到最近的人的最大距离 在一排座位（ seats）中，1 代表有人坐在座位上，0 代表座位上是空的。 至少有一个空座位，且至少有一人坐在座位上。...亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。 返回他到离他最近的人的最大距离。...示例 1： 输入：[1,0,0,0,1,0,1] 输出：2 解释： 如果亚历克斯坐在第二个空位（seats[2]）上，他到离他最近的人的距离为 2 。...如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离为 1 。 因此，他到离他最近的人的最大距离是 2 。..., n为偶数最近距离为 选出最大的一个就可以。
本文介绍在ArcMap软件中，对于点要素中的每一个点，求取其距离最近的道路的距离、距离倒数的方法。 首先，看一下本文的需求。...我们希望对于每一个点，分别求取其到最近道路的距离，以及这个距离的倒数。这个最近距离，以及距离的倒数，是GIS研究、分析中常用的指标；其可以在ArcMap软件中方便地计算。 ...随后，在弹出的“Near”工具窗口中，在第一个选项内选择自己的点要素，而在第二个选项中选择需要计算距离的对象，在我这里也就是表示路网的这个线要素。...可以看到，在其属性表中会新增一列，也就是上图紫色框内的那一列。这一列数据，就是每一个点要素，距离其最近的道路的距离。 ...这里有一点需要注意，上述工具在选取距离单位时，所出现的选项可能是与点要素数据集的坐标系有关系的。
亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。 返回他到离他最近的人的最大距离。...示例 1： 输入：[1,0,0,0,1,0,1] 输出：2 解释： 如果亚历克斯坐在第二个空位（seats[2]）上，他到离他最近的人的距离为 2 。...如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离为 1 。 因此，他到离他最近的人的最大距离是 2 。...2.我们之前做过一道跟这道题类似的题目，我们只需做两次循环，一次把所有0的位置跟左边的1比较，得到跟左边的最近的1的位置距离。再跟右边的1比较，得到跟右边的最近的1的位置距离。...为了实现这一点，我们需要考虑最开始max1要初始化为多少。 还不懂的同学自己手推一遍代码，理清过程就清楚啦！ 上述代码实测12ms，beats 100% of cpp submission。
亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。 返回他到离他最近的人的最大距离。...示例 1： [20210223150541] 输入：seats = [1,0,0,0,1,0,1] 输出：2 解释： 如果亚历克斯坐在第二个空位（seats[2]）上，他到离他最近的人的距离为 2 。...如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离为 1 。 因此，他到离他最近的人的最大距离是 2 。...示例 2： 输入：seats = [1,0,0,0] 输出：3 解释： 如果亚历克斯坐在最后一个座位上，他离最近的人有 3 个座位远。 这是可能的最大距离，所以答案是 3 。...因为 1 2 个连续 0 的距离为 1，3 4 个连续 0 的距离为 2 取 offset 和 (max + 1) / 2 的最大值。
题目 在一排座位（ seats）中，1 代表有人坐在座位上，0 代表座位上是空的。 至少有一个空座位，且至少有一人坐在座位上。...亚历克斯希望坐在一个能够使他与离他最近的人之间的距离达到最大化的座位上。 返回他到离他最近的人的最大距离。...示例 1： 输入：[1,0,0,0,1,0,1] 输出：2 解释： 如果亚历克斯坐在第二个空位（seats[2]）上，他到离他最近的人的距离为 2 。...如果亚历克斯坐在其它任何一个空位上，他到离他最近的人的距离为 1 。 因此，他到离他最近的人的最大距离是 2 。...示例 2： 输入：[1,0,0,0] 输出：3 解释： 如果亚历克斯坐在最后一个座位上，他离最近的人有 3 个座位远。 这是可能的最大距离，所以答案是 3 。
