检查三个圆圈是否适合三角形 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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写给人类的机器学习 2.3 监督学习 III

或者，你可以仅仅查看三个最近的邻居，并猜测绿色圆圈可能是个红色三角。...你也可以进一步扩展圆圈，并查看五个最近邻，并这样作出预测（五个最近邻里面，有三个蓝色方块，所以我们猜测，k=5时迷之绿色圆圈是蓝色方块。 KNN 的演示，其中k=1, 3, 5。...为了划分上面的迷之绿色圆圈（x），查看它的单个最近邻，是个“红色三角”。所以我们猜测ŷ为“红色三角”。k=3时，查看三个最近邻：这里的众数仍然是“红色三角”，所以ŷ为“红色三角”。...这使得它更适合关系过于复杂，不能用简单的线性模型表示的情况。距离度量：定义和计算“邻近性” 在寻找“最近邻”的时候，你如何计算问题中的数据点的距离呢？...它们先问一些问题，并检查一些重要的指标来判断你是否马上就要挂了，还是不是。当你进门的时候，它们不会一开始就做切片检查，或者检查你是否得了胰腺癌。

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手 Q 人脸识别动画实现详解

对于一些游戏画面，或者摄像头预览、视频播放来说，它们的UI都比较复杂，而且要求能够进行高效的绘制，因此，它们的UI就不适合在应用程序的主线程中进行绘制。...* 解：可画出该三角形的外接圆，然后可把问题转化为求圆上三个点的坐标，又因为是正三角形，所以每个点的角度已知。解法同上。...这里我们的最终目标是求出三角形三个顶点的坐标，然后用线条连起来使其成为一个三角形，但是根据这些条件我们直接计算三角形的顶点坐标是做不到的。...下一步计算三角形三个顶点的坐标。思路还是一样的：画出该三角形的外接圆，三角形的中心坐标即是外接圆的圆心，问题可转化为求外接圆上三个点的坐标，是不是又回到了上面的求解过程？是的。...我们知道这是个正三角形，而且其中一个顶点指向大圆圈的圆心，暂且把这个顶点命名为P。

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拓扑学——探寻大数据的内在模式

在三维空间，我们也许能看到圆环，但如果我们有更多的变量，正如经常在检查大型数据集时发生的一样，我们就有麻烦了。我们怎么能检测出圆？或者，更进一步：我们怎么能告诉计算机找出这个圆？...在动画中，我们看到一旦r到达一定的阈值，环绕顶部三个点的小球相交成对，并包含连接三个点的三角形。此外，我们不能填充三角形，因为有一个小的空白在中间。这意味着在这一阶段的一阶Betti数为1。...但是，当r变得更大一点，所有三个球一旦相交后我们可以填充三角形，一阶Betti数下降到第0。和以上数据相关的条形码。...当小球半径增大时，一个圆圈在空间里持续存在上面动画里，显示了如何能以这种方式建模一个圆上的几个点。...我们已经抑制了点集周围的小球，当两点的相关球重叠时，连接两点；当三个点的相关球重叠时，形成三角形；依此类推。一个圆圈持续相当长的时间，导致我们猜测我们的数据位于一个圆圈附近。

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数学之美——用Wolfram语言制作的3D打印珠宝

这样的排列开始时有四个圆，它们都在一个点上互相接触（外圈和三个内圈）。其余的圆是通过去掉四个圆中的一个，并找到一个与其他圆相触的替代圆来生成的。这个过程可以无限期地继续下去，圆圈越来越小。...充满气泡的阿波罗尼亚耳环是一对错配的耳环，最初选择的圆圈是随机的。它们之所以有气泡感，也是因为最外面的圆圈被去掉了。使用阿波罗项链时，佩戴者的颈部位于最大的内部圆的位置。...圆圈替换过程在Mathematica中自动进行，直到所有大于给定截止值的圆圈都被包括在内。有时候，我遇到了一个似乎太有趣的概念，不能不做。...这个新的形状有更多更小的三角形边，在每一个三角形边上，你都会建立一个更小的四面体。对于这个设计，我到此为止，但如果你继续下去（放置越来越小的四面体），你就会拥有整个分形，这将是科赫雪花的三维模拟。...令人惊讶的是，这个分形的极限形状完全适合于一个立方体。这些骑士之旅耳环是我个人的最爱。我喜欢适合耳环的黑白国际象棋主题，因为它们是3×3×3立方体中两个不同的骑士之旅。

