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php如何计算两坐标点之间的距离

本文实例为大家分享了php计算两坐标点之间距离的实现代码，供大家参考，具体内容如下 地球上两个点之间，可近可远。 当比较近的时候，可以忽略球面因素，当做是一个平面，这样就有了两种计算方法。...//两点间距离比较近 function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $earthRadius = 6367000; //地球半径m $lat1...cos($theta)); if ($dist < 0 ) { $dist += M_PI; } return $dist = $dist * $radius; } 小编再为大家分享一段php坐标之间距离的求解代码...php define('EARTH_RADIUS', 6378.137);//地球半径 define('PI', 3.1415926); /** * 计算两组经纬度坐标 之间的距离.../米 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

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WPF 如何计算矩形内一个坐标相对另一个矩形的坐标

也就是说我拿到一个点，这个点的左上角(0,0)坐标就是矩形1的左上角坐标，而我想要将这个点转换为以矩形2的左上角坐标作为原点的坐标系的坐标 其实做法就是将矩形2的左上角坐标换算为以矩形1作为原点的坐标，...point) 将点 point 从 originRect 的坐标转换为在矩形 rect 的坐标 如果此时的 originRect 的坐标系和 rect 的坐标系相同，那么有两个方法，第一个方法就是将...rect 转换为 originRect 的坐标系，然后再计算坐标系内的转换。...第二个方法时将 point 转换坐标系，让 point 的坐标系和 rect 的坐标系相同 尝试方法一将 rect 转换为 originRect 的坐标系，需要拿到两个矩形之间的向量，也就是将 rect...，相当于将 rect 放入了 originRect 矩形 然后进行矩形内的坐标换算，也就是 rect 使用 originRect 的左上角作为原点的坐标系，此时的坐标系和 point 的坐标系相同，也就是计算在相同坐标系的一个点相对于矩形的点

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WPF 如何计算矩形内一个坐标相对另一个矩形的坐标

也就是说我拿到一个点，这个点的左上角(0,0)坐标就是矩形1的左上角坐标，而我想要将这个点转换为以矩形2的左上角坐标作为原点的坐标系的坐标 其实做法就是将矩形2的左上角坐标换算为以矩形1作为原点的坐标，...point) 将点 point 从 originRect 的坐标转换为在矩形 rect 的坐标 如果此时的 originRect 的坐标系和 rect 的坐标系相同，那么有两个方法，第一个方法就是将...rect 转换为 originRect 的坐标系，然后再计算坐标系内的转换。...第二个方法时将 point 转换坐标系，让 point 的坐标系和 rect 的坐标系相同 尝试方法一将 rect 转换为 originRect 的坐标系，需要拿到两个矩形之间的向量，也就是将 rect...，相当于将 rect 放入了 originRect 矩形 然后进行矩形内的坐标换算，也就是 rect 使用 originRect 的左上角作为原点的坐标系，此时的坐标系和 point 的坐标系相同，也就是计算在相同坐标系的一个点相对于矩形的点

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聚类分群如何在保持坐标轴和配色不变的情况下标定特定亚群

但是发现只标定特定细胞群时，坐标轴和配色都发生了变化（下图中的第一和第二个子图）： kp1 = sce$celltype =='B' kp2 = sce$celltype %in% c("Naive CD4...，所以在所有聚类分群图上的坐标轴和颜色是不能自动和特定细胞群的聚类分群图统一的。...只是高亮，不会影响坐标轴结构。 那么如何得到特定细胞群的颜色呢？我想到首先需要得到DimPlot默认所用的颜色，该函数与ggplot2类似，所以搜索发现hue_pal()函数可以得到默认的配色。...然后找到特定细胞群名字在所有细胞群的位置，得到他的颜色。 整体的思路就是要找到特定细胞群的颜色和细胞名称。...：只标定特定细胞群，保持坐标轴和配色不变化。

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PCL中SHOT1344描述子

SHOT特征的构造过程分成两大步： 建立以关键点为中心的局部坐标系 1、从点云中提取关键点p，关键点提取的方法这里不作介绍； 2、以关键点p为中心，搜索半径为R范围内的所有邻近点Pk； 3、为了提高对噪声的鲁棒性...4、通过计算协方差矩阵可以得到三个特征向量和特征值，最大特征值对应的特征向量作为局部坐标系的坐标轴，例如以最大特征值对应的特征向量v1作为X轴，最小特征值对应的特征向量作为Z轴，然后根据正交原理和确定Y...5、X、Z轴的方向确定需要通过下面公式判断： ? 根据关键点建立的局部坐标系提取形状特征 以关键点的局部坐标系建立球形坐标，如下： ?...3、对于落入每个区域内的点计算该点法线方向nq与坐标系Z轴的方向余弦值，将余弦值划分成11的区间，统计落入每个区域的点数。...XYZ转LAB的公式如下 ? 其中f函数如下： ? 2、计算关键点与近邻域内点的LAB距离值。 ? 然后将γ量化到纹理特征直方图中。 完整的SHOT示意图 ?

