平面最近点对，即平面中距离最近的两点 分治算法： int SOLVE(int left,int right)//求解点集中区间[left,right]中的最近点对 { double ans...当前集合中的最近点对，点对的两点同属于集合[left,mid]或同属于集合[mid,right] 则ans = min(集合1中所有点的最近距离, 集合2中所有点的最近距离...当前集合最近点对中的两点分属于不同集合：[left,mid]和[mid,right] 则需要对两个集合进行合并，找出是否存在p∈[left,mid],q∈[mid,right...min( SOLVE(left,mid), SOLVE(mid,right) ); 即：递归求解左右两部分中的最近距离，并取最小值； //此步骤实现上文分析中的第一种情况...对于temp中的点，枚举求所有点中距离最近两点的距离，然后与ans比较即可。
假设我们有某地区每一年的降水序列，一共几十年，现在想要得到每个像元上年降水的变化趋势以及趋势的显著性检验（得到P值），怎么做呢？ 思路 对于一个栅格数据，其包括元信息+数据。...我们求每个像元上年降水的变化趋势以及对应的P值，实际上只是对数据进行处理，元信息基本上是不变的。...在处理的过程中，我们是求每个像元在时间维度上的变化趋势，类似下图： 引用自arcgis网站 也就是说我们对上图中的每一个条柱时间序列求趋势即可。有了思路，就非常简单了，我们直接上代码。.../slope.tif') as src: show(src) 到这里就完成了每个像元的线性趋势计算，不过上面的代码只保存了趋势值，并没有保存R方和p值，读者根据代码改一下即可。...总结 处理栅格序列的时候，元信息一般不变，所以可以利用某一个原始数据的元信息作为模版，方便保存处理后的结果； 对于栅格数据的值，就是一个数组而已，巧用numpy的函数可以实现很多我们需要的功能； 在能简化算法的时候
参考链接： Python中的复数1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y，并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离，这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模...，当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离，对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长 if __name__ == '__main__': points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]] for i in points: print(i) # 使用python中的解包将每个点转换为复数表现形式... points = [complex(*z) for z in points] for i in range(len(points)): # 计算每个复数的模长 ...points[i] = abs(points[i]) print(points) # 比如计算(0, 1) (1, 2)两点之间的距离 point1 = complex(0, 1
php代码：转载 http://www.cnblogs.com/caichenghui/p/5977431.html 1 /** 2 * 求两个已知经纬度之间的距离,单位为米 3 * 4...* @param lng1 $ ,lng2 经度 5 * @param lat1 $ ,lat2 纬度 6 * @return float 距离，单位米 7 * @author www.Alixixi.com
前言 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博客: https://www.yingjoy.cn/ 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，...欧式距离(Euclidean Distance) 欧式距离是最易于理解的一种距离计算方法，也称欧几里得距离，源自欧式空间中两点的距离公式，是指在m维空间两点之间的真实距离，欧式距离在机器学习中使用的范围比较广...： ', manhattann2((1,1,2,2),(2,2,4,4))) 由于维距离计算是比较灵活的，所以也同样适合二维和三维。...这篇文章中曼哈顿距离，欧式距离，明式距离，切比雪夫距离的区别 给了一个很形象的解释如下： 比如，有同样两个人，在纽约准备到北京参拜天安门，同一个地点出发的话，按照欧式距离来计算，是完全一样的。 ...当S中n个分类出现的概率一样大时（都是1/n），信息熵取最大值log2(n)。
点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 前言 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式...欧式距离(Euclidean Distance) 欧式距离是最易于理解的一种距离计算方法，也称欧几里得距离，源自欧式空间中两点的距离公式，是指在m维空间两点之间的真实距离，欧式距离在机器学习中使用的范围比较广...： ', manhattann2((1,1,2,2),(2,2,4,4))) 由于维距离计算是比较灵活的，所以也同样适合二维和三维。...这篇文章中曼哈顿距离，欧式距离，明式距离，切比雪夫距离的区别 给了一个很形象的解释如下： 比如，有同样两个人，在纽约准备到北京参拜天安门，同一个地点出发的话，按照欧式距离来计算，是完全一样的。...当S中n个分类出现的概率一样大时（都是1/n），信息熵取最大值log2(n)。
