¿Qué dice la Biblia sobre las líneas de propiedad
Ah, el domingo. Un día libre en el trabajo, y el momento perfecto para ponernos al día en todas esas pequeñas tareas que, de otro modo, parece que nunca tenemos tiempo de realizar: limpiar el coche, pasar el aspirador por el apartamento, lavar la ropa, tal vez un poco de jardinería o bricolaje.
No es así cuando se trata de lo que en Alemania se conoce como “tiempo de tranquilidad” o Ruhezeit. De hecho, realizar cualquiera de estas actividades en domingo puede acarrearle problemas con sus vecinos o, en casos extremos, llevarle a los tribunales.
Las horas exactas pueden variar. Tradicionalmente, el horario de silencio era de 20.00 a 7.00 horas, pero cada vez es más frecuente que se amplíe de 22.00 a 6.00 horas. Lo mejor es consultar las normas específicas del lugar donde vives para estar seguro. Los domingos, sin embargo, se consideran tranquilos durante todo el día. Las leyes alemanas sobre los domingos prohíben esta actividad:
Si incumples las normas que regulan el tiempo de silencio en Alemania, puedes recibir quejas de tus vecinos, una multa o ser llevado a los tribunales. Por eso, si no conoces bien las normas, te aconsejamos que vayas sobre seguro. Lo mejor es que planifiques el fin de semana de modo que el sábado limpies, pongas música o taladres.
Versículos de la Biblia sobre respetar la propiedad ajena
Motivación. En esta sección introduciremos el problema de Clasificación de Imágenes, que es la tarea de asignar a una imagen de entrada una etiqueta de entre un conjunto fijo de categorías. Se trata de uno de los problemas centrales de la Visión por Computador que, a pesar de su simplicidad, tiene una gran variedad de aplicaciones prácticas. Además, como veremos más adelante en el curso, muchas otras tareas de Visión por Computador aparentemente distintas (como la detección de objetos o la segmentación) pueden reducirse a la clasificación de imágenes.
La tarea de la clasificación de imágenes consiste en predecir una única etiqueta (o una distribución de etiquetas, como se muestra aquí para indicar nuestra confianza) para una imagen dada. Las imágenes son matrices tridimensionales de números enteros de 0 a 255, de tamaño Ancho x Alto x 3. El 3 representa los tres canales de color Rojo, Verde, Azul.
Desafíos. Dado que esta tarea de reconocer un concepto visual (por ejemplo, un gato) es relativamente trivial para un ser humano, merece la pena considerar los retos que implica desde la perspectiva de un algoritmo de Visión por Computador. En la lista (no exhaustiva) de retos que presentamos a continuación, hay que tener en cuenta que las imágenes se representan en bruto como una matriz tridimensional de valores de brillo:
Versículos bíblicos sobre la propiedad
Averiguar cómo lidiar con los malos vecinos puede ser una gran lucha. No hay nada peor que comprar una casa y luego darse cuenta de que tienes vecinos de pesadilla. Pero usted no tiene que simplemente sonreír y soportar el comportamiento indeseable de sus vecinos o la tensión en la cuadra. Con el enfoque adecuado, puede convertirlo en una oportunidad para construir una buena relación, crear un entorno más positivo para usted y el resto de su vecindario.
Es fácil ver qué hace tu vecino para volverte loco, pero es un poco más difícil entender cómo tu comportamiento puede estar afectándole. Como nunca conseguirás que un vecino se porte bien si cree que tú eres el problema, asegúrate de que eres lo más parecido posible a un propietario modelo antes de acercarte a él. Hazte algunas preguntas difíciles:
No entres a saco cuando te acerques a un vecino para contarle lo que te molesta. Pásate por allí y aborda el tema amistosamente o, si necesitas escalar suavemente la situación, pídele que se reúna contigo para tomar un café. Eso indicará que el asunto es importante para ti.
Que tus vecinos te respeten, los problemas te desatiendan, los ángeles te protejan y el cielo te acepte
observaciones en X.Examplescollapse allFind Nearest Neighbors Open Live ScriptEncuentra los pacientes en el conjunto de datos del hospital que más se parecen a los pacientes en Y, según la edad y el peso.Load the hospital data set.load hospital;
Y = [20 162; 30 169; 40 168; 50 170; 60 171]; % Nuevos pacientesRealice una búsqueda knnsearch entre X e Y para encontrar los índices de los vecinos más cercanos.Idx = knnsearch(X,Y);Encuentre los pacientes en X más cercanos en edad y peso a los de Y.X(Idx,:)ans = 5×2
Encontrar los vecinos más cercanos usando diferentes métricas de distancia Abrir Live ScriptEncuentra los 10 vecinos más cercanos en X a cada punto en Y, primero usando la métrica de distancia de Minkowski y luego usando la métrica de distancia de Chebychev.Carga el conjunto de datos de iris de Fisher.load fisheriris
Y = [5 1.45;6 2;2.75 .75]; % Nuevos datos de floresRealice una búsqueda knnsearch entre X y los puntos de consulta Y utilizando las métricas de distancia Minkowski y Chebychev.[mIdx,mD] = knnsearch(X,Y,’K’,10,’Distancia’,’minkowski’,’P’,5);
[cIdx,cD] = knnsearch(X,Y,’K’,10,’Distancia’,’chebychev’);Visualiza los resultados de las dos búsquedas de vecino más cercano. Trace los datos de entrenamiento. Trace los puntos de consulta con el marcador X. Utilice círculos para denotar los vecinos más cercanos de Minkowski. Utilice pentagramas para denotar los vecinos más cercanos Chebychev.gscatter(X(:,1),X(:,2),species)
