一，增量式开发写一些复杂函数的时候，你会发现要花很多时间调试。要应对越来越复杂的程序，你不妨来试试增量式开发的办法。增量式开发的目的是避免长时间的调试过程，一点点对已有的小规模代码进行增补和测试。看个例子：写一个计算两点距离的函数，输入的参数是什么，输出的返回值是什么?这个案例里面，输入的应该是两个点的坐标，平面上就是四个数字了。返回的值是两点间的距离，就是一个浮点数了。$ cat a.py
#!
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2024-01-11 15:49:31
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# Python中的distance函数
## 引言
在计算机科学和数据分析中，距离度量是一项重要的任务。在Python中，有许多库和函数可用于计算不同类型的距离，如欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。本文将介绍一些常见的距离函数，并提供相应的代码示例。
## 欧氏距离
欧氏距离是计算空间中两点之间的距离的常见方法。在二维空间中，欧氏距离可以通过以下公式计算：
$$
d = \sqr
原创
2023-10-14 12:18:51
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Java 基础前文回顾『小闫陪你入门 Java （一）』5.常量Java 中设置常量有些特殊，并不像 Python 中直接赋值即可，需要利用关键字 final 指示。如下：final double CONSTANT = 2.65注意：使用关键字 final 修饰的常量不能被修改，只能用一次。而且常量名一般全使用大写。与变量一致，常量也可以设置类常量，将其定义在 main&nbs
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2023-12-11 08:28:17
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总结的他人的Python的学习笔记：1. 输出重定向到日志文件：f= open("logfilename","a")print >> a," 输出的内容，主要要有前面的重定向号>>"f.close() #注意关闭资源2. 使用from __future__ import division ,使用新功能，实现真正的除法，//仍为地板除法3. 布尔值运算支持and,or,not
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2023-12-10 20:23:09
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## 实现Redis中的Distance
### 1. 流程概述
在开始教会小白如何实现Redis中的Distance之前，让我们先来概述一下整个流程。如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建一个Redis客户端 | 连接到Redis服务器 |
| 2. 存储经纬度数据 | 将经纬度数据存储到Redis中 |
| 3. 计算两个坐标之间的距离 | 使
原创
2023-10-10 06:31:52
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OSPF高级特性一、OSPF_提升故障收敛及网络恢复速度1.FRR与BFD快速恢复故障1.1 FRR在传统转发模式下，当到达同一个目的网络存在多条路由时，路由器总是选择最优路由使用，并且下发到FIB表指导数据转发。当最优路由故障时，需要等待路由收敛完成，重新选路，然后再把优选路由下发到转发表，业务才能恢复。在这个过程中，业务中断时间较长，不能满 足业务的要求。为此FRR快速重路由（Fast Rer
# 在MySQL中计算两点间的距离
作为一名刚入行的小白，你可能在处理与地理信息有关的项目时需要计算两点之间的距离。MySQL能够通过一些特定函数帮助你实现这一目标。在这篇文章中，我将逐步带你完成这个过程，帮助你掌握如何在MySQL中实现距离计算。
## 整体流程
首先，我们将整个过程分为几个步骤。下表展示了这些步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
在 Python 中，`distance_to` 函数通常用于计算两点之间的距离。在实施这个功能时，可能会遇到一些问题，如安装包不兼容、参数不匹配等。为了帮助大家解决这些问题，本文将以分步指南的形式详细阐述如何搭建环境、配置参数、进行验证测试、优化功能并制定排错指南。
## 环境准备
在启动这个项目之前，我们需要确保软硬件环境的兼容性：
### 软硬件要求
- **硬件：**
- CP
# Hausdorff Distance in Python: An Introduction
The **Hausdorff distance** is a metric used to measure the similarity or dissimilarity between two sets of points in a metric space. It calculates the
原创
2023-12-21 04:20:51
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match()和search()函数：都会进行匹配，返回的是一个match对象类型，如果没有匹配项则返回NULL，如下：如上当没有匹配项时会出现为NULL，这一特点可以用来判断，这在自动化的脚本程序中经常要用到,如下：x=csvt_re.match('hello csvt')if x: passfinditer()函数:返回一个迭代器对象，如下使用方式：如上fi
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2024-07-09 11:31:43
