1. 欧氏距离欧氏距离是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)x=(x1,⋯,xn) 和y=(y2,⋯,yn)y=(y2,⋯,yn)之间的距离为： d(x,y)=(x1–y1)2+(x2−y2)2+⋯+(xn−yn)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√=∑i=1n
●今日面试题分享●在k-means或kNN，我们常用欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离，有时也用曼哈顿距离，请对比下这两种距离的差别解析：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：欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样本的不同属性（即各指
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2024-01-17 10:51:14
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文章目录1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基5.标准化欧氏距离6.马氏距离 1.欧氏距离最常见的两点之间或多点之间的距离表示方法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点和之间的距离为：1.1 二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： 1.2 三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： 1.3 两个n维向量a(x1
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2024-08-12 17:51:08
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在最近阅读美团的源码的时候，我发现了一个新增的单位rem,区别于px,对这个单位进行了一定的研究！像素单位px px是Pixel的缩写，就是说像素是指基本原色素及其灰度的基本编码，由 Picture(图像) 和 Element（元素）这两个单词的字母所组成的，如同摄影的相片一样，数码影像也具有连续性的浓淡阶调。css像素又称为虚拟像素、设备独立像素或者逻辑像素，可以理解为直觉像素。比如iPhone
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2024-09-17 16:12:24
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文章目录一、利用测距码测定卫地距1、用测距码测定卫地距的方法二、载波相位测量1、重建载波2、载波相位测量原理三、单差、双差、三差观测值1、GPS测量中的未知参数及处理方法2、求差法的缺点3、其他一些常用的线性组合观测值四、周跳的探测及修复五、整周模糊度的确定1、模糊度问题的重要性及解决方法六、单点定位七、相对定位1、GPS定位中的几个基本术语2、静态相对定位3、动态相对定位4、RTK5、差分GP
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2023-11-16 05:52:13
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最小编辑距离算法 Edit Distance（经典DP）展开编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。最小编辑距离模板：int dp[1005][1005]; /*dp[i][j]表示表示A串从
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2024-07-26 14:17:40
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简介：编辑距离（Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。在机器学习里面一般用word2vec或者神经网络来训练得到单词得相似度。简单理解：量化两个字符串的相似度。运用场景： 一般用于单词拼写检查。
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2023-11-29 15:17:48
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rem，虽然 CSS 文件注释里有介绍，但看半天拿着手机上的计算器计算了几下愣是没搞明白，怕是新东西搜出来的都是英文看着累就没找 google，而是百度了一下，百度的结果就是看到一篇文章被转来转去，来转去，转去，去。。。 郁闷之下回到主题的 CSS 再看那介绍，打开电脑的计算器，一计算，居然被我整明白了，原来原先计算值不等是因为我手机的计算器设置了只保留小数点后两位的原因，真是囧。。。px&nbs
作者丨张贺
来源丨机器学习算法与Python实战(tjxj666)
马氏距离[1]，全称马哈拉诺比斯距离，是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是
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2024-01-10 14:10:44
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四、向量空间模型1、向量空间模型概述空间中具有大小和方向的量叫做空间向量 我们可以想象我们我们所分析的数据的每一个属性视为一个向量维度，我们输入的数据其实是某个高维向量空间中的一个点。很多基于向量空间的分类器在分类决策时用到距离的概念。空间距离计算方法：欧氏距离（Euclidean distance）在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是 d = sqrt((x1-x2)^
