查找距离源最近的对象。(解释问题) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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关于讨论对象存储与CDN的关系

作为一名刚刚了解对象存储的朋友来说，往往会产生疑问，CDN是什么？CDN跟对象存储有什么关系呢？、解释：1.CDN是什么？...通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络，CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上...哈哈，这么看上去总是给人一种云里雾里的感觉，那么由我来为您通俗的解释什么是CDN简单来说，世界土地幅员辽阔，那么离源站(存放资源的服务器)越近的地方，那么传输速度，传输稳定性越高，那么为了解决远距离还能提升用户传输体验...，CDN由此诞生.CDN是分布在全球各个地区的节点服务器，它会根据各个节点负载状态，用户距离等来进行一个判断，给当前地区的用户分配一个最优的节点服务器以用来提升用户传输速度，稳定性.2.CDN与对象存储的关系...那么如１所说，对象存储就像是一个源站，他存储了海量的资源数据．但不同用户不同位置，网络情况不同，那么给用户的体验也是大相径庭，所以接入CDN就可以缓解上述的问题！

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作为一名程序员，你真正了解CDN技术吗？

CDN解决的问题是在网络中增加一层CACHE（缓存）层，将源站的资源分发到距离用户最近的网络"边缘"节点上，使用户就近访问内容，提高网站响应速度，避免网络拥塞，保证了用户访问资源的速度和体验。...上述这张图解决了两个问题：访问域名如何映射到 CDN 地址的如何找到离用户最近的 CDN 节点接下来，我们根据上面两个问题，结合图示来详解下这个流程。 1....如何找到离用户最近的 CDN 节点结合上图，继续解析如果找到距离用户最近的 CDN 节点。...找到了离用户最近的 CDN 节点，并不一定能直接从该 CDN 节点上获取对应的资源，如果资源不存在，会继续从上级区域或中心 CDN 节点查找，如果都不存在，最终就会回源到源站获取资源，然后设置 CDN...同时对 CDN 解析工作原理做了进一步剖析，大家通过 CDN 工作原理分析的那张图好好理解一下，里面包含了 DNS 解析的详细过程，DNS GSLB 是如何查找离用户最近节点的。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【图论搜索专题】如何使用「多源 BFS」降低时间复杂度

输入：[[1,0,0],[0,0,0],[0,0,0]] 输出：4 解释：海洋单元格 (2, 2) 和所有陆地单元格之间的距离都达到最大，最大距离为 4。...这是一类特殊的「单源最短路」问题：本质是在一个边权为的图上，求从特定「源点」出发到达特定「汇点」的最短路径。...对于本题，如果套用「单源最短路」做法，我们需要对每个「海洋」位置做一次 BFS：求得每个「海洋」的最近陆地距离，然后在所有的距离中取作为答案。...与「单源最短路」不同，「多源最短路」问题是求从「多个源点」到达「一个/多个汇点」的最短路径。在实现上，最核心的搜索部分，「多源 BFS」与「单源 BFS」并无区别。...并且通过建立「虚拟源点」的方式，我们可以「多源 BFS」转换回「单源 BFS」问题。什么意思？以本题为例，题面要我们求每个「海洋」区域到最近的「陆地」区域的最大值。

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一文带你全面理解向量数据库

向量数据库是一种以向量嵌入(高维向量)方式存储和管理非结构化数据(如文本、图像或音频)的数据库，以便于快速查找和检索类似对象。...因此，向量数据库可以帮助你根据特定的查询(例如，一本关于…的书)而不是一些预定义的属性(例如，作者)来查找对象，就像图书管理员一样。...例如，除非将单词替换为其嵌入;否则，以下计算将不起作用：drink - food + hungry = thirsty因为我们可以使用嵌入进行计算，所以我们也可以计算一对嵌入对象之间的距离。...两个嵌入对象之间的距离越近，它们就越相似。正如你所看到的，向量嵌入非常酷。让我们回到前面的例子，假设我们将每本书的内容嵌入到图书馆中，并将这些嵌入存储在向量数据库中。...相似性度量：为了从索引向量中找到查询的最近邻居，向量数据库应用相似性度量。常见的相似性度量包括余弦相似性、点积、欧几里得距离、曼哈顿距离和汉明距离(Hamming distance)。

