形。...以点集U为例，如何判断加入点p之后的点集是否是凸包呢？...重复以上操作，直到加入p后，u仍然是凸包。 这里要注意的是，p严格位于前两个点组成的向量的逆时针方向时，才能删除前一个点！！！
每个呈现的刺激都具有五个维度的特征：点数、点尺寸、总占用面积、凸包(即包围集合中所有点的最小轮廓)和密度。...在每个44s块上，周期维度被制成数值或四个连续尺度(即点尺寸、总面积、凸包和密度)之一，见图1。...对于维度，研究人员处理了点的数量(N)、单个点的尺寸(S)、点占据的总面积(A)、凸包的面积(CH)，以及阵列的密度(D)。...基于频谱，研究人员计算了两个指标来确定大脑是否以及如何对五种情况下的偏差频率做出具体响应：基线校正的幅度之和(SBA)和Z分数。SBA以微伏表示，因此可以量化EEG信号内的变化。...对连续尺度进行操作的条件的结果显示，同步响应可能与点占据的总面积和凸包的范围唯一相关。相反，对于密度和点尺寸的周期性变化，没有观察到这样的同步。
图2 两个凸集的交集是凸的 我们可以毫不费力地进一步得到这样的结果：给定凸集 \mathcal{X}_i ，它们的交集 \cap_{i} \mathcal{X}_i 是凸的，但是反向是不正确的。...具体来说，给定一个定义在凸集 \mathcal{X} 上的凸函数 f ，其任意一个下水平集 \mathcal{S}_b := \{x | x \in \mathcal{X} \text{ and }...图4 凸投影 投影的数学定义听起来可能有点抽象，为了解释得更清楚一些，请看图4。图中有两个凸集，一个圆和一个菱形。两个集合内的点（黄色）在投影期间保持不变。...两个集合（黑色）之外的点投影到集合中接近原始点（黑色）的点（红色）。虽然对 L_2 的球面来说，方向保持不变，但一般情况下不需要这样。 凸投影的一个用途是计算稀疏权重向量。...一个二次可微函数是凸函数，当且仅当其Hessian（二阶导数矩阵）是半正定的。 凸约束可以通过拉格朗日函数来添加。在实践中，只需在目标函数中加上一个惩罚就可以了。 投影映射到凸集中最接近原始点的点。
17 世纪初，天文学家、数学家约翰内斯・开普勒证明：像在杂货店堆放橙子一样堆放三维球体，可以填满大约 74% 的空间。他推测这是最佳的排列方式。但数学家们花了近 400 年的时间才证明这一点。...首先，我们先从空间中重复排列的点开始，称为「格」（lattice）然后围绕每个点画一个球体。这样，在给定维度中寻找最优球体堆积的问题实际上变成了寻找一个点排列尽可能高效的格子的问题。...与其在每个点周围画一个球体，不如在一个点周围画一个椭圆形，称为椭圆体，这样椭圆体的表面会接触但不会超出格中的其他点。罗杰斯提出了一种算法，以这个椭圆体为起点，构建一个致密的球体堆积。...与完全由一个数字（半径）定义的球体不同，椭球体由多个不同长度的轴定义。维度越高，可以拉伸椭球体的方向就越多，起始椭球体形状的选择就越多。 「在高维空间中，你不知道该如何扩展它，拥有太多自由度了。」...但数学通常就是这样运作的：有时一个棘手的问题只需要一些新的想法，而尝试自己领域之外的研究可能会带来回报。Klartag 对凸几何（通常是另一个研究领域）的熟悉，恰恰是这个问题所需要的。
4.使用凸包算法把指定Path2D转换成一块大的覆盖面 凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中的概念。...在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。...X的凸包可以用X内所有点(X1，...Xn)的凸组合来构造.在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。...用不严谨的话来讲，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含点集中所有的点。 ?...提示: 以上只是一些关键的局部代码，在实际应用中，需要将所有的范围对象按照凸包算法或者其他纬度的行政区域进行分类并缓存，方便快速遍历查询。
三维凸包裸题，求这些点组成的凸包的表面积，数据最大为500，用增量算法，且由于只求表面积，可以不用合并同一平面的三角形。...return sqrt(x*x + y*y + z*z); } }point3; struct fac { int a, b, c;//凸包一个面上的三个点的编号...bool ok; //该面是否是最终凸包中的面 }; struct T3dhull { int n; //初始点数 point3 ply[N];.../三角形面积*2 //返回四面体有向体积*6 //在储存面时，保证面的法线方向朝向凸包外部，如果在某一平面和点p所组成的四面体的有向体积为正，则p点在凸包外部，并且此点可以被p点看见。...，如果点p在凸包外侧则更新凸包 tri[cnt].ok = 0; deal(p, tri[cnt].b, tri[cnt].a); deal(p, tri
线性分类器是维空间中的分类超平面，它将空间切分成两部分，分别对应于正样本和负样本所在的区域。对于二维空间，线性分类器是一条直线；对于三维空间，它是一个平面；超平面是在更高维空间的推广。...SVM的目标是最大化分类间隔 一般情况下，给定一组训练样本可以得到不止一个可行的线性分类器，如下图的例子。那么在所有可行的线性分类器中，什么样的分类器是好的呢？...这是一个凸二次规划（convex quadratic programming）问题。 接下来，就要讨论如何利用最优化技术求解上述公式描述的问题。...相信到这里的SVM并不难，不过接下来就会出现一些令人望而生畏的数学术语了，凸二次优化、拉格朗日对偶、KKT条件、Slater条件等等 转化为对偶问题求解 这里我们先复习一下求解最优化问题的方法，根据待优化问题是否有约束...Slater条件是指，如果满足原问题是凸优化问题，并且至少存在绝对一个绝对可行点，什么叫绝对可行点，就是一个可以让所有不等式约束都不取等号的可行点，那么就具有强对偶性。
\%) Z=(7%,15%)颜料呢 2.2.3 问题抽象 将每一种颜料映射为二维欧氏空间中的一个点，我们可以将已经给定的颜料与目的颜料在空间中标定出来 经过观察与思考，我们可以发现，一个颜料能够被勾兑出来当且仅当该颜料对应的点...，所谓的这些极点，我们可以找到一条穿过它们的直线，使得点集中的所有点都落在直线的同一侧 2.3.3 基于极点的凸包构造算法 类比冒泡排序，我们可以逐个判断每一个给定的点是否位于任何三个点所构成的三角形的内部...减而治之 类比插入排序 我们可以考虑根据之前数据已经构成一个凸包，当新点来临之后，我们便可以考虑当前的点是否位于多边形内部 isPointInPolygon() 若位于内部或边界之上，我们便可以断定该点对凸包没有贡献...当前点是凸包上的点，把它压入栈，执行步骤7。 检查当前的点 p i p _ i pi 是不是步骤3那个结果的最后一个元素。是最后一个元素的话就结束。...函数返回凸包顶点数 //如果不希望凸包的边上有输入点，则把两个 <= 改为 < //在精度要求高时建议用dcmp比较 //输入不能有重复点，函数执行完后输入点的顺序被破坏 int ConvexHull(
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