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将集中的点进行两两配对，并进行连线，对于每条直线，检查其余所有的点是否处于该直线的同一侧，如果是，那么说明构成该直线的两个点就是凸包点，其余的线依次进行计算，从而获取所有的凸包点。通俗的讲，凸包其实就是将一张图片中物体的最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含物体中所有的内容。并且在hierarchy里的轮廓关系中，每一个轮廓只有前一条轮廓与后一条轮廓的索引，而没有父轮廓与子轮廓的索引。并且在h

it代表的是animal还是street呢，对我们来说简单，但对机器来说是很难判断的。小结：每个词同时扮演“提问者(Q)”、“身份证(K)”和“信息源(V)”三重角色，通过矩阵乘法一次性生成，随后进入注意力权重计算与加权求和。自注意力的目标是让每个位置的表示能够根据整个序列中其他位置的信息进行加权融合，从而捕获实体之间的相互关系。操作，确保每行的和为 1，得到的矩阵表示每个元素对其他元素的注意力权

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用 ( p_1(x,y) ) 表示数据点 ((x,y)) 属于类别 1 的概率，用 ( p_2(x,y) ) 表示数据点 ((x,y)) 属于类别 2 的概率。=【p(坏瓜)*p（纹理清晰|坏瓜）*p（色泽清绿|坏瓜）*p（鼓声沉闷|坏瓜)】/【p（纹理清晰）*p（色泽清绿）*p（鼓声沉闷)】从公式中判断"p(好瓜|纹理清晰，色泽清绿，鼓声沉闷)"和"p(坏瓜|纹理清晰，色泽清绿，鼓声沉闷)"时，

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