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力学概念 | 质心
当物体的尺寸相对于地球足够小时，物体的重心与质心重合。 如图1所示，集中质量 m 越靠近支座，结构自振频率越大，说明总体刚度越大，抵抗变形的能力越强。 ▲图1 单自由度动力学模型 物体的质心越低，物体越稳定，不倒翁就是一个例子。对于倾斜的高层建筑，建筑物的质心偏移，可能会引起建筑的倾覆作用。 这种方法不仅能降低建筑物的质心，还能使建筑物的质心向基础中心的正上方移动。 该项目通过增大裙楼体量和基础筏板厚度来降低质心位置。裙楼体量明显比一些超过 500m 的超高层建筑裙楼体量大。
38010编辑于 2023-11-22 - 来自专栏计算机工具
重心，形心，质心 形心质心公式之一 形心质心公式之二 转换 应用：举例：D:是圆；
目录 重心，形心，质心 形心质心公式之一 形心质心公式之二 转换 应用：举例：D:是圆； 重心，形心，质心 1、重心：物体的重力的合力作用点称为物体的重心。 3、质量中心简称质心，指物质系统上被认为质量集中于此的一个假想点。 4、三者之间的联系与区别： 一般情况下重心和形心是不重合的，只有物体是由同一种均质材料构成时，重心和形心才重合。 形心质心公式之一 形心质心公式之二 转换 应用：举例：D:是圆；
68910编辑于 2024-12-14 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
如何使用质心法进行目标追踪
二、使用质心法进行目标关联 质心法是一种基于目标检测的目标追踪方法，只在目标首次出现的时候，对目标进行识别，在后续的视频帧中，通过欧氏距离将检测到的目标进行关联，如图3所示。 （2）计算质心坐标，使用目标预测框的中心点作为质心坐标。 （3）计算质心距离，计算视频的上一帧和当前帧中目标之间的欧式距离。 图3 使用质心法实现目标关联 三、质心法使用示例 质心法是目标关联算法，在进行目标追踪时，还需要配合目标检测模型使用，下面代码使用YOLO模型进行目标检测（已经在coco数据集上训练好的YOLO模型 ），使用质心法进行目标关联，实现目标的追踪。 ，根据第4步检测结果bbox1和bbox2，计算目标的质心（即绑定框的中心）。
68530编辑于 2023-11-01 - 来自专栏Hank’s Blog
3-5 处理缺失值
> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > x[!is.na(x)] #找出不是缺失值 [1] 1 2 3 > x <- c(1,NA,2,NA,3) > y <- c("a","b",NA,"c",NA) > z <- complete.cases(x,y) #都不是缺失值的元素 > x[z] [1] 1 > y[z] [1] "a" > library(datasets) #import dat
36510发布于 2020-09-16 - 来自专栏奇点大数据
再免费多看一章--最近质心
sklearn里的NearestCentroid来处理数据： 训练模型 clf = NearestCentroid().fit(x, y) 预测数据 clf.predict(x) 这里我们来实现一下最近的质心算法 预测数据 求出待预测数据属于哪种分类的概率更大，也就是离哪个聚类质心更近。
96880发布于 2018-04-11 - 来自专栏NetCore 从壹开始
3-5 安装CICD管理平台：Jenkins
大家这里可以先安装gitlab工具，我就省事了，直接用gitee做源代码管理平台了。
26321编辑于 2023-01-09 - 来自专栏coding for love
3-5 使用plugins让打包更便捷
loader 被用于转换某些类型的模块，而插件则可以用于执行范围更广的任务。插件的范围包括，从打包优化和压缩，一直到重新定义环境中的变量。简言之，我们利用 loader 来处理非 js 类型的模块，用 plugin 来简化我们的打包工作。
80720发布于 2019-07-09 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-5 spring cloud (下) 笔记
为了⽀撑⽇益增⻓的庞⼤业务量，我们会使⽤微服务架构设计我们的系统，使得 我们的系统不仅能够通过集群部署抵挡流量的冲击，⼜能根据业务进⾏灵活的扩展。那么，在微服务架构下，⼀次请求少则经过三四次服务调⽤完成，多则跨越⼏⼗ 个甚⾄是上百个服务节点。那么问题接踵⽽来：
71420编辑于 2022-05-17 - 来自专栏PHP实战技术
3-5年的PHPer常见的面试题
看到有很多，的总结一下，比较适合有一定经验的PHPer 平时喜欢哪些php书籍及博客？CSDN、虎嗅、猎云 js闭包是什么，原型链了不了解？ for与foreach哪个更快？ php鸟哥是谁？能不能讲
1.4K100发布于 2018-03-09 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-5)
代码清单3-5 void RecursiveSearch(int* number, int* answer, int index, int n) { if(index == n)
18720编辑于 2022-11-30 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
shape 属性查看数组的维度，返回值是一个元组，元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数。
61010编辑于 2022-05-25 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南3-5
