FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering，是关于人脸识别的，他们训练一个网络来得到人脸的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。...环境 macOS 10.12.6 Python 3.6.3 TensorFlow 1.3.0 实现 模型文件 首先我们需要训练好的模型文件，这个可以在FaceNet官方的github中获取： github...代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import scipy.misc import cv2...：%f "%dist) 代码的逻辑就是 先导入模型参数 然后导入两张图片，分别获取其经过模型后得到的128维特征向量 最后计算两个向量的欧氏距离 代码中有几个参数： image_size：图片长宽尺寸，
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
city_position[:,1] # 存放路线的纵坐标 # print(point_x) # print(point_y) # [ 1 6 8 7 49 12] # [18 23 64 49 48 36] 依次计算路线上点之间的距离...# 计算路线的距离 total_distance=np.sum(np.sqrt(np.square(np.diff(point_x)) + np.square(np.diff(point_y))))
昨天，TensorFlow推出了一个新功能「AutoGraph」，可以将Python代码（包括控制流print()和其他Python原生特性）转换为TensorFlow的计算图（Graph）代码。...在不使用Eager Execution的情况下，编写TensorFlow代码需要进行一些元编程——先编写一个创建计算图的程序，然后稍后执行该程序。这就比较麻烦了，尤其是对新手来说。...可运行的例子 这里TensorFlow官方展示了一个用循环和分支检查Collatz猜想的例子，用AutoGraph的 .to_graph()函数将其转换为计算图： 1def collatz(a):...如果想看更多的例子，本文文末有TensorFlow官方github例子传送门。 转换为计算图 vs Eager Execution 虽然Eager Execution很有用，但是计算图更快。...AutoGraph和Eager Execution 在使用eager execution时， 你仍然可以用tf.contrib.eager.defun来把部分代码转换为计算图，需要使用图形TensorFlow
题目描述 给出平面上两个点的坐标(x1,y1),(x2,y2)，求两点之间的曼哈顿距离。曼哈顿距离=|x1-x2|+|y1-y2|。 输入 一行四个空格隔开的实数，分别表示x1,y1,x2,y2。...输出 输出一个实数表示曼哈顿距离，保留三位小数。 样例输入 输出一个实数表示曼哈顿距离，保留三位小数。
采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量做一个总结。...==== 1、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，源自欧式空间中两点间的距离公式。...两个n维向量a与b间的欧式距离： d=(a−b)T(a−b)−−−−−−−−−−−−√2 d = \sqrt[2]{(a-b)^T(a-b)} 用R语言计算距离主要是dist函数。...若X是一个M×N的矩阵，则dist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。...2.693503；第二行与第三行的距离为6.113250；第一行与第三行的距离为5.548077 2、曼哈顿距离(Manhattan Distance) 从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。
