Revit二次开发-计算两个向量之间的夹角

1、获取三维空间角度

XYZ p1=new XYZ(0,0,1);
XYZ p2=new XYZ(0,1,0);

var angle=p1.AngleTo(p2);//返回弧度制角度

var angleOnPlane=p1.AngleOnPlaneTo(p2,new XYZ(-1,0,0));//返回两个向量投影到法向量为(-1,0,0)这个平面之后的夹角

2、获取在二维水平面上的角度 

        /// <summary>
        /// 获取水平面上的旋转角度
        /// </summary>
        /// <param name="p1"></param>
        /// <param name="p2"></param>
        /// <returns></returns>
        public double rotating(XYZ p1, XYZ p2)
        {
            //Atan2是反三角函数,返回的是弧度制的角度
            double angleOfLine = Math.Atan2(p2.Y - p1.Y, p2.X - p1.X);
            return angleOfLine;
        }

deep residual learning for image recognition是一种用于图像识别的深度残差学习方法。该方法通过引入残差块(residual block)来构建深度神经网络,以解决深度网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸等问题。 在传统的深度学习网络中,网络层数增加时,随之带来的问题是梯度消失和梯度爆炸。这意味着在网络中进行反向传播时,梯度会变得非常小或非常大,导致网络训练变得困难。deep residual learning则使用了残差连接(residual connection)来解决这一问题。 在残差块中,输入特征图被直接连接到输出特征图上,从而允许网络直接学习输入与输出之间的残差。这样一来,即使网络层数增加,也可以保持梯度相对稳定,加速网络训练的过程。另外,通过残差连接,网络也可以更好地捕获图像中的细节和不同尺度的特征。 使用deep residual learning方法进行图像识别时,我们可以通过在网络中堆叠多个残差块来增加网络的深度。这样,网络可以更好地提取图像中的特征,并在训练过程中学习到更复杂的表示。通过大规模图像数据训练,deep residual learning可以在很多图像识别任务中达到甚至超过人类表现的准确性。 总之,deep residual learning for image recognition是一种利用残差连接解决梯度消失和梯度爆炸问题的深度学习方法,通过增加网络深度并利用残差学习,在图像识别任务中获得了突破性的表现。
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