第三章目标检测方法_1_-6模板

龙山中学八年级数学(下册)第三章分式单元目标检测班别： 姓名： 学号： 成绩：一、我来选（每小题3分，共30分）1、下列各式中，分式的个数有（ ）．13x -、21b a +、2x y π+、12m --、12a +、22()()x y x y -+、12x -、511-A 、1个B 、2个C 、3个D 、4个2、下列约分中正确的是（ ）．A 、22a b a b a b -=--B 、a c ab c b +=+C 、1a bb a -=-- D 、1a ba b --=--3、如果把223yx y -中的x 和y 都扩大5倍，那么分式的值（ ）．A 、扩大5倍B 、不变C 、缩小5倍D 、扩大4倍4、把分式方程11122xx x --=--的两边同时乘以(x-2), 约去分母，得()． A 、1)1(1=--x B 、 1)1(1=-+xC 、2)1(1-=--x xD 、2)1(1-=--x x5、分式215x x ++的值为负，则x 应满足 （ ）．A 、x ＜－5B 、x ＜5C 、x ＜0D 、x≤06、若0≠-=y x xy ，则分式=-x y 11（ ）A 、xy 1B 、x y -C 、1D 、－17、已知b a ba b a ab b a -+>>=+则且,0622的值为 （ ）A 、2B 2± B 、2 D 、2±8、若关于x 的方程1011m xx x --=--有增根，则m 的值是 （ ）．A 、3B 、2C 、1D 、－19、A 、B 两地相距48千米，一艘轮船从A 地顺流航行至B 地，又立即从B 地逆流返回A 地，共用去9小时，已知水流速度为4千米/时，若设该轮船在静水中的速度为x 千米/时，则可列方程 （ ）A 、9448448=-++x xB 、 9448448=-++xx C 、 9448=+x D 、 9496496=-++x x10、某市为处理污水需要铺设一条长为4000米的管道，为了尽量减少施工对交通所造成的影响，实际施工时每天比原计划多铺设10米，结果提前20天完成任务．设原计划每天铺设管道x 米，则可得方程（ ）．A 、400040002010x x -=-B 、400040002010x x -=- C 、400040002010x x -=+ D 、400040002010x x -=+二、我来填（每小题3分，共15分）11、当_______x 时分式x x 2121-+有意义；当x________时，分式15x -无意义。

目标检测常用方法
1. 基于颜色的目标检测，这就像在茫茫人海中，你能一下子看到那个穿着红裙子特别显眼的人！比如说在一幅色彩斑斓的画中，我们能快速找出红色的苹果。

2. 形状识别的目标检测也超厉害呀！是不是就像你能从一堆奇形怪状的玩具中准确认出那个圆圆的皮球呢？像在建筑物中识别出圆形的窗户。

3. 纹理分析的目标检测，这就如同你可以通过摸一件衣服的纹理就知道它是什么材质一样神奇！比如从很多相似的木材中分辨出有着特殊纹理的那一块。

4. 深度学习的目标检测，哇哦，这可真是个厉害的家伙！就好像给机器装上了超级大脑，能够智能地找出目标，像从大量的车辆图片中准确识别出特定型号的汽车。

5. 运动检测的目标检测，这不就像是能察觉到风在吹动树叶一样敏锐！比如在视频中能迅速捕捉到快速移动的物体。

6. 多特征融合的目标检测，简直就是把各种绝招都合在一起呀！就像一个超级英雄，集合了各种能力来对付敌人，能更精确地检测目标，像在复杂的场景中准确找到目标人物。

总之，这些目标检测的常用方法各有各的厉害之处，在不同的领域都发挥着巨大的作用呢！。

最简单的目标检测算法概述说明以及解释1. 引言1.1 概述在计算机视觉领域中，目标检测算法是一项重要且具有挑战性的任务。

目标检测旨在从图像或视频中准确地定位和识别出特定的物体或目标。

随着深度学习技术的不断发展，各种先进的目标检测算法相继涌现，取得了显著的成果。

然而，在实际应用场景中，有时候我们可能只需要一个简单而有效的目标检测算法来满足基本需求。

本文将介绍一个最简单的目标检测算法，该算法不仅易于理解和实现，而且在质量和速度上都能达到较好的平衡。

通过本篇文章，读者将了解该算法在数据集准备与预处理、特征提取与选择方法以及模型训练与优化策略等方面的核心原理。

1.2 文章结构本文将主要分为五个部分：引言、最简单的目标检测算法概述、最简单的目标检测算法说明、解释最简单的目标检测算法原理以及结论与展望。

其中，在最简单的目标检测算法概述部分，我们将简要介绍目标检测算法的基本概念，并讨论简单目标检测算法的优势和挑战，以及研究背景和动机。

在最简单的目标检测算法说明部分，我们将详细说明数据集准备与预处理、特征提取与选择方法以及模型训练与优化策略。

在解释最简单的目标检测算法原理部分，我们将回顾卷积神经网络基础知识，解析目标定位与分类方法，并介绍目标检测结果评估指标。

最后，在结论与展望部分，我们将总结该研究成果，并讨论其发现和不足之处。

同时，还会探讨进一步研究该领域的方向和潜力。

1.3 目的本文的主要目的是为读者提供一个易于理解和实施的最简单的目标检测算法。

通过详细说明该算法的原理和实验结果，可以帮助读者对目标检测技术有一个全面而深入的了解。

同时，本文还旨在鼓励更多人参与到目标检测算法研究中来，共同推动计算机视觉技术的发展和应用。

2. 最简单的目标检测算法概述2.1 目标检测算法简介目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在从图像或视频中准确地检测并定位出感兴趣的目标物体。