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【说站】ps橡皮擦圆圈不见了

ps橡皮擦圆圈不见了 1、处于魔法橡皮擦工具状态。这时候只需要点开它的三角形，选择橡皮擦工具或者Shift+E就可以了。 2、还有一种方法是锁定大写键。...在Photoshop工作区域，使用橡皮擦抠图时，不会显示圆圈边缘，而是在圆心位置显示一个点，点周围有四条短线，使用起来很不方便。先看当前图像下，橡皮擦直径，一般直径小于10，会显示为点。...以上就是ps橡皮擦圆圈不见的解决方法，我们可以对自己的橡皮擦工具状态和大写键分别进行检查，再根据不同的情况进行处理。

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Power BI展示时间进度及其拓展

cy='"&5*[月]&"' r='1' fill='DarkTurquoise' fill-opacity='"&IF([Date]")//日历的每天加个圆圈...上方的三个卡片比较简单，在此不做展开。在此基础上，可以进一步优化，可以放大今天的圆点：把度量值中的半径（r值）加个条件判断，当日期为今天时，r值返回2否则返回1。...还可以改造下样式，用来查看天气中的降水分布，当天如果降雨，形状变为雨滴：技巧在于将度量值中的形状按天气进行变化，之前形状全部是圆圈。...现在当遇到雨天时，变为圆圈和三角形的结合（看上去像一滴雨），当不是雨天时，只显示一个灰色的圆圈： IF([虚拟天气]="雨", "", "") 此处polygon通过三个点定义了一个三角形

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这款小巧的手绘风格画图工具，千万不要错过

但是如果总面对死板的方框圆圈的话，感觉思维都要枯竭了。今天小妹就分享给大家一个小巧的手绘风格的绘图工具——tldraw。...小妹认为这款画图工具有三个最大的优点：界面非常简洁，且有设计感手绘风格很好看，不枯燥可以共享协作项目使用话不多说，直接开搞。首先，作为一个画图工具，最基本的画图功能肯定是有滴。...方形圆形三角形，箭头直线手绘线都可以。工具还可以快速的设置元素的大小与线条类型，我们把上一个图变大，线条变成虚线，如下：左上角的选项里，可以选择暗夜模式，这也是程序员最习惯的操作界面啦。...总结可以说，tldraw是一个轻量级的画图工具，很适合随手画图并且分享给别人一同协作的场景。大家一定要尝试一下哦，我把项目链接和地址放到下面啦。

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YOLO领域模型：适用于复杂场景下的中国交通标志识别算法

在检测层中添加了yolo检测层，并使用k-means+聚类来获得更适合交通标志检测的先验框。...03 新框架简介我们的研究展示了一个智能车辆交通标志视觉感知系统，该系统包括三个主要部分：视觉系统、交通标志检测系统和智能汽车显示系统。...交通标志检测系统的职责是检测驾驶环境中是否存在交通标志。它是识别交通标志系统的一个关键组成部分。因此，需要努力开发一种能够在复杂的道路环境中快速准确地检测交通标志的系统。...YOLOv4微型网络分为三个部分：主干（CSP-Marknet53-tiny）、颈部（特征金字塔网络，FPN）和Yolo检测头。...禁止标志有白色背景、红色圆圈、红色条和黑色图案，它们的形状是圆形、八边形或等边三角形，顶角向下。警告标志有黄色背景、黑色边框和黑色图案，其形状为等边三角形，顶角向上。

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地球是个球体，那宇宙是个啥？

对你来说，这些大圆圈感觉像直线。现在，想像你和你的二维朋友正在北极闲逛，而你的朋友去散散步。...例如，由于球面几何中的直线是大圆，所以三角形比其欧几里得对应物更膨胀，并且它们的角度加起来超过180度：实际上，测量宇宙三角形是宇宙学家测试宇宙是否弯曲的主要方式。...对于宇宙微波背景中的每个热点或冷点，已知其直径和与地球的距离，形成了三角形的三条边。我们可以测量星星在夜空中所成的角度——三角形的三个角度之一。...然后，我们可以检查边长和角度测量值的组合是否适合于平面、球形或双曲线几何形状（其中三角形的角度之和小于180度）。大多数此类测试以及其他曲率测量表明，宇宙要么是平坦的，要么非常接近平坦。...双曲几何具有狭窄的三角形和呈指数增长的圆，感觉不像是适合我们周围空间的几何形状。事实上，正如我们已经看到的那样，到目前为止，大多数宇宙学测量似乎都倾向于一个平坦的宇宙。

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【机器学习】监督学习之KNN

比如上面这个图，我们有两类数据，分别是蓝色方块和红色三角形，他们分布在一个上图的二维中间中。那么假如我们有一个绿色圆圈这个数据，需要判断这个数据是属于蓝色方块这一类，还是与红色三角形同类。怎么做呢？...我们先把离这个绿色圆圈最近的几个点找到，因为我们觉得离绿色圆圈最近的才对它的类别有判断的帮助。那到底要用多少个来判断呢？这个个数就是k了。...如果k=3，就表示我们选择离绿色圆圈最近的3个点来判断，由于红色三角形所占比例为2/3，所以我们认为绿色圆是和红色三角形同类。如果k=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。...由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。...反正就python和这三个插件都默认安装就没问题了。

