曲线点中抽取趋近水平线段点？请提供思路

yangxjn 2020-03-28 06:54:07

曲线点都是在记事本中存储的，图形是后期绘制出来的，方便大家观察。

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以专业开发人员为伍 2020-06-27

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可以从比较简单的两个点检测开始。假设一个线段左右两个端点a和b，它们的高度差是h，而两点之间的线段上所有点的“最高”和“最低”差是H，那么你使用 h/H 可以得到一个值来判断皱褶的程度，越接近0表示皱褶越厉害（H很小则是水平），越接近1越表示是直上直下（斜上斜下）。

示申○言舌 2020-06-26

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点A1减去A0，得到A0到A1的方向向量，用该向量与（1，0）向量求点积。

yangxjn 2020-03-28

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请大家只看一幅图就可以，红线不用考虑。

我曾任职于华为 2012 实验室高斯部门，负责实时分析型内存数据库 RTANA、华为公有云 RDS 服务的研发工作。目前，我专注于移动反欺诈解决方案的研发。针对公司业务需求，我开发了一个实时流计算系统，并在此基础上完成了风控系统的研发。最终，这个系统被一个独角兽收购。最近这两年，越来越多的业务和数据分析对实时性提出更高的要求，与之对应解决实时计算问题的流计算框架，也开始流行起来。因为工作原因，常有人问我有关实时流计算系统的问题。整体观察下来我发现：很多时候，他们并非不知道这些框架，也并非不熟悉这些框架的

海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、Dropout等AlexNet之后，深度学习便一发不可收拾，分类准确率每年都被刷榜，下图展示了模型的变化情况，随着模型的变深，Top-5的错误率也越来越低，目前已经降低到了3.5%左右，同样的ImageNet数据集，人眼的辨识错误率大概为5.1%，也就是深度学习的识别能力已经超过了人类。

1、卷积神经网络的概念2、发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10、ZFNet10.1 意义10.2 实现方法10.3 训练细节10.4 卷积网络可视化10.6 总结11、VGGNet11.1 结构11.2 网络特点：11.3 分类框架：12、GoogLeNet12....

Ultralytics 框架是专门为 YOLO 系列模型打造的深度学习框架，它为 YOLO 模型的训练、评估和部署提供了全方位的支持与扩展，极大地推动了 YOLO 模型在实际应用中的落地。从易用性角度来看，Ultralytics 框架提供了简洁明了的 API 和命令行工具，使得开发者能够轻松地进行模型的训练、评估和推理操作。即使是对深度学习领域了解有限的初学者，也能通过简单的代码或命令，快速上手并使用 YOLO 模型进行目标检测任务。

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