iOS传感器开发——距离传感器的应用 iPhone手机中内置了距离传感器，位置在手机的听筒附近，当我们在打电话的时候靠近听筒，手机的屏幕会自动熄灭，这就靠距离传感器来控制。 ...在我们开发app时，如果需要，也可以调用距离传感器的一些接口方法。距离传感器的接口十分简单，主要通过通知中心来对距离的改变进行通知。 ...首先，我们需要开启距离传感器应用： [UIDevice currentDevice].proximityMonitoringEnabled=YES; 监听距离改变的通知： [[NSNotificationCenter...： -(void)notice{ if ([UIDevice currentDevice].proximityState) { NSLog(@"近距离"); }else{... NSLog(@"远距离"); } } 专注技术，热爱生活，交流技术，也做朋友。
2.千兆位以太网标准 问题：请问多模和单模光纤的极限传输距离是多少？...标准光纤类型光纤直径(μm)最大传输距离 1000base-sx多模 62.5 260m 1000base-sx多模 50 525m 1000base-lx多模 62.5 550m 1000base-lx...62.5/125 2000米以下 50/125 2000米以下 单模没有要求 局域网与广域网的接口标准 局域网接口电缆标准 10base-t：双绞线电缆，一般都使用 rj-45 连接器；最大有效传输距离是距集线器...100base-fx ：使用一对多模或者单模光纤，使用多模光纤的时候，计算机到集线器之间的距离最大可到2km，使用单模光纤时最大可达10km。
本文实例讲述了Android编程基于距离传感器控制手机屏幕熄灭的方法。...分享给大家供大家参考，具体如下： 在现实生活中，打电话的时候手机挨着自己的头，屏幕会熄灭，这是为了不让自己的头按到什么手机键~ 这个功能可以使用距离传感器来实现 P-Sensor距离感应器，可以感应手机和人体距离...具体使用用途是在通话过程中打开P-Sensor，那么当手机屏幕贴近用户脸部时，就会自动感应出手机和人体距离是多少。
欧式距离公式 ? 曼哈顿距离 ? ? 曼哈顿打成了哈密尔顿，尴尬?...如果将坐标系分割成一个个的网格，曼哈顿距离正好可以刻画两点之间穿过格子数（只能沿着格子的边，不能沿着对角线斜穿），实际应用比较广泛，更多用于城市规划问题。
安妮 编译自 Business Insider 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 自动驾驶创业公司Voyage联合创始人MacCallister Higgins昨天近距离拍到一辆苹果自动驾驶测试车...据视频显示，测试汽车头顶新添了一组新的传感器和自动驾驶硬件。 Higgins表示，视频中的传感器架变成了苹果以往的白色塑料风格，并配置很多不同的传感器，包括6个Velodyne的激光雷达传感器。 ?...Higgins同时表示，测试车顶部的这组传感器可能包含“大部分计算堆栈”，而不像其他自动驾驶汽车那样放在后备箱中。...之前传感器组的样子和这个新型传感器组差异很大： 根据今年早些时候提交给加州DMV的文件，苹果目前正管理一支三辆雷克萨斯SUV组成的车队，来测试它的自动驾驶汽车软件性能。
一、概述 欧式距离，也称为 欧几里得距离，是我们从小学、初中、高中等等乃至现在都会用到的距离度量。...“两点之间线段最短” 大家都学过吧，这里只不过给换了一个高大上的英文名字，就是我们在小初高等试卷上计算距离的那个公式 二、计算公式 ① 二维平面上的欧式距离 假设 二维平面 内有两点： a(x_{1},...y_{1}) 与 b(x_{2},y_{2}) 则二维平面的距离公式为： d_{12}=\sqrt{(x_{1}-x_{2})^2+(y_{1}-y_{2})^2} 举个例子，就比如上图的 A(...+4+16}\\ &= 2\sqrt{5} \end{aligned} ③ n维空间上的欧式距离 假设 n维空间 内有两点： a(x_{11},x_{12},......,x_{2n}) 则n维空间的距离公式为： d_{12}=\sqrt{\sum_{k=1}^n(x_{1k}-x_{2k})^2} 同理，n 维空间也是，将对应的向量作以上运算即可。
想要计算两个建筑之间的距离，我们不能横穿某个建筑，需要拐弯抹角，经过一个个十字路口，才能到达我们想要去的地方。...曼哈顿距离，也正是这个原理，不能像 绿线（/） 一样，横穿建筑，而是需要和其它三条线一样， 穿过大街小巷。...二、计算公式 ① 二维平面上的曼哈顿距离 假设 二维平面 内有两点： a(x_{1},y_{1}) 与 b(x_{2},y_{2}) 则二维平面的曼哈顿距离公式为： d_{12}=|x_{1}-x_...&=4+3\\ &=7 \end{aligned} ② 三维空间上的曼哈顿距离 假设 三维空间 内有两点： a(x_{1},y_{1},z_{1}) 与 b(x_{2},y_{2},z_{2}) 则三维空间的距离公式为...,z_{2n}) 则n维空间的距离公式为： d_{12}=\sum_{k=1}^n|x_{1k}-x_{2k}|
在看空间统计相关的文档资料的时候，看到了几个有关距离丈量方法的术语词汇，诸如：欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离…… 老外习惯于使用名字来命名算法，可是对于门外汉们，是一种困惑，今天就整理下，一起温故知新...欧式距离（Euclidean Distance） 欧式距离是我们在直角坐标系中最常用的距离量算方法，例如小时候学的“两点之间的最短距离是连接两点的直线距离。”这就是典型的欧式距离量算方法。...曼哈顿距离（Manhattan Distance） 曼哈顿距离是与欧式距离不同的一种丈量方法，两点之间的距离不再是直线距离，而是投影到坐标轴的长度之和。 ? 还是看图吧，图比文字更显见。 ?...图中绿色的线为欧式距离的丈量长度，红色的线即为曼哈顿距离长度，蓝色和黄色的线是这两点间曼哈顿距离的等价长度。 想想我们下象棋的时候，车炮兵之类的，是不是要走曼哈顿距离？...切比雪夫距离（Chebyshev distance） 数学上，切比雪夫距离是将2个点之间的距离定义为其各坐标数值差的最大值。 ?