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让知识图谱成为大模型的伴侣

它们通过编码上下文事实之间的相互联系，克服了纯向量搜索的缺陷，通过图搜索可以跨多种信息源进行复杂的多级推理。向量嵌入和知识图谱的结合可以开启更高水平的推理能力，进而提升LLM的准确性和可解释性。...向量搜索的局限大多数 RAG 系统依赖于通过文档集合中段落的向量搜索过程来查找 LLM 的相关上下文。...相似性检索: 一个最近邻搜索在索引的段落中运行，根据距离指标(如余弦距离)找到与查询向量最接近的段落。返回段落结果: 返回最相似的段落向量，提取原始文本为 LLM 提供上下文。...多级推理基于关系遍历以及连接来自不同来源的事实，可以推导出需要跨多个步骤进行推理的答案。联合推理通过实体解析链接到同一个现实世界的对象，从而允许进行集体分析。...向量索引ーー构建节点嵌入的向量相似度索引。最近邻搜索ーー对于搜索查询，查找具有大多数相似嵌入的节点。协作调整ーー基于节点的连接，使用 PageRank 等算法传播和调整相似性得分。

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【狂热算法篇】探秘图论之Dijkstra 算法：穿越图的迷宫的最短路径力量（通俗易懂版）

其目的是找到从源节点到图中所有其他节点的最短路径，通过逐步确定最短路径长度的节点集合，不断更新源节点到其他节点的最短距离估计，最终实现找到最短路径的目标。...但是比较形象的我们还是先以例子为引入吧：我们先明确一下，它可以处理有无向图，但是就是不能处理负权边（后面我们会解释）。...1.3.2核心步骤：重复以下操作，直到 S 包含所有节点：从不在 S 中的节点中选取 dist 值最小的节点 u（即当前未确定最短路径节点中距离源点最近的节点），将 u 加入 S。...上面的要点我们都讲完了，代码不成问题了，下面展示下博主自己实现的代码，以及一些细节处理的解释操作（超详细版）： 2.1代码展示： #include #include...而Dijkstra算法：它是以一个确定的源点固定好去依次找最短路径来确定源点到某点的距离；认为只要是最短的那么通过它到到达源点一定是最短的（是一种贪心思想，忽略了边权位负数情况，后面会分析）；即单源路径

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python在租房过程中的应用

BeautifulSoup在查找信息时，需要利用BeautifulSoup(html,”lxml”)对requests.get()得到的内容进行解析得到一个BeautifulSoup对象soup，然后再利用...Xpath在查找信息的时候，也是需要先对requests.get()得到的内容进行解析，这里是用lxml库中的etree.HTML(html)进行解析得到一个对象dom_tree,然后利用dom_tree.Xpath...Distance_result.sort_values(by="Distance").head(10) （距离望京最近的十个区域，以及其对应的距离) (距离望京最近的十个区域对应的雷达图) 获取经纬度信息的地址如下...由于篇幅问题，怕各位看官看烦了，所以关于链家房屋信息的更多分析留在下一节。...本次关于数据获取（抓取）的部分并没有太详细的解释，如果你觉得看得不是很懂那就回到文章开头部分看看以往的推送的爬虫文章，有详细的解释。更多精彩内容，请持续关注。

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ArcGIS空间分析笔记（汤国安）

网络分析——最近设施查询查询离某个位置最近的设施可以设置一个停止成本，一旦超过这个设置，则不再分析一旦查找到最近设施，则可以实现的功能包括到达最近设施的路径、旅行花费、方向网络分析...最后根据成本影响程度确定单个成本权重，依权重百分比加权求和，得到多个单成本因素综合影响的成本栅格数据成本距离加权数据成本距离加权数据也称成本累计数据，记录每个栅格到距离最近、成本最近的源的最少累加成本...直线距离（欧式距离）通过直线距离函数，计算每个栅格与最近源之间的欧式距离，并按距离远近分级直线距离可以用于空气污染影响度分析，寻找最近医院，计算距最近超市的距离等操作。...最大距离计算在输入的距离范围内进行，距离以外的地方直接赋予空值，不作任何计算，如果没有输入任何值，计算在整个图层范围内进行区域分配通过分配函数将所有栅格单元分配给离其最近的源单元值储存了归属源的标识值...成本距离加权数据表示了每一个单元到它最近源的最小累计成本。成本方向数据表示了从每一单元出发，沿着最低累计成本路径达到最近源的具体路线。