蓝牙技术在耳机、手机、手表及汽车领域的普及为人们带来了许多便利，却也引发了人们对于蓝牙的一些误解。目前，蓝牙可为多种重要的解决方案提供支持，其中包括家庭自动化、室内导航以及商业和工业创新等。 误解1：蓝牙稳定传输的最远距离为30米？ 许多人一直以来都认为蓝牙仅仅是一种有效的短距离无线连接技术，主要是因为音响、可穿戴设备等最广为人知的应用在设计上都只需满足短距离传输要求，因此开发者们一般会选
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2023-08-29 16:39:37
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1. 目前在项目中，遇到一个需求不会作，就是要计算两个城市之间的距离，而这两个城市的输入是可变的，若是要使用数据库来先存储两地之间的距离，调用的时候再来调用，那么存数据的时候，要哭的，由于光是省级区域，目前就是34个省级行政区，两个城市之间的距离，就是取任意两地之间的距离，那么按照排列组合的分析，就要有 34*33 = 1122 种排列组合方式，每一个省有若干个城市，那这工做量就大了，因此须要寻找
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2024-01-23 18:56:05
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文章目录汉明距离的计算最小汉明距离汉明距离纠错例题 汉明距离的计算码字A为 10001001 码字B为 10110001 那么不同的字符数为3，汉明距离就是3不难看出，汉明距离就是两个码不同的数的个数。最小汉明距离在一个码组集合中，任意两个码字之间对应位上码元取值不同的位的数目定义为这两个码字之间的汉明距离。即 d(x,y)= 这里i=0,1,…n-1，x,y都是n位的编码，⊕表示异或 例如：(
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2023-11-09 06:21:48
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# Python 算向量距离
## 概述
在机器学习和数据分析中，计算向量之间的距离是一项重要的任务。Python提供了许多库和函数来计算向量之间的距离，如NumPy和SciPy。本文将教你如何使用Python计算向量之间的距离。
## 流程
下面是计算向量距离的一般流程：
```mermaid
flowchart TD
A(导入库) --> B(创建向量)
B --> C(
原创
2023-09-05 15:38:58
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文章目录一、用广播星历计算卫星位置二、用精密星历计算卫星位置 一、用广播星历计算卫星位置计算卫星运动的平均角速度n计算观测瞬间卫星的平近点角M 广播星历每2h更新一次，将参考时刻设在中央时刻，外推间隔小于等于1h，而卫星的运行周期为12h左右，采用卫星过近地点时刻来计算时，外推间隔最大有可能达6h，用参考时刻来取代卫星过近地点时刻后，外推间隔将大大减小，也能获得精度较高的结果。计算偏近点角计算真
PCB中的安全间距如何设计?电气相关安全间距1、导线间间距就主流PCB生产厂家的加工能力来说，导线与导线之间的间距最小不得低于4mil。最小线距，也是线到线，线到焊盘的距离。从生产角度出发，有条件的情况下是越大越好，比较常见的是10mil。2、焊盘孔径与焊盘宽度就主流PCB生产厂家的加工能力来说，焊盘孔径如果以机械钻孔方式，最小不得低于0.2mm，如果以镭射钻孔方式，最小不得低于4mil，而孔径公
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2023-12-28 07:26:53
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“如何播放Avi、Wave、midi文件”、：
“谁知道用api播放avi,mpg的详细方法？要可以设定将图像放置到设定的窗体中”、
“如何同时播放两个Wav文件”
的问题，
其实用一个类模块就一切搞定，不需要什么控件之类的东西
将下面这个类模块存为Mmedia.cls
'----------------------------------------------------
Optio
1.根据两点经纬度计算其间距离，发现有3种公式，结果区别不是很大。2.根据一点的经纬度与到另外一点的距离、方位角，计算另一点的经纬度，误差不是很大。1 /**
2 *
3 * 计算经纬度、距离、方位角
4 *
5 * */
6 public class CalculationLogLatDistance {
7 /
对于图像欧式距离即L2距离的计算是计算机视觉和图像处理领域的基础。其主要应用包括图像相似性度量、图像检索以及人脸识别等任务。本文将全面介绍如何在Python中计算图像的欧式距离，并且详细记录整个解决过程，包括从背景介绍到验证测试的具体步骤。
### 用户场景还原
在图像处理的实际场景中，我们经常需要评估两幅图像之间的相似程度。例如，在人脸识别的应用中，我们需要将新输入的图像与已存的人脸模板进行
Redis三种[特殊]的数据类型一、geospatial地理位置朋友的定位，附近的人里，城市的距离计算，打车距离计算？Redis Geo在Redis3.2版本就已经推出了。这个功能可以推算地理位置之间的信息，两地之间的距离，方圆几里的人的距离。经纬度查询网站（https://jingweidu.bmcx.com）官方文档位置：（http://www.redis.cn/commands/geoadd
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2023-12-14 22:30:54
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