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。
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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
在命令行中输入 >ipconfig 来快速查看自己电脑上的ipv4地址。 二、页面 代码比较简单,就不用一步一步创建了,js部分也有注释。...用到了vue.js,如果不会的可以先去 Vue.js 的官网教程中去看看它的语法 还用了vue-lazyload.js 实现图片懒加载,直接引用拿过来用就行了,很方便。...-- 引入vue-lazyload.js 图片懒加载 --> $(function ()...var self = $(this); var scrollTop = parseInt(self.scrollTop()); //滚动条距离顶部高度...}); }, } }); }); 简单的接口以及上拉加载例子就完成了
计算手势在手机屏幕上滑动时,手势滑动的距离,代码如下: function wetherScroll(){ var startX = startY = endX =endY =0; var body=...clientHeight; =document.documentElement.clientHeight; // console.log(clientHeight;0.2); //判断是否滑动了,而不是屏幕上单击了...=Math.abs(distanceY)){ //在滑动的距离超过屏幕高度的20%时,做某种操作 if(Math.abs(distanceY)>clientHeight0.2){ //向下滑实行函数
最近用到了根据经纬度计算地球表面两点间距离的公式,然后就用JS实现了一下。 计算地球表面两点间的距离大概有两种办法。...第一种是默认地球是一个光滑的球面,然后计算任意两点间的距离,这个距离叫做大圆距离(The Great Circle Distance)。...公式如下: 使用JS来实现为: var EARTH_RADIUS = 6378137.0; //单位M var PI = Math.PI; function getRad... return s; } 这个公式在大多数情况下比较正确,只有在处理球面上的相对点的时候,会出现问题,有一个修正的公式,因为没有需要,就没有找出来,可以在wiki上查到...,当然,最后结果的经度实际上还取决于传入的坐标的精度。
马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示点与一个分布之间的距离。...它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是,它考虑到各种特性之间的联系,本文介绍马氏距离相关内容。...欧氏距离的缺点 距离度量在各个学科中有着广泛用途,当数据表示为向量\overrightarrow{\mathbf{x} }=\left(x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}\right...马氏距离 度量样本距离某个分布的距离,先将样本与分布标准化到多维标准正态分布后度量欧式距离 思想 将变量按照主成分进行旋转,消除维度间的相关性 对向量和分布进行标准化,让各个维度同为标准正态分布...而且事实上协方差矩阵本身就是半正定的,特征值均非负 不相关与独立的问题: 此处我们说明了变换后的向量之间相关系数为0,也就是向量之间不相关 而事实上独立是比不相关更强的约束,不相关往往不能推出独立
最近无意间看到有这么一个上拉刷新下拉加载的插件 —— mescroll.js,个人感觉挺好用的,官网地址是:http://www.mescroll.com 然后我就看了一下文档,简单的写了一个小demo...1、下载mescroll.js插件。 在页面中引入如下两个文件: mescroll.min.css mescroll.min.js 2、代码 mescroll-下拉刷新上滑加载..."> *{ margin: 0...size: 10, time: null }, callback: upCallback //上拉加载的回调
如 欧拉函数 1. 定义 什么是欧拉函数? 任意给定正整数n,请问在小于等于n的正整数之中,有多少个与n构成互质关系?(比如,在1到8之中,有多少个数与8构成互质关系?)...计算这个值的方法就叫做欧拉函数,用φ(n)表示。在1到8之中,与8形成互质关系的是1、3、5、7,所以 φ(n) = 4。 2. 计算 欧拉函数计算公式 这个p是什么呢?...,我们怎么去计算呢 大致的几步 找到因子 将把(1- 1/p)转换为(p - 1) / p 然后把相同的因子筛去 int euler(int n) { int ans = n;...} } if (n > 1) { ans = ans / n * (n-1); } return ans; } 由于本文主要目的是讲如何计算...,欧拉函数公式的推导过程可以参考维基百科:欧拉函数 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/172050.html原文链接:https://javaforall.cn
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))))
第一个 第二个 $(function(){ var counter = 2;//开始加载 var num = 6;//每页数量 ...