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...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 成本距离 通过成本距离加权函数，计算出每个栅格到距离最近、成本最低源的最少累加成本...结果相应类所分配到的像元数有多有少 最大似然法——分类置信度 在最大似然法分类中可生成置信栅格数据，来显示分类置信度，共有14类 在置信栅格数据中像元值为1的置信度中所包含的像元与输入特征文件中所存储的任意均值向量距离最短...(在置信栅格中像元值为2)进行分类 当[剔除分数]为0. 005或更大，将不对此置信度的像元进行分类。
2022-11-06：给定平面上n个点，x和y坐标都是整数，找出其中的一对点的距离，使得在这n个点的所有点对中，该距离为所有点对中最小的。返回最短距离，精确到小数点后面4位。...网上很多算法的复杂度是O(N*(logN)的平方)。时间复杂度：O(N*logN)。代码用rust编写。
return head; } Leetcode -2058.找出临界点之间的最小和最大距离 题目：链表中的 临界点 定义为一个 局部极大值点 或 局部极小值点 。...如果当前节点的值 严格大于 前一个节点和后一个节点，那么这个节点就是一个 局部极大值点 。 如果当前节点的值 严格小于 前一个节点和后一个节点，那么这个节点就是一个 局部极小值点 。...注意：节点只有在同时存在前一个节点和后一个节点的情况下，才能成为一个 局部极大值点 / 极小值点 。...[1, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 7]：第五个节点是一个局部极大值点，因为 3 比 2 和 2 大。 最小和最大距离都存在于第二个节点和第五个节点之间。...2，即返回的数组中的最小距离和最大距离都是 -1 ；如果大于2，最大距离即是数组中的最后一个减去第一个，即最大减最小；最小距离需要遍历数组，找到相邻的元素中差值最小的值； int* nodesBetweenCriticalPoints
),10);%bwdist(grid)表示grid中0元素所在的位置靠近非零元素位置的最短距离构成的矩阵 gridmap.pixelSize = pixelSize;%栅格单元边长对应的实际长度 gridmap.topLeftCorner...= minXY;%栅格地图的x最小值和y最小值构成的向量的全局坐标 (8)FastMatch.m %根据当前位姿的栅格地图 优化预测的下一位姿 使下一位姿的栅格地图与当前位姿的栅格地图达到最大的重合度...-------------- %局部栅格地图信息 % Grid map information metricMap = gridmap.metricMap;%栅格地图中0元素所在的位置靠近非零元素位置的最短栅格距离构成的矩阵...非占用点距离占用点的距离矩阵 %score理解为 下一位姿扫描栅格与当前位姿扫描栅格的重合度(score约小 表示重合度越高) hits...;%把预测的下一位姿的扫描数据中，和当前栅格地图的距离大于1.1的数据 筛选出来 % if isempty(newPoints)%意思是 预测的下一位姿的扫描数据 完全落在当前位姿构成的栅格地图中
xw,yw,zw表示世界坐标系下的三维坐标点。zc表示相机坐标的z轴值，即目标到相机的距离。R,T分别为外参矩阵的3x3旋转矩阵和3x1平移矩阵。...以经典的ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法为例，该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离，保证这些点和目标点云的最近点相互对应，同时构造残差平方和的目标函数。...因此能够大幅降低KinectFusion的内存消耗，减少模型冗余点。 ? TSDF算法采用栅格立方体代表三维空间，每个栅格中存放的是其到物体表面的距离。...其中，指的是此时点云到栅格的距离，是栅格的初始距离，是用来对同一个栅格距离值进行融合的权重。如图2-7中右侧所示，两个权重之和为新的权重。...然后计算该体元中十二条棱和等值面的交点，并构造体元中的三角面片，所有的三角面片把体元分成了等值面内与等值面外两块区域。 最后连接此数据场中的所有体元的三角面片，构成等值面。
(margin = margin(2,1,0,1,'cm'))) image.png 欢迎大家关注我的公众号...小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记
（十）PostGIS-最近领域搜索 PostGreSQL（十一）PostGIS-其他函数 一、PostGIS介绍 PostGIS是一个空间数据库，空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象...ST_MakeEmptyRaster用于创建一个空的没有像元值的栅格（没有波段），各个参数用于定义这个空栅格的元数据： width、height —— 栅格的列数和行数 upperleftx、upperlefty... —— 对应空间坐标系中栅格左上角的坐标 scalex、scaley —— 单个像元的宽度和长度（单位等同于空间参考坐标系的单位）。...skewx、skewy —— 旋转角度，如果栅格数据北方朝上，该值为0。默认值为0。 srid —— 空间参考坐标系，默认被设置为0。 pixelsize —— 单个像元的宽度和长度。...当scalex和scaley相等时，就可以直接使用这个参数设置像元大小。 上面的第一个函数签名传入现有的栅格数据作为新创建栅格的模板，会返回具有相同元数据（没有波段、没有像元值）的栅格数据。
