使用点(x1，y1)和点(x2，y2)之间的距离指定point_dist。计算公式为: Distance = SquareRootOf( (x2 - x1)2 + (y2 - y1)2 ) - 腾讯云开发者社区

求延长线坐标已知点1的（x1,y1）点2的（x2,y2）求点3的x3求y3或者点3的y3求x3 let y3 = this.k_fun(x1, y1, x2, y2, x3) /**求延长线坐标方法...*/ private k_fun(x1, y1, x2, y2, x3, y3?)...{ // x1 y1起点 // x2 y2终点 // x3 y3 设置一个求一个只能设置一个未知数 // let x1 = 1 // let y1 = 1 // let x2 = 3 /.../ let y2 = 2 // let x3 // let y3 = 4 // 斜率公式 let b let k = (x1 - x2) / (y1 - y2) console.log(k,..."k") if (x3) { b = (x1 - x2) / k y3 = y1 - b console.log(y3, "y3") return y3 } if (y3) { b =

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一类强大算法总结！！

输入参数： point1: 第一个点的坐标，格式为 (x1, y1) point2: 第二个点的坐标，格式为 (x2, y2) 返回值：...两个点之间的欧几里德距离 """ x1, y1 = point1 x2, y2 = point2 distance = math.sqrt((x2 - x1)**2 +...point1: 第一个点的坐标，格式为 (x1, y1) point2: 第二个点的坐标，格式为 (x2, y2) 返回值：两个点之间的曼哈顿距离 ""...假设我们有两个二维向量，分别记为 A 和 B。A 的坐标为 (x1, y1)，B 的坐标为 (x2, y2)。...当参数 p = 2 时，闵可夫斯基距离等同于欧几里得距离，计算公式如下： D = sqrt((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2) 欧几里得距离表示两点之间的直线距离。

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代数几何:点,线,抛物线,圆,球,弧度和角度

求两点之间的距离勾股定理: a2 + b2 = c2 2D场景中, 假设要获取P1(x1, y1)与P2(x2, y2)之间的距离d, 计算公式: /* *@param {Point2D..., y1, z1)与P2(x2, y2, z2)之间的距离d, 计算公式: /* *@param {Point3D} p1 *@param {Point3D} p2 *@return {number...假设直线A为y1 = slope1 * x1 + b1, 而直线B为y2 = slope2 * x2 + b2 if (slope1 === slope2){ console.log("A与B平行"...Y轴对称的抛物线: y = a(x - x1)2 + y1 , a为正数则开口向上, a为负数则开口向下....X轴对称的抛物线: x = a(y - y1)2 + x1, a为正数则开口向右, a为负数则开口向左.

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曼哈顿距离 (C++) NOI 1062

1.问题引入出租车几何或曼哈顿距离（Manhattan Distance）是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇，是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。...2.题目限制时间限制: 1000 ms 空间限制: 262144 KB 数据范围限制 -10000x1,y1,x2,y2<=10000 3.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。...main() { float x1,x2,y1,y2; float mht; cin>>x1>>y1>>x2>>y2; mht = absolute(x1,x2)+absolute

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（图来自：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9B%BC%E5%93%88%E9%A0%93%E8%B7%9D%E9%9B%A2）一维曼哈顿距离可以理解为一条线上两点之间的距离...在平面上，坐标（x1, y1）的点 P1 与坐标（x2, y2）的点 P2 的曼哈顿距离为：|x1-x2| + |y1 - y2|,其值为 max(x1 - x2 + y1 - y2, x2 - x1...+ y1 - y2, x1 - x2 + y2 - y1, x2 -x1 + y2 - y1) ?...延续上面的思路，|x1-x2| + |y1 - y2| + |z1 - z2|,其值为 : max( x1 - x2 + y1 - y2 + z1 - z2, x1 - x2 + y1 - y2 + z2...+ y2 - y1 + z2- z1, x2 -x1 + y2 - y1 + z1 - z2， x2 -x1 + y2 - y1 + z2 - z1 ) 我们可以将 1 和 2 放在一起方便计算： max

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【算法】相似度计算方法原理及实现

问题定义：有两个对象X,Y,都包含N维特征，X=(x1,x2,x3,……..,xn),Y=(y1,y2,y3,……..,yn),计算X和Y的相似性。常用的有五种方法，如下。...1、欧几里得距离（Eucledian Distance）欧氏距离是最常用的距离计算公式，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离，当数据很稠密并且连续时，这是一种很好的计算方式。...因为计算是基于各维度特征的绝对数值，所以欧氏度量需要保证各维度指标在相同的刻度级别，比如对身高（cm）和体重（kg）两个单位不同的指标使用欧式距离可能使结果失效。 ? 代码： ?...2、曼哈顿距离（Manhattan Distance） ?...Manhattan distance = |x1 – x2| + |y1 – y2|，p1 at (x1, y1) and p2 at (x2, y2). 代码： ?

