我有两组节点-集合A和集合B。每组节点的大小为25,000。
我得到一个百分比(比方说20%)。我需要找到最小距离,这样集合A中20%的节点都在集合B中任何节点的该距离内。
解决方案:
找出集合A中最接近集合B中任何节点的20%。答案是这20%中离集合B中任何节点最远的节点。
蛮力解决方案:
foreach (Node a in setA)
{
a.ShortestDistance = infinity;
foreach (Node b in setB)
{
我对maple太陌生了,我不知道该怎么做!我有10个数字,为了找到k个最接近这个数字的数字,我需要保持所有数字之间的距离,并根据这些距离对它们进行排序,根据这些距离,我可以得到哪个x是离当前数字最近的x,所以:
for i from 1 to 10 do
for j from 1 to 10 do
dist[j] := abs(x[i]-x[j]);
result[i,j] := abs(x[i]-x[j]);
end do;
end do;
for h from 1 to 10 do
for k from 1 to 10 do
arr[k]
我正在构建一个android应用程序,其中我使用google map API来获取两个lng之间距离和时间。问题是有时我得到的值是以千米为单位的,而另一些时间是以米为单位的。
有没有办法修复从google API返回的距离和时间值的单位?这是我的代码。
public class DirectionsJSONParser {
/** Receives a JSONObject and returns a list of lists containing latitude and longitude */
public List<List<HashMa
有一些地方我可以选择。我想选择一个作为我的发源地,并选择驾驶时间成本小于30分钟。所以可能有一些我可以开车去的地方,费用不到30分钟就会显示出来。
那么,保存所有这些位置数据并根据特定条件查询它们的最佳方式是什么?
在我问这个问题之前,我已经试着保存所有这些地方的纬度和经度。每当一个新的地点被保存到数据库中时,我就会请求这里的地图路由API来计算新的地点与数据库中所有旧地点信息之间的距离和行驶时间,然后将它们保存在距离表中。
当用户想要像上面的例子那样查询地点时。我将连接位置表和距离表进行查询,如下所示:
SELECT place.id, place.name from place join
为什么我用numpy从头开始构建的KNN分类器会得到与sklearn.KNeighborsClassifier不同的结果?我的代码出了什么问题?
# create a function that computes euclidean distance and return the most common class label
# for given k.
def k_neighbors(self, x):
lengths = [self.euclidean_length(x, x_train) for x_train in self.X_training]
我在PostGIS中使用以下最近邻查询:
SELECT g1.gid g2.gid FROM points as g1, polygons g2
WHERE g1.gid <> g2.gid
ORDER BY g1.gid, ST_Distance(g1.the_geom,g2.the_geom)
LIMIT k;
现在,我已经在两个表的the_geom和gid列上创建了索引,这个查询比涉及两个表的空间连接的其他空间查询要花费更多的时间。
有没有更好的方法来找到K近邻?我正在使用PostGIS。
而且,尽管在几何列上创建了索引,但另一个查询花费了异常长的时间:
select
基本上,我想从设备的角度取一条固定的直线,并确定是否有任何东西拦截它,但在我的例子中,我想使“激光线”可以配置为与视场顶部的距离有关的。
现在,只要这样做,就可以很容易地获得给定像素点的深度数据。
var depthInMM = DepthImagePixel.Depth;
简单地说,这也很简单,我想通过做这样的事情,从顶部聚焦于第100行像素。
for (int i = 0; i < this._DepthPixels.Length; ++i) //_DepthPixels.Length is obviously 307200 for 640x480
{
if (i >=
当我开始理解这个算法时,我不太明白它应该如何工作。我有一个数据集,我有需要分类的新数据。数据集:
2 2 a
3 5 a
1 8 b
3 16 b
4 12 a
5 20 a
以及一项新的数据:
1 2
现在我需要将新的集合分类为"a“或"b”。我可以为每一组计算距离,为每个数据集计算sqrt((aNew-Ai)^2+(bNew-Bi)^2)。我有这个数据:
a b dist class
new 1 2 ? ?
old 2 2 1,0 a
old 3 5 5,8