今天我们来介绍一下可以提升python代码逼格的东西——装饰器。在学习装饰器之前我们先来复习一下函数的几个小点，方便更好的理解装饰器的含义。 一、知识点复习 1, 在函数中f1和f1()有什么不同，f1：表示的是将整个函数看作一个整体；f1(）:表示执行f1函数，下面通过一个例子来看一下： def
# 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
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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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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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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# 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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errno 系统符号，每一个对应于一个整数，名称和描述借鉴了 linux/include/errno.h。
errno.errorcode
包含从 errno 到底层系统中错误名称的映射的字典，例如：
errno.errorcode[errno.EPERM] 映射为 'EPERM'。
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2024-01-20 05:52:04
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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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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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带有yield的函数在Python中被称之为generator（生成器），下面我们将使用斐波那契数列来举例说明下该函数：（环境是在Python3.x下） 如何生成斐波那契数列： 斐波那契（Fibonacci）数列是一个简单的递归数列，除第一个数和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到。用计算机程序输出斐波那契数列的前N个数是一个非常简单的问题：版本一：简单输出斐波那契数列前N个数
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
欧式距离，也称为 欧几里得距离，是我们从小学、初中、高中等等乃至现在都会用到的距离度量。“两点之间线段最短” 大家都学过吧，这里只不过给换了一个高大上的英文名字
原创
2022-12-28 11:40:08
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x是n维向量(x1,x2,…,xn)，||x||＝根号(|x1|方+|x2|方+…+|xn|方)补充：开平方，跟几何一样
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2018-01-05 16:38:00
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import torch.nn.functional as Fdistance = F.pairwise_distance(rep_a, rep_b, p=2)其中rep_a和rep_a为[batch_size,hidden_dim]
原创
2022-07-19 16:36:11
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工具准备1、 下载Cmake 3.25.1 2、下载OpenCV 4.6.0 创建一个目录叫 OpenCV_4.6.0，然后解压到该目录 并新建一个mingw_build目录用于存放一会的编译输出3、MinGW 建议通过离线方式进行安装，在线安装容易失败 下载地址： MinGW-w64 - for 32 and 64 bit Windows Files之后解压，并将mingw64/bin 放到系统
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2024-04-23 11:37:58
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简介K近邻法（knn）是一种基本的分类与回归方法。k-means是一种简单而有效的聚类方法。虽然两者用途不同、解决的问题不同，但是在算法上有很多相似性，于是将二者放在一起，这样能够更好地对比二者的异同。算法描述knn算法思路：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。k近邻模型的三个基本要素：k值的选择：k值的选择会对结果产生
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2023-11-23 12:56:23
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1.来源 设两数为a、b(a>b)，求a和b最大公约数(a，b)的步骤如下：用a除以b，得a÷b=q......r1(0≤r1)。若r1=0，则(a，b)=b；若r1≠0，则再用b除以r1，得b÷r1=q......r2 (0≤r2）.若r2=0，则(a，b)=r1，若r2≠0，则继续用r1除以r2
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2017-01-26 13:02:00
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