欧式距离计算 在二维空间下欧式距离的计算公式 欧式距离计算实现 用Python实现欧式距离计算时，可以使用numpy.linalg.norm()函数来计算欧式距离，示例代码如下： import numpy...在计算欧式距离时，可以用来计算向量之间的差异。...(norm_x) 欧式距离的相似度计算应用 欧式距离在聚类分析、机器学习、推荐系统和图像识别等领域中的相似度计算有应用。...如在聚类分析中，欧式距离可以用来衡量数据点之间的相似度，依据欧式距离将数据点分组成簇。 又如在机器学习中，欧式距离被用来计算特征向量之间的相似度。...既然本文章说的是欧式距离在相似度计算的应用，那么我们肯定就可以用欧式距离来衡量每对学生之间的成绩差异，从而找出成绩较为接近的学生。
节点距离计算节点距离计算是指计算集群中任意两个节点之间的距离。在Hadoop中，距离通常是基于网络拓扑计算的。节点之间的距离可以用不同的度量方式进行计算，例如网络延迟、带宽和吞吐量等。...节点距离的计算方式通常是基于网络拓扑树结构进行计算。Hadoop中定义了一组规则来计算节点之间的距离。首先，节点之间的距离根据它们所在的机架来计算。如果两个节点在同一机架上，则它们之间的距离为1。...计算节点距离的代码示例下面是一个Java代码示例，它演示了如何使用Hadoop API计算两个节点之间的距离。...接着，我们根据输入的源节点和目标节点获取它们对应的DatanodeDescriptor对象，并使用Hadoop中定义的距离计算规则计算它们之间的距离。...最后，我们输出计算结果，告诉用户源节点和目标节点之间的距离。
在接下来的文章中，我们会近距离从软硬件协同角度讨论GPU计算如何开展。跟先前的文章类似，笔者会采用自上而下，从抽象到具体的方式来论述。...值得注意的是，管线分为可编程单元以及固定功能(fixed function)单元，后者优化处理管线中不容易并行化的工作，显然各种Shader都在可编程单元执行。 顶点数据输入。...Vertex Shader的主要功能是对顶点属性进行变换，包括顶点位置的坐标转换，从局部坐标统一到世界坐标并切换到视点坐标以至裁剪坐标。...在上层应用程序可以通过3D API的接口函数调用GPU功能，在底层GPU驱动将这些接口函数转化为各种GPU私有的命令执行，它们可以完成绘制，状态寄存器设置以及同步等任务。...早些时候的GPU绘制管线都是固定功能的，不存在可编程部分。
多目标优化拥挤距离计算 拥挤距离主要是维持种群中个体的多样性。具体而言，一般来说是指种群按照支配关系[1]进行非支配排序[2]后,单个 Rank 层中个体的密集程度。...并且这两个极值点的拥挤距离都被设置为 inf 即无穷大。因此注意，一个层中可能有多个具有 inf 的点，即如果层中有多个点在至少一个目标上相等，并且最大或最小，那么这些点的拥挤距离都是无穷大！！...~或者在某些算法早期可能出现这种情况 在这个目标上计算每个个体最相邻个体之间的距离，即 i-1 和 i+1 的目标值的差。并使用 max 和 min 对次值进行归一化。...遍历目标，将目标上已经归一化的拥挤距离相加。...进入下一层 front 前沿 拥挤距离越大越好，最后按照拥挤距离重新排序各层，进而排序种群 matlab function CrowdDis = CrowdingDistance(PopObj) % Calculate
汉明距离，又称编辑距离，是一种衡量两个等长字符串之间的不同之处的度量方法，它在信息论和计算机科学领域中有着广泛的应用。...汉明距离的概念也被应用于DNA序列分析、图像处理、语音识别等领域。 汉明距离的原理及计算方式 汉明距离的计算方式很简单，它是通过对比两个等长字符串对应位置上的字符来计算的。...在计算汉明距离时，我们的目标是计算两个字符串对应位不同的字符个数，因此可以使用异或运算。 异或运算的规则是相同为0，不同为1。...我们可以计算c = a XOR b，再去统计c中出现1的个数和，这个就是a和b的汉明距离。...在通信领域，汉明距离被用来检测和纠正传输中出现的错误。 在编码理论中，汉明距离被用来评估纠错码的性能。 此外，汉明距离还被用于模式识别、数据挖掘、文本相似度计算等方面。