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R相关性图如何按比例显示相关系数

先来个简单的，由简入繁 #加载corrplot包 library(corrplot) #计算相关系数矩阵 M <- cor(mtcars) #绘制对称圆圈图，显示相关系数，大小都为1 corrplot...不过文章中的相关性图是三角形的，接下来我们也来画一个三角形的图，胜利在望。...下面来做个测试 #一共有66个圆圈，先全部把大小设置成0.1，几乎看不到 #然后把前三个的大小改大一些，看看那几个系数的大小有变化， #从而确定顺序 size=rep(0.1,66) size[1]=1

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特征提取、特征描述、特征匹配的通俗解释

图像一：彩色圆圈为图像的特征点 ? 图像二： ? 图像一与图像二的匹配： ?...概念理解：什么是特征，什么是特征描述，什么是特征匹配假设这样的一个场景，小白和小黑都在看一个图片，但是他们想知道他们看的是否是同一幅图片，于是他们就通过电话描述这个图片，来判断是否是同一个图片。...对话2：小白：我的一个特征左边是三角形，右边是圆形，上面是菱形，下面是正方形。小黑：我也有一个特征左边是三角形，右边是圆形，上面是菱形，下面是正方形。...上述三个对话其实分别代表这特征提取，特征描述和特征匹配。...于是我们在看审视三个对话，你会发现对话2就改变了。对话2：小白：我的一个特征左边是三角形，右边是圆形，上面是菱形，下面是正方形。

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数据分析 ——数据可视化matplotlib(一)

点划线 3）线条标记：标记maker 描述 ‘o’ 圆圈 ‘.’...‘8’ 八边形 ‘三角形 ‘p’ 五边形 ‘>’ 一角朝右的三角形...‘,’ 像素 ‘^’ 一角朝上的三角形 ‘+’ 加号 ‘\ ‘ 竖线...通过fig.add_subplot(221)的方式生成Axes，前面两个参数确定了面板的划分，例如 2， 2会将整个面板划分成 2 * 2 的方格，第三个参数取值范围是 [1, 2*2] 表示第几个Axes...4) Axes 和pyplot 对于下面的代码，很简单并易懂，很多人喜欢下面的作画方式，但是这只适合简单的绘图，快速的将图绘出。在处理复杂的绘图工作时，我们还是需要使用 Axes 来完成作画的。

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机器学习入门（五）：KNN概述 | K 近邻算法 API，K值选择问题

API介绍 1.2 鸢尾花分类示例代码鸢尾花数据集鸢尾花Iris Dataset数据集是机器学习领域经典数据集，鸢尾花数据集包含了150条鸢尾花信息，每50条取自三个鸢尾花中之一：Versicolour...学习目标了解 K 值大小的影响掌握 GridSearchCV 的使用 2.1 K取不同值时带来的影响举例：有两类不同的样本数据，分别用蓝颜色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间有一个绿色的待判样本...是判断为蓝色的小正方形还是红色的小三角形？方法：应用KNN找绿色的邻居，但一次性看多少个邻居呢（K取几合适）？...解决方案： K=4，绿色圆圈最近的4个邻居，3红色和1个蓝，按少数服从多数，判定绿色样本与红色三角形属于同一类别 K=9，绿色圆圈最近的9个邻居，6红和3个蓝，判定绿色属于红色的三角形一类。...答案一定是K值的选择，下图中K=3，属于红色三角形，K=5属于蓝色的正方形。这个时候就是K选择困难的时候。

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三自由度机械臂的三维设计

三自由度机械臂的三维设计背景底座设计机械臂设计关节连接方式底座与机械臂的连接方式效果背景写本篇文章的时候只是模型设计完成以及部分零件进行了采购，最终是否能实现不能确定，某些图片过于辣眼，...机械臂设计这里用到一些机械原理的知识，我画了一个结构简图帮助分析，其中紫色圆圈是与底座相连接的固定点，红色和黑色的线表示主动的杆，绿色线表示从动，我们先看绿色线，这里有两个三角形，三角形我们都知道形状是稳定的...，同时还能看出有两个四边形，现在我把它单独画出来角2角3都是三角形的角，所以固定不变，而角1的两条边也是固定在底座上的，所以角1也不变，再通过平行四边形定理，我们很容易的就能将三个角放到一起...，最后通过我们的设计将这三个角的总和设为180°，这样设计有什么好处呢，好处就是角3的下边永远是与水平线保持180°，也就是永远平行于平面。