平面最近点对，即平面中距离最近的两点 分治算法： int SOLVE(int left,int right)//求解点集中区间[left,right]中的最近点对 { double ans...当前集合中的最近点对，点对的两点同属于集合[left,mid]或同属于集合[mid,right] 则ans = min(集合1中所有点的最近距离, 集合2中所有点的最近距离...对于temp中的点，枚举求所有点中距离最近两点的距离，然后与ans比较即可。...可以证明点集[mid,mid+ans]中的、矩形外的点与p点的距离一定大于 ans。...于是我们可以对temp以y为唯一关键字从小到大排序,进行枚举, 更新ans,然后在枚举时判断：一旦枚举到的点与p点y值之差大于ans，停止枚举。最后就能得到该区间的最近点对。
题意 我们先来看下题意吧，题意很简单，在一个平面当中分布着n个点。现在我们知道这n个点的坐标，要求找出这n个点当中距离最近的两个点的间距。 ?...我不确定这个问题是否出自于天文学，但是把它放到天文的背景当中非常合适。想象一下在浩瀚的宇宙当中，存在着无数的星辰，我们想要找到其中距离最近的两颗天体。...答案当然是可以的，既然是使用分治法，那么我们首先要做的就是拆分，将整个的数据拆成两个部分，使用递归分别完成两个部分，然后再合并得到完整的结果。...拆分结束之后，我们只需要分别统计左边部分的最近点对、右边部分的最近点对，以及一个点在左边一个点在右边的最近点对即可。对于前面两种情况都很好解决，我们只需要递归就可以搞定了，但对于第三种情况应该怎么办？...这个虚线构成的框是一个长方形，它的宽是D，长是2D。这是怎么来的呢？其实很简单，对于p点来说，要想和他构成全局的最近点对，那么距离它的距离一定要小于目前的最优解D。
题目描述： 给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离。 两个相邻元素间的距离为 1 。...0 0 0 1 0 0 0 0 输出: 0 0 0 0 1 0 0 0 0 示例 2: 输入: 0 0 0 0 1 0 1 1 1 输出: 0 0 0 0 1 0 1 2 1 注意: 给定矩阵的元素个数不超过...矩阵中的元素只在四个方向上相邻: 上、下、左、右。...，保留为0的值 //实参替换形参中不为0的值，保留为0的值 var updateMatrix = function(matrix) { let row = matrix.length;...//获取矩阵的行数 let col = matrix[0].length; //获取矩阵的列 var temp = [];//创建一个数组存储空间 for(var i = 0; i
GPT-3 在自然语言处理方面的出色表现，引起了大家对 AI 的关注和探索。作为一名从事相关领域的工程师，我最近也有了一些感受。...在使用 GPT-3 进行方案验证的过程中，我们发现 AI 能够快速验证我们的想法，帮助我们确定一个方案是否可行。具体来说，我们首先将目标输入到模型中，并输出一系列推荐方案。...如果我们没有准确的指导方向，就算让 AI 模型跑再久也不会达成我们想要的效果。 因此，我们必须拥有辨别方向正确性的能力，才能真正发挥 AI 的力量。...不同的方向往往会导致不同的结果，我们需要谨慎的选择方向，并且在使用 AI 时始终保持清晰的思路。 总而言之，尽管 AI 可以帮助我们更快速的验证方案，但它并不能替代我们的决策和思考。...我们需要始终清楚的意识到方向的重要性，同时与 AI 相互配合，才能真正实现最佳结果。 注：本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。
这正是我所经历的。 然而，某一天，我正要好好看看powerquery中的各个栏目到底都有那些功能，就随手点了一下【最近使用的源】： ?...认识到问题且想着要改变事情是一件并不顺利但却不得不狠下心来做的事情。 ? 经过一段时间的不断提醒自己，现在我做项目时总是习惯性地先去找“最近使用的源”，而“新建源”却很少去用了。...这样做带来的好处，我在这篇文章中也谈论过。 整理你的报告从使用SQL开始 尤其是发布到云端，建立网关时，节省的时间那可是一大把。...当然，我习惯于将查询进行分组，因此，最近我往往是在分组上直接“右键-新建查询-最近使用的源”： ? 这样，新获得的表会直接分组在想要的组里，省去了再调整分组的过程。...你看，从最开始的第一印象，到使用Power BI的整个过程中的习惯，全部来自于最初学习时一个小小的步骤。 当然，这算不上别用有心的“操控”，不过，还是产生了巨大的影响。 ? ?