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In [75]: x=4 In [76]: y=1 In [77]: str(bin(x ^ y))[2:].count('1') Out[77]: 2 In [78]: 来自：https://leetcode.com
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2017-09-24 20:07:00
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最短编译距离给定任意两个字符串，比如：str1=“abcd”和str2=“gbcdz”,计算这两个字符串间的相似度。计算两字符串的相似度可等价于计算将str1变换到str2所需要的最少步骤。 问题分析： 为计算将str1变换到str2所需最小操作步骤，必须先对变换操作进行定义： 1.修改一个字符(如把“a”替换为“g”); 2.增加一个字符(如把“abcd”变为“abcdz”); 3
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2023-12-19 21:32:33
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文章目录一、问题描述二、解决方法 一、问题描述 使用 SpringBoot 整合 Elasticsearch ，实现分组查询，本来程序运行得好好的，抽取出部分代码后，突然报错（真的是突然，并没有改变逻辑，只是抽取代码出来）。 控制台打印的日志里的关键信息是这样的：Servlet.service() fo
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2024-10-10 12:45:44
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1191: Distance时间限制: 1 Sec 内存限制: 32 MB题目描述There is a battle field. It is a square with the side length 100 miles, and unfortunately we have two comrades who get hurt still in the battle field. They ar...
原创
2022-02-06 11:41:52
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1191: Distance时间限制: 1 Sec 内存限制: 32 MB题目描述There is a battle field. It is a square with the side length 100 miles, and unfortunately we have two comrades who get hurt still in the battle field. They ar...
原创
2021-07-14 11:14:05
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# 使用Python计算编辑距离
编辑距离是一个衡量两个字符串之间相似度的重要指标，常用于文本处理、拼写检查以及机器翻译等领域。编辑距离通常指的是将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作次数，包括插入、删除和替换。
本文将介绍如何使用Python计算编辑距离，并通过代码示例以及流程图，帮助理解其背后的逻辑。
## 编辑距离的基本概念
编辑距离的常用算法是Levenshtein距离，
在现代人脸识别技术中，`face_distance`是一个重要的函数，它主要用于计算两张人脸图像之间的相似度距离。通过使用深度学习技术，我们可以将每个人的面部特征转化为一个向量，然后使用`face_distance`计算这些向量之间的距离，从而确定人脸是否为同一人。这种功能在安全监控、社交网络和身份验证系统中有着广泛的应用。同样，对于如何保护和恢复我们在这些应用中使用的数据，开发健全的备份策略和恢
# 学习如何实现Hausdorff Distance的Python代码
在计算几何和图形学中，Hausdorff距离（Hausdorff Distance）是一种用于衡量两组点集之间差异的度量。其核心思想是找到两点集中，距离最远的两点之间的距离。接下来，我们将通过一系列步骤教授你如何在Python中实现Hausdorff距离的计算。
## 流程步骤
下面是实现Hausdorff距离的主要步骤
# Python 实现 LeetCode 编辑距离 (Edit Distance)
在计算机科学中，编辑距离是衡量两个字符串之间相似度的重要指标，通常用于拼写检查、文本比较等应用。具体来说，编辑距离是通过插入、删除或替换字符所需的最小操作次数，将一个字符串转换为另一个字符串。这一算法问题在 LeetCode 上被广泛讨论。
## 编辑距离算法
在理解编辑距离前，我们先来看几个基本操作：
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原创
2024-09-02 05:28:12
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一、概述锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制（避免争抢）。在数据库中，除传统的计算资源（如 CPU、RAM、I/O 等）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。二、锁分类从对数据操作的粒度分 ：1） 表锁：操
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2024-09-29 14:55:56
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