最简单的目标检测算法指的是相对于复杂的深度学习模型而言，采用基本的图像处理和特征提取技术实现目标检测。

目标检测方法的发展历程和相关改进方法下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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第三章 烃的含氧衍生物第一节 醇 酚一、醇【知识与方法】 1-2 略3、黑 CuO 红 刺激性4、碳氧键 氧氢键 氧原子 氢原子和碳原子 氧原子 极 溴原子 碳溴 溴17、 (1)略(2)消去反应(3)在烧杯中加入5mL95%乙醇，然后，滴加15mL 浓硫酸，边加边搅拌，冷却备用 (4)几片碎瓷片 混合液在受热时暴沸 (5)催化剂 脱水剂(6)防止温度在140℃时发生副反应生成乙醚(7)浓硫酸有脱水性，将乙醇脱水碳化，C+ 2H 2SO 4（浓）△CO 2↑+ 2SO 2↑+2H 2O(8)不能，因为生成的SO 2也能被高锰酸钾溶液，使之褪色；将气体通入盛有足量NaOH 溶液的洗气瓶。

18、连羟基的碳原子上要有氢原子（R —CH 2OH 或 ） ；CH 3CH 2OH 、CH 3OH ； 连羟基的碳的邻位碳上要有氢原子，CH 3CH 2OH 、CH 3CH 2CH2OH 19、① CH 3OC 2H 6O 2②A 为CH 2OHCH 2OH 方程式略 10、8 4 ,11、CH 3CH 2OH CH 2=CH 2↑ +H 2OCH 2=CH 2 +Cl 2 CH 2Cl-CH 2ClCH 2Cl-CH 2Cl + 2H 2O CH 2OH-CH 2OH +2HCl12、(1)浓H 2SO 4170℃NaOH△R 1—CHOH R 2 △Cu—CH 3 2C H OH+O 2CH CHO+2H O(2)受热部分的铜丝随间歇性地鼓入空气而交替出现变黑变红 温度 (3)仍可看到原受热部分的铜丝交替出现变黑变红的现象；因为醇的催化氧化反应是放热反应。

13、（1）Ⅰ 因为n (乙醇)/n (H 2)＝0．10/0．05＝2∶1，所以1 mol Na 能置换乙醇分子中的1 mol H 原子（2）不正确 因为混有水产生的氢气大于1.12 L ；可能乙醇中混有丙醇等杂质；或者加入的钠不足（3）①②③⑤⑥⑦ （4）乙醇的密度和体积 （5）大于n mol二、酚【知识与方法】15、（1）碳酸钠 醋酸 （2）饱和NaHCO 3溶液 除去CO 2中混有的CH 3COOH （3）C 中溶液变浑浊【能力与探究】11、(1)(2)12、(1)① NaOH ⑤ CO 2 (2)②分液 ③分馏 (5)⑥OCH 3 CH 3 CH 2OH A ： B ： C ： CH 33第二节 醛【知识与方法】 1-3 略14、还原反应：②⑤⑦ 氧化反应：①③④⑥⑧⑨ 15、(1)①②③④⑤ (2)②(3)④⑥ (4)③⑤ (5)①⑥ 16、①1② CH 2=CHCH 2OH ；2CH 2=CHCH 2OH + 2N a →2CH 2=CHCH 2ON a + H 2↑；CH 3CH 2CHO ；CH 3CH 2CHO + 2Ag(NH 3)2OH △H 2O + 2Ag ↓+ 3NH 3 + CH 3CH 2COONH 4CH 3COCH 3；1（1）取少许有机物，加入银氨溶液或新制的氢氧化铜悬浊液，加热，观察是否有银镜或砖红色沉淀产生 ； 取少许有机物，加入酸性高锰酸钾溶液或溴的四氯化碳溶液，观察溶液是否褪色 （2） 醛基10、乙炔；乙烯；乙醇；乙醛 11、（1）取代反应，加成反应（2）（3）略（4）第三节 羧酸 酯一、羧酸【知识与方法】1314、15、（1）羧基、羟基 （2）②③④ （3）16（1）C 7H 6O 5（2）羧基 （3）B（4）HOOC —CH —CH2—COOH + CH 3COOH CH 3COOCH —CH 2—COOH + H 2OOHCOOH浓H 2SO 4△ 2 2ONa COONa + 6 Na → 2 + 3H 2↑ 2OHCOOH+ 2 NaOH → + 2H 2O 2OH COONa 2OHCOOH+ NaHCO 3 → 2OH COONa + H 2O + CO 2↑ HO HO HO ─—COOCH 2CH 2CH 34、（1）乙醇为中性物质 （2）乙酸显酸性：、2CH 3COOH+Na 2CO 3 = 2CH 3COONa + H 2O + CO 2（3）苯酚有极弱的酸性：、（4）碳酸有弱酸性：∵其酸性强于苯酚、弱于醋酸。

