测量学lesson 4：距离测量是确定地面点位时的基本测量工作之一。距离测量的方法有钢尺量距、视距测量和电磁波测距等。距离测量钢尺量距：利用卷钢尺直接沿地面丈量距离。（受地形影响较大，仅用于平坦地区的近距离测量）地面上两点之间距离较远时，用卷尺一次不能量完，就需要在直线方向上在地面标定若干点，以便卷尺能沿此直线丈量，这项工作称为“直线定线”。方法有目估定线和经纬仪定线。目估定线：经纬仪定线：精密钢
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2024-08-14 13:15:06
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AHP(层次分析法) 附Python示例代码(觉得还可以的,帮忙点个赞,谢谢) AHP（层次分析法） 层次分析法（The analytic hierarchy process）简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂（TLsaaty）正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围得到重视。它的应用已
NYOJ 23 取石子（一） 有一堆石子共有n个，A和B轮流取，A先，每次最少取1个，最多取m个，先取完者胜，A，B足够聪明，问谁先胜？ 比较简单的巴什博弈，若n%(m+1)！=0，A胜，否则B胜。NYOJ 833 取石子（七） n个石子摆成一圈，A和B轮流取，每次可以从中取一个或相邻两个，先取
AHP层次分析法分析流程：一、案例背景当前有一项研究，想要构建公司绩效评价指标体系，将一级指标分为4个，分别是：服务质量、管理水平、运行成本、安全生产，现在想要确定4个指标的权重。AHP层次分析法是一种主观赋权法和客观赋权法相结合的方法，近年来，被广泛应用于指标权重的确定。该方法将定量分析和定性分析方法结合，先用专家经验判断指标相对重要程度，再计算权重，比较适合解决难以用定量方法应对的问题。因此本
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2024-03-01 15:18:00
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Shortest Path AlgorithmsWeighted Graphs最短路径Dijkstra’s AlgorithmBellman-FordA*算法References Weighted Graphs通常，我们发现沿着图中的一条边移动会有一些相关的成本(或利润),例如边的距离，汽油的价格，花费的时间等等。我们称这之为加权图，称边值为权值。我们将之前的图定义扩展如下:加权图G由有序序列(
LSTM原理及实现（二）在一篇中着核心要素简述了LSTM算法的原理，本篇中将在本人做过一些前置处理的数据集上实现LSTM的一个实际应用案例。该数据集是一段时间内的时序数据，数据做过脱敏处理，列特征标识为A,B,C，其三者间存在一点关系影响，本案例将基于LSTM算法实现多变量时间序列的重构+预测。数据读取class XLSReader(object):
def __init__(self):
CSS有自己的优先级计算公式，而不仅仅是行间>内部>外部样式ID>class>元素一、样式类型1、行间我是行间CSS样式。2、内联h1{font-size:20px;
color:#123;
}3、外部二、选择器类型ID #idclass .class标签 p通用 *属性 [type="text"]伪类 ：hover伪元素 ::first-line子选择器、相
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2024-02-23 10:17:17
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# 欧式距离计算过程在机器学习中的应用
在机器学习中，欧式距离（Euclidean Distance）被广泛用于计算数据点之间的相似性，尤其是在聚类和分类任务中。对于初学者来说，理解如何实现欧式距离计算是非常重要的。本文将引导你一步一步地实现这一功能，并展示如何在机器学习项目中应用它。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现欧式距离的计算：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
actor：策略critic：评估价值Actor-Critic 是囊括一系列算法的整体架构，目前很多高效的前沿算法都属于 Actor-Critic 算法，本章接下来将会介绍一种最简单的 Actor-Critic 算法。需要明确的是，Actor-Critic 算法本质上是基于策略的算法，因为这一系列算法的目标都是优化一个带参数的策略，只是会额外学习价值函数，从而帮助策略函数更好地学习。1 核心在 R
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2024-05-08 16:47:35
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【算法设计】各种距离算法汇总 1. 欧氏距离，最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点 x = (x1,...,xn) 和 y = (y1,...,yn) 之间的距离为：(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： (3)两个n维向量a(
