Дерево из шаров


Дерево из воздушных шаров: видео инструкция по изготовлению - Компания Волшебник

 

Дерево из воздушных шаров, для детского праздника. Высота фигуры 170 см. Ребенку такое дерево будет казаться большим.

Ствол

Ствол дерева связывается из кластеров, каждый из которых состоит из шести круглых шаров размером 5" и каркаса, выполненного из шести спаренных круглых пузырей, отложенных на ШДМ 260. На ШДМ откладывается 12 одинаковых пузырей, которые скручиваются в два кольца, по шесть парных пузырей (каркас кластера). К скруткам парных пузырей каркаса, прикручиваются одиночные круглые шары, надутые на три рабочих хода ручного насоса типа Faster Blaster.

Кластеры связываются в единое целое посредством двух не надутых ШДМ, которые пропускаются по образующим цилиндра (слева и справа), показано на видео. Ствол собирается из кусков, состоящих из нескольких кластеров (так удобно). Каждый кусок начинается и заканчивается многократным оборачиванием связывающих не надутых ШДМ (показано на видео). Затем куски сращиваются остатками не надутых ШДМ в единое целое (на видео не показано).

Рекомендуется накрутить каркасы будущих кластеров и дать им отлежаться, ну, хотя бы минут 30 - 40. За это время, все пузыри, которые хотели сдуться - себя обозначат. Такие каркасы нужно заменить. Это всё гораздо проще, чем потом ремонтировать ствол дерева.

Перед использованием, желательно формовать круглые шары: вдавливать узел в тело шара (показано на видео). Формовка придает круглым шарам более круглую форму и увеличивает время их жизни в изделии.

 

Крона

Крона дерева формируется из четырехлистников, каждый их которых выполняется из ШДМ 260 зеленого цвета. В петлю очередного четырехлистника, вставляется одна их петель следующего четырехлистника, и так далее.

Самый первый четырехлистник имеет «ногу», которая вставляется внутрь каркасов верхних кластеров (показано на видео). Получается вполне надежно.

Краевые четырехлистники, для придания кроне необходимой формы, возможно соединять с другими четырехлистниками, используя не одну, а две петли.

Такой способ позволяет получать кроны любого размера и любой формы. Способ крепления кроны к стволу (через «ногу»), подразумевает симметричную форму кроны.

 

Как сделать это дерево из шаров

Смотрим видео инструкцию:

 

Расходы и затраты

На данное дерево были затрачены воздушные шары:

Круглые шары размером 5", 6 х 15 = 90 шт.

ШДМ 260 коричневые: 15 шт.

ШДМ 260 зеленые: 25 шт.

Итого, примерно полторы пачки шаров.

Неторопливого труда, потребовалось около 2 часов.

Каркас (сборный) дорогой, он он залоговый и возвратный.

Автор: Лещанов Сергей Иванович

Страница не найдена · GitHub Pages

Страница не найдена · GitHub Pages

Файл не найден

Сайт, настроенный по этому адресу, не содержать запрошенный файл.

Если это ваш сайт, убедитесь, что регистр имени файла соответствует URL-адресу.
Для корневых URL (например, http://example.com/ ) вы должны предоставить index.html файл.

Прочтите полную документацию для получения дополнительной информации об использовании GitHub Pages .

.Объяснение алгоритмов

Tree: алгоритм Ball Tree против KD Tree против грубой силы | by Hucker Marius

Древовидный алгоритм KD

Древовидный алгоритм KD - один из наиболее часто используемых алгоритмов ближайшего соседа. Точки данных разделены на каждом узле на два набора. Как и предыдущий алгоритм, KD Tree также является алгоритмом двоичного дерева, всегда заканчивающимся максимум двумя узлами. Выбираемые критерии разделения часто являются медианными. В правой части изображения ниже вы можете увидеть точное положение точек данных, а в левой части - их пространственное положение.

Точки данных и их положение в системе координат.