传统的⽬标检测⽅法传统的⽬标检测⽅法也称为基于⼿⼯特征的⽬标检测⽅法基于⼿⼯特征的⽬标检测⽅法 = ⼿⼯特征 + 机器学习⽅法三种⼿⼯特征Haar特征、HOG（梯度直⽅图特征）、LBP（局部⼆值模式特征）图 1给出了三种⼿⼯特征模板。

LBP特征（局部⼆值模式）如图 1（a）所⽰，模板中⼼周围的像素值均与模板中⼼像素值⽐较，⼤于中⼼像素值为1，⼩于中⼼像素值为 0。

从模板左上⾓开始，顺时针旋转组成的⼆进制数对应的⼗进制数即为中⼼点像素值。

Ojala 等⼈对LBP特征做出改进，提出了具有灰度不变性和旋转不变性LBP特征。

LBP特征对光照具有很强的鲁棒性，针对的是物体的纹理特征，当物体纹理与背景纹理相似时，会降低检测效果。

HOG 特征如图 1（b）所⽰，Block 在Window 内滑动，内部包含多个Cell。

Block 内所有 Cell的梯度直⽅图串联即为 Block 的梯度直⽅图（Block 的HOG 特征描述），为了获得光照不变性和阴影不变性，需要对⽐度归⼀化 Window 内重叠的 Block。

Window内所有 Block 的梯度直⽅图串联即为 Window 的 HOG特征描述，通过滑动窗⼝，收集整幅图⽚的 HOG 特征。

HOG特征提取的是物体边缘特征，对图像中的噪声敏感；图1（c）所⽰是四种基本Haar特征，每种特征特征值等于⽩⾊区域的像素和减去⿊⾊区域的像素和。

Haar特征利⽤灰度图中物体表⾯明暗变化提取特征，因此Haar 特征对光照鲁棒性很差。

三种机器学习⽅法AdaBoost、SVM（Support Vector Machine）、DPM（Deformable PartModel）机器学习⽅法AdaBoost通过选取多个最优弱分类器组成强分类器，多个强分类器级联成最终分类器。