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2023-10-19 00:01:13
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本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，只有这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章首先阐述数据的整体思维，即整体把控住应该如何剖析一份数据做到心理有数，接着针对常见的问卷进行思维剖析，
sofa轮询算法总结类型算法名称描述RandomLoadBalancer负载均衡随机算法LocalPreferenceLoadBalancer本地优先随机算法ConsistentHashLoadBalancer一致性hash算法RoundRobinLoadBalancer轮询算法WeightRoundRobinLoadBalancer轮询算法负载均衡随机算法public class RandomL
什么是人工神经网络 在了解人工神经网络之前，首先来了解一下生物神经网络。 生物神经元的结构：神经细胞是构成神经系统的基本单元，称之为生物神经元，简称神经元。神经元主要由三部分构成：（1）细胞体;（2）轴突;（3）树突。如下图所示： 突触是神经元之间相互连接的接口部分，即一个神经元的神经末梢与另一个神经元的树
今天试图实现内部点权重的计算。在论文中，权重的计算过程是这样的:其中solveNNLS是求解这个方程s为表面点，q为内部点发现两种方法：1.一种是把内部点位置表示成表面点的线性组合2.另一种是把内部点的位移表示成表面点的线性组合第2种可以化成内部点位置表示成表面点的线性组合，加上某个常数向量估计代码中的while循环是为了避免过拟合。来自为知笔记(Wiz)
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2015-01-26 11:55:00
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一、样式类型 1、行间 <h1 style="font-size:12px;color:#000;">我的行间CSS样式。</h1> 2、内联 <style type="text/css">
h1{font-size:12px;
color:#000;
}
</style> 3、外部 <l
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2024-08-28 00:13:48
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一、需求背景云服务项目，MySQL水平分库，由于各种历史原因，各个分库的数据量不均衡，新增分库数据量低，需要一种负载均衡算法能自动平衡数据分布二、解决方案基于数据库权重的负载均衡算法三、代码实现权重存储结构表定时同步权限信息的任务基于权重的负载均衡算法public class DbKeyWeightDto implements Serializable {
private static
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2024-06-21 08:52:19
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马氏距离与其推导马氏距离就是用于度量两个坐标点之间的距离关系，表示数据的协方差距离。与尺度无关的(scale-invariant)，即独立于测量尺度。基本思想（intuition）如下图的过程（以两个维度作为例子），此例的数据重心为原点，P1,P2到原点的欧氏距离相同，但点P2在y轴上相对原点有较大的变异，而点P1在x轴上相对原点有较小的变异。所以P1点距原点的直观距离是比P2点的小的。 马氏距
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2024-03-02 09:46:58
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# Android 按权重计算的实现
在Android应用开发中，按权重计算是一种有效的方式来评估不同选项的优先级。例如，在在线调查、评分系统或者推荐系统中，我们经常需要将多个选项按照其重要性进行排序。本文将介绍如何在Android中实现按权重计算，并提供相应的代码示例。
## 按权重计算的基本思路
按权重计算是将每个选项分配一个权重值，并根据这些权重值计算出每个选项的总分。这些分数可用于比
本篇博客介绍一下画像中需要开发的数据指标与开发过程中表结构的设计。首先介绍画像开发的数据指标，画像开发过程中通用类的指标体系包括用户属性类、用户行为标签类、用户活跃时间段类、用户消费能力类、用户偏好类等数据指标体系 用户属性指标用户属性指标根据业务数据来源，尽可能全面地描述用户基础属性，这些基础属性值是短期内不会有改变的。如年龄、性别、手机号归属地、身份证归属地等用户登录活跃指标看用户近期登录时间
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2024-10-21 18:33:39
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