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获取图片的位置(距离顶部

点击这个按钮 获取图片的信息 正常来讲 这样的需求 先获取dom 再遍历dom 往里面塞按钮就可以了 但是,考虑到各型各色的网站限制和dom变化,这样就有很多问题, 所以就需要根据图片的当前位置(元素距离顶部的位置...包括滚动条),和左边的位置)来动态的添加这个按钮 因为是hover触发的 所以这个按钮只有一个 (这样的做法是参考阿里以图搜图的功能做的) ok 需求明白了之后 开始说怎么做 先说公式代码:( top: 图片距离顶部的高度...+滚动条的高度,left:图片距离左侧的高度) 1.滚动条的高度     // 获取 当前 滚动条的长度, 水平 && 垂直方向       function getScrollPosition() ... ||             document.body           ).scrollTop;         }         return { x, y };       } 2.图片距离上...、左的距离:(主要方法:dom.getBoundingClientRect)       // 获取 dom 到视口左侧和顶部的相对位置       function getDomToViewPosition

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KL距离JS散度

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AB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,KLJSD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!

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js点击按钮返回页面顶部

2016-08-22 03:08:28 在进行官网一类的网站建设时,经常会出现页面太长的现象,当用户滚动滚动条到最底部时返回顶部需要滚动多下滚动条,用户体验相当不好,于是就出现了当滚动条滚动到一定位置后出现返回顶部按钮...,点击该按钮返回顶部,并且有一定的效果。...该方法就是利用锚点的方式来返回顶部。即给最顶部的div设置一个id,然后a标签的链接地址写成该id,当点击时就会返回顶部,但是缺点为过于突兀,因为是立即返回顶部。...scrollTop:0},1000); return false; }); a标签的样式和方式和第一种方式相同,只不过给其添加了一个点击事件,此事件需要进入jquery.js...文件,点击之后滚动条会有一个滚动过程,不是一下子回到顶部,个人感觉不错。

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机器学习中“距离相似度”计算汇总

写在前面 涵盖了常用到的距离相似度计算方式,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...在LSH算法汉明距离也有重要的应用。汉明距离比较相近的是编辑距离。...,可以得到它的几个特点如下: 两点之间的马氏距离原始数据的测量单位无关(不受量纲的影响) 标准化数据和中心化数据(即原始数据均值之差)计算出的二点之间的马氏距离相同 可以排除变量之间的相关性的干扰...这结果是向量的长度无关的,仅仅向量的指向方向相关。余弦相似度通常用于正空间,因此给出的值为0到1之间。 ? 二维空间为例,上图的a和b是两个向量,我们要计算它们的夹角θ。...如果向量a和b不是二维而是n维,上述余弦的计算法仍然正确。假定A和B是两个n维向量,A是[A1,A2,…,An],B是[B1,B2,…,Bn] ,则AB的夹角θ的余弦等于: ? ?

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R语言:计算各种距离

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ab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。...2.693503;第二行第三行的距离为6.113250;第一行第三行的距离为5.548077 2、曼哈顿距离(Manhattan Distance) 从名字就可以猜出这种距离计算方法了。...两个n维向量a(a1;a2;…;an) b(b1;b2;…;bn)间的曼哈顿距离 d=∑k=1n|ak−bk| d = \sum_{k=1}^{n} |a_{k} - b_{k}| R语言计算曼哈顿距离

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