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基于麦克风阵列的现有声源定位技术有_阵列原理

，初步确定声源相对于正三角形重心的方位角Φ所落入的区间；采用 0. 618法对声源与正三角形重心的距离R以及方位角Φ逼近优化点，获得最终估计的距离 R和方位角Φ。...、第二距离差的绝对值大小比较 关系，初步确定声源相对于正三角形重心的方位角Φ所落入的区间；采用0.618法对声源与正三角形重心的距离R以及方位角Φ逼近优化点，获得最终估 计的距离R和方位角Φ。...法逼近优化点的步骤包括 对距离R取初始值，固定距离R的所述初始值，在初步确定的方位角Φ的范围内，采用0.618法缩小优化点所在的区间，并逼近误差最小的方位角Φ，直到两次逼近的方位角Φ 的误差变化小于预定阈值...error2，则确定方位角Φ的范围在上限Sl乘以(1-0.618)与 上限Sl之间；(a8)根据再次确定的方位角Φ所落入的区间，重复上述步骤(al)至步骤(a7)，直到 errorl-error2小于所述预定阈值...，初步确定声源相对于正三角形重心的方位角Φ所落入的区间；采用0.618法对声源与正三角形重心的距离R以及方位角Φ逼近优化点。

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3_机械臂运动学之刚体的运动

1.刚体力学 自由度：把确定一个力学体系在空间的几何位形所需要的独立变数的个数称为自由度....刚体 ：刚体是这样一种质点组，组内任意两质点间的距离保持不变. 2.刚体的运动 2.1.1 刚体的自由度和运动的分类 1....．但判断这些约束关系的独立性并非一目了然,于是我们不妨换一个思路分析刚体的自由度.由经验可知,要想确定一个刚体上所有质点的位置,只需知道其中任意三个不共线质点的位置就可以了．它们共有9个坐标,扣除彼此之间距离保持不变的三个约束关系...,但只需其中的三个关系就能确定第五个质点的三个坐标分量,另一个约束关系不独立．这样自由度仍然为６．按此道理,逐点将刚体中的其他质点加入小体系,直至小体系扩大到成为整个刚体,自由度依然保持为６. 2、刚体运动的分类...,可能的运动只能是以两个质点所在直线为轴,做自由度为１的转动; (3)平面平行运动:当刚体运动时,刚体上任一点始终处于同一平面内,有两个平动自由度和一个转动自由度,总自由度为３; (4)定点转动:当刚体运动时

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移动机器人路径规划：人工势场法

而障碍物的势能表示为： 即在障碍物周围某个范围内具有高势能，范围外视障碍物的影响为0。...ox,oy: 障碍物坐标列表 reso: 势场图分辨率 rr: 机器人半径 sx,sy: 起点坐标 """ # 确定势场图坐标范围： minx = min(min(ox), sx, gx...x坐标 for iy in range(yw): y = iy * reso + miny # 根据索引和分辨率确定x坐标 ug =...人工势场法的一项主要缺点就是可能会落入局部最优解，下图是源代码运行后的结果： 下面是在我添加了一些障碍物后，人工势场法困于局部最优解的情况：虽然还没有到达目标点，但势场决定了路径无法再前进。...需要注意的是，源代码在计算目标点势场的时候，使用的是某x，y位置距离目标点的距离的一次项，并未如课件中所示使用二次项，也是为了使势场变化没有那么快。

1.3K20

北斗与ThingJS：国产定位导航技术新突破

我们观察夜空中的星星，两颗星星之间的距离是非常难以确定的，而测量这些星星彼此之间或者地平线之间构成的角度就简单得多，这里指的是三角测量方法。...和美国GPS、欧洲伽利略等全球定位系统不同的是，中国北斗有10颗在倾斜地球同步轨道，形成8字形的轨迹，增强对亚太地区的覆盖。 002.png 那么，如此艰巨的任务之后，北斗是如何实现精准定位的呢？...就拿常见的手机信号举例。 人可以拿着一个接收卫星信号的设备，比如手机，发出定位的请求。这时候，我们想获得求解，即你所处的坐标X,Y,Z，那么关键是测量卫星跟你之间的距离S。...003.jpg 科学家给出的方法很简单，通过星历数据来算出卫星的坐标X1,Y1,Z1，再根据勾股定理来求出这个立方体对角线的长度，得出S这个公式，表示卫星跟你之间的距离S。...比较特殊的是，天文学的S距离是用卫星发出的电波信号来测距，所以，需要通过一系列数值模型来计算原子钟误差、卫星坐标误差、地面接收机的时间误差，定位才更加精准，这一切都在严格的运营监控之下进行。