Алгоритм KD-Tree сначала использует медианное значение первой оси, а затем, во втором слое, медианное значение второй оси. Начнем с оси X.
Отсортированные по возрастанию значения x: 1,2,3,4,4,6,7,8,9,9. Следовательно, медиана равна 6.

Затем точки данных делятся на меньшие и большие, равные 6. Это приводит к (1,2) (2,3) (3,4) (4,5) (4,6 ) на левой стороне и (6,5) (7,9) (8,7) (9,6) (9,1) на кластере другой стороны.Рисование медианы 6 в системе координат показывает нам два визуализированных кластера.

Нанесение медианы x числа 6 в систему координат.

Теперь мы будем использовать ось Y. У нас уже есть два кластера, поэтому нам нужно рассмотреть их отдельно. Слева мы получили отсортированные значения y: 2,3,4,5,6. Тогда медиана равна 4. Это приводит к разделительной линии при значении 4, и система координат выглядит так:

Медиана 4 разделяет точки данных на левой стороне X-медианы (= 6).

Значения далее разделяются на 4, и первый кластер содержит (2,3) (1,2). Второй кластер содержит точки (4,6) (3,4) (4,5).
По другую сторону от x-медианы 4 в настоящее время находятся 5 точек (включая точку (5,6)). В отсортированном порядке значения y равны 6,7,8,9,9. Это приводит к медиане 8, и первый кластер содержит (9,1) и (6,5). Второй кластер содержит (8,7) (7,9) (9,6).
Полученную окончательную систему координат можно увидеть ниже. Точки данных были разделены на 4 кластера глубиной 2 (X и Y).

Окончательное пространственное разделение.

Но как выглядит дерево? Посмотрим, как делится получившееся дерево.

Дерево КД.

Сравнение и сводка

Brute Force может быть наиболее точным методом из-за учета всех точек данных. Следовательно, ложному кластеру не присваивается никакая точка данных. Для небольших наборов данных метод Brute Force оправдан, однако для увеличения объема данных KD или Ball Tree являются лучшей альтернативой из-за их скорости и эффективности.

KD-дерево и его варианты можно назвать «проективными деревьями», что означает, что они классифицируют точки на основе их проекции в некоторое пространство меньшей размерности.(Kumar, Zhang & Nayar, 2008)

Для низкоразмерных данных алгоритм дерева KD может быть лучшим решением. Как видно выше, узлы KD Tree выровнены по осям и не могут принимать другую форму. Таким образом, распределение может быть неправильно отображено, что приведет к снижению производительности.

Для многомерного пространства алгоритм Ball Tree может быть лучшим решением. Его производительность зависит от количества обучающих данных, размерности и структуры данных.Наличие большого количества точек данных, которые являются шумом, также может привести к снижению производительности из-за отсутствия четкой структуры.

Спасибо за чтение, надеюсь, вам понравилось!

.

Шаровое дерево -

Ball tree - qwe.

Для более быстрой навигации этот iframe предварительно загружает страницу википедии для Ball tree .

Подключено к:
{{:: readMoreArticle.title}}

Из Википедии, свободной энциклопедии

{{bottomLinkPreText}} {{bottomLinkText}} Эта страница основана на статье в Википедии, написанной участники (читать / редактировать).
Текст доступен под Лицензия CC BY-SA 4.0; могут применяться дополнительные условия.
Изображения, видео и аудио доступны по соответствующим лицензиям.
{{current.index + 1}} из {{items.length}}

Спасибо за жалобу на это видео!

Пожалуйста, помогите нам решить эту ошибку, написав нам по адресу support @ wikiwand.com
Сообщите нам, что вы сделали, что вызвало эту ошибку, какой браузер вы используете и установлены ли у вас какие-либо специальные расширения / надстройки.
Спасибо! .

Простое объяснение дерева мячей

В этом блоге и нескольких следующих блогах я буду обсуждать реализацию алгоритма k-ближайшего соседа (k-NN) с использованием библиотек Python. В этом блоге моя цель - просто объяснить, как ускорить классификацию записи данных путем создания структур данных в алгоритме K-ближайшего соседа. Я объясню две структуры индексации: K-d tree и ball-tree, обе из которых доступны в библиотеках Python.

