SG滤波法（Savitzky Golay Filter）最初由Savitzky和Golay于1964年提出。广泛地运用于数据流平滑除噪，是一种在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的滤波方法。其核心思想也是对窗口内的数据进行加权滤波，但是它的加权权重是对给定的高阶多项式进行最小二乘拟合得到。它的优点在于，在滤波平滑的同时，可以确保信号的形状、宽度不，能够更有效地保留信号的变化信息，对于数据的观测信息

Focal loss是一个常用的解决类别不平衡问题的损失函数，由何恺明提出的（论文名称：Focal Loss for Dense Object Detection），用于图像领域解决one-stage目标检测中正负样本极不平衡和难分类样本学习问题。本文从交叉熵损失函数出发，分析样本不平衡问题，将focal loss与交叉熵损失函数对比，给出focal loss有效性的解释。

函数定义为plt.plot(*args, **kwargs)

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import的学习笔记

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