72030

R语言入门系列之二

如果仅仅是合并数据（不关心行、列的对应情况或者确定行、列正好对应），可以使用函数cbind()和函数rbind()来横向、纵向合并数据框或者矩阵、向量。...倒数转换：将数据全部取倒数，也即1/x，倒数转换使0~1范围内的数据范围变大，使>1范围内数据范围变紧凑，而且转换后数据为倒序。...1，样品分布在一个圆弧上，彼此之间的距离为弦长，因此也称为弦转化。...为了比较不同标准化方法对群落数据的影响，我们使用只有两个物种的虚拟群落进行处理，然后在笛卡尔坐标系进行展示（彼此之间是欧氏距离）： #假设虚拟数据：2个物种在5个样方的分布 spe1=c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5...此外，数据中还可能包含数据的统计变换（statistical transformation，stats），最后绘制在某个特定的坐标系（coordinatesystem，coord）中，而分面（facet

3.8K30

MLCC电容为什么会叫？怎么让它闭嘴！

随着笔记本电脑、手机等设备的普及，由电容器振动所产生的“啸叫”问题越来越多的受到人们的关注，如何优化各电源架构的电容啸叫，让电容闭嘴，是一个有趣的问题。...MLCC电容器发生啸叫主要是由陶瓷的压电效应引起的，MLCC电容器由于其特殊的结构，当施加在两端的电场变换时，可以引起成比例的机械应力的变化，此为逆压电效应，当振动频率落入人耳听觉范围内时，就会产生噪音...在手机中，最典型的一个案例是GSM所用的PA电源，此电源线上的特点是功率波动大、波动频率为典型的217Hz，落入人耳听觉范围内(20Hz~20Khz)，当GSM通话时，用专用听诊器听此电源线上的电容，很容易听到...如何抑制？ 1. BUCK电源通常有PWM和PFM两种工作模式。...在布局的时候，也可以优化布局，电容彼此之间交错排列，抑制振动。 8. 甚至有的人提出了在电容旁边挖槽，缓解啸叫的方案。 以上就是电容啸叫的原理以及规避建议。

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Uber优步打车：想你所想，知你所达

#UberData团队在今天春夏时所从事的项目之一便是确定Uber的乘客喜欢光顾哪些商家。哪种饭店？哪些机场？旅馆？...一个高斯分布参数的极大似然估计MLE恰好为数据的样本均值和方差，于是 ? 同时还需要考虑卸客点落入临域的情况。...于是，具有观测到的卸客点-目的地距离差异为y的行程，在邮政编码为z处，将具有似然 ? 这一似然的第二部分可能是暂时的。根据一天中不同的时间和一周内的不同日子，某些地点相较其它可能更容易出现。...我们通过每一个检验行程进行迭代，首先输出距卸客点方圆100米内的一个候选地址列表。然后，计算每个候选的后验概率。...因此，我们对于如何选出最终的目的地有一些替代选择，在这一背景下，总的来说，我们的模型在确定我们要帮助人们到达何处的问题上，算是一个良好的开端，但是还不足以好到让我们停止思考这类问题。

63050

一种事件相机描述子——DART

然而对于事件相机而言，其数据是以数据流的形式到来的，且没有完整的图像信息。所以如何描述事件流中的一个特征点，一直是一个难题也算是一个空白。...我们获取每个圆弧的中心，当某一个事件投射到这个类似于极坐标的平面时，会对距离最近的4个圆弧中心进行投票，距离越近得分越高。如下图所示： ?...某个事件落入4个圆弧中心形成的四边形中，距离越远圆弧中心得分越小（右） 当我们把一段儿时间内的事件全部投影过来，便得到了全部圆弧中心的分数。...，所以这个边缘附近不应该存在其它的数据，由此当一个事件发生时，我们认为在最近邻8个像素内产生的事件是噪声，由此产生了最近邻滤波；同时我们认为同一个像素不可能在短时间内产生两次触发事件，由此在一段儿时间内同一个像素的第二个事件也会被滤波掉...但本文作者指出，由于这种对数半径和极坐标网格的方式（有一定的区域面积），使这个描述子对尺度、旋转有一定不敏感。