曲率传感器 本期推文对课题组前期曲率传感器相关的工作进行介绍，具体文章见（Adhesion-Free Thin-Film-Like Curvature Sensors Integrated on Flexible...，希望对大家有所帮助~ 本方案采用的柔性曲率传感器属于电阻式应变传感器，通过特定的结构设计实现弯曲变形的准确测量，传感器的尺寸和量程均可根据需求定制，从而满足不同尺度的测量要求，其主要的优点如下：结构简单可靠...： 曲率传感器实际测试中，R=R1=R2=120Ω，R3=R4=1000 Ω，即半桥电路的输出电压 Um 为： 即： 2、柔性曲率传感器加工完成后，需要相应的指标检验传感器的优劣，本部分通过特定的实验...固定曲率的亚克力圆柱，具体试验结果如下所示： 量程又称“满度值”，表征传感器或系统所能承受最大输入量的能力，数值上等于传感器上下限之差的模，当输入量在量程范围内时，测试系统正常工作，从图中可以看出，柔性曲率传感器的输出信号和曲率成线性关系...附：曲率传感器现状：对于曲率测量方面，目前工业界已发展出若干种测量方法，然而都具有相应的弊端，例如：基于应变传感器对弯曲变形进行测试时需要传感器与待测物体完美粘合，界面处一旦产生滑动，测试结果将变得毫无意义
一、概述 汉明距离（Hamming Distance），就是将一个字符串变成另一个字符串所需要的替换次数。...二、计算方式 举个例子， 1011101 与 1001001 的 汉明距离 为 2 式1 1 0 1 1 1 0 1 式2 1 0 0 1 0 0 1 只要将 式1 中标红的部分换一下即可。...2143896 与 2233786 的 汉明距离 为 3 式1 2 1 4 3 8 9 6 式2 2 2 3 3 7 9 6 只要将 式1 中标红的部分换一下即可。...三、汉明重量 汉明重量 就是字符串相对于相同长度的零字符串的汉明距离；也就是说，它是字符串中非零的元素个数：对于二进制字符串来说，就是 1 的个数，所以 11101 的汉明重量是 4。...因此，如果向量空间中的元素 a 和 b 之间的汉明距离等于它们汉明重量的差 a-b。
Wasserstein距离Wasserstein距离度量两个概率分布之间的距离，定义如下： Π...对于每一个可能的联合分布γ，可以从中采样(x,y)∼γ得到一个样本x和y，并计算出这对样本的距离||x−y||，所以可以计算该联合分布γ下，样本对距离的期望值E(x,y)∼γ[||x−y||]。...在所有可能的联合分布中能够对这个期望值取到的下界infγ∼Π(P1,P2)E(x,y)∼γ[||x−y||]就是Wasserstein距离。...而Wasserstein距离就是在最优路径规划下的最小消耗。所以Wesserstein距离又叫Earth-Mover距离。...Wessertein距离相比KL散度和JS散度的优势在于：即使两个分布的支撑集没有重叠或者重叠非常少，仍然能反映两个分布的远近。而JS散度在此情况下是常量，KL散度可能无意义。
给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。
欧几里得距离 给定空间中两个点 ；它们之间的欧几里得距离公式为： 即两个点之间的直线距离。本质是向量的 2-范数。 2....曼哈顿距离 给定空间中两个点 ；它们之间的曼哈顿距离公式为： 即两个点之间的水平距离绝对值加上垂直距离的绝对值。本质是向量的 1-范数。...切比雪夫距离 给定空间中两个点 ；它们之间的切比雪夫距离公式为： 即两点之间横纵坐标距离绝对值的最大值。本质是向量的 范数。...###【曼哈顿距离与切比雪夫距离比较】 如下图所示，矩形 是到原点曼哈顿距离为 2 的点的集合，矩形 是到原点切比雪夫距离为 2 的点的集合。 image.png 4....闵可夫斯基距离 给定空间中两个点 它们之间的闵可夫斯基距离公式为： 本质是向量的范数，ppp 取不同的值时对应不同的 范数。
本文最后更新于 1163 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 #include<iostream> #include<cstring> using ...