https://blog.csdn.net/u010105969/article/details/72457960 我们在使用到百度地图的项目中可能会需要计算两点间的距离，我们可以很容易通过百度地图的开发文档中找到计算两点间距离的方法...model.longitude)); CLLocationDistance distance = BMKMetersBetweenMapPoints(point1,point2); 可该代码不能直接使用...，因为我们还需要导入一个头文件，反正我在百度地图开发文档中没有直接找到该头文件（可能找的不够仔细）。...最后是在iOS技术交流群被告知了这个头文件： BaiduMapAPI_Utils/BMKUtilsComponent.h 计算出的距离单位是米。...在没找到该头文件前我本来是想放弃百度地图的这个方法而使用原生的方法的，原生的方法： CLLocation *location1 = [[CLLocation alloc] initWithLatitude
一、LinkedHashMap类 1.LinkedHashMap类是HashMap的子类，LinkedHashMap可以使用双向链表来维护内部元素的关系，保证了元素迭代的顺序，这个迭代的顺序可以是插入或访问顺序...： 四、使用TreeMap集合实现以学生为对象把学生的学号按大到小的排序 1.在使用TreeMap集合通过自定义的比较器方法对所有键进行排序。...： 五、总结 本文主要介绍了LinkedHashMap类、Map如何存储所有值的Collection集合、TreeMap集合、使用TreeMap集合实现以学生为对象把学生的学号按大到小的排序。...LinkedHashMap可以使用双向链表来维护内部元素的关系，保证了元素迭代的顺序，这个迭代的顺序可以是插入或访问顺序。...使用TreeMap集合实现以学生为对象把学生的学号按大到小的排序是通过自定义一个比较器的方法，然后实现比较方法。希望大家通过本文的学习，对你有帮助！
. // #include //微信关注C语言中文社区，免费领取200G学习资料 int main() { int A, B, C;//用A、B、C分别接收输入的三个数...int *p1, *p2, *p3, temp; printf("请输入三个整数：\n"); scanf("%d%d%d", &A, &B, &C); printf("输入的三个数是...if (*p1 < *p2) { temp = *p1; *p1 = *p2; *p2 = temp; } printf("将输入的三个数按从大到小的顺序输出
这些由轴突束构成的神经回路，构成了白质连接组，使得脑区域之间能够进行短距离和长距离的相互作用。这些神经元的相互作用被认为是产生有意义行为、感知和认知的生理基础，从而暗示了结构-功能之间的耦合关系。...功能数据则来自Neurosynth和NeuroQuery的fMRI激活数据的元分析存储库，涵盖了334种不同功能。我们全局、局部和按特定功能计算了SF对应。...对于FC-rsfMRI（图2e），我们使用了余弦、欧氏距离和流程图作为预测因子。...鉴于最近的证据表明皮质厚度遵循冠状和轴向关键梯度27，我们发现皮质厚度与区块的冠状坐标以及尤其是轴向坐标显著相关。我们观察到皮质厚度与SF对应性之间存在负相关，尽管较弱（图6b）。...我们假设使用FC-NeuroQuery时整体上更高的SF对应是其使用语义平滑生成激活数据的结果，这反过来可能增强了我们分析中欧氏距离的预测能力。
它与距离它最近的点由一条黑线相连，即训练集中最近邻。该图由一个名为show_closest的函数绘制。它需要一个数组，代表 Alice 点的x和y`坐标。改变它们来查看最近的点如何改变！...只有两个属性时点的距离 我们需要做的主要计算是，找出 Alice 的点与其他点之间的距离。 为此，我们需要的第一件事就是计算任意一对点之间的距离。 我们如何实现呢？ 在二维空间中，这非常简单。...这里有一个很酷的部分：你也可以对这个案例使用同样的想法。你需要做的所有事情，就是绘制一个三维散点图，而不是二维的。你仍然可以使用 K 最近邻分类器，但现在计算 3 维而不是 2 维距离，它还是有用。...总的路线图是这样的： 找出一些属性，你认为可能帮助你预测问题的答案。 收集一组训练样本，其中你知道属性值以及正确预测。 为了预测未来，测量属性的值，然后使用 K 最近邻分类来预测问题的答案。...这样一个简单的技术再一次相当不错。 作为脚注，你可能已经注意到布列塔尼·温格做得更好了。 她使用了什么技术？
