地图应用非常广泛，目前地图服务，都提供地图操作、标注、地点搜索、出行规划、地址解析、街景等接口，功能非常丰富。在实际开发过程中，各有优劣。本次基于需求，使用腾讯位置服务作为一个公用厕所位置标注的H5页面开发。
很多人都建议jquery使用cdn加速的方式引入。当然，我不反对这么做。但是以我自己做项目的便利性，我还是习惯把jq放在本地使用。原因有以下几点：
我们日常电脑美团或者饿了么点外卖，附近的商家几乎都是秒回的，最简单的理解，我们可以用经纬度来计算。
计算化学中有时会要求我们计算两个向量的相似度，如做聚类分析时需要计算两个向量的距离，用分子指纹来判断两个化合物的相似程度，用夹角余弦判断两个描述符的相似程度等。计算向量间相似度的方法有很多种，本文将简单介绍一些常用的方法。这些方法相关的代码已经提交到github仓库
github地址：https://github.com/626626cdllp/echarts
在三维空间中,含有 N 个质点的自由质点系的自由度为3N．但具有N个质点的刚体,其自由度却远远取不到这个值,因为这些质点彼此的距离必须保持不变,刚体的自由度应该是3N减去独立的关于相对位置的约束关系．但判断这些约束关系的独立性并非一目了然,于是我们不妨换一个思路分析刚体的自由度.由经验可知,要想确定一个刚体上所有质点的位置,只需知道其中任意三个不共线质点的位置就可以了．它们共有9个坐标,扣除彼此之间距离保持不变的三个约束关系,我们立即得到刚体的自由度是6.
题目要求： X星球居民小区的楼房全是一样的，并且按矩阵样式排列。其楼房的编号为1,2,3… 当排满一行时，从下一行相邻的楼往反方向排号。 比如：当小区排号宽度为6时，开始情形如下：
移动距离 X星球居民小区的楼房全是一样的，并且按矩阵样式排列。其楼房的编号为1,2,3... 当排满一行时，从下一行相邻的楼往反方向排号。 比如：当小区排号宽度为6时，开始情形如下： 1 2 3 4 5 6 12 11 10 9 8 7 13 14 15 ..... 我们的问题是：已知了两个楼号m和n，需要求出它们之间的最短移动距离（不能斜线方向移动） 输入为3个整数w m n，空格分开，都在1到10000
在简单的图形和动画轨迹上，我们可以换一种实现思维，例如通过函数来实现。
Web 全景在以前带宽有限的条件下常常用来作为街景和 360° 全景图片的查看。它可以给用户一种 self-immersive 的体验，通过简单的操作，自由的查看周围的物体。随着一些运营商推出大王卡等
何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。
在数字孪生可视化场景中，可能会遇到这个问题，即需要测量数字孪生可视化场景中的不同目标之间的距离。通过这个测量，可以明确的知道可视化场景中各个目标的位置以及各个目标之间的距离，便于做出合理的规划。这个需求并不难，我们需要做的是确定需要测量的对象的坐标点起点和终点位置。
本文从绘图基础开始讲起，详细介绍了如何使用 Three.js开发一个功能齐全的全景插件。
摘要：在数据挖掘中，K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K-Means算法（W
双目立体视觉（Binocular Stereo Vision）是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。
最近在学习一些数据挖掘的算法，看到了这个算法，也许这个算法对你来说很简单，但对我来说，我是一个初学者，我在网上翻看了很多资料，发现中文社区没有把这个问题讲得很全面很清楚的文章，所以，把我的学习笔记记录下来，分享给大家。 在数据挖掘中， k-Means 算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 1问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点
导读：现代的数据可视化产品相较于之前的仪表盘应用，在数据方面呈现更加生动、数据实时性高、交互更为友好、效果更加震撼等特点，越来越多的人倾向于通过各类可视化产品使静态的数据“活”起来。基于此背景，我们结合滴滴的各业务线发展，打造了本文介绍的数据可视化大屏产品。
在地统计基本概念：克里格插值、平稳假设、变异函数、基台、线性无偏最优等中，我们详细介绍了地学计算的几个基本概念，并对其数学推导公式加以了梳理。接下来，我将通过几篇新的专题博客，对地学计算相关的代码、操作加以实践与详细讲解。本篇博客便是第一篇——基于MATLAB的空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制。