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明月机器学习系列023：表格识别（二）

聚类的关键点就是怎么计算不同线段之间的距离，显然这里使用欧式距离还是Manhattan等都是不行的了，我们需要定义自己的距离。...两条线段之间的距离计算，如下：如果两个线段有交点，则距离为0；否则计算两个线段的两个端点之间的距离的最小值的和。...，y=ax+b或者x=ay+b，具体看line_type的值 x1, y1, x2, y2: 线段的两个端点 :param line1,line2: [line_type, a, b,..., y2): """计算点到线的距离""" if l_type: if min(x1, x2)-5 x1, x2)+5:..., y1, x2, y2) for ((a, b), l_type, ((y1, x1), (y2, x2))) in \ zip(lines, line_types

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图像的几何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换 OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(1)OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(2)数字图像处理笔

2)) y1 = src.rows - 2; int y2 = y1 + 1; //根据目标图像的像素点（浮点坐标）找到原始图像中的4个像素点，取距离该像素点最近的一个原始像素值作为该点的值...} } double distance(const double x1, const double y1, const double x2, const double y2)//两点之间距离，这里用欧式距离...{ return (x1 - x2)*(x1 - x2) + (y1 - y2)*(y1 - y2);//只需比较大小，返回距离平方即可 } 最邻近插值只需要对浮点坐标“四舍五入”运算。...double x1, const double y1, const double x2, const double y2)//两点之间距离，这里用欧式距离 { return (x1 - x2)...*(x1 - x2) + (y1 - y2)*(y1 - y2);//只需比较大小，返回距离平方即可 } void nearestIntertoplation(cv::Mat& src, cv::Mat

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计算向量间相似度的常用方法

1.1 欧式距离 (Euclidean Distance) 欧氏距离是一个通常采用的距离定义，指在n维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的直线距离。...n维向量间的欧式距离计算公式为： ? 其中x向量为(x1,x2,…,xn)，y向量为(y1,y2,…,yn)。...欧氏距离与曼哈顿距离（from Wikipedia） 1.3 切比雪夫距离 (Chebyshev Distance) 数学上，切比雪夫距离或是L∞度量是向量空间中的一种度量，二个点之间的距离定义为其各坐标数值差绝对值的最大值...以(x1,y1)和(x2,y2)二点为例，其切比雪夫距离为max(|x2−x1|,|y2−y1|)： ? 在国际象棋中，王的走法为可以横、竖、斜三个方向走动，但每次只能走一步。...from Wikipedia 1.4 闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance) 闵氏距离不是一种距离，而是一组距离的定义。其计算公式为： ? 其中p为变参数。

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算法合集 | 无限的路（递推） - HDU 2073

代表数据的组数。每组数据由四个非负整数组成x1，y1，x2，y2；所有的数都不会大于100。 Output 对于每组数据，输出两点(x1,y1),(x2,y2)之间的折线距离。...0.000 解题思路：这道题刚开始看比较难找到规律，要从这个图形里抽象出可以解题的方法，主要是分两步，第一步，要考虑从起点(0,0)到目标点(x,y)的距离，第二步就是计算两个距离之间的差值..., x2, y1, y2; scanf("%d", &count); while (count--) { scanf("%d%d%d%d", &x1, &y1,...&x2, &y2); //递推算法 //先计算从(0,0)到(x,y)的距离 //再计算差值 double ans = fabs(distance...(x1, y1) - distance(x2, y2)); printf("%.3f\n", ans); } return 0; }

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10、图像的几何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换 OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(1)OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(2)数字图像

>= (src.rows - 2)) y1 = src.rows - 2; int y2 = y1 + 1; //根据目标图像的像素点（浮点坐标）找到原始图像中的4个像素点，取距离该像素点最近的一个原始像素值作为该点的值...0] = distance(x, y, x1, y1); dist[1] = distance(x, y, x2, y1); dist[2] = distance(x, y, x1, y2)...double y1, const double x2, const double y2)//两点之间距离，这里用欧式距离 { return (x1 - x2)*(x1 - x2) + (y1 - y2...double x1, const double y1, const double x2, const double y2)//两点之间距离，这里用欧式距离 { return (x1 - x2)*(x1...0] = distance(x, y, x1, y1); dist[1] = distance(x, y, x2, y1); dist[2] = distance(x, y, x1, y2)