AdaBoost算法，训练前期，选取最优弱分类器⽐较快速，后期最优弱分类器的选取越来越困难，需要⼤量的训练样本，训练时间越来越长，⽽且容易出现过拟合。

数学人教A 选修2-1第三章 空间向量与立体几何单元检测(时间：45分钟，满分：100分)一、选择题(每小题6分，共48分)1．已知点A (－4,8,6)，则点A 关于y 轴对称的点的坐标为( )． A ．(－4，－8,6) B ．(－4，－8，－6) C ．(－6，－8,4) D ．(4,8，－6)2．若a ＝(0,1，－1)，b ＝(1,1,0)，且(a ＋λb )⊥a ，则实数λ的值为( )． A ．－1 B ．0 C ．1 D ．－23．若向量a ＝(1，λ，2)，b ＝(2，－1,2)，a ，b 夹角的余弦值为89，则λ等于( )， A ．2 B ．－2 C ．－2或255 D ．2或255- 4．已知a ＝(2，－1,2)，b ＝(2,2,1)，则以a ，b 为邻边的平行四边形的面积为( )．A B C ．4 D ．8 5．如图，在四面体ABCD 中，已知AB ＝b ，AD ＝a ，AC ＝c ，12BE EC =，则DE 等于( )．A ．2133-++a b c B ．2133++a b c C ．2133-+a b c D ．2133-+a b c 6．在三棱锥P －ABC 中，△ABC 为等边三角形，PA ⊥平面ABC ，且PA ＝AB ，则二面角A －PB －C 的平面角的正切值为( )．A B C D 7．已知A (1,2,3)，B (2,1,2)，P (1,1,2)，点Q 在直线OP 上运动(O 为原点)，则当QA QB ⋅取最小值时，点Q 的坐标为( )．A ．444,,333⎛⎫⎪⎝⎭ B ．848,,333⎛⎫ ⎪⎝⎭C ．884,,333⎛⎫ ⎪⎝⎭D ．448,,333⎛⎫ ⎪⎝⎭8．正方体ABCD －A 1B 1C 1D 1的棱长为a ，E ，F 分别是BB 1，CD 的中点，则点F 到平面A 1D 1E 的距离为( )．A ．310a B ．10a C ．10a D ．710a 二、填空题(每小题6分，共18分)9．若向量a ＝(4,2，－4)，b ＝(1，－3,2)，则2a ·(a ＋2b )＝________．10．如图，在矩形ABCD 中，AB ＝3，BC ＝1，EF ∥BC 且AE ＝2EB ，G 为BC 的中点，K 为△AFD 的外心，沿EF 将矩形折成120°的二面角A －EF －B ，此时KG 的长为__________．11．已知直线AB ，CD 是异面直线，AC ⊥AB ，AC ⊥CD ，BD ⊥CD ，且AB ＝2，CD ＝1，则异面直线AB 与CD 所成角的大小为________．三、解答题(共3小题，共34分)12．(10分)已知向量a ＝(1，－3,2)，b ＝(－2,1,1)，点A (－3，－1,4)，B (－2，－2,2)． (1)求|2a ＋b |；(2)在直线AB 上，是否存在一点E ，使得OE ⊥b ？(O 为原点)13．(10分)如图，在四棱锥P －ABCD 中，底面是边长为BAD ＝120°，且PA ⊥平面ABCD ，PA ＝，M ，N 分别为PB ，PD 的中点．(1)证明：MN∥平面ABCD；(2)过点A作AQ⊥PC，垂足为点Q，求二面角A－MN－Q的平面角的余弦值．14．(14分)如图，在直三棱柱ABC－A1B1C1中，∠BAC＝90°，AB＝AC＝AA1＝1．D是棱CC1上的一点，P是AD的延长线与A1C1的延长线的交点，且PB1∥平面BDA1．(1)求证：CD＝C1D；(2)求二面角A－A1D－B的平面角的余弦值；参考答案1答案：D2答案：D 解析：a ＋λb ＝(λ，1＋λ，－1)． 由(a ＋λb )⊥a ，知(a ＋λb )·a ＝0， 所以1＋λ＋1＝0，解得λ＝－2． 3答案：C解析：由公式cos 〈a ，b 〉＝||||⋅a ba b ，知89==λ＝－2或255．4答案：A 解析：|a |＝3，|b |＝3，而a·b ＝4＝|a||b|cos ,a b ，∴cos ,a b ＝49，故sin ,a b=于是以a ，b 为邻边的平行四边形的面积为 S ＝|a||b|sin ,a b＝33⨯= 5答案：A 解析：DE ＝DA ＋AB ＋BE ＝DA ＋AB ＋13(AC －AB )＝2133-++a b c ．6答案：A 解析：设PA ＝AB ＝2，建立空间直角坐标系，平面PAB 的一个法向量是m ＝(1,0, 0)，平面PBC 的一个法向量是n＝⎫⎪⎪⎝⎭． 则cos 〈m ，n〉＝·3||||||||3===m nm n m n ． ∴正切值tan 〈m ，n．7答案：D 解析：由题意可知OQ ＝λOP ，故可设Q (λ，λ，2λ)，∴QA ·QB ＝6λ2－16λ＋10＝242633λ⎛⎫-- ⎪⎝⎭，∴43λ=时，QA ·QB 取最小值，此时Q 的坐标为448,,333⎛⎫⎪⎝⎭． 8答案：C 解析：建立如图所示的坐标系，则A 1(a,0，a )，D 1(0,0，a )，A (a,0,0)，B (a ，a,0)，B 1(a ，a ，a )，E ,,2a a a ⎛⎫ ⎪⎝⎭，F 0,,02a ⎛⎫⎪⎝⎭．设平面A 1D 1E 的法向量为n ＝(x ，y ，z )，则11·0A D =n ，11·0A E =n ，即(x ，y ，z )·(－a,0,0)＝0，(x ，y ，z )·0,,2a a ⎛⎫- ⎪⎝⎭＝0， ∴－ax ＝0，02aay z -=． ∴x ＝0，2z y =． ∴n ＝0,,2z z ⎛⎫ ⎪⎝⎭． ∴10,||||2FD d ⎛ ⋅⎝==n n ． 9答案：32解析：2a·(a ＋2b )＝2|a|2＋4a·b ＝2×36＋4×(－10)＝32． 