在计算用户相似度的过程中，欧几里得距离是比较直观，常见的一种相似度算法。根据两用户之间共同评价的Item为维度，建立一个多维的空间，那么通过用户对单一维度上的评价Score组成的坐标系X（s1,s2,s3……，si）即可定位该用户在这个多维度空间中的位置，那么任意两个位置之间的距离Distance(X,Y)（即：欧式距离）就能在一定程度上反应了两用户兴趣的相似程度。上图即二维空间中6位用户对Sna
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2023-12-17 13:29:56
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距离公式二维更高的维度点以外的物体属性欧几里得距离的平方概括历史 在数学中，'欧氏距离’是指欧氏空间中任意两点之间的直线距离。这种距离可以通过应用勾股定理来计算，利用两点的笛卡尔坐标确定它们之间的直线距离，因此有时被称为‘勾股定理距离’。这些名字来自古希腊数学家欧几里得和毕达哥拉斯。在以欧几里得几何原理为代表的希腊演绎几何中，距离并不表示为数字，而是相同长度的线段被认为是“相等的”。距离的概念是用
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2024-06-20 13:33:56
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欧几里得旅行商问题是对平面上给定的n个点确定一条连接各点的最短闭合旅程的问题，下图a给出了7个点问题的解。这个问题的一般形式是NP完全的，故其解需要多于多项式的时间。 J.L.Bentley建议通过只考虑双调旅程来简化问题，这种旅程即为从最左点开始，严格地从左到右直至最右点，然后严格地从右到左直至出发点。b显示了同样7个点问题的最短双调路线。在这种情况下，多项式时间的算法是可
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2024-01-05 20:09:38
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1.一个整数，它加上100和加上268后都是一个完全平方数，请问该数是多少？ import math for i in range(10000): # 使用数学中的开方函数sqrt x=int(math.sqrt(i+100)) y=int(math.sqrt(i+268)) if(x*x==i+1 ...
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2021-08-19 16:55:00
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在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： 1) d(x,x) = 0 // 到自己的
本博客尚未完成，不建议参考主要参考：马氏距离实例详解_NLP新手村成员的博客_马氏距离计算实例马氏距离例题详解（全网最详细）___Wedream__的博客_马氏距离公式的计算题机器学习算法------1.3 距离度量(欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、标准化欧氏距离、余弦距离、汉明距离 、杰卡德距离、马氏距离)_程序猿-凡白的博客-CSDN博客几种常用的距离计算方式整合_Kang Hao‘s B
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2024-04-21 21:31:00
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偶然间翻阅到这么一篇关于距离问题的讲解，而且其中这三个距离都听说过（虽然不会应用啊解决啊什么的），决定先转发一下 （NOIP常用概念）By Loi_Peacefuldoge①欧几里德距离（euclidean metric） 亦被称之为欧几里得度量或欧氏距离 指在n维空间中两点的实际距离，或者是指向量的自然长度 （就是两点间的直线距离） 公式：|x| = √( x[1]^2 + x[2
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2023-12-06 23:01:43
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提示：会有格式上的错误！问题21
3级
问题：
机器人从原始点（0,0）开始在平面上移动。 机器人可以按照给定的步骤向上，下，左和右移动。 机器人运动的轨迹如下图所示：
上5
下3
左3
右2
方向后的数字为步长。 请编写一个程序，以计算一系列移动和原始点之后与当前位置的距离。 如果距离是浮点数，则只需打印最接近的整数即可。
例子：
如果给出以下元组作为程序的输入：
上5
下3
左3
右2
然
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2023-06-20 21:37:20
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曼哈顿距离与切比雪夫距离的转化 以51nod 首都为例
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2024-01-21 01:50:40
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3-4 嘉宾名单 ：如果你可以邀请任何人一起共进晚餐（无论是在世的还是故去的），你会邀请哪些人？请创建一个列表，其中包含至少3个你想邀请的人；然后，使用 这个列表打印消息，邀请这些人来与你共进晚餐。Dinner = ["Tom","John","July","Jane"]
print(Dinner)['Tom', 'John', 'July', 'Jane']3-5 修改宾客名单 ：你刚得知有位嘉
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2024-01-02 12:40:01
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【例题5】生日相同 题面 题目描述 在一个大班级中，存在两个人生日相同的概率非常大，现给出每个学生的名字，出生月日。试找出所有生日相同的学生。 输入格式 第一行为整数 \(n\)，表示有 \(n\) 个学生（\(1\le n\le 10^5\)）。 此后每行包含一个字符串和两个整数，分别表示 ...
