用html做一个轨道交通可视化大屏
时间: 2023-12-22 11:06:36 浏览: 22
好的，以下是一个简单的轨道交通可视化大屏的 HTML 代码示例，你可以根据自己的需求进行修改和美化：
```html
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>轨道交通可视化大屏</title>
<style>
/* 设置容器的宽高 */
.container {
width: 100%;
height: 100%;
}
/* 设置地图的宽高和背景 */
.map {
width: 100%;
height: 100%;
background-color: #333;
background-image: url('map.png');
background-position: center;
background-repeat: no-repeat;
background-size: contain;
}
/* 设置地铁线路的颜色和宽度 */
.line {
stroke: #fff;
stroke-width: 5;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<svg class="map">
<!-- 地铁线路的路径 -->
<path class="line" d="M100,100 L200,200 L300,100"></path>
</svg>
</div>
</body>
</html>
```
在上面的示例代码中，我们使用了 SVG（可缩放矢量图形）来绘制地铁线路。你可以通过修改路径数据（`d` 属性）来绘制不同的线路。同时，你还可以在 SVG 中添加其他元素（如文字、图标等）来增强可视化效果。最后，我们使用了一个背景图片来显示地图，你可以根据实际情况选择合适的地图图片。
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管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
：YOLO目标检测算法的挑战与机遇：数据质量、计算资源与算法优化，探索未来发展方向
# 1. YOLO目标检测算法简介
YOLO（You Only Look Once）是一种
def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示：
def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 /
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