在平面直角坐标系xOy中,对于任意两点P1(x1,y1)与P2(x2,y2)的“非常距离”给出如下定义:若|x1-x2|≥|y1-y2|,则点P1与点P2的“非常距离”为
在平面直角坐标系xOy中,对于任意两点P1(x1,y1)与P2(x2,y2)的“非常距离”,给出如下定义:若|x1-x2|≥|y1-y2|,则点P1与点P2的“非常距离”为|x1-x2|;若|x1-x2|<|y1-y2|,则点P1与点P2的“非常距离”为|y1-y2|.例如:点P1(1,2),点P2(3,5),因为|1-3|<|2-5|,所以点P1与点P2的...
故答案为:3,(0,2)或(0,﹣2), (2)如图2,取点C与点D的“非常距离”的最小值时, 根据运算定义“若|x1﹣x2|≥|y1﹣y2|,则点P1与点P2的‘非常距离’为|x1﹣x2|”解答, 此时|x1﹣x2|=|y1﹣y2|.即AC=AD, ∵C是直线y=-x+3上的一个动点,点D的坐标是(0,1), ...
定义:在平面直角坐标系xOy中,对于任意两点P1(x1,y1)与P2(x2,y2)的“非常距离”,给出如下定义:若|x1-x2|≥|y1-y2|,则点P1与点P2的“非常距离”为|x1-x2|;若|x1-x2|<|y1-y2|,则点P1与点P2的“非常距离”为|y1-y2|. (1)已知点A(- ...
0)的直线为：y-0=k(x-p/2) y=kx-kp/2 代入y^2=2px得 (kx)^2-k^2px+(pk/2)^2=2px(kx)^2-(pk^2+2p)x+(pk/2)^2=0x1x2=(pk/2)^2/k^2=p^2/4 x1+x2=(pk^2+2p)/k^2y1y2=k(x1-p/2)k(x2-p/2)=k^2[x1x2-(x1+x2)p/2+p^2/4]=-p^2
“若|x1-x2|≥|y1-y2|,则点P1与点P2的“非常距离”为|x1-x2|”解答,此时|x1-x2|=|y1-y2|.即AC=AD,∵C是直线y=34x+3上的一个动点,点D的坐标是(0,1),∴设点C的坐标为(x0,34x0+3),∴-x0=34x0+2,此时,x0=-87,∴点C与点D的“非常距离”的最小值为:|x0|=87,此时C(-87...
定义:对于平面直角坐标系中的任意两点P1(x1,y1),P2⎛ ⎜ ⎜ ⎝⎞⎟⎟⎠x2,y2,我们把x1-x2+y1-y2的值叫做P1,P2两点间的方向距离,记作d⎛ ⎜ ⎜ ⎝⎞⎟⎟⎠P1,P2. 如:P1⎛ ⎜ ⎝⎞⎟⎠1,2,P...
深度学习的seq2seq模型——本质是LSTM,训练过程是使得所有样本的p(y1,...,yT‘|x1,...,xT)概率之和最大,seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归
而对于encoder-decoder模型,设有输入序列x1,...,xT,输出序列y1,...,yT‘,输入序列和输出序列的长度可能不同。那么其实就是要根据输入序列去得到输出序列的可能,于是有下面的条件概率,x1,...,xT发生的情况下y1,...,yT‘发生的概率等于p(yt|v,y1,...,yt−1)连乘。其中v表示x1,...,xT对应的隐含状态...
方法一:(I)当AB垂直于x轴时,显然不符合题意,所以设直线AB的方程为y=kx+b,代入方程y2=4x得:k2x2+(2kb-4)x+b2=0∴x1+x2=4-2kb k2=2,…(2分)得:b=2-k-k,∴直线AB的方程为y=k(x-1)+2-k,∵AB中点的横坐标为1,∴AB中点的坐标为(1,2-k) …(4分)∴AB的中垂线方程为y=-1 k(x-...