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自动驾驶路径规划-Dijkstra算法

对于有权重的Graph如何进行最短路径规划呢，Dijkstra算法可以解决这个问题。...., infinity] 然后，需要定义一个(index, distance)的Pair对象来存储起点(Starting Node)到index Node的当前最短距离，其中index为顶点的索引，distance...在图的路径搜索过程中，我们需要先搜索距离最近的节点，所以我们需要使用优先级队列(Priority Queue)或者小顶堆(Min Heap)的数据结构来存储(index, distance)的Pair，...保证每次取出的待访问Node都是距离起点(Starting Node)最近的Node。...，Dijkstra算法可以解决带权重有向图的最短路径规划问题，在实际的路径规划中也有大规模的实际应用。

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算法和数据结构: 十二无向图相关算法基础

从这篇文章开始介绍图相关的算法，这也是Algorithms在线课程第二部分的第一次课程笔记。图的应用很广泛，也有很多非常有用的算法，当然也有很多待解决的问题，根据性质，图可以分为无向图和有向图。...所以算法的整体设计模式如下：创建一个Graph对象将Graph对象传给图算法处理对象，如一个Paths对象然后查询处理后的结果来获取信息下面是深度优先的基本代码，我们可以看到，递归调用dfs方法...广度优先算法通常我们更关注的是一类单源最短路径的问题，那就是给定一个图和一个源S，是否存在一条从s到给定定点v的路径，如果存在，找出最短的那条(这里最短定义为边的条数最小) 深度优先算法是将未被访问的节点放到一个堆中...其主要原理是：将 s放到FIFO中，并且将s标记为已访问重复直到队列为空移除最近最近添加的顶点v 将v未被访问的节点添加到队列中标记他们为已经访问广度优先是以距离递增的方式来搜索路径的。...广度优先搜索首先是在距离起始点为1的范围内的所有邻接点中查找有没有到达目标结点的对象，如果没有，继续前进在距离起始点为2的范围内查找，依次向前推进。 ?

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KNN近邻，KD树

什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 1.2 近邻的距离度量 1.3 K值选择 1.4 KNN最近邻分类算法的过程 2....什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法...这一系列问题便是下面要讲的距离度量表示法。...但（4,7）与目标查找点的距离为3.202，而（5,4）与查找点之间的距离为3.041，所以（5,4）为查询点的最近点；回溯查找：以（2，4.5）为圆心，以3.041为半径作圆，如下图所示。...2.6 KD树的应用 SIFT+KD_BBF搜索算法，详细参考文末的参考文献。 3. 关于KNN的一些问题在k-means或kNN，我们是用欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离。

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高并发架构的CDN知识介绍

没有CDN的时候，不管哪里的用户访问我们的站点，都需要到我们数据中心来获取数据(单纯的DNS过程)。而有了CDN之后，用户根据自己的地理位置会选择距离自己最近的缓存数据中心来获取数据。...不会每次都到源站（应用服务器）来获取数据。为了理解这个过程，我们是如果在完整的DNS过程中，实现CDN的呢？接下来我们需要回答两个问题。 CDN带来了什么好处。如何解析到CDN。...提高页面加载速度这是最显而易见的一个优势，通过上面的图，大家也可以直观感受下，用户访问距离自己最近的机器，速度肯定是最快的。并且网站的加载速度越快那么用户体验越优秀，你的网站更会受到对应用户的喜爱。...对这个CNAME解析的时候会用到全局负载DNS解析，它会根据访问者的地理位置信息返回对应的IP（CDN机器的IP）。因此客户端实际上得到的是距离它最近的CDN机器的IP地址。...需要说一下的是，CDN其实也是分层的。距离用户最近的称之为边缘节点。而CDN的中心服务器集群被称为二级缓存。在上面就是应用部署的源站。