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浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集习题5-3 使用函数计算两点间的距离

习题5-3 使用函数计算两点间的距离本题要求实现一个函数，对给定平面任意两点坐标(x1 ,y1 )和(x2 ,y2)，求这两点之间的距离。...函数接口定义： double dist( double x1, double y1, double x2, double y2 ); 其中用户传入的参数为平面上两个点的坐标(x1, y1)和(x2..., y2)，函数dist应返回两点间的距离。...y2 ); int main() { double x1, y1, x2, y2; scanf("%lf %lf %lf %lf", &x1, &y1, &x2, &y2);...printf("dist = %.2f\n", dist(x1, y1, x2, y2)); return 0; } /* 你的代码将被嵌在这里 */ 输入样例： 10 10 200

1.8K3 0

机器学习的5种距离度量方法

今天讲下常见的几种距离计算方法。 A 欧式距离EuclideanDistance 欧式距离：两点之间的直线距离。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)，b(x2,y2)之间的欧式距离公式： ?...(2) n维空间上两点a(x1,x2……..xn)，b(y1,y2……..yn)的欧式距离公式： ?...(1)二维平面上两点a(x1,y1)，b(x2,y2)之间的曼哈顿距离公式： ? (2) n维空间上两点a(x1,x2……..xn)，b(y1,y2……..yn)的曼哈顿距离公式： ?...你会发现最少步数总是max( | x2-x1 | , | y2-y1 | )步。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)，b(x2,y2)之间的切比雪夫距离公式： ?...(2) n维空间上两点a(x1,x2……..xn)，b(y1,y2……..yn)的切比雪夫距离公式： ? E 汉明距离两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。

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uni-app 微信小程序中如何通过 canvas 画布实现电子签名？

; x1 = line[1].x; y1 = line[1].y; x2 = x1 + (line[0].x - x1) * curveValue; y2 = y1...+ (line[0].y - y1) * curveValue; } //从计算公式看，三个点分别是(x0,y0),(x1,y1),(x2,y2) ；(x1,y1)这个是控制点，控制点不会落在曲线上...；实际上，这个点还会手写获取的实际点，却落在曲线上 len = this.distance({ x: x2, y: y2 }, { x: x0,...c2x: x1 + n_x2, c2y: y1 + n_y2, ex: x2 + n_x2, ey: y2 + n_y2 }); a.push({...vy21, ex: x2 - n_x2, ey: y2 - n_y2 }); a.push({ c1x: x1 - n_x2, c1y: y1 -

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带你实现一个简单的多边形编辑器

(x1, y1, x2, y2) { return Math.sqrt(Math.pow(x1 - x2, 2) + Math.pow(y1 - y2, 2)) } 效果如下：除了在拖动的时候吸附...，使用点到直线的距离公式：标准的直线方程为：Ax+By+C=0，有三个未知变量，我们只有两个点，显然计算不出三个变量，所以我们使用斜截式：y=kx+b，即不垂直于x轴的直线，计算出k和b，这样：Ax...+By+C = kx-y+b = 0，得出A = k，B = -1，C = b，这样只要计算出A和C即可： getLinePointDistance (x1, y1, x2, y2, x, y) {...s的两个端点为：(x1,y1)、(x2,y2)，点p为：(x0,y0)，那么有如下推导： // 线段s的斜率 let k = (y2 - y1) / (x2 - x1) // 端点1代入斜截式公式y=kx...，也许是在直线的其他位置： getNearestPoint (x1, y1, x2, y2, x0, y0) { let k = (y2 - y1) / (x2 - x1) let x

1.2K4 0

编程开发新朋友 —— ChatGPT 和 NotionAI 实战

- 掘金 AI 代码释义 ⭐输入： //解释下以下代码是干嘛的 function calculateDistance(x1, y1, x2, y2) { return Math.sqrt(Math.pow...(x1 - x2, 2) + Math.pow(y1 - y2, 2)); } ChatGPT 输出：这段代码是计算两个点之间的欧几里得距离的函数。...其中，(x1, y1) 和 (x2, y2) 表示两个点的坐标，函数通过使用勾股定理计算出它们之间的距离并返回结果。...NotionAI 输出：函数calculateDistance(x1, y1, x2, y2) 用于计算两个点之间的距离，其中x1和y1表示第一个点的坐标，x2和y2表示第二个点的坐标。...该函数使用勾股定理计算两点之间的距离，即通过求平方根来计算 (x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2 的值。