10解析：如图，过K 作KM ⊥EF ，M 为垂足，则向量MK 与FC 的夹角为120°.KG ＝KM ＋MF ＋FC ＋CG ，2KG ＝2KM ＋2MF ＋2FC ＋2CG ＋2KM ·MF ＋2FC ·CG ＋2KM ·FC ＋2KM ·CG . ∴2KG ＝1＋14＋1＋14＋0＋0＋2×1×1×cos 60°＋0＋0＋2×12×12×cos 180°＝2＋12＋1－12＝3． ∴3KG =．答案：60° 解析：设AB 与CD 所成的角为θ， 则cos θ＝cos ,AB CD ＝AB CD AB CD⋅．由于AB ·CD ＝(AC ＋CD ＋DB )·CD ＝AC ·CD ＋2CD ＋DB ·CD ＝0＋12＋0＝1，∴cos θ＝11212AB CD AB CD⋅==⨯． 由于0°＜θ≤90°，∴θ＝60°，故异面直线AB 与CD 所成角的大小为60°．12答案：解：(1)2a ＋b ＝(2，－6,4)＋(－2,1,1)＝(0，－5,5)，故|2a ＋b|＝答案：解：OE ＝OA ＋AE ＝OA ＋t AB ＝(－3，－1,4)＋t (1，－1，－2)＝(－3＋t ，－1－t,4－2t )．若OE ⊥b ，则OE ·b ＝0，所以－2(－3＋t )＋(－1－t )＋(4－2t )＝0，解得95t =，因此存在点E ，使得OE ⊥b ，此时E 点坐标为6142,,555⎛⎫--⎪⎝⎭． 13答案：证明：连结BD ，因为M ，N 分别是PB ，PD 的中点， 所以MN 是△PBD 的中位线．所以MN ∥BD ． 又因为MN ⊄平面ABCD ，BD ⊂平面ABCD ， 所以MN ∥平面ABCD ．答案：解法一：连结AC 交BD 于O ，以O 为原点，OC ，OD 所在直线为x ，y 轴，建立空间直角坐标系O －xyz ，如图所示．在菱形ABCD 中，∠BAD ＝120°，得AC ＝AB＝BD＝6． 又因为PA ⊥平面ABCD ，所以PA ⊥AC ．在直角△PAC中，AC =PA =AQ ⊥PC ，得QC ＝2，PQ ＝4，由此知各点坐标如下：A(，0,0)，B (0，－3,0)，C，0,0)，D (0,3,0)，P(0,，M 3,22⎛-- ⎝，N 3,22⎛- ⎝，Q 33⎛ ⎝⎭． 设m ＝(x ，y ，z )为平面AMN 的法向量． 由AM＝32-⎝，AN＝32-⎝，知30,230.2x y x y -+=+=取z ＝－1，得m ＝(0，－1)． 设n ＝(x ，y ，z )为平面QMN 的法向量．由QM＝32⎛- ⎝⎭，QN＝32⎛- ⎝⎭知30,62330.2x y z x y ⎧--+=⎪⎪⎨⎪++=⎪⎩ 取z ＝5，得n ＝(0,5)． 于是cos 〈m ，n〉＝·||||33=m n m n ． 所以二面角A －MN －Q的平面角的余弦值为33．解法二：在菱形ABCD 中，∠BAD ＝120°，得AC ＝AB ＝BC ＝CD ＝DA ，BDAB ． 又因为PA ⊥平面ABCD ，所以PA ⊥AB ，PA ⊥AC ，PA ⊥AD ． 所以PB ＝PC ＝PD ． 所以△PBC ≌△PDC ．而M ，N 分别是PB ，PD 的中点，所以MQ ＝NQ ，且AM ＝12PB ＝12PD ＝AN ． 取线段MN 的中点E ，连结AE ，EQ ， 则AE ⊥MN ，QE ⊥MN ，所以∠AEQ 为二面角A －MN －Q 的平面角．由AB ＝PA ＝，故在△AMN 中，AM ＝AN ＝3，MN ＝12BD ＝3，得AE ＝2.在直角△PAC 中，AQ ⊥PC ，得AQ ＝QC ＝2，PQ ＝4，在△PBC 中，cos ∠BPC ＝222526PB PC BC PB PC +-=⋅，得MQ =在等腰△MQN 中，MQ ＝NQ MN ＝3，得QE ==.在△AEQ 中，2AE =，2QE =，AQ =cos ∠AEQ ＝222233AE QE AQ AE QE +-=⋅.所以二面角A －MN －Q ． 14答案：解：如图，以A 1为原点，A 1B 1，A 1C 1，A 1A 所在直线分别为x 轴、y 轴、z 轴建立空间直角坐标系A 1xyz ，则A 1(0,0,0)，B 1(1,0,0)，C 1(0,1,0)，B (1,0,1)．答案：解：如图，以A 1为原点，A 1B 1，A 1C 1，A 1A 所在直线分别为x 轴、y 轴、z 轴建立空间直角坐标系A 1xyz ，则A 1(0,0,0)，B 1(1,0,0)，C 1(0,1,0)，B (1,0,1)．设C 1D ＝x ，∵AC ∥PC 1， ∴111C P C D xAC CD x==-． 由此可得D (0,1，x )，P 0,1,01x x ⎛⎫+⎪-⎝⎭， ∴1A B ＝(1,0,1)，1A D ＝(0,1，x )，1B P ＝1,1,01x x ⎛⎫-+⎪-⎝⎭． 设平面BA 1D 的一个法向量为n 1＝(a ，b ， c )，则11110,0.A B a c A D b cx ⎧⋅=+=⎪⎨⋅=+=⎪⎩n n 令c ＝－1，则n 1＝(1，x ，－1)． ∵PB 1∥平面BA 1D ，高中数学-打印版精心校对 ∴n 1·1B P ＝1×(－1)＋x ·11x x ⎛⎫+ ⎪-⎝⎭＋(－1)×0＝0． 由此可得12x =，故CD ＝C 1D ． 答案：解：由(1)知，平面BA 1D 的一个法向量n 1＝11,,12⎛⎫- ⎪⎝⎭．又n 2＝(1,0,0)为平面AA 1D 的一个法向量， ∴cos 〈n 1，n 2〉＝1212123||||312⋅==⨯n n n n ． 故二面角A －A 1D －B 的平面角的余弦值为23． (3)求点C 到平面B 1DP 的距离． 答案：解：∵1PB ＝(1，－2,0)，PD ＝10,1,2⎛⎫- ⎪⎝⎭， 设平面B 1DP 的一个法向量n 3＝(a 1，b 1，c 1)， 则311113120,0.2PB a b c PD b ⎧⋅=-=⎪⎨⋅=-+=⎪⎩n n 令c 1＝1，可得n 3＝11,,12⎛⎫ ⎪⎝⎭． 又10,0,2DC ⎛⎫= ⎪⎝⎭， ∴点C 到平面B 1DP 的距离33||1||3DC d ⋅==n n ．。