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行人再识别中的迁移学习

最近，在网上搜索关于“行人重识别”及“行人再识别”等关键词，发现几乎都是关于行人检测的内容。对于“行人重（再）识别”技术能找到的资料很少，这可能是因为“行人重（再）识别”技术最近才刚刚兴起吧。...概念解释 “行人重（再）识别”，首先从字面上将就是对“行人”进行“识别”。其中的“重（再）”则是指“重新”、“再一次”的意思。 “行人重（再）识别”技术主要是应用在视频监控方面。...在刑侦工作中，刑侦人员经常要浏览多个摄像头中的视频，查找某个特定的行人在哪些摄像头曾经出现过。...目前，行人重识别领域的研究工作主要分为大致两类： 1．研究行人对象的特征表示方法，提取更具有鲁棒性的鉴别特征对行人进行表示。...Domain-Dissimilarity：针对行人重识别的跨数据集合迁移问题，由于两个数据集合里面图像的ID是不一样的，那么一张图A从域S 迁移到域T 之后的图像G(A)，要和域T 中的任意一张图像在特征距离上远离一些

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与目标颜色间的最短距离（二分查找DP）

现在请你帮忙设计一个算法，查找从索引 i 到具有目标颜色 c 的元素之间的最短距离。如果不存在解决方案，请返回 -1。...示例 1：输入：colors = [1,1,2,1,3,2,2,3,3], queries = [[1,3],[2,2],[6,1]] 输出：[3,0,3] 解释：距离索引 1 最近的颜色 3...距离索引 2 最近的颜色 2 就是它自己（距离为 0）。距离索引 6 最近的颜色 1 位于索引 3（距离为 3）。...解题找到下标 i 左右最近的 c 颜色花 2.1 二分查找 class Solution { public: vector shortestDistanceColor(vector<...-1 : dis; } return ans; } }; 972 ms 114.4 MB 2.2 DP 记住左右两侧的最近花的位置，正反扫描2次 class Solution

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复试-专业问题

而且这是在数学上板上钉钉的事情。因此，**RNN****的记忆单元是短时的。计一个全新的、可以解决梯度爆炸消失问题从而记住长距离依赖关系的神经网络。...2.数据结构：数据结构描述数据库的组成对象以及对象之间的联系。 3.数据操作：数据操作是指对数据库中各种对象（型）的实例（值）允许执行的操作的集合，包括操作及有关的操作规则。...这种编程方式可以让对象在生成时才决定到底是哪一种对象。问题六：项目+毕业设计问题七：为什么想要做这个项目，你都用到了哪些技术？...问题八：linux问题：在一个文件夹下面怎么使用命令找含有某字段的文件问题九：Python中对哪些库比较熟悉啊？问题十：学硕？专硕？问题十一：你想做什么方向？...**编译型语言用专用的编译器，针对特定的操作系统，将高级语言一次性翻译成机器可执行的二进制机器码，如C语言、C++ 解释型语言用专门的解释器对源程序解释成特定平台的机器码并立即执行，效率低，不能脱离解释器运行

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【C++】多源BFS问题和拓扑排序

BFS问题多源的BFS，本质上与单源的BFS并无太大差别，我们只需要把多个起点等效成一个起点即可，这样就转化为了单源的问题了。.... - 力扣（LeetCode）给定一个由 0 和 1 组成的矩阵 mat ，请输出一个大小相同的矩阵，其中每一个格子是 mat 中对应位置元素到最近的 0 的距离。...但是，这⾥有⼀个问题， 0 是有很多个的，我们怎么才能保证遇到的 1 距离这⼀个 0 是最近呢？...请你找出一个海洋单元格，这个海洋单元格到离它最近的陆地单元格的距离是最大的，并返回该距离。如果网格上只有陆地或者海洋，请返回 -1。...示例 1：输入：grid = [[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]] 输出：2 解释：海洋单元格 (1, 1) 和所有陆地单元格之间的距离都达到最大，最大距离为 2。