题目 给定两个被元组（22,1,42,10）和（20,0,36,8）表示的对象 （a）计算这两个对象之间的欧几里得距离； （b）计算这两个对象之间的曼哈顿距离； （c）使用q=3，计算这两个对象之间的闵可夫斯基距离...（d）计算着两个对象之间的上确界距离 创建对象 a = (22, 1, 42, 10) b = (20, 0, 36, 8) 欧氏距离 import numpy as np def euclidean...return np.sqrt(sum((x[i] - y[i]) ** 2 for i in range(len(x)))) euclidean(a, b) 6.708203932499369 曼哈顿距离...manhattan(x, y): return sum(np.abs(x[i] - y[i]) for i in range(len(x))) manhattan(a, b) 11 闵可夫斯基距离...np.abs(x[i] - y[i]) ** p for i in range(len(x))) ** (1 / p) minkowski(a, b, 3) 6.153449493663682 上确界距离
将向量的计算过程带入式中，可以得到这两条向量之间的余弦相似度： 余弦相似度的数值范围也就是余弦值的范围，即 [-1, 1] ，这个值越高也就说明相似度越大。...，也就是计算汉明距离的过程。...5.杰卡德距离 杰卡德Jaccard相似系数计算数据集之间的相似度，计算方式为：数据集交集的个数和并集个数的比值。...计算 杰卡德距离是用来衡量两个数据集差异性的一种指标，被定义为 1 减去杰卡德相似系数。对于二值变量，杰卡德距离等价于谷本系数。...对于二值变量，谷本系数等价于杰卡德距离： tanimoto coefficient 对于二值变量，谷本系数值域为 0 到+1（+1 的相似度最高） 7.超结构 超结构superstructure主要用来计算某化学结构与其超结构的相似度
百度地图两点之间距离【传送门】 PHP版本 <?...php /** * 计算两点之间直线距离 * @param float $lon1 经度 * @param float $lat1 维度 * @param float $lon2
在去年cosbeta曾经发布了一个网页计算工具，这个作用就是根据地球上两点之间的经纬度计算两点之间的直线距离。...经纬度到距离的计算在通信工程中应用比较广泛，所以cosbeta通过搜索找到了一个js的计算脚本（其实是google map的计算脚本，应该算是比较准确了），做成了这个经纬度算距离的工具。...今天有人给cosbeta发邮件，询问计算的公式是什么样的。其实，若是把地球当作一个正常的球体（其实它是椭球）来说，球面两点之间的距离计算并不复杂，运用球坐标很容易就能计算出两点之间的弧长。...当然这都是高中的知识，我和你一样，也没有那个耐心来将其推导，所以我就利用google map的经纬度到距离计算的js脚本，将球面弧长的公式给还原出来（估计这个公式是经过部分修正的） 对上面的公式解释如下...： 公式中经纬度均用弧度表示，角度到弧度的转化应该是很简单的了吧，若不会，依然请参考这个这个经纬度算距离的工具； Lat1 Lung1 表示A点经纬度，Lat2 Lung2 表示B点经纬度； a=
bestcoder上面的题目，我发现它有个bug就是A过的题并不能查看源代码，所以为了方便记录整理到CSDN的云上了咯。 还有就是很多题目，你实在不知道为什么...
附近的人的位置用经纬度表示，然后通过两点的经纬度计算距离。根据网上的推荐，最终采用geohash。...最小距离为：a=len 再次重申：可以肯定搜索到一个精度内的所有人，但还可以包含附近大于一个精度达部分人。 问题2： 距离需要进行2次计算。若有排序概念还需要排序。...第二次请求，计算缓存的索引n开始的n个。.... 缺点： 我需要每次都计算距离，排序。 思考： 我想要第一次计算完之后缓存数据，然后第二次直接取出想要的部分。进而省略每次的计算。接着，问题来了。...第一次数据库的查询数据缓存，标记为key_all；客户a通过缓存计算距离，排序，放入缓存，标记为key_a;显然，两个缓存有大量的重复数据。...第二个：排序和分页的计算方法。 客户分页的时候也会传新的位置过来，位置必然发生改变。那么按照上次分页计算的距离就不能使用了。
Math.Sin(b/2),2))); s = s * EARTH_RADIUS; s = Math.Round(s * 10000) / 10000; return s; } 方便的改成sql语句 假设计算...118.041 36.793与数据库内坐标点的距离 mysql> select 6378137*2*asin(Sqrt(power(sin((36.793-domlat)*pi()/360),2) +
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