目标检测的方法
目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，其主要目的是在图像或视频中识别和定位需要检测的目标物体。

目标检测的方法包括以下几种：
1. 基于传统的分类器：这种方法将目标检测任务转化为分类任务，通过分类器来对图像中的不同区域进行分类，以区分目标和非目标。

2. 基于滑动窗口：这种方法是将图像分成多个小窗口，对每个窗口进行分类判断，从而检测出目标。

3. 基于深度学习的方法：深度学习方法已经成为目标检测中的主流方法，包括YOLO、Faster R-CNN、SSD等。

4. 基于特征提取：这种方法通过提取图像中的特征，然后利用这些特征来检测目标。

除了以上几种方法，还有一些其他的方法，如基于形状模型、基于概率图模型等。

不同的方法在不同的场景中会有不同的表现，需要根据具体情况来选择合适的方法。

目前，目标检测技术已经广泛应用于人脸识别、智能交通、安防监控等领域。

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质量检验管理制度第一章总则第一条为规范和加强企业的质量检验管理，提高产品质量，保障用户权益，制定本质量检验管理制度。

第二条本制度适用于企业所有生产与销售的产品的质量检验工作。

第三条本制度的具体实施负责人为企业质量部经理。

第二章质量标准与检验方法第四条所有产品应符合国家标准或行业标准的要求，由质量部制订质量标准。

第五条质量部负责制定并宣布产品的检验方法和标准，对产品进行定期的检验与抽查。

第六条检验员应进行必要的培训，熟悉相关的检验方法和标准，并按照要求进行检验。

第三章质量检验流程第七条产品质量检验的流程包括：样品检验、生产过程检验、产品成品检验、出厂检验等。

第八条样品检验应从供应商提供的原材料开始，确保原材料的质量符合标准。

样品检验应包括外观、尺寸、材料等方面的检验。

第九条生产过程检验应对生产过程进行监督，确保产品在生产过程中符合质量要求。

生产过程检验应包括生产参数的监控、样品的抽检、质量记录的填写等。

第十条产品成品检验应对生产的产品进行全面的检验，确保产品的质量符合要求。

成品检验应包括外观检验、测试检验、包装检验等。

第十一条出厂检验应对产品进行最后的检验，确保产品在出厂前符合质量要求。

出厂检验应包括全面的检验、记录的填写、合格证的颁发等。

第四章质量检验记录与报告第十二条质量部负责对各个环节的质量检验进行记录，包括样品检验、生产过程检验、产品成品检验和出厂检验等。

第十三条质量检验记录应包括检验员的姓名、检验时间、检验结果等内容。

第十四条质量部应定期制作质量检验报告，并向企业的高层管理人员和有关部门进行汇报。

第五章质量异常处理与整改第十五条发现质量异常情况时，质量部应及时记录并通知有关部门。

第十六条质量部应组织相关部门进行质量整改，并追踪整改结果，确保质量问题得到彻底解决。

第六章质量检验的监督与评估第十七条质量部应定期对质量检验工作进行评估与改进。

第十八条质量部应接受内外部的监督与检查，确保质量检验工作的公正性和客观性。

2.3.1 微生物的分布【学习目标】1.微生物的主要类群有哪些？2.细菌和真菌的分布范围是怎样的？3.怎样检测环境中的细菌和真菌？【自学导航】1.微生物的概念：微生物一般是指个体微小、结构______的生物，主要包括______、______和______等。

2. 观察菌落：（1）菌落的定义：由一个或多个细菌或真菌______后形成的肉眼可见的______称为______。

（2）细菌菌落与真菌菌落的区别：细菌菌落______，表面或______，或______，颜色可呈白、黄、红等多种颜色。

真菌菌落______，颜色多样（如白、红、褐、绿、黑、黄等），呈______。

3. 探究细菌和真菌的分布：提出问题：例如，不同环境中细菌和真菌的分布情况是怎样的？作出假设：在具有丰富有机物、适宜的温度和一定水分的环境中，细菌和真菌的数量会多一些。

制订并实施计划：通过采集不同环境（如土壤、水、空气、物体表面等）的样本，接种到培养基上，在适宜条件下培养后观察菌落的生长情况。

得出结论：根据实验结果总结不同环境中细菌和真菌的分布特点。

表达与交流：每组选取两套培养皿进行实验，目的是进行对照，以提高实验结果的准确性；两套装有培养基的培养皿需要在同一环境下培养，保证实验的单一变量原则；在没有想好如何工作之前，不能打开培养皿，以免空气中的微生物污染培养基。