一、概述 杰卡德距离（Jaccard Distance），是用来衡量两个集合差异性的一种指标，它是杰卡德相似系数的补集。...的交集元素在 A，B 的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号 J(A,B) 表示，则其表达式为： J(A,B)=\frac{|A\cap B|}{|A\cup B| } ② 杰卡德距离...杰卡德距离（Jaccard Distance）：与杰卡德相似系数相反，用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度。...杰卡德距离的表达式为： J_{\delta}(A,B)=1-J(A,B)=\frac{|A\cup B|-|A\cap B|}{|A\cup B|}
给定一个 N 行 M 列的 01 矩阵 A，A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为： dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个 N 行 M 列的整数矩阵
iOS传感器开发——加速度传感器，螺旋仪传感器，磁力传感器的应用 一、引言 通过加速度传感器，螺旋仪传感器和磁力传感，我们可以获取到手机在当前三维空间中的形态，加速度传感器也被称作重力感应...在iOS5之前，iPhone支持的传感器有限，关于加速度传感器的管理用UIAccelerometer这个类负责，iOS5之后，有关设备空间信息的管理交由了CoreMotion这个框架，CoreMotion...将多种传感器统一进行管理计算。...加速度传感器获取的属性是设备在三维空间的角度属性，借用下面这张图： ? 如果将设备这样立在桌面上，设备的三维坐标器如图，我们将设备已Z轴移动的时候，向右x为正，向左为负，其他两轴类似。... // NSLog(@"%f",acceleration.timestamp); } @end 三、CoreMotion框架的使用 CoreMotion框架十分强大，它不仅将加速度传感器和螺旋仪传感器进行了统一配置和管理
，从 a[1] 到 a[m] 字符串 b, 共 m 位，从 b[1] 到 b[n] d[i][j] 表示字符串 a[1]-a[i] 转换为 b[1]-b[i] 的编辑距离...fx -> fa 的编辑距离 当 a[i] 不等于 b[j] 时， d[i][j] 等于如下 3 项的最小值： d[i-1][j] + 1（删除 a[i] ）， 比如 fxy -> fab...的编辑距离 = fx -> fab 的编辑距离 + 1 d[i][j-1] + 1（插入 b[j] )， 比如 fxy -> fab 的编辑距离 = fxyb -> fab 的编辑距离 + 1...= fxy -> fa 的编辑距离 + 1 d[i-1][j-1] + 1（将 a[i] 替换为 b[j] ）， 比如 fxy -> fab 的编辑距离 = fxb -> fab 的编辑距离 +...1 = fx -> fa 的编辑距离 + 1 递归边界： a[i][0] = i , b 字符串为空，表示将 a[1]-a[i] 全部删除，所以编辑距离为 i a[0][j] = j , a 字符串为空
一、概述 前面我们提到了 欧式距离，而这里提到的 标准化欧氏距离 (Standardized EuclideanDistance) 是针对 欧式距离 的一种改进。...标准化欧式距离（Standardized EuclideanDistance）主要针对变量 x 进行了修改。使其变成了标准化变量。...假设样本集 X 的 均值 (mean) 为 m ，标准差 (standard deviation) 为 s ，那么 X 的 标准化变量 为： X^*=\frac{X-m}{s} 带入欧式距离公式得...： d_{12}=\sqrt{\sum_{k=1}^n(\frac{x_{1k}-x_{2k}}{s_{k}})^2} 便得到了上面的 标准化欧式距离 公式。
切比雪夫距离 (Chebyshev Distance) 研究的就是关于 “国王” 移动的问题，国王从一个格子 (x1,y1) 走到 另一个格子 (x2,y2) 最少需要的步数就是 切比雪夫距离 。...二、计算公式 ① 二维平面上的切比雪夫距离 二维平面上的切比雪夫距离就是国王移动问题，比如这里 “国王” 从 (f,3) 移动到 (c,5)。 最短的距离肯定要 斜 着走的距离最大。...所以，平面上两点 A(x_{1},y_{1}) 与 B({x_{2},y_{2}}) 的 切比雪夫距离 为： d_{AB}=max(|x_{1}-x_{2}|,|y_{1}-y_{2}|) 则上面国王的切比雪夫距离为...aligned} d &=max(|x_{1}-x_{2}|,|y_{1}-y_{2}|) \\ &=max(|6-3|,|3-5|)\\ &=3 \end{aligned} ② n维空间上的切比雪夫距离...,x_{2n}) 则n维空间的切比雪夫距离公式为： d_{AB}=max{|x_{1i}-x_{2i}|}
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