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k近邻(KNN)之kd树算法原理

如果我们要处理的对象集合是一个K维空间中的数据集，那么是否也可以构建一棵类似于1维空间中的二叉查找树呢？...curse of dimension）问题，查找效率会随着维度的增加而迅速下降。...这样做有两个问题需要解决：1）最大回溯次数怎么确定？2）怎样保证在最大回溯次数内找到的最近邻比较接近真实最近邻，即查找准确度不能下降太大。问题1）：最大回溯次数怎么确定？...最大回溯次数一般人为设定，通常根据在数据集上的实验结果进行调整。问题2）：怎样保证在最大回溯次数内找到的最近邻比较接近真实最近邻，即查找准确度不能下降太大？...此时得到的数据P和距离D就是Q的近似最近邻点和它们之间的距离。

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Sklearn参数详解—聚类算法

k个点之间的距离，并将不同样本点划分到距离最近的那个点的集合，这样就把所有的样本分成k类了。...步骤：随机选择K个点（质心）通过计算每个点到这K个点之间的距离（这里的距离默认是欧式距离，一般也选择欧式距离，也可以是其他，比如DTW），并将样本点划分到距离最近的那个点。...copy_x:主要起作用于提前计算距离的情况，默认值是True,如果是True,则表示在源数据的副本上提前计算距离时，不会修改源数据。...刘建平大佬博客关于elkan算法的解释对象/属性 cluster_centers_:输出聚类的质心。 labels_:输出每个样本集对应的类别。 inertia_:所有样本点到其最近点距离之和。...leaf_size:最近邻搜索算法参数，当algorithm使用kd_tree或者ball_tree时，停止建子树的叶子节点数量的阈值。 p: 最近邻距离度量参数。

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最短路径 Dijkstra 算法（迪杰斯特拉算法）

它的基本思想是贪心算法，每次选择距离源节点最近的未确定最短路径的节点，将其标记为已确定最短路径的节点，然后更新与该节点相邻的节点的距离。...代码实现步骤步骤一：初始化数据结构需要一个数组来存储从源节点到各个节点的最短距离，初始时，源节点到自身的距离为 0，到其他节点的距离可以设为一个很大的值（表示无穷大）。...在每次循环中，找到未访问节点中距离源节点最近的节点。...minDistance 方法：该方法的作用是在还未确定最短路径的节点（即 sptSet 数组中对应元素为 false 的节点）中，找出距离源节点最近的那个节点。...接着，通过一个循环（循环次数为 V - 1），每次先调用 minDistance 方法找到当前未确定最短路径的节点中距离源节点最近的节点 u，将其标记为已确定最短路径（即 sptSet[u] 设置为 true

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【100个 Unity实用技能】| Unity 查询游戏对象位置是否在NavMeshAhent烘焙上的网格上

查询游戏对象位置是否在NavMeshAhent烘焙上的网格上问题：在使用Navigation导航系统的时候，有时候需要判断某个点是否在我们的导航网格中，以免在进行某些敌人或者游戏对象实例化生成的时候将对象的位置放在了导航网格之外...） maxDistance：在距 sourcePosition 的此距离内检测 areaMask：指定在找到最近的点时允许的NavMesh区域返回值：如果找到最近的点，返回true ；未找到则返回...描述：根据指定范围内的 NavMesh 查找最近的点。通过将输入点沿垂直轴投影到附近的 NavMesh 实例上，可以找到最近的点。在创建时已为每个实例选择了此垂直轴。...如果此步骤未在指定距离内找到投影点，则将采样扩展到周围的 NavMesh 位置。根据到查询点的距离查找最近的点。此功能不考虑障碍物。...为避免帧速率问题，建议您将 maxDistance 指定为代理高度的两倍。如果您尝试在 NavMesh 上查找随机点，则应使用推荐的半径并多次执行查找，而不是使用非常大的半径。

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