在本章会介绍小程序的基本开发流程，结合前面章节的知识，完全可以独立完成一个体验很完善的小程序。为了让开发者更加了解小程序开发，在本章中还会通过常见的一些应用场景介绍小程序API的一些细节以及开发的一些技巧和注意事项。
19610编辑于 2025-08-25 - 来自专栏AI研习社
未来 3-5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？
所以以 3-5 年的跨度来看，这些工具依然会非常有用，甚至像 CNN 和 LSTM 之类的深度学习算法还在继续发展迭代当中。
61460发布于 2018-03-19 - 来自专栏机器学习/数据可视化
图解K-Means算法
（比如欧式距离）；数据点离哪个质心近，就划分到那个质心所属的集合 第一轮将所有的数据归号集合后，一共有K个集合，然后重新计算每个集合的质心 如果新计算出来的质心和原来的质心之间的距离小于某一个设置的阈值 反之，如果新质心和原来质心的距离变化很大，需要重复迭代3-5步骤，直至位置变化不大，达到收敛状态。 图解K-Means 具体步骤 1、给定需要进行聚类划分的数据集 ? 3、计算每个数据点到质心的距离，并将数据点划分到离它最近的质心的类中 ? 4、计算2个数据集的各自的质心（红点、蓝点的均值），将聚类中心移动到均值处，变成新的聚类中心 ? 5、找到新的聚类中心。 在图b中我们随机选择了两个类所对应的质心，也就是图中蓝色和红色质心 分别求出样本中每个点到这两个质心的距离，并且将每个样本所属的类别归到和该样本距离最小的质心的类别，得到图c，也就是第一轮迭代后的结果 我们对c图中的当前标记为红色和蓝色的点分别求出其新的质心，得到了图d，此时质心的位置发生了改变 图e和图f重复了图c和图d的过程，即将所有点的类别标记为距离最近的质心的类别并求新的质心。
80410发布于 2021-03-01 - 来自专栏机器学习/数据可视化
图解K-Means算法
（比如欧式距离）；数据点离哪个质心近，就划分到那个质心所属的集合 第一轮将所有的数据归号集合后，一共有K个集合，然后重新计算每个集合的质心 如果新计算出来的质心和原来的质心之间的距离小于某一个设置的阈值 反之，如果新质心和原来质心的距离变化很大，需要重复迭代3-5步骤，直至位置变化不大，达到收敛状态。 在图b中我们随机选择了两个类所对应的质心，也就是图中蓝色和红色质心 分别求出样本中每个点到这两个质心的距离，并且将每个样本所属的类别归到和该样本距离最小的质心的类别，得到图c，也就是第一轮迭代后的结果 我们对c图中的当前标记为红色和蓝色的点分别求出其新的质心，得到了图d，此时质心的位置发生了改变 图e和图f重复了图c和图d的过程，即将所有点的类别标记为距离最近的质心的类别并求新的质心。 k个初始化的质心的位置选择对最后的聚类结果和整个大代码的运行时间都有非常大的影响。因此需要选择合适的k个质心 一般k值是通过先验知识来选取的。
6.5K11发布于 2020-12-17 - 来自专栏机器学习AI算法工程
【趣味】数据挖掘(8)——K-平均聚类及蛋鸡悖论
A图：播种质心（插红旗），据观察或先验知识，确定聚簇数K=3。（此法之缺点，需先验知识K=3），随意播种三质心（尽量分散），作质心初始位置。 黄色和深蓝阵营的质心在现有居民点，是实体质心，用红色标志，浅蓝阵营是虚拟质心，不在实体居民点，插上红旗，虚实质心无本质区别，都是近似的校址参考点。 C图：在B的基础上，重新选举质心选举即计算，虚拟质心标上红色，实体质心的插上红旗，得到C图。其中，黄色阵营中是实体质心；深蓝和浅蓝阵营的质心为虚拟（红点）。 E图：重新选举质心在D的基础上，重新选举（计算）质心，标红色或红旗，得到E图。黄色阵营的质心与中间居民点重合，是实体质心，另两阵营的质心是虚拟的，表示在实际居民点之外的新址建校。 如此经过3-5次迭代，就收敛了，收敛的标志是质心点成为不动点。同学们在游戏中，领悟了聚类的深刻道理，也看到迭代过程宽容地从随意的近似值开始，竟然能很快收敛。
86860发布于 2018-03-09 - 来自专栏iOS逆向与安全
写作小技能：卡片式写文章（用3-5张卡片写文）
挑战->核心概念->该怎么做->总结->升华 找到1张卡做大的核心概念 找到3-5张卡做子概念的内容 把这些卡片的“行动指引”总结下，列在最后做个行动指引大全。 .… 用3-5张卡片写文是个很好的体验：1.主题是自下而上生成，而不是逼你针对命题写一个。2. 内容是过去知识卡片的积累，而不是临时写一句，出去找一段儿。3.
1.2K10编辑于 2022-08-22 - 来自专栏鲸落学习笔记
C++ 中的字符串数组（5 种不同的创建方式3-5）
theme: channing-cyan highlight: a11y-dark
2.4K20编辑于 2022-11-14 - 来自专栏实验盒
当我用DeepSeek预测AI for BioScience未来3-5年发展趋势
预测未来3-5年AI在生物科学（AI for BioScience）的发展趋势，可以从技术突破、跨学科融合、数据驱动创新以及伦理监管等多个维度进行分析。以下是一些关键趋势的展望： 1. 药物研发的端到端AI化 全流程覆盖：AI将贯穿从靶点发现、化合物生成、ADMET（毒性/代谢预测）到临床试验优化的全链条，缩短药物研发周期（目前平均10年→可能压缩至3-5年）。 总结 未来3-5年，AI将深度重构生物科学的研究范式，从“数据辅助分析”转向“主动设计创造”，并在药物研发、合成生物学、精准医疗等领域实现商业化落地。
34710编辑于 2025-02-05 - 来自专栏Java面试教程
意料之中、要求3-5年的leader，最后选了应届生
大家好，我是了不起，前段时间，了不起在当面试官，挑了许多人给leader去面谈，最后可能是因为把之前某个想走的同事留了下来了，所以对新人没有太多的要求，所以选了应届生。
12700编辑于 2024-11-22
腾讯云开发者
