在日常工作中,如何减少汇报人和听汇报人之间的内耗呢?让会议更有效果?下面是一些建议。 [汇报人] 简明扼要的呈现事实, [听汇报人] 基于信任理解和尊重事实。在此基础上多轮交互,巩固信任基础。...每个维度的指标?什么数字支撑? [听汇报人]:质疑、询问,多角度,多立场提出对挑战,获取回应和解释; ②.定解决问题方案阶段: [汇报人]:多角度论证,评价维度(角度)?每个维度的指标?...每个维度的指标?什么数字支撑?...2、完全信任的场景下: ①.陈述问题阶段: [汇报人]:说事实结论; ②.定解决问题方案阶段: [汇报人]:说事实结论; ③.定资源分配: [汇报人]:说事实结论; [听汇报人]:做决策; [汇报人]:...总结 解决内耗问题的核心点:建立双方的信任;信任的建立需要一个过程,从点滴做起,失信的成本在组织层面和个人评价方面的成本极高!
记住一句话: 节点距离=两个节点到达最近的共同祖先的距离总和 ?...如图: 在同一节点上,它们之间的距离当然是0,2*0=0 在同一机架上的不同节点,它们的共同祖先就是这个机架,而这两个节点到机架的距离都是1,所以这两个节点的距离为1+1=2 在同一集群的不同机架上的节点...,它们的共同祖先是集群,而这两个节点要到达集群,首先要到这个机架(距离1),然后到达集群(距离2),所以两个节点的距离为2+2=4 在同一数据中心的不同集群上的节点,它们的共同祖先是数据中心,以此类推...,一个节点到数据中心的距离是3,两个节点的距离就是3+3=6
最近为某客户做一个Exadata的PoC测试,要求是X8 1/8 rack配置,目前机器是1/4 rack的硬件。 OEDA配置时只选择了1/8 rack选项,其他都没有配置。...但是在一键刷机时会发现跳过了计算节点的1/8 rack配置,只对存储节点进行了1/8 rack配置,如下: Initializing Disabling Exadata AIDE on [dbm08celadm01...Rack [elapsed Time [Elapsed = 58142 mS [0.0 minutes] Fri Jun 04 14:21:26 CST 2021]] 那么现在已经刷机完成,此时需要对计算节点也限制...root@dbm08dbadm01 ~]# [root@dbm08dbadm01 ~]# reboot 可以看到,需要加force参数才可以修改,而且修改后需要重启机器生效,我们按要求重启后再次查看计算节点...,匹配 1/8 rack配置,另外的计算节点同样操作即可,不再赘述。
front->val = behind->val; behind->val = num; return head; } Leetcode -2058.找出临界点之间的最小和最大距离...给你一个链表 head ,返回一个长度为 2 的数组[minDistance, maxDistance] ,其中 minDistance 是任意两个不同临界点之间的最小距离,maxDistance 是任意两个不同临界点之间的最大距离...[5, 3, 1, 2, 5, 1, 2]:第六个节点是一个局部极小值点,因为 1 比 5 和 2 小。 第五个节点和第六个节点之间距离最小。minDistance = 6 - 5 = 1 。...第三个节点和第六个节点之间距离最大。maxDistance = 6 - 3 = 3 。...[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。
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 $lat1...$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。
计算Python Numpy向量之间的欧氏距离,已知vec1和vec2是两个Numpy向量,欧氏距离计算如下: import numpy dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square...(vec1 – vec2))) 或者直接: dist = numpy.linalg.norm(vec1 – vec2) 补充知识:Python中计算两个数据点之间的欧式距离,一个点到数据集中其他点的距离之和...如下所示: 计算数两个数据点之间的欧式距离 import numpy as np def ed(m, n): return np.sqrt(np.sum((m - n) ** 2)) i = np.array...计算一个点到数据集中其他点的距离之和 from scipy import * import pylab as pl all_points = rand(500, 2) pl.plot(all_points...0.5) 以上这篇计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 用php计算两个指定的经纬度地点之间的距离,代码: /** *求两个已知经纬度之间的距离,单位为米 *@param lng1,lng2 经度 *@param lat1...,lat2 纬度 *@return float 距离,单位米 *@edit www.jbxue.com **/ function getdistance(lng1,lat1,lng2,lat2){ /...> 举例,“上海市延安西路2055弄”到“上海市静安寺”的距离: 上海市延安西路2055弄 经纬度:31.2014966,121.40233369999998 上海市静安寺 经纬度:31.22323799999999,121.44552099999998...几乎接近真实的距离了,看来用php计算两个经纬度地点之间的距离,还是靠谱的,呵呵。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