总线之所以规定电容大小是因为,I2C 使用的 GPIO 为开漏结构,开漏结构无法输出高电平,要求外部有上拉电阻拉高。...上拉电阻计算 1、上拉电阻过小,总线上电流增大,端口输出低电平增大。 2、上拉电阻过大,上升沿时间增大,方波可能会变成三角波。 因此计算出一个精确的上拉电阻阻值是非常重要的。...计算上拉电阻的阻值,是有明确计算公式的: 最大电阻和上升沿时间 tr 、总线电容 Cb 、标准上升沿时间 0.8473 有关。...) 标准模式 : 快速模式: 高速模式: 最小电阻(Vdd越大,上拉电阻就要越大): note:高速模式下,电源电压一般采用 1.8 V,不会采用 3.3V,因为如果用 3.3V 计算你会发现最小电阻比最大电阻大...结论:I2C 上拉电阻阻值和电源电压、传输速度、总线电容(负载因素)都有关系,大家根据自己的板子计算一下即可,选取最优电阻阻值,从而获得最优传输波形。
接下来看看js方面的实现,其实也很简单,触发的条件是:可视高度 + 滚动距离 >= 实际高度 。例子我会使用vue来实现,和原生实现是一样的。...滚动高度(scrollTop):滚动事件中通过 e.target.scrollTop 获取,表示滚动条距离顶部的px 实际高度(scrollHeight):通过 dom 的 scrollHeight 获得...,表示区域内所有内容的高度(包括滚动距离),也就是实际高度 基础实现 onScroll(e) { let scrollTop = e.target.scrollTop let scrollHeight...声明一个离底部的距离变量reachBottomDistance 这时候触发条件:可视高度 + 滚动距离 + reachBottomDistance >= 实际高度 export default {...if (currentHeight >= scrollHeight) { console.log('触底') } } } } 在距离底部
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。
今天,来介绍下上拉、下拉电阻。 其实,很多时候我们说到上拉,下拉的时候,都是比较模糊的,要么是根据以往的原理图,要么是根据datasheet的,确实,这样的效率是最高的,也非常不容易出错。...那么都应该知道P0口,它作为输出口时候需要加上拉电阻,爱动手的同学就会知道当初洞洞板(万用板)、插件电阻、插件电解电容、插件陶瓷电容、插件12Mhz晶振,插座,块头很大的89c51,还有黑色的插件排阻。...那么我们从这里入手: 1:开漏端口的上拉 51单片机的P0口,IIC的SCL与SDA都是开漏的。...这时候上拉电阻的作用就非常大了: 理论上高电平的驱动能力由上拉电阻的大小决定,但也不能随便取值,它应当受到输出端Vol,Iol,和输入端IIH,IIL,Vih,Vil等的制约,具体的取值公式可以参考往期文章...7:上拉,下拉 分为弱上拉(weak pull-up),强上拉(strong pull-up)。 弱下拉,强上拉。 强弱没有标准,只是一个对照。
一般KL距离用来衡量同意事件中,两种概率分布的相似程度,这个值越小,则相似程度越高。 ? 计算的实例: 我们抛两枚硬币,真实的概率为A,但是我们只能通过观察得到B和C,如下所示。...A(0) = 1/2, A(1) = 1/2; B(0) = 1/4, A(1) = 3/4; C(0) = 1/8, C(1) = 7/8; 进一步计算A与B和C的KL距离: D(A||B) =...需要注意的是,KL距离虽然叫做距离,但是并不是真正的距离,不符合距离的对称性和三角不等式。 2....Jensen-Shannon divergence JS散度是基于KL距离提出的改进,取值在0到1之间: ?...JS散度是对称的并且取值在0-1之间,另外,KL与JSD都存在一个问题,在很极端的情况下,KL值没有意义,JSD会趋于一个常数,这样在算法中梯度变为了0. 欢迎关注!
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。
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