Общий алгоритм K-ближайшего соседа
K-NN - это алгоритм классификации, который концептуально является одним из самых простых для понимания.Его также называют «ленивым учеником», а не «нетерпеливым учеником». Большинство алгоритмов классификации активно обучаются; есть набор обучающих данных с примерами классификаций. Данные обучения используются для построения модели классификации. Модель используется для оценки тестовых данных, для которых известны классификации данных. Если оцененные результаты удовлетворительны, окончательная модель затем используется для прогнозирования классов на основе данных с неизвестными классификациями. Таким образом, активные ученики уже выполнили большую часть своей работы по формулированию модели заранее.С другой стороны, ленивый ученик не строит заранее никаких моделей; он ждет неклассифицированных данных, а затем перебирает их через алгоритм, чтобы сделать прогноз классификации. Следовательно, ленивые ученики отнимают много времени - каждый раз, когда нужно сделать прогноз, все усилия по построению модели должны выполняться снова.

В алгоритме k-ближайшего соседа примерные данные сначала наносятся на n-мерное пространство, где «n» - количество атрибутов данных. Каждая точка в "n" -мерном пространстве помечена своим значением класса.Чтобы определить классификацию неклассифицированных данных, точка наносится на это n-мерное пространство и отмечаются метки классов ближайших k точек данных. Обычно k - нечетное число. Класс, который встречается максимальное количество раз среди k ближайших точек данных, принимается как класс новой точки данных. То есть решение принимается голосованием k соседних точек. Одним из больших преимуществ этого универсального алгоритма K-ближайшего соседа для обнаружения классификации является то, что он поддается параллельным операциям.

В общей модели k-NN каждый раз, когда должен быть сделан прогноз для точки данных, сначала должно быть вычислено расстояние этой точки данных от всех других точек, а затем только ближайшие k-точки могут быть обнаружены для голосования. Этот подход также известен как подход грубой силы. Когда объем данных огромен и их размер также очень велик, скажем, в сотни или тысячи, повторные вычисления расстояния могут быть очень утомительными и отнимать много времени. Чтобы ускорить этот процесс и избежать измерения расстояний от всех точек в наборе данных, выполняется предварительная настройка обучающих данных.Такая обработка помогает искать точки, которые могут находиться поблизости.

Формирование дерева K-d - ускорение K-NN
Один из способов - построить отсортированную иерархическую структуру данных, называемую деревом k-d или k-мерным деревом. K-мерное дерево - это двоичное дерево. Ниже мы проиллюстрируем процесс его формирования на рабочем примере для облегчения понимания.

Рассмотрим трехмерный (обучающий) набор данных, показанный в таблице 0 слева внизу. Для удобства представления мы не показали четвертый столбец, содержащий метки классов для каждой записи данных.У нас есть три атрибута: «a», «b» и «c». Среди этих трех атрибутов «b» наибольшее различие. Мы сортируем набор данных по этому атрибуту (таблица 1), а затем делим его на две части по медиане.

 Таблица 0 Таблица 1 Несортированные данные Сортировка по столбцу b  а   б   в   а   б   в  22 38 21 6 2 9 4 8 6 4 8 6 2 14 3 2 14 3 8 20 12 8 20 12 10 26 18 10 26 18 12 32 15 12 32 15 <--- 18 56 33 22 38 21 16 44 27 16 44 27 20 50 24 20 50 24 14 62 30 18 56 33 6 2 9 14 62 30 

Среднее значение (12,32,15).Разделение таблицы 1 на две части по медиане дает нам две таблицы, таблицу 2 и таблицу 3, как показано ниже. Затем из оставшихся (двух) атрибутов мы выбираем то измерение, которое имеет наибольшую дисперсию. Это размер «c». Опять же, мы сортируем две таблицы по этому измерению, а затем разбиваем их на соответствующие медианы.