1、计算距离的公式比较长(网上查找),建一个mysql函数: delimiter $$ CREATE FUNCTION FUN_JW_DIST(lng1 double(15,9), lat1 double
已经完成了测量物体大小的任务,今天进行最后一部分:计算图片中物体之间的距离。...给定这样一个参考对象,我们可以使用它来计算图像中对象的大小。 今天,我们将结合本系列前两篇来计算对象之间的距离。 计算物体之间的距离与计算图像中物体的大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始的。...我们的目标是找到0.25美分,然后利用0.25美分的尺寸来测量0.25美分硬币与所有其他物体之间的距离。...最后,我们将refObj实例化为一个3元组,包括: 物体对象的最小旋转矩形对象box 参考对象的质心。 像素/宽度比例,我们将用其来结合物体之间的像素距离来确定物体之间的实际距离。...然后,第12行计算参考位置和对象位置之间的欧式距离,然后除以“像素/度量”,得到两个对象之间的实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算的距离(第13-15行)。
于是就大概写了一下这篇文章,大致涵盖了我所知的全部字符串相似度比较的方法,大致包括: 汉明距离 最长公共子串 编辑距离 jaccard距离 bleu & rouge & …… …… 下面,我们来一个个考察一些这些内容...汉明距离 汉明距离(Hamming Distance)算是计算文本相似度的最简单的方式,他考察的是等长的字符串之间的距离,其具体定义就是两字符串之间不相同字符的个数。...4. jaccard距离 在大多数情况下,编辑距离事实上足够用于比较字符串之间的相似度了,但是,编辑距离还是存在一定的缺陷的,一个典型的例子就是它依赖于顺序,这就导致一些语义相同但是顺序不同的文本就会遭到误判...,针对这样的数据,jaccard距离相对而言会是一个更好的判断方法,他是顺序无关的,只考虑两个字符串之间的token重合率。...,那么bleu、rouge等指标也可以用于评估两个字符串之间的距离。
程序员之间的距离是怎么拉开的 农历新年假期结束,很多朋友今天开工,这里祝大家开工大吉,新年事业步步高升,更进步一步的逼近梦想。 第一篇就从程序员人个精进开始吧。...更关键的是8小时自由时间,其中包括了时常通勤,吃喝拉撒,端茶倒水,发呆偷懒,阅读上网等。如果能将这八小时来好好利用起来,人与人之前的距离,在毕业一两年之内就可以看到比较明显的差距。...对待编码外的杂事 随着工作年限的增长,你会发现你专注写编码的时间会越来越少,总有各种各样的问题会打断你,使你处在一个不断的切换工作场景,工作上下文的环境中,很难有持续的大片的时间来完成一件事。...从每一次的培训、评审、交流、沟通中获取到自己需要掌握的东西,这也是提升代码之外软技能一个很好的途径,要以很好的锻炼自身的沟通能力、协作能力、理解分析能力。...这些都不是一蹴而就的,都需要长期的积累、练习才能很好的掌握,而我们不应该拒绝每一次的成长机会。
128维特征向量,从而通过计算特征向量之间的欧氏距离来得到人脸相似程度。...而这篇文章中他们提出了一个方法系统叫作FaceNet,它直接学习图像到欧式空间上点的映射,其中呢,两张图像所对应的特征的欧式空间上的点的距离直接对应着两个图像是否相似。...人脸之间距离 如上图所示,直接得出不同人脸图片之间的距离,通过距离就可以判断是否是同一个人,阈值大概在1.1左右。...而现在我要做的,就是用训练好的模型文件,实现任意两张人脸图片,计算其FaceNet距离。然后就可以将这个距离用来做其他的事情了。...;如果是两张一样的图,得到的距离会是0,符合要求。
1.思路 原先图片匹配一般都是缺口匹配全图 优化点: 1.缺口图片匹配缺口所在图片那一行图片可以提高他识别率 2.移动后再进行2次匹配计算距离 2.代码 #.缺口图片匹配缺口所在图片那一行图片可以提高他识别率...blockBox * 1.0).astype(np.float32) backgroundROI = (backgroundROI * 1.0).astype(np.float32) ##使用cv的...cv.minMaxLoc(res) print("loc==", loc[3][0]) locs = (loc[3][0]) return locs #移动前获取滑块那部分页面上的图片用...selenium截图的形式 driver.find_elements_by_xpath('//*[@class="yidun_bg-img"]')[1].screenshot('0.png') bg_act...x1 = int(x1*scale) print("x1x2=", x1, x2) #部分代码 ActionChains(滑块元素).move_by_offset(xoffset= 移动上面生成的距离
每年年初都是企业的招聘旺季,对应的三四月份绝对跳槽、找工作的好时机,业内经常称呼这两个月为金三银四。实力雄厚的人,那个月找工作问题都不大,但是也会尽量挑选个好时机,能有更多的选择。...简历上的排版也要稍微注意下,比如必要的间距可以让阅读者更加清晰的阅读,英文、数字与中文之间加一个空格,不要有错别字。...注意,尽量挑自己参与程度多的,上线的,如果你提到的项目经验是市场有点名气的,积累一定的用户,那印象是很不错的。...投递的简历邮件正文,最好能简单的介绍下自己以及自己的优点,很多人投递简历就是直接附件上带个简历就完事了,一个小细节也会会留个好印象。...白话TCP为什么需要进行三次握手 有趣的8个IT冷知识 Java性能优化的50个细节(珍藏版) 设计电商平台优惠券系统 一个对话让你明白架构师是做什么的? 教你一招用 IDE 编程提升效率的骚操作!