4.培养细菌、真菌的一般方法：______→高温灭菌→冷却→______→恒温培养。

高温灭菌的目的是______培养皿和培养基内原有的微生物；接种前冷却的目的是______高温杀死要接种的微生物。

5.细菌和真菌的生存条件：基本条件：适宜的______、______、______。

特殊条件：大多数细菌和真菌的生活需要______，但有些并______，如乳酸菌、破伤风杆菌、甲烷菌等。

【课后习题】一、概念检测1.结合本节你所做的探究活动，判断下列说法是否正确。

（1）培养基中的牛肉汁可为细菌和真菌提供营养物质。

第三章算法初步3.1 算法与程序框图二、复习要点1．在数学中，现代意义上的“算法”通常是指可以用计算机来解决的某一类问题的程序或步骤，这些程序和步骤必须是明确和有效的，而且能够在有限步之内完成.比如解方程的算法、函数求值的算法、作图的算法等等．2．算法虽然没有一个明确的概念，但其特点还是很鲜明的，不仅要注意理解算法的程序性、有限性、构造性、精确性的特点，还应该充分理解算法的问题指向性，即算法往往指向解决某一个或某一类问题，泛泛地谈算法是没有意义的，算法一定以问题为载体.3．程序框图又称流程图（flow chart），是一种用规定的图形、指向线及文字说明来准确、直观地表示算法的图形．4．算法步骤，程序框图，程序5．顺序，条件，循环6．构成程序框的图形符号及其作用（见教材第6页）．7．循环结构，循环体，循环结构，条件结构8．当型，直到型9．条件结构，计数变量，累加变量，计数变量，累加变量三、课前热身：1．D2．B3．（文）C（理）A4．A 5．A 6．0，1四、例题分析例1写出1×2×4×8×16值的一个算法．解析：算法1：•S1：先求1×2，得到2；•S2：将S1得到的结果再乘以4，得到8 ；•S3：将S2得到的结果再乘以8，得到64 ；•S4：将S3得到的结果再乘以16，得到最后结果1024 ；．算法2：•S1：T←1，使T=1；•S2：I←2，使I=1；•S3：T←T×I （将T×I的结果仍放在变量T中）；•S4：I←I×2（使I的值增加之前的2倍）；．• S5：如果I 不大于16，返回重新执行步骤S3、S4、S5，否则算法结束，这样得到T 的值就是所求的结果．点评：（1）述算法语言时，要满足算法的两个特点（有限性和确定性），把一个问题合理地分解为若干个有限的步骤，一步一步地执行，是书写算法语言的一个重要思想方法，也是教学的重点．教学时应该注重书写过程的步骤化、条理化的分析，使用“按部就班”等形象语言进行解释描述，使教学更加贴切生动；（2）对于三种表示方法的教学，应该采用螺旋上升、渐次递进的方式，注意三种表示方法的整合渗透与前引后联关系；（3）本例中算法1思路简单，但在计算较多乘积时，算法步骤太多；算法2形式简练，且具有一定的通用性和灵活性．（4）算法语句中S3到S5组成了一个循环结构，在实现算法时要反复多次执行．在实际问题中通常需要顺序结构、条件结构和循环结构的相互嵌套使用．例2 将三个数a ，b ，c 中的最大数输出．分析：将max ＝a 定义为最大值，依次与b ，c 比较大小，遇到大的就替换max 的值，最后输出max 的值．解：第一步，输 入a ，b ，c 的值,并且令max ＝a ；第二步，若b ＞max 成立，则用b 的值替换max 的值；否则直接执行下一步； 第三步，若c ＞max 成立，则用c 的值替换max 的值；否则直接执行下一步； 第四步，最后输出max 的值．例3 某快递公司规定甲、乙两地之间物品的托运费用根据下面的方法计算：()0.53(50),500.530.8550(50).f w w w w ì£ïï=íï??<ïî其中f （单位：元）为托运费，w 为托运物品的重量（单位：千克），试画出计算费用f 的程序框图． 自然语言是：第一步，输入物品重量w ；第二步，如果50w £，那么0.53f w =，否则()500.530.8550f w =??；第三步，输出物品重量w 和托运费f ．程序框图如下：例4 设计计算1151515151515155+++++++的值的算法．解：算法： 第一步，15x =； 第二步，1i =； 第三步，15x x=+； 第四步，1i i =+；第五步，如果7i >，则输出x ，否则，返回第3步，重新执行3，4，5步．程序框图如右图：例5 （2008广东卷）阅读图1的程序框图，若输入4m =，6n =，则输出a = ，i = ．解法1：要结束程序的运算，就必须通过n 整除a 的条件运算，而同时m 也整除a ，那么a 的最小值应为m 和n 的最小公倍数12，即此时有3i =．解法2：输入4m =，6n =，则1i =时，4,6a m i n =⨯==不能整除4,所以，2i =，8,6a m i n =⨯==不能整除8, 所以，3i =，12,6a m i n =⨯==能整除12.于是，12, 3.a i ==例6 （2008山东13）执行程序框图（图2），若p ＝0.8，则输出的n ＝ ． 解：1110.8248++>，因此输出4n =例7（08海南）如程序框图（图3），如果输入三个实数a ，b ，c ，要求输出这三个数中最大的数，那么在空白的判断框中，应该填入下面四个选项中的（ ）A ．c x >B ．x c >C ．c b >D ．b c >解：Ａ．变量x 的作用是保留3个数中的最大值，所以第二个条件结构的判断框内语句为“c ＞x ”，满足“是”则交换两个变量的数值后输出x 的值结束程序，满足“否”直接输出x 的值结束程序．图2例8（2007，广东）下面左图是某县参加2007年高考的学生身高条形统计图，从左到右的各条形表示的学生人数依次记为A1、A2、…、A10（如A2表示身高（单位：cm）（150，155）内的学生人数）．右图是统计左图中身高在一定范围内学生人数的一个算法流程图．现要统计身高在160～180cm (含160cm，不含180cm)的学生人数，那么在流程图中的判断框内应填写的条件是（）（A）i＜6 （B）i＜7 （C）i＜8 （D）i＜9分析：由右图可知A4表示身高（单位：cm）（160，165）内的学生人数，A7表示身高（单位：cm）（175，180）内的学生人数．本题要统计在160～180cm(含160cm,不含180cm)的学生人数．故i＜8．例9 根据条件把程序框图补充完整，求1→1000内所有奇数的和．答案：（1）S=S＋i ；（2）i =i ＋2．例10分析：本题设计角度新颖，融数列算法知识于一体，可有效考查学生对数列、框图等知识掌握的情况，培养学生分析和解决问题的能力。