 Разрыв  Таблица 1  по медиане (12,32,15) > < Таблица 2 Таблица 3  а   б   в   а   б   в  22 38 21 6 2 9 16 44 27 4 8 6 20 50 24 2 14 3 18 56 33 8 20 12 14 62 30 10 26 18 

Таблицы, отсортированные по столбцу C, приведены ниже.

 Сортировка таблицы 2 по столбцу c Сортировка таблицы 3 по столбцу c Таблица 3 Таблица 4  а   б   в   а   б   в  22 38 21 2 14 3 20 50 24 4 8 6 16 44 27 <--- 6 2 9 <--- 14 62 30 8 20 12 18 56 33 10 26 18 

Таблица 3 разделена по медиане (16,44,27), а таблица 4 разделена по медиане (6,2,9), как показано ниже.

 Разбейте таблицу 3 по медиане (16,44,27) > < 14 62 30 22 38 21 18 56 33 20 50 24 Разбейте Таблицу 4 по медиане (6,2,9) > < 8 20 12 2 14 3 10 26 18 4 8 6 

Теперь у нас четыре стола.Если мы решим завершить процесс разделения, то эти четыре таблицы станут листьями дерева. В противном случае мы бы разбили, сортируя столбец «a» (и затем разделив на «b», «c»…).

Как только эта структура данных создана, легко определить (приблизительную) окрестность любой точки. Например, чтобы найти окрестность точки (9,25,16), мы перемещаемся вниз по иерархии влево или вправо. Сначала в корневом узле мы сравниваем 25, со значением в корне (из столбца b), затем на следующем узле, который мы сравниваем, 16 (из столбца c) и, наконец, 9.Данные на листе - это возможные (но не обязательно) ближайшие точки. Обычно расстояния от точек в таблице с другой стороны этого узла также вычисляются для обнаружения ближайших точек. Также можно переместиться на ступеньку вверх по дереву, чтобы найти ближайшие точки. Между прочим, средние точки (например, 12,32,15) также являются частью левого или правого поддерева.

Структура данных Ball-tree
Другой структурой данных для ускорения обнаружения точек окрестности является структура данных Ball-tree.Структура данных Ball tree очень эффективна, особенно в ситуациях, когда количество измерений очень велико. Шаровое дерево также является двоичным деревом с иерархической (двоичной) структурой. Для начала создаются два кластера (каждый по форме напоминающий шар). Поскольку это многомерное пространство, каждый шар можно уместно назвать гиперсферой. Любая точка в n-мерном пространстве будет принадлежать любому кластеру, но не обоим. Он будет принадлежать кластеру, от центроида которого расстояние меньше. Если расстояние от этой точки до центроидов обоих шаров одинаково, она может быть включена в любой из кластеров.Возможно, обе (виртуальные) гиперсферы могут пересекаться, но точки будут принадлежать только одной из двух. Затем каждый из шаров снова подразделяется на две субгруппы, каждая из которых снова напоминает шар; Это означает, что в этих подкластерах снова есть два центроида, и принадлежность точки к шару определяется на основе ее расстояния от центроида подкластера. Мы снова подразделяем каждый из этих суб-субшаров и так далее до определенной глубины.

Неклассифицированная (целевая) точка должна попадать в любой из вложенных шаров.Ожидается, что точки внутри этого вложенного шара будут ближайшими к целевой точке. Точки в других ближайших шарах (или охватывающих шарах) также могут быть ближе к нему (например, эта точка может быть на границе одного из шаров). Тем не менее, нет необходимости вычислять расстояние этой неклассифицированной точки от всех точек. в n-мерном пространстве. Это ускоряет процесс классификации. Формирование шарового дерева изначально требует много времени и памяти, но после того, как вложенные гипер-сферы созданы и помещены в память, обнаружение ближайших точек становится проще.

В моем следующем блоге я привел примеры того, как использовать классы в sklearn для выполнения классификации K-NN.

.

Смотрите также

Сайт о Бане - проект, посвященный строительству, эксплуатации и уходу за русской баней. Большой сборник статей, который может быть полезен любому любителю бани

Содержание, карта сайта.