我如何像网格一样将这个形状分成一个单元(例如1x1)？

要像网格一样将一个形状分成一个单元（例如1x1），可以使用以下步骤：

确定形状的边界：首先，需要确定形状的边界，即确定形状的外围边界。
确定单元大小：确定每个单元的大小，例如1x1。
确定网格的行列数：根据形状的边界和单元的大小，计算出需要多少行和列来覆盖整个形状。
创建网格：根据计算得到的行列数，创建一个网格，网格的大小为行数乘以列数。
将形状映射到网格：将形状映射到网格上，可以使用坐标系来表示形状的位置。根据形状的边界和单元的大小，将形状的每个点映射到网格上的对应位置。
分割形状：根据网格上的映射关系，将形状分割成单元。可以通过遍历网格上的每个单元，判断该单元是否与形状的点相交，如果相交则表示该单元属于形状。
完善和优化：根据具体需求，可以对分割后的单元进行进一步的处理和优化，例如合并相邻的单元、去除空白的单元等。

这样，就可以将一个形状像网格一样分成一个单元。在实际应用中，这种分割可以用于图像处理、计算机视觉、物体识别等领域。

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神经网络体系搭建（三）——卷积神经网络

CNN是如何工作的一句话讲就是，训练时候不断将图细化，自己学习特征，得到分类器。...取图片一小块1，运行一个有k2个输出的小网络，在不改变权重3的情况下，把小网络滑过4整张图片，得到一幅新图，就是第二个正方体（128x128x16），k就是depth。这个过程就是卷积。...如何得到patch/kernel呢？使用“滤波器（Filter）”，滤波器和patch的大小一样，“照”在patch上，在图片上滑过的就是滤波器。...通常会有多个滤波器，不同滤波器提取一个 patch 的不同特性。例如，一个滤波器寻找特定颜色，另一个寻找特定物体的特定形状。...通常把相邻卷积结合在一起的方式有： - 最大池化比如通过卷积得到一个输出层，然后我们有一个2x2的池化层，则通过池化层后的输出为2x2网格中最大的数。

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【学习图片】03：矢量图像

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