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关系（五）利用python绘制连接散点图

matplotlib.pyplot as plt # 自定义数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [5, 3, 7, 4, 8] # 初始化布局 plt.figure(figsize=(6, 4)) # 带圆圈标记的实线...for i in y], linestyle='--', marker='s', markersize=8, label='Dashed Line', color='green') # 带有向上三角形标记的点划线...matplotlib.pyplot as plt # 自定义数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [5, 3, 7, 4, 8] # 初始化布局 plt.figure(figsize=(6, 4)) # 带圆圈标记的实线...for i in y], linestyle='--', marker='s', markersize=8, label='Dashed Line', color='green') # 带有向上三角形标记的点划线...plt.figure(figsize=(10, 10)) # 连接散点图 plt.plot(df.Amanda, df.Ashley, '-', marker='o') # 为每个点添加年份（避免过度堆积，每隔三个点添加年份

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初学者的十大机器学习算法

Logistic回归最适合二进制分类（y = 0或1的数据集，其中1表示默认类。例如：在预测事件是否发生时，它发生的事件被归类为1.在预测是否人生病与否，生病的例子表示为1）。...它广泛用于市场购物篮分析，其中检查数据库中经常共同出现的产品组合。一般来说，我们为'如果一个人购买物品X，然后他购买物品Y'作为：X - > Y编写关联规则。...我们可以看到有2个圆被错误地预测为三角形。因此，我们将为这两个圆圈分配更高的权重并应用另一个决策树桩。...作为分配较高权重的结果，这两个圆圈已被左侧的垂直线正确分类。但现在这导致错误分类顶部的3个圆圈。因此，我们将在顶部的这3个圆圈中分配更高的权重，并应用另一个决策树桩。...上一步中的3个错误分类的圆圈大于其余数据点。现在，生成了右侧的垂直线以对圆和三角形进行分类。

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一起来学matlab-matlab学习笔记8 基本绘图命令_4 LineSpec线条设定

您可以为线条指定以下三个要素: 线型标记符号颜色使用点划线 (-.) 绘制 x-y 图，在数据点位置放置圆形标记 (o)，并将线条和标记设置为红色 (r)。...MarkerEdgeColor--指定标记颜色或填充标记(圆形、方形、菱形、五角形、六角形和四个三角形)的边颜色。 MarkerFaceColor-指定填充标记的面的颜色。...:pi/20:2*pi; plot(t,sin(t),'-.r*') %实线，点，红色，数据点使用星号*标记 hold on plot(t,sin(t-pi/2),'--mo') % 虚线，品红色，圆圈...设置线条属性 t = 0:pi/20:2*pi; figure plot(t,sin(2*t),'-mo',... % ...表示续行符号，-表示实线，m表示品红色，o表示圆圈 'LineWidth

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最新机器学习必备十大入门算法！都在这里了

Logistic回归最适合于二进制分类（y = 0或1，其中1表示默认类）的数据集。示例：在预测事件是否发生时，其发生的事件被分类为1；在预测是否病人不生病，病例均为1。...它广泛用于购物篮分析，用于检查数据库中经常共存的产品的组合。一般来说，我们编写关联规则为：如果一个人购买物品X，那么他将物品Y，写作：X - > Y....我们可以看到有两个圆圈被错误地预测为三角形。因此，我们将赋予这两个圈子更高的权重，并应用另一个决策树桩。...现在，第二个决定树桩将尝试正确地预测这两个圆圈。由于分配较高的权重，这两个圆已经被左侧的垂直线正确分类。但是这个现在已经导致了顶部的3个圆圈错误分类。...因此，我们将在顶部的这3个圆圈中分配较高的权重，并应用另一个决策树桩。步骤3：训练另一个决策树桩，作出另一个输入变量的决策。上一步中的3个错误分类的圆圈比其余的数据点大。

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Logistic回归最适合于二进制分类（y = 0或1，其中1表示默认类）的数据集。示例：在预测事件是否发生时，其发生的事件被分类为1；在预测是否病人不生病，病例均为1。...它广泛用于购物篮分析，用于检查数据库中经常共存的产品的组合。一般来说，我们编写关联规则为：如果一个人购买物品X，那么他将物品Y，写作：X - > Y....我们可以看到有两个圆圈被错误地预测为三角形。因此，我们将赋予这两个圈子更高的权重，并应用另一个决策树桩。...现在，第二个决定树桩将尝试正确地预测这两个圆圈。由于分配较高的权重，这两个圆已经被左侧的垂直线正确分类。但是这个现在已经导致了顶部的3个圆圈错误分类。...因此，我们将在顶部的这3个圆圈中分配较高的权重，并应用另一个决策树桩。步骤3：训练另一个决策树桩，作出另一个输入变量的决策: 上一步中的3个错误分类的圆圈比其余的数据点大。

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