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。...然后,我们初始化用于绘制距离的colors列表以及refObj变量,该变量将存储参考对象的边界框、质心和pixels-per-metric值(看上一篇就明白pixels-per-metric的具体定义,...下一个代码块负责绘制参考对象和当前检查对象的轮廓,然后定义变量refCoords和objCoords,这样(1)最小包围矩阵坐标和(2)质心的(x, y)坐标都包含在同一个数组中: # draw the...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)。...注意图像中的两个0.25美分完全平行,这意味着所有五个顶点之间的距离均为6.1英寸。
正确地处理日期时间对于确保应用程序的准确性和可靠性至关重要。 1.2 文章目的与读者对象 本文旨在介绍Java中获取年份和月份的常用方法,并提供实际的代码示例。...因此,在Java 8及以后的版本中,推荐使用java.time包来处理日期和时间。 3. 获取年份和月份的基础方法 在Java中,获取当前年份和月份可以通过多种方式实现。...可以使用java.time.Period类来计算两个LocalDate对象之间的差异,包括年、月、日等。...在示例中,我们使用了相同的DateTimeFormatter实例来进行解析,并捕获可能发生的解析异常。 计算月份差:Period.between方法用于计算两个日期之间的差异。...5.1 日历应用中的年份月份显示 在日历应用中,通常需要显示当前的年份和月份。以下是一个简单的日历应用示例,展示如何使用LocalDate来获取并显示当前的年份和月份。
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。
介绍 ggplot2里aes()可以用tidyselect风格去选择变量做映射绘图,那么这种情况下如何实现「变量替换」呢? 首先说下我为什么要实现「变量替换」。...我目前实际的需求就是,分析代码+绘图代码篇幅太长,在封装流程的时候我想要把变量提到前面,通过替换一个变量来避免后面多次修改替换变量。 方法与演示 有!!as.name()、get()、!!...sym()和.data[[]] 共计四种有效方法在aes()中实现变量替换。...代码演示如下: library(ggplot2) # 创建一个包含变量的数据框 data <- data.frame( x = c(1, 2, 3, 4), y = c(10, 20, 30,...40), group = c("A", "A", "B", "B") ) # 定义一个变量,用于替换图形属性 color_var <- "group" # 使用变量替换创建散点图 ggplot
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...[:, 0], all_points[:, 1], 'b.') pl.show() 在jupyter 中运输代码输出结果如下: ?...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。
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...delimiter ; 测试: 例如: 第一点(116.359751000, 39.936868000) 第二点(117.291179000, 35.657141000) 在数据库中执行
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。...因此,显而易见的,较之汉明距离,他不受句长限制,允许两字符串不同长度,但是它受到顺序的影响,当两个句子意思大致相同但是有两个子串位置相反时,就会导致问题,比如不但...而且...这样的内容。...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。
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。
我们在做一个需求的时候需要后端返回一个选中时间内的时间日期、月份、年份列表: 如:我想查询2024-01-01到2024-01-20这个时间里面的所有日期。...下面来看看代码 /** * 根据日期格式不同计算两个时间内的日期、月份、年 * @param beginTime 开始时间 * @param endTime 结束时间...betweenDay =new ArrayList(); switch (statisticType){ case "1": //计算两个日期的间隔天数...endTime,DateUtils.YYYY_MM_DD); break; case "2": //计算两个日期的间隔月份...beginTime, endTime,DateUtils.YYYY_MM); break; case "3": //计算两个日期的间隔月份
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。...代码 这里我们需要FaceNet官方的github中获取到的facenet.py文件以供调用,需要注意的是其github中的文件一直在更新,我参考的很多代码中用到的facenet.py文件里方法居然有的存在有的不存在...image_name1:第一张人脸图的图片名 image_name2:第二张人脸图的图片名 实验 给两个不同人的人脸图片,得到的结果如下: 终端运行输出 如果比较两个相同的人脸图片,得到的距离会是零点几
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
缘起 《你被追尾了续》中我们学习了 GJK 碰撞检测算法. 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
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!
Zynq中断大致可分为三个部分 第一部分为SGI,软件生成的中断,共16个端口; 第二部分为PPI,CPU私有外设中断,有5个; 第三部分为SPI,共享外设中断,来自于44个PS端的IO外设以及16个PL...端的中断。...以下为中断控制器框图,主要的控制器部分为ICC和ICD,ICD连接SGI和PPI,ICD连接SPI,可配置两者的寄存器来控制中断。 ? SGI中断(软件产生中断),共16个IRQ ID号 ?...接下来设置带有中断的GPIO INT_MASK:中断掩码 INT_DIS: 中断关闭 INT_EN: 中断使能 INT_TYPE: 中断类型,设置电平敏感还是边沿敏感 INT_POLARITY...Status= IntrInitFuntion(&INTCInst, MIO_0_ID, &GPIO_PTR) ; //产生按键的GPIO while(1) {
经常看到这三者,基本每天作为一个程序媛的我,都和这三者在打着交道。之前每个都会使用,但是这样的来区别三者之间的关系还是第一次。从定义到实际例子,这次全面搞清楚,以后就省的定义混淆。...像常量啊,变量啊, 字面量 在计算机科学中,字面量(literal)是用于表达源代码中一个固定值的表示法(notation)。...; // str 为变量,hello world!为字面量 变量 有些数据在程序运行中可以变化或者被赋值,这称为变量。...int a; //变量 常量 有些数据可以在程序使用之前预先设定并在整个运行过程中没有变化,这称为常量。...const int b = 10; //b为常量,10为字面量 变量与常量的区别 它们在内存中的存储方式是一样的。只是常量不允许改变,就像只读文件一样。
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.
如何计算数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])和数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])之间的欧式距离?
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