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一种事件相机描述子——DART

然而对于事件相机而言，其数据是以数据流的形式到来的，且没有完整的图像信息。所以如何描述事件流中的一个特征点，一直是一个难题也算是一个空白。...我们获取每个圆弧的中心，当某一个事件投射到这个类似于极坐标的平面时，会对距离最近的4个圆弧中心进行投票，距离越近得分越高。如下图所示： ?...某个事件落入4个圆弧中心形成的四边形中，距离越远圆弧中心得分越小（右） 当我们把一段儿时间内的事件全部投影过来，便得到了全部圆弧中心的分数。...，所以这个边缘附近不应该存在其它的数据，由此当一个事件发生时，我们认为在最近邻8个像素内产生的事件是噪声，由此产生了最近邻滤波；同时我们认为同一个像素不可能在短时间内产生两次触发事件，由此在一段儿时间内同一个像素的第二个事件也会被滤波掉...但本文作者指出，由于这种对数半径和极坐标网格的方式（有一定的区域面积），使这个描述子对尺度、旋转有一定不敏感。

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【温故知新】概率笔记3——几何概型

这里的等可能性与上一章中提到的一样，客观上当你无法确定哪个事件更易发生的时候，只好认为是等可能。 　　古典概型与几何概型的主要区别在于试验的结果是无限个。...这是典型的几何概率，9：00 ~ 10:00间有无限多个时间，二人出发的时间点具有等可能性。以分钟为单位，把A出发的时间转换为线段： ? 　　把B出发的时间也加进来，形成二维坐标： ? 　　...A和B都是10分钟内走完全程，假设A先出发，想要相遇，B出发的时间一定在A出发后的10分钟内，设出发时间为T，则TB – TA < 10。...将其转换为几何度量，符合条件的点全部落在绿色区域内： ?...如上图所示，只有当CD同时落入10~20的区间内才能符合要求。C和D落入区间的概率都是1/3： ? 　　将两幅图拼接在一起，相当于AB间的所有点都累加一次，由此得出最终结果是1/3： ?

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geohash之2d 地理空间索引

例如，您可能会写一个查询来查找餐馆距离酒店的特定距离，或查找某个特定邻域内的博物馆。 本文档介绍了如何在文档中存储位置数据以及如何创建地理空间索引。...例如，您可以使用这种索引来支持特定区域内地毯批发商的查询。 注解 在应用地理空间标准后，地理空间查询将只使用其他查询参数。...使用 bucketSize的参数ensureIndex）（确定接近。甲 bucketSize的5创建组位置的值是5个单位指定的经度和纬度的范围内的索引。 bucketSize还决定索引的粒度。...转换： 到弧度的距离：用与距离测量相同的单位将距离除以球体的半径（例如地球）。 弧度距离：将弧度测量值乘以要转换距离的单位系统中的球体半径（例如地球）。...Geohash值 要创建地理空间索引，MongoDB会计算 指定范围内坐标对的geohash值，并为该点的地理散列编制索引。 要计算geohash值，请连续将2D地图划分为象限。

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3D人体姿态估计

Volumetric representation for 3D human pose 对于3D 人体姿态估计问题，问题的一般定义是 人体N个关节，每个关节有一个 3D 坐标（x,y,z）...上面公式是计算 预测坐标和真值坐标的欧式距离。 尽管这样描述问题很简单明了，但是这个问题是 highly non-linear problem，很难学习。...划分为 w×h×d，假设 p（i,j,k） 表示 一个关节落入容积器的（i,j,k） voxel（三维坐标点）。...同时定义一个关节真值坐标（x,y,x）落入容积器的（i,j,k） voxel 的概率如下： ? 误差函数定义如下： ? 上述问题的定义方式能够简化问题的求解。...注意这里的 Coarse-to-Fine 主要是针对 第三维度深度 z 而言的，深度信息是最难的，2D 已经做的比较成熟了。

1.9K20

10个机器学习中常用的距离度量方法

但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。 本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。...在更深入地研究不同的距离测量之前，我们先要有一个关于它们如何工作以及如何选择合适的测量的大致概念。 距离度量用于计算给定问题空间中两个对象之间的差异，即数据集中的特征。...然后可以使用该距离来确定特征之间的相似性， 距离越小特征越相似。 对于距离的度量，我们可以在几何距离测量和统计距离测量之间进行选择，应该选择哪种距离度量取决于数据的类型。..._2) 切比雪夫距离只有非常特定的用例，因此很少使用。...等 python中纬向平均、经向平均、水平流场、水汽柱浓度计算、坐标刻度朝向、label上下角标示例

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