目标检测评估报告引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在在图像或视频中准确识别出特定目标的位置和类别。

目标检测技术在许多应用领域中具有极大的潜力，如智能交通、安防监控、无人驾驶等。

然而，目标检测是一个具有挑战性的任务，需要克服诸如姿态变化、遮挡、尺度变化和光照变化等问题。

本文将介绍目标检测评估的相关内容，包括评估指标、数据集以及常用的评估方法，并对目前主流的目标检测算法进行性能评估和对比分析。

评估指标在目标检测任务中，常用的评估指标主要包括精确率（Precision）、召回率（Recall）、平均精确率均值（mAP）等。

- 精确率是指在所有检测出的目标中有多少是真实目标，可以用以下公式表示：Precision = TP / (TP + FP)其中，TP表示真实目标被正确检测到的数量，FP表示错误检测数目。

- 召回率是指在所有真实目标中有多少被检测出来，可以用以下公式表示：Recall = TP / (TP + FN)其中，FN表示目标未被检测到的数量。

- 平均精确率均值（mAP）是对精确率-召回率曲线下的面积进行计算得到的指标，可以用来评估目标检测算法的整体性能。

数据集目标检测算法的评估需要使用合适的数据集进行测试和验证。

常用的目标检测数据集包括PASCAL VOC、COCO等。

这些数据集涵盖了多个类别的目标以及不同种类的环境、尺度和姿态等变化。

在数据集的构建过程中，通常会将图像进行标注，标注信息包括目标的类别、位置以及其他属性。

这些标注信息可以用来进行算法性能评估，从而提供关于目标检测算法优劣的客观指标。

评估方法目标检测算法的评估方法通常分为两个阶段：训练和测试。

在训练阶段，算法使用训练集进行参数学习和模型训练；在测试阶段，算法使用测试集进行性能评估。

常用的目标检测评估方法包括两类：基于边界框的评估方法和基于关键点的评估方法。

- 基于边界框的评估方法，比较检测器输出的边界框与真实边界框之间的重叠情况。

目标检测方法人工智能的发展以及计算机技术的进步，使得计算机视觉技术应用于许多社会科学领域。

其中，目标检测技术，尤其是基于深度学习的目标检测技术，已经成为研究和应用的热点。

本文主要讨论目标检测技术，其目的是为了帮助读者了解目标检测的原理、算法和应用，为使用者提供参考。

二、目标检测技术简介目标检测技术，是一种辅助计算机进行图像识别的技术，指的是使用计算机软件来自动检测或确定图像中包含的目标。

是计算机视觉技术的重要组成部分。

其主要功能是将一张图片分割成多个目标区域，并将每个目标区域标记和确定其类别，以进行精确的目标检测。

三、基本原理目标检测技术的基本原理是基于检测框的滑动窗口法。

具体来说，目标检测技术先从图像中提取检测框，然后将图像分割成多个窗口，并依次将窗口中的内容与检测框内容进行比较，比较结果如果满足指定的要求，则表示窗口中包含目标，并将其输出。

四、基于深度学习的目标检测算法近年来，深度学习技术已经成为非常流行的人工智能技术，被广泛应用于各个领域。

因此，许多研究人员也将深度学习的技术运用于目标检测。

目前，诸如卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）、多任务框架（MT-CNN）等深度学习技术已经广泛应用于目标检测领域。

五、应用目标检测技术被广泛应用于各个领域，其中最常用的应用领域是视频监控、机器人、图像识别等。

比如在视频监控领域，可以使用目标检测技术实现视频角落检测，以及省电警报系统等功能；在机器人领域，可以通过检测机器人周围的环境，以及让机器人更好地规划行走路径；在图像识别领域，可以使用目标检测技术来检测出图像中的物体，以及确定其类别，并将类别的结果用于更高级的应用，如图像分类、图像检索等。

六、结论目标检测技术是计算机视觉技术中一项重要的技术，其基本原理是基于检测框的滑动窗口法，而基于深度学习的目标检测算法是最新的一种目标检测技术。

目标检测技术已被广泛应用于诸如视频监控、机器人、图像识别等领域，且可以用于更高级的应用，如图像分类、图像检索等。