的确，如果已知配体结合在特定靶点的特定位点上，就不能保证新配体结合在同一位点上。同样，局部搜索也不能转置到新的目标上。...最近开发了一种并行方法，称为自动分子反向对接引擎( AMIDE ) ，最初用于反向对接，并适合于经典方法。AMIDE基于AutoDock4及其默认SF，并包含一组允许在HPC环境上并行执行的脚本。...此外，它使用一个距离矩阵表示每个原子对之间的距离。...评分反映了一个SF‘在与实验结合数据线性相关的情况下产生结合分数的能力’，它使用皮尔逊相关系数( Rp )和线性回归标准差( SD )来衡量这一性能。Rp可以在-1到+1之间。...作者使用了两个度量：到真实结合位点中心的度量与预测位点最近原子之间的距离，或者真实结合位点中心与预测位点中心之间的距离。在这两种情况下，度量在阈值在4到20之间波动，数值越大，方法越好。
作者 ：“大数据小禅” 目录 高级知识点之闭包 在万物皆对象的Python中,函数是否能作为函数的返回值进行返回呢？ 为什么输出的结果会是64？...closure是内部函数的一个属性，用来保存环境变量 高频面试点之闭包经典问题 看看下面的程序的运行结果 高级知识点之闭包 在万物皆对象的Python中,函数是否能作为函数的返回值进行返回呢？...print(p(4)) 输出： 16 我们可以看到，my_power函数在返回的时候，也将其引用的值（n）一同带回,n的值被新的函数 所使用，这种情况我们称之为闭包 当我们把n的值移除到my_power...my_power(): def power(x): return x ** n return power n = 3 #虽然上面由一个n=2，但是会找到距离最近的一个...看看改正之后的结果 def my_power(): n = 2 def power(x): nonlocal n #表示引用这个函数外面非全局变量，进行使用，这时候就可以修改这个值
如上图，求一个数是不是2的幂，一行代码解决。 那么，(n & (n-1)) == 0是什么意思呢 java中“&”表示按位与操作，他把左右变为二进制然后按位取与。...“n=n&(n-1)”的意思就是 去掉“n的二进制”的最后一个1. 如果A&B==0，表示A与B的二进制形式没有在同一个位置都为1的时候。 这句话到底啥意思？？不妨先看下n-1是什么意思。...n&(n-1)=1101010000 由此可以得出，n和n-1的低位不一样，直到有个转折点，就是借位的那个点，从这个点开始的高位，n和n-1都一样，如果高位一样这就造成一个问题，就是n和n-1在相同的位上可能会有同一个...= 0),如果想要 ((n & (n-1)) == 0)，则高位必须全为0，这样就没有相同的1。 所以n是2的幂或0
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... s = Math.round(s*10000)/10000.0; 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...*(1-sg) - h2*(1-sf)*sg)); } 这个公式计算出的结果要比第一个好一些，当然，最后结果的经度实际上还取决于传入的坐标的精度。
我在多年前的直播我的基因组讲过很多了： 首先熟悉 clinvar 数据库 ClinVar是NCBI主办的与疾病相关的人类基因组变异数据库。...SnpSift把vcf文件的变异位点注释到clinvar数据库，我们需要使用的命令示例是： java -Xmx1g -jar ~/biosoft/snpEff/snpEff/SnpSift.jar \...解读clinvar数据库注释结果 实际上，没办法解读，一般来说， WES数据分析结果有10万个变异位点，其中2万左右在外显子区域，那么就会有2千个左右的位点被clinvar注释到，这个数量级仍然是很可观的...注: 由于做预测时许多生物信息学算法使用相同或非常相似的输入, 每个算法不应该算作一个独立的标准....虽然我没有使用过它，但是从软件名字来看，很明显它更专业，适合做临床级别基因检测数据的变异位点注释。而且居然还收费？
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