涵盖了常用到的距离与相似度计算方式，其中包括欧几里得距离、标准化欧几里得距离、曼哈顿距离、汉明距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离、闵科夫斯基距离、编辑距离、余弦相似度、杰卡德相似度、Dice系数。
本发明涉及声源的定位，更具体地讲，涉及一种使用麦克风(MIC)阵列来对声源 定位的方法。
作者 | Charmve 来源 | 迈微AI研习社 k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基x`于实例学习的相关概念。 基于实例的学习 已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。 基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上
k近邻算法（k-Nearest Neighbor，简称kNN）：给定一个训练数据集，对于新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最接近的
目前手头的一个项目要用到GPS地理定位信息，很自然的就需要知道两个地点之间的距离，于是上网找了一下。
可以看到它的实现方式是将 mousemove 事件触发时的坐标，用长宽不一的矩形连接起来，所以连接处出现了明显的“断裂”，整个轨迹也不平滑，而且其宽度和透明度的“渐变”也比较生硬，有明显断层。
几乎所有的机器学习算法都归结为求解最优化问题。有监督学习算法在训练时通过优化一个目标函数而得到模型，然后用模型进行预测。无监督学习算法通常通过优化一个目标函数完成数据降维或聚类。强化学习算法在训练时通过最大化奖励值得到策略函数，然后用策略函数确定每种状态下要执行的动作。多任务学习、半监督学习的核心步骤之一也是构造目标函数。一旦目标函数确定，剩下的是求解最优化问题，这在数学上通常有成熟的解决方案。因此目标函数的构造是机器学习中的中心任务。
总是会被javascript的event对象的clientX,offsetX,screenX,pageX 弄得头晕，于是决定做个图来区分一下(画得我手那个酸呀。。。。)
logFC > 0，treat>control，基因表达量上升（而不是上调，上下调要结合p值来定义）
广义的基因有6w+个，包括lncRNA、miRNA等等，每年可能都有个别基因增增减减的情况，累计在一起，就存在基因库版本的差异，10年前查到的和今年的可能不一样，所以旧的数据仍然可以有新的解释，同一个数据集也可以在和其他数据集用不同的思路分析
本篇文章的内容是js清除浏览器缓存，在这里分享给大家，也可以给有需要的朋友做一下参考，大家一起来看一看吧
聚类分析是研究分类问题的分析方法，是洞察用户偏好和做用户画像的利器之一。聚类分析的方法非常多，能够理解经典又最基础的聚类方法 —— 层次聚类法(系统聚类) 的基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标，同时这也会为理解后续与聚类相关的推文如 K-Means 等打下基础是。
本文描述了二维复合变换的基本方法和思想，根据鼠标位置坐标获取起始点pStart和终止点pEnd的坐标，设计实现每个基本图形的画图方法，根据pStart和pEnd即可确定基本图形的控制点，进而绘制对应图形。规范化齐次坐标以后，图形几何变换可以表示为图形控制点点集合的规范化齐次坐标矩阵与二维变换矩阵相乘的形式，分别设置二维变换矩阵的参数信息，设计实现对应的方法，即可实现图形的二维变换功能。
维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。
在硕博士生的数据挖掘课程中，聚类是难点，一文难尽。此文用宴会上的见闻，用异于传统的方式，从讲课PPT上取些素材（这样比较快），来说明聚类的一些概念，为下篇做些铺垫，下篇将通过通俗的例子说明一个著名的方法。 团拜会上一道风景线 岁末年初，参加了几个团拜会。朋友们都知道我对酒特过敏，宽容地让我以茶代酒，因而能在酒席上清醒地倾听、观察和记忆，并在这里调侃敬酒的艺术。 社会是由各种纽带联络而成的人的集合，敬酒是众多纽带中的一种。老百姓敬酒传达亲情友情；伟人（如罗斯福、斯大林）的敬酒也是政治；文人