但其实 GJK 算法发明出来的初衷是计算凸多边形之间的距离的. 所以我们来学习一下这种算法....如果 shape1 或者 shape2 中有一个是曲边的,则最后 dc 和 da 之间的距离差可能就不是 0 了....一般情况下,我们都会先做碰撞检测,然后再求他们之间的距离 还有一个有趣的问题是,我们已经能求出两个凸多边形的距离了,那么你能更进一步求出产生这个距离的那对点吗?...而求两根线段之间的最短距离的实现点对就很简单了. 以下面一道经典的题目来证明上面的算法正确....题目概述 给定两个不相交的凸多边形,求其之间最近距离 时限 1000ms 64MB 输入 第一行正整数N,M,代表两个凸多边形顶点数,其后N行,每行两个浮点数x,y,描述多边形1的一个点的坐标,其后
在对数据可视化的时候,我们需要明确想要展示的信息,从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法,希望能够帮助到各位读者。...什么是Edge Bunding图 Edge Bunding图是一种数据可视化的方式,用于展示不同节点之间的联系。...其实igraph包本身就是一个专门用于绘制网络图的R包(igraph也有对应的python和C包),而ggraph是一个基于ggplot2的包,它可以让网络图变得更加“优雅”(我最近学会的新形容词)。...其实,基本上,构建各种网络图所需要的数据无外乎:起始节点(from)、终止节点(to)和连线属性(比如相关性的强度等)。...不同width值对网络图的影响 当然其实也可以不用做成circle,比如把ggraph中的layout改为circlepack,即: #plot p<-ggraph(mygraph, layout =
使用R语言包ggraph做网络图需要准备的最基本的数据是: 1、一个包括一列数据的数据框,每一行是各个节点的名称 2、一个包含两列数据的数据框,每一行代表节点节点之间的连线 比如一个有四个节点的网络,...接下来我想给节点分组,不同组节点填充不同的颜色;按照自己的数值给节点大小;每条连线也可以分配粗细和颜色。这些信息都可以在构造数据的时候添加进去。...每个节点的点太小了,增大!...新学到的:还可以改变图例的前后顺序,添加语句 guides(color=guide_legend(order=3)) ggraph(net)+ geom_edge_link(aes(edge_width...有的节点超出了绘图边界,可以通过修改x和y轴的范围来调整,加上命令 theme_bw()就可以显示出坐标轴的范围 ggraph(net)+ geom_edge_link(aes(edge_width
很早之前就知道种面积关系(Species-Areare lationship, SAR)和距离衰减关系(Distance-Decay relationship, DDR)两者存在定量关系,是一直不知道公式是如何推导的...今天正好又看到一篇这样的文章,遂一探究竟。 本文公式太多,在编辑器中编辑非常不便,因此采用截图的方式呈现。...概念: 公式推导: Nature(2004)公式的来源为1999年一篇Oikos: 文章证明了在小尺度上(1 ~ 10 m),SAR参数可以独立估计;在大尺度上(1 ~ 104 m),参数z存在尺度依赖性...可以看到公式4虽然被后续广泛使用,但是其是有很多限制条件的。如要满足不同的A等大,z在D范围内不变,且需要是大尺度,即z(A)≠z(D2)。...而且公式中的z其实是z(D2),但是大家用的时候通常用的是采样范围内的z,即z(D)。 文章其他内容: 文章具体结果略过。 相关文章: 1.
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