图2 初始灰度选择 计算最小距离 在动态聚类过程中，扫描每一个像元点，计算每一个像元点和初始类中心得特征空间距离。一般图像处理软件都设有距离参数供用户选择。...常用的距离有欧式距离，绝对距离等。用户可事先确定使用哪一种距离。计算待分像元点跟所有类中心距离之后，进一步比较这些距离，从中选出距离最小距离，则待分像元点就应归属于这个最小距离代表的那一类。...如果总的类别数太多，即在分裂过程中，超过了事先给定的类数，这时则将最近的两类合并。 类的分裂：如果某一类别像元太多，占拳头像元的百分比太大，就要设法分为两类。...以下为基本思路： (1)从输入的数据点集合(要求有K个聚类)中随机选择一个点作为第一个聚类中心； (2)对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择地剧烈中心)的距离D(x)； (3)选择一个新的数据点作为新的聚类中心...该算法的描述是：从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心；对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)；选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是
深度图像又被称为距离图像，与灰度图像中像素点存储亮度值不同，其像素点存储的是该点到相机的距离，即深度值。图2-1表示深度图像与灰度图像之间的关系。...以经典的由Besl和Mckay[49]提出的ICP（Iterative Closest Point，迭代最近点）算法为例，该算法首先计算初始点云上所有点与目标点云的距离，保证这些点和目标点云的最近点相互对应...因此能够大幅降低KinectFusion的内存消耗，减少模型冗余点。 图2-7 基于空间体的点云融合 TSDF算法采用栅格立方体代表三维空间，每个栅格中存放的是其到物体表面的距离。...其中，指的是此时点云到栅格的距离，是栅格的初始距离，是用来对同一个栅格距离值进行融合的权重。如图2-7中右侧所示，两个权重之和为新的权重。...然后计算该体元中十二条棱和等值面的交点，并构造体元中的三角面片，所有的三角面片把体元分成了等值面内与等值面外两块区域。最后连接此数据场中的所有体元的三角面片，构成等值面。
在文章R语言raster包读取栅格遥感影像中，我们介绍了基于R语言raster包，对单张或多张栅格图像加以平均值、标准差计算的方法；但这一篇文章中的标准差计算方法仅仅可以对一张栅格图像的全部像元加以计算...tif_sd <- calc(tif_file_all, fun = sd) plot(tif_sd) 此外，上述代码在calc()函数运行时，若某一空间位置上的像元在多张栅格遥感影像中，存在至少一个无效值...（NoData值），则这一像元在最终的结果图像中同样为无效值；若希望忽略无效值的这一影响，可以将上述第一句代码修改为如下格式。...其中，na.rm = TRUE就表示若某一景栅格遥感影像中某像元为无效值，则忽略这一景影像中的这一个像元。...上图即为多个栅格图像的像元数值时间序列依次计算标准差所得的结果。 此外，由于我这里的栅格像元数据与实际表达的数值之间有一个缩放系数0.01，因此通过下述代码将其像元值恢复为实际含义的数值。
道路养护作业，指在一对英里测量之间沿着公路网发生的作业。 水产库存，其中鱼的存在位置被记录为距离上游的一段位置之间。 河流的水文特征，以河流的某一个点到另一个点作为参考。...12.用于创建空栅格的ST_MakeEmptyRaster函数 ST_MakeEmptyRaster用于创建一个空的没有像元值的栅格（没有波段），各个参数用于定义这个空栅格的元数据： width、height...—— 栅格的列数和行数 upperleftx、upperlefty —— 对应空间坐标系中栅格左上角的坐标 scalex、scaley —— 单个像元的宽度和长度（单位等同于空间参考坐标系的单位）...skewx、skewy —— 旋转角度，如果栅格数据北方朝上，该值为0。默认值为0。 srid —— 空间参考坐标系，默认被设置为0。 pixelsize —— 单个像元的宽度和长度。...当scalex和scaley相等时，就可以直接使用这个参数设置像元大小。 效果如下
相对而言，影像比较容易访问，影像内部存储顺序一般比较规律：BSQ 、BIL、BIP，只要知道行列号，波段数目、像元深度，即可方便地访问每个像元值，而矢量数据的关键性信息不仅有行列号、字段值，还需知道字段的数据类型...通过访问 NumPy 数组中的各个像元来开发自定义函数（例如，执行邻域记数法，更改各个像元值，或者对整个栅格运行累积运算符）。...若未指定值，则将使用 in_raster 的 NoData 值。 (默认值为 None) Variant 将栅格数据转换为 NumPy 数组旨在计算整个栅格行中的像元值的百分比。...Dimension —测量值，例如，距离、长度、宽度和深度。 RasterCatalogItem —栅格目录中含有轮廓线、名称、元数据和其他用户定义属性等信息的栅格数据集。...Dimension —测量值，例如，距离、长度、宽度和深度。 RasterCatalogItem —栅格目录中含有轮廓线、名称、元数据和其他用户定义属性等信息的栅格数据集。
这些方法通过训练一个可导的 binary mask 来区分 「重要」 和 「不重要」 的 token，从而在模型推论中舍弃那些获值为零的点。...在点云上，传统方法为 K 近邻（K-nearest neighbors），即根据欧氏距离找到离每个点最近的 K 个点，然后把它们的集合定义为此 token 的邻域。...作者们受到一些高效 KNN 算法的启发，首先将点云划分为大小均等的（小）聚类（例如 8 个点），然后再将每个点的邻域定义为离它最近的 R 个聚类（如 6 个聚类）。...局部注意力 将点云分为大小均等的聚类后，模型将每个 token 的邻域定义为离它最近的 R 个聚类。...因此，作者们将相对位置信息扩展到包括两个 token 之间的距离，cosine 和 sine 值： 注意，距离有旋转不变性，而 cosine 和 sine 值有尺度不变性。
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