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事件坐标与 transform:scale 引发的问题

移动计算公式这里需要被移动块与初始点击点做相对偏移移动, 所以可知移动前后鼠标所在点与被移动块的相对距离不变 x1, y1 移动块初始坐标 px1, py1 鼠标按下初始坐标 x2, y2 移动后移动块坐标...px2, px2 鼠标移动后坐标 px1 - x1 = px2 - x2 py1 - y1 = py2 - y2 求移动后的块坐标 x2 = x1 + px2 - px1 y2 = y1 + py2...比例差不同，所以问题与屏幕适配有关发现当前环境中使用的 transform:scale 做屏幕适配解决这里出现的问题是，通过mousemove获取的 e.pageX, e.pageY 是相对于页面的尺寸...，不受全局样式 transform:scale 的影响, 而实际dom定位是经过比例缩放的，所以始终存在一个比例差问题，且鼠标移动距离越远，差距越大。...最终得出正确结果 x2 = x1 + px2*scale - px1 y2 = y1 + py2 *scale - py1 function onMouseDown (e) { // 转换初始坐标

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关于判断两个矩形是否相交

仔细观察上面列出的几种情况后，想到了一个新的思路：如果两个矩形相交，那么矩形A的中心点`Pa3(Xa3,Ya3)`与矩形B的中心点`Pb3(Xb3,Yb3)`在x轴方向上的距离和y轴方向的距离一定满足以下条件...，有如下javascript代码提供参考： /* * rect obj {x1:num, y1:num, x2:num, y2:num} 定义矩形的两个顶点的坐标集合 */ var isIntersection...return true; } return false; } var rectA = {x1: 6, y1: 6, x2: 14, y2: 12}, rectB = {x1:...10, y1: 10, x2: 20, y2: 16}, rectC = {x1: 8, y1: 8, x2: 12, y2: 10}, rectD = {x1: 4, y1: 8, x2...: 16, y2: 10}, rectE = {x1: 8, y1: 8, x2: 12, y2: 16}, rectF = {x1: 10, y1: 14, x2: 16, y2: 18

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关于碰撞检测

1.矩形m与矩形n 矩形1的参数是：左上角的坐标是(x1,y1)，宽度是w1，高度是h1; 矩形2的参数是：左上角的坐标是(x2,y2)，宽度是w2，高度是h2。...x方向：| (x1 + w1 / 2) – (x2 +w2/2) |2) / 2| y方向：| (y1 + h1 / 2 ) – (y2 + h2/2) |2).../ 2 | 2.圆形与圆形计算两个圆心之间的距离是否小于两个圆的半径和。...假设：圆形1的左上角坐标是(x1,y1)，半径是r1，圆形2的左上角的坐标是(x2,y2)，半径是r2。...下面是数学表达式： (x1 – x2)2 + (y1 – y2)2 2) 3.矩形与圆碰撞通过找到矩形上与圆形最近的点，判断其与圆心的距离，如果小于半径就碰撞定义：矩形上离圆心最近的点为变量

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计算曼哈顿距离

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。...样例输出 3.600 数据范围限制 -10000x1,y1,x2,y2<=10000 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include 5 using namespace std; 6 int main() 7 { 8 double x1,x2,y1,y2; 9 cin...>>x1>>y1>>x2>>y2; 10 printf("%.3lf",abs(x1-x2)+abs(y1-y2)); 11 return 0; 12 }

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求延长线坐标已知点1的（x1,y1）点2的（x2,y2）求点3的x3求y3或者点3的y3求x3

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代数几何:点,线,抛物线,圆,球,弧度和角度

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【算法】相似度计算方法原理及实现

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图像的几何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换 OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(1)OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(2)数字图像处理笔

计算向量间相似度的常用方法

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10、图像的几何变换——平移、镜像、缩放、旋转、仿射变换 OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(1)OpenCV2:图像的几何变换,平移、镜像、缩放、旋转(2)数字图像

浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集习题5-3 使用函数计算两点间的距离

机器学习的5种距离度量方法

uni-app 微信小程序中如何通过 canvas 画布实现电子签名？

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事件坐标与 transform:scale 引发的问题

关于判断两个矩形是否相交

关于碰撞检测

计算曼哈顿距离

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