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2021-07-14 23:11:00
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#1.python程序中__name__的作用是什么?
__name__这个系统变量用来表示程序的运行方式.
如果程序在当前膜快运行,__name__的名称就是__main__,
如果不在(被调用),则显示为导入模块的名称.
扩展:常常这样写if __name__ == "__main__":来表名这是整个工程开始运行的入口.
效果:如果直接从这个文件执行,if为Turn,可以运行if
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2023-08-07 23:00:32
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一、概述K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种用于分类和回归的统计方法。KNN 可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一。注意：KNN 算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法 K-means 有点像（K-means 是无监督学习算法），但却是有本质区别的。二、原理基于某种距离度量来找到输入样本在训练集中的“k个最近邻居”，并
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2024-06-10 08:42:12
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心得其实就是旋转坐标系，先旋转再伸缩一般曼哈顿距离直接做不好做的，可以转成切比雪夫距离试试看结论将一个点(x,y)的坐标变为后，原坐标系中的曼哈顿距离=新坐标系中的切比雪夫距离将一个点(x,y)的坐标变为 后，原坐标系中的切比雪夫距离=新坐标系中的曼哈顿距离第二个显然是第一个的逆变换，所以记第一个就好例题①洛谷P3964 [TJOI2013]松鼠聚会https://www.lu
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2023-10-28 12:30:26
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在前端开发中，经常需要调整元素的布局，尤其是如何精准控制 HTML5 元素距离顶部的距离。这里，我们将从版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化到生态扩展，全面分析如何解决“HTML5 距离顶部距离代码”的问题。
## 版本对比
在进行 HTML5 布局时，不同的浏览器版本对于元素的距离表现可能有所不同。以下是一些特性差异的对比。
| 特性
# 使用Python字典的基础示例
在这篇文章中，我们将会学习如何使用Python的字典（dictionary）来完成一个简单的例子。字典是Python中非常重要的数据结构，它可以用来存储键-值对，可以快速地通过键来访问值。我们将通过一个实例来演示字典的创建、读取、修改和删除这些基本操作。
## 整个流程
这里是我们将采取的步骤：
| 步骤 | 说明
前些天由于工作中需求，要计算经纬度之间的距离，当我去网上搜索距离计算的方法时，发现很多文章中的方法乍一看都是很不同的，同是进行距离计算，为啥这么不一样呢？后来才发现问题在于很多文章没有进行相关的原理说明，直接上了一段代码，让人看了云里雾里的。其实经纬度属于球面坐标，而我们常规的距离是在平面维度上的，因此，在进行距离计算之前，首先需将球面坐标转换为平面坐标，这样之后才能进行平面距离的测算，计算出来的
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2023-08-01 12:13:53
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# Python if 例题
## 介绍
在学习编程语言中，掌握条件语句（if语句）是非常重要的一步。if语句能够根据特定的条件决定程序的执行路径，使得程序能够根据不同的情况做出不同的响应。本文将向你介绍如何使用Python编写if语句，并提供一些例题来帮助你更好地理解。
## 流程
首先，让我们通过以下表格来了解使用Python编写if语句的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ----
原创
2023-10-10 12:41:13
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CSS对P段落之间间隔距离调整如何设置解决篇在网页中文章段落一般我们用html P标签进行分段，使用P标签上一段文章与下一段文章中间就会产生距离，如何控制P与P之间间距呢？接下来为大家全方位介绍段落间距距离如何调整与设置。 通过CSS设置上下段落之间距离常见有三种方法，分别如下：一、line-height行高我们对line-height的值设置越大，段落间距将会增大，同时字与字行距也会增加，不推
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2024-01-11 09:19:03
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Python 面试题-(基础知识篇)1.写出如下程序的执行结果,如果认为执行报错,请描述原因:a=(1)
b=(1,2)
print(type(a))
print(type(b))
print(type(()))知识点-Python内置数据类型列表：tuple: 要定义一个只有1个元素的tuple，如果你这么定义：a=(1)，定义的不是tuple，是1这个数，这是因为括号()既可以表示tuple，
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2023-08-11 16:59:10
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