个人感觉相当于L2范式开平方,也相当于针对两个向量的欧氏距离开平方 说的更直白点就是两个向量对应位置相减得到每个位置的差,然后把每个位置的差开平方再相加 前向传播cpp代码: 注意:caffe_cpu_dot做的是点积,点积对应点相乘后还要把所有这些乘积结果相加,不只是做乘积 将bottom0和bo
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2018-06-24 17:44:00
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# Python中的欧几里得距离计算
## 简介
在数据科学、机器学习和模式识别等领域，欧几里得距离是一个非常重要的概念。欧几里得距离，也被称为“直线距离”，是衡量两个点之间的距离的一种方式。在二维空间中，两个点 (x1, y1) 和 (x2, y2) 之间的欧几里得距离可以通过以下公式计算：
\[ d = \sqrt{(x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2} \]
在高维空间中
# 实现R语言euclidean的流程
## 介绍
在R语言中，我们可以使用欧几里得距离（Euclidean distance）来计算两个点之间的距离。欧几里得距离是最常用的距离度量方法之一，它衡量的是两点之间的直线距离。
## 实现步骤
为了实现R语言中的欧几里得距离计算，我们可以按照以下步骤进行操作：
```flowchart TD
A[导入数据] --> B[计算差值]
B --> C
原创
2024-01-17 11:47:14
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Description Euclid和Pythagoras在玩取石子游戏，一开始有n颗石子。 Euclid为先手，他们按如下规则轮流操作： ·若为Euclid操作，如果n<p，则他只能新放入p颗石子，否则他可以拿走p的倍数颗石子。 ·若为Pythagoras操作，如果n<q，则他只能新放入q颗石子，
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2017-01-18 11:44:00
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欧式距离（Euclidean Distance）
二维空间的公式其中， 为点 与点 之间的欧氏距离； 为点 到原点的欧氏距离。曼哈顿距离（Manhattan Distance ）两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离，即d(i,j)=|xi-xj|+|yi-yj|跳段距离hop-count distance 一个节点到另一个节点经
原创
2022-03-28 14:06:51
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Clustering
聚类算法可以做什么呢，下面是几个例子
K-Means Algorithm
K-means algorithm是一种迭代算法，也是一种最广泛使用的聚类方法。
如下图，图中绿色点表示我们的数据。我们希望把它们分成2个小组，那么下面就是K-Means进行聚类的过程。
K-Means算法包括2个主要的步骤。1 cluster assignme
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2023-07-30 16:23:12
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Clustering is a fault-tolerant server technology that is similar to redundant servers,except each server takes part in processing services that are requested. A server cluster is
a gr
原创
2008-11-24 11:41:00
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rabbit 测试机器 rabbit1 rabbit2 rabbit3 开始独立的节点rabbit1$ rabbitmq-server -detached
rabbit2$ rabbitmq-server -detached
rabbit3$ rabbitmq-server -detached在每台机器上查看集群状态
翻译
精选
2014-07-07 16:43:55
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本文参考coursera的machine learning课程的内容，在此向Andrew Ng致敬聚类K-均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标注的数据集，然后将数据聚成不同的组K-均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成n个组，方位为：首先选择K个随机的点，称为聚类中心（cluster centroids）对于数据集中的任何数据，按照距离K个中心点的距离，将其与距离最近的中心点关联起来，与
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2023-07-10 14:22:10
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a=[2400,156000]b=[1950,126750]np.linalg.norm(a-b)29253.461333661013 a=[240,15600]b=[195,12675]np.linalg.norm(a-b)2925.346133366...
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2020-04-15 20:41:00
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本人在做接口测试的过程中，使用了 python+plotly 统计接口信息，之前一直用Violin图表，今天就尝试了一中新的图表，distplot 图表，其实就是整数的柱形图，然后加上一个变化曲线。下面来分享一下代码，供大家参考。（接口响应时间存在一个本地的文件中了。） 1#!/usr/bin/python
2# coding=utf-8
3
4import plotly.plotly
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2024-07-21 10:04:30
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Spectral Clustering，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。
Spectral Clustering 和传统的聚类方法（例如 K-means）比起来有不少优点：
1）和 K-medoids 类似，Spectral Clustering 只需要数据之间的相似度矩阵就可以了，而不必像 K
原创
2009-05-11 00:32:00
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Euclidean TSP题目很难懂，就是给出两个公式，求c的最小值，
原创
2022-11-18 16:01:54
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适用于初学者。内容包括ets指数平滑法模型的使用。【概念稍难，但使用和操作并不复杂】使用到的数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1yhzQSdquizLayXamM0wygg 提取码：3b7i前言：指数平滑法指数平滑又称为指数修匀，是一种重要的时间序列预测法。指数平滑法实质上是将历史数据进行加权平均作为未来时刻的预测结果。其加权系数是呈几何级数衰减，时间期数愈近
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2023-10-25 19:27:57
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P-hard的，找一个比较好的近似算法要费很
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2022-12-19 17:46:28
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Spectral Clustering，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。Spectral Clustering 和传统的聚类方法（例如 K-means）比起来有不少优点：1）和 K-medoids 类似，Spectral Clustering 只需要数据之间的相似度矩阵就可以了，而不必像 K-mea...
原创
2021-08-05 14:38:45
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Clustering provider in Orleans(Jin Qing’s Col
原创
2023-06-15 16:17:57
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最近项目需要做近似文本的对比，看到最小编辑距离能够一定程度来区分文本相似度，下面是两段代码：def normal_leven(str1, str2):len_str1 = len(str1) + 1len_str2 = len(str2) + 1# 创建矩阵matrix = [0 for n in range(len_str1 * len_str2)]# 矩阵的第一行for i in range(
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2023-10-20 23:15:13
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Python学习系列文章：? 目录 ? 文章目录 一、概述二、计算公式① 二维平面上的欧式距离② 三维空间上的欧式距离③ n维空间上的欧式