给你一个非零整数，让你求这个数的n次方，每次相乘的结果可以在后面使用，求至少需要多少次乘。如24：2*2=22（第一次乘），22*22=24（第二次乘），所以最少共2次；
在JQuery的许多方法中，很多方法的参数可以传入一个JSON对象，比如Ajax方法的第二个参数。怎么将文本转化成JSON对象，需要注意以下问题：
我们可以定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离，也就是在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和。
之前一段时间我们了解到的算法中，可以说是一个比一个复杂，本文呢，我们不再增加难度，来说一个最基础、最简单的监督学习算法KNN。
看到ios版上QQ刷新效果像水滴，然后自己也想着去实现这样的效果，这篇文章暂时没有介绍下拉刷新的效果，只是单独用一个控件来实现这样的水滴效果。
一个简单的可拖动div,随着鼠标的移动，实现原理鼠标按下时根据onmousemove事件来动态获取鼠标坐标位置以此来更新div的位置，实现的前提时div要有一个定位效果，不然的话是移动不了它的。
最近看了一些关于降维算法的东西，本文首先给出了七种算法的一个信息表，归纳了关于每个算法可以调节的(超)参数、算法主要目的等等，然后介绍了降维的一些基本概念，包括降维是什么、为什么要降维、降维可以解决维数灾难等，然后分析可以从什么样的角度来降维，接着整理了这些算法的具体流程。
势能面扫描是我们用Gaussian常做的计算，一般可以分为刚性扫描和柔性扫描。如果在柔性扫描中给定两个坐标，那么我们将会得到二维势能面。但是有时候我们只希望两个坐标同时变化得到一条势能曲线，这可以通过使用Gaussian中的GIC（广义内坐标）实现。本公众号之前也给出了一个可行的解决方案，见《在Gaussian16中同时扫描两个反应坐标》。但是之前方案的缺点是使用了Link1，在用GaussView打开输出文件时不能很方便地显示能量的变化趋势，这在找能量极大，极小点时会带来困难。因此这里给出了一个新的方案，不使用Link1，让势能曲线可以直观地显示出来。
前两日，在微博上说：“到今天为止，我至少亏欠了3篇文章待写：1、KD树；2、神经网络；3、编程艺术第28章。你看到，blog内的文章与你于别处所见的任何都不同。于是，等啊等，等一台电脑，只好等待..”。得益于田，借了我一台电脑（借他电脑的时候，我连表示感谢，他说“能找到工作全靠你的博客，这点儿小忙还说，不地道”，有的时候，稍许感受到受人信任也是一种压力，愿我不辜负大家对我的信任），于是今天开始Top 10 Algorithms in Data Mining系列第三篇文章，即本文「从K近邻算法谈到KD树、SIFT+BBF算法」的创作。
本次接着整理 Redis 关于 Geo 命令相关的内容。先来看下关于这部分的思维导图，如下图所示。
零、前言 这篇是为了下一篇做点铺垫，也是来复习一些数学基础 本篇属于休闲娱乐，不要太较真，小科普一下，不喜勿喷 本文知识点前4点你可以随便看看，但第5点非常重要,本文源码见捷文规范 本文知识点： 1)数学函数的概念 2)直角坐标系的下函数图形 3)极坐标下的函数图象 4)参数方程下的函数图形 5)正弦函数的详细分析(为下一篇文章做铺垫) ---- 一、数学函数的概念： 1.高中数学必修1： 设A,B为非空的数集，如果按照某种确定的对应关系f, 使对于集合A中的任意的任意一个数x
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k-近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。 一、基于实例的学习。 1、已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。 2、基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上，很多技术只建立目标函数的局部逼近，将其应用于与
论文名称：Collaborative Filtering of Correlated Noise:Exact Transform-Domain Variance for Improved Shrinkage and Patch Matching
计算点到多边形最短距离的基本原理是：依次计算点到多边形每条边的距离，然后筛选出最短距离。
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