应用场景：样本自变量（身高）和因变量（胖瘦）的乘积相等的情况下，改变每个样本的因变量（胖瘦），而不改变因变量的总和（井宽），所得自变量为调和平均数。
上图也可以看成中速，慢速，快速，跑3个100米，x轴是时间，y轴是速度，xy的积是路程，每份面积相等符合上方应用场景。
还有网上其它资料显示：调和平均数应用的范围较小。在实际中，往往由于缺乏总体单位数的资料而不能直接计算算术平均数，这时需用调和平均
法来求得平均数。假如这个人是跑马拉松，我们只能观测他的300米，没有更多样本的情况下，调和平均数的方法就是尚佳的。
注意，由于分子分母都可以乘以相同的数，所以因变量和自变量的乘积不一定是1可以是M，比如跑步的路程就是每份100。但是每个样本的面积M约掉公约数M后也还是面积为1的正方形（我采集3段100米和3段1米是一样的），分子分母都约调公约数M后就成了公式中令人费解的样子。
这样的话顺带就理解了带权重的调和平均数：假设第一个橡皮泥是班长，改他的面积为2，其它人还是1。这样班长的就是宽度就是2/x1，上方分子（总面积）也要把1+1+1改成2+1+1。就是把带权重的样本面积等比例放大缩小。
转自:
http://www.cnblogs.com/xiaobajiu/p/7867162.html
调和平均数的代数形式（通俗）: 应用场景：样本自变量（身高）和因变量（胖瘦）的乘积相等的情况下，改变每个样本的因变量（胖瘦），而不改变因变量的总和（井宽），所得自变量为调和平均数。上图也可以看成中速，慢速，快速，跑3个100米，x轴是时间，y轴是速度，xy的积是路程，每份面积相等符合上方应用场景。还有网上其它资料显示：调和平均数...
N 个正数的算数
平均
是这些数的和除以 N，它们的
调和
平均
是它们倒数的算数
平均
的倒数。本题就请你计算给定的一系列正数的
调和
平均
值。
输入格式：
每个输入包含 1 个测试用例。每个测试用例第 1 行给出正整数 N (≤1000)；第 2 行给出 N 个正数，都在区间 [0.1,100] 内。
输出格式：
在一行中输出给定数列的
调和
平均
值，输出小数点后2位。
输入样例：
10 15 12.7 0.3 4 13 1 15.6
结尾无空行
输出样例：
结尾无空行
AC代码：
#include<
广义
均值
，也称为幂
均值
、Holder
均值
或
均值
的 Kolmogorov-Negumo 函数，是包括
调和
、几何和算术
均值
在内的勾股
均值
的抽象。
它被定义为，
Mk = [1/n(x1^k + x2^k + ... + xn^k)]^1/k
其中： k 是所需
平均
值的指标功效（-1 =
调和
平均
值；0 = 几何
平均
值；1 = 算术
平均
值；2 = 均方根）。
虽然不能直接将 k = 0 置入，但根据 L'Hopital 定理，存在 k 趋于零的极限，
Mk = lim k->0 [1/n(x1^k + x2^k + ... + xn^k)]^1/k = (x1x2 ... xn)^1/k
输入： x - 输入数据向量k - 所需功率（-1 =
调和
平均
值；0 = 几何
平均
值；1 = 算术
平均
值；2 = 均方根）
输出： y - 期望
均值
调和
平均数
（Harmonic mean），是求一组数值的
平均数
的方法中的一种，一般是在计算
平均
速率时使用。
计算方法为：
nHn=1a1+1a2+⋯+1an\frac{n}{H_n} = \frac{1}{a_1} + \frac{1}{a_2} + \cdots + \frac{1}{a_n}Hnn=a11+a21+⋯+an1
知乎上有个关于
调和
平均数
的回答如下：
调和
平均
的哲学...
调和
平均数
=na1+a2+⋯+an
调和
平均数
=\frac{n}{a_1+a_2+\dots+a_n}
调和
平均数
=a1+a2+⋯+ann
几何
平均数
=a1∗a2∗⋯∗ann几何
平均数
=\sqrt[n]{a_1*a_2*\dots*a_n}几何
平均数
=na1∗a2∗⋯∗an
算术
平均数
=a1+a2+⋯+ann算术
平均数
=\frac{a_1+a_2+\dots+a_n}{n}算术
平均数
=na1+a2+⋯+an
定义：
调和
平均数
（harmonic mean）又称倒数
平均数
，是总体各统计变量倒数的算术
平均数
的倒数。（算术
平均数
就是平时大家口中的
平均
值，如三个苹果各重200g,300g,400g，则苹果的
平均
重量是300g）。
上面的n是变量x的个数。
这么看有点费解，我们用例子来解释它的
意义
和使用场景：
假如运动员跑步的路程分为4段，每段长度均是S米,那我们知道总共跑了4S米。
四段跑...
* Rectangle Matching， 或者bbox matching
* ICDAR2013 Foucsed Image 文本检测任务的evaluation方法
若无特别说明，接下来说的：
evaluation/衡量方法都是只针对text localization算法；
text det
不会。
调和
平均数
和算数
平均数
是两个不同的概念。
调和
平均数
是指对一组数取对数后再取
平均数
，再用指数函数把
平均数
转化回原数。如果原数组为 $x_1, x_2, x_3, ..., x_n$，那么
调和
平均数
为：
$H = \left( \frac{\sum_{i=1}^{n} \ln x_i}{n} \right) ^ {-1}$
算数
平均数
是指将一组数加起来再除以数的个数。如果原数组为 $x_1, x_2, x_3, ..., x_n$，那么算数
平均数
为：
$A = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}$
总之，
调和
平均数
和算数
平均数
在计算方法上是不同的，不会相等。
