y = 80x^2,要求以 0.01 秒为间隔，求出 y 的 151 个点，并求出其导数的值并画出其导数曲线

答案：

根据题目给定的函数 y = 80x^2，以 0.01 秒为间隔，求出 y 的 151 个点，可以先设定一个列表 points，将对应 x 值下的 y 值添加到列表中：

points = []
for i in range(151):
x = 0.01 * i
y = 80 * x ** 2
points.append(y)

再计算导数的值，可以用差分法，即用后一个点减去前一个点得到斜率，即导数的近似值。将其添加到一个名为 deriv 的列表中：

deriv = []
for i in range(1, 151):
slope = (points[i] - points[i-1]) / 0.01
deriv.append(slope)

最后，可以使用 matplotlib 库画出 y 和 deriv 的曲线：

import matplotlib.pyplot as plt

x_vals = [0.01 * i for i in range(151)]
plt.plot(x_vals, points, label='y')
plt.plot(x_vals[1:], deriv, label='y\'')
plt.legend()
plt.show()

这样就能得到 y 和其导数曲线了。

相关问题

80x86定义宏指令Distance_Y，该宏有3个双字长度形式参数：y1,y2,y3。宏Distance_Y计算X轴上三个点y1,y2,y3中距离最大的两个点，输出该两点距离值到EBX中。

以下是80x86定义宏指令Distance_Y的代码实现：

Distance_Y MACRO y1:REQ, y2:REQ, y3:REQ
    mov ebx, y1
    cmp ebx, y2
    jl Check_y2
    mov ebx, y2
Check_y2:
    cmp ebx, y3
    jl Done
    mov ebx, y3
Done:
    ret
ENDM

这个宏指令首先将第一个点y1的值存储到EBX中，然后与第二个点y2的值进行比较，如果y2的值比EBX大，则将EBX的值更新为y2的值。接着，再将EBX的值与第三个点y3的值进行比较，如果y3的值比EBX大，则将EBX的值更新为y3的值。最后，EBX中存储的就是距离最大的两个点的值中的较大值，即距离最大的点的值。

用python调用svm训练的xml模型识别图片并标出目标位置

要使用Python调用SVM训练的XML模型识别图片并标出目标位置，需要进行以下步骤：

1. 导入所需的Python库和模块：

import cv2
import numpy as np
import xml.etree.ElementTree as ET

2. 加载训练好的XML模型

tree = ET.parse("svm_model.xml")
root = tree.getroot()
svm = cv2.ml.SVM_load(str(root[1].text))

此处采用了Python的xml.etree.ElementTree模块加载了XML模型，并通过OpenCV的cv2.ml.SVM_load函数进行了加载。

3. 加载需要识别的图片，并对其进行预处理

img = cv2.imread("test.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.equalizeHist(gray)

读取需要识别的图片，并将其转换为灰度图像，并对其进行直方图均衡化处理。

4. 在图像中进行目标识别

_, contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    roi = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi = cv2.resize(roi, (80, 80))
    hog = cv2.HOGDescriptor((80, 80), (40, 40), (20, 20), (10, 10), 9)
    features = hog.compute(roi)
    features = np.transpose(features)
    _, result = svm.predict(features)
    if result == 1:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

在图像中找到所有的轮廓，并依次对每个轮廓进行处理。对于每个轮廓，首先获取其所在矩形的坐标，再从原图中将其提取出来，并将其resize至80x80。然后利用HOG算法对其特征进行提取，并将特征向量带入之前加载的SVM模型进行识别。若结果为1，则认为该矩形是目标区域，将其用矩形框标出。

5. 显示标注后的图像

cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

最后，将标注后的图像展示给用户。

需要注意的是，上述代码中没有给出如何提取轮廓的方法，因此在实际使用时，需要根据具体问题进行调整。同时，由于SVM需要对特征向量作为输入，因此关于特征的提取也需要进行一定的调整，使其能够最大程度地反映出图片中的目标信息。