前言 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博客: https://www.yingjoy.cn/ 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，...标准化欧式距离(Standardized Euclidean Distance ) 在长方体区域进行聚类的时候，普通的距离计算公式无法满足需求，按照普通距离计算后进行聚类出的大多数是圆形区域，这时候需要采用标准化欧氏距离计算公式...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。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？...： ', manhattann2((1,1,2,2),(2,2,4,4))) 由于维距离计算是比较灵活的，所以也同样适合二维和三维。...这篇文章中曼哈顿距离，欧式距离，明式距离，切比雪夫距离的区别 给了一个很形象的解释如下： 比如，有同样两个人，在纽约准备到北京参拜天安门，同一个地点出发的话，按照欧式距离来计算，是完全一样的。
点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 前言 在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式...标准化欧式距离(Standardized Euclidean Distance ) 在长方体区域进行聚类的时候，普通的距离计算公式无法满足需求，按照普通距离计算后进行聚类出的大多数是圆形区域，这时候需要采用标准化欧氏距离计算公式...： ', manhattann2((1,1,2,2),(2,2,4,4))) 由于维距离计算是比较灵活的，所以也同样适合二维和三维。...这篇文章中曼哈顿距离，欧式距离，明式距离，切比雪夫距离的区别 给了一个很形象的解释如下： 比如，有同样两个人，在纽约准备到北京参拜天安门，同一个地点出发的话，按照欧式距离来计算，是完全一样的。...杰卡德相似系数 两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号J(A,B)表示。
然而，在机器学习中，还有对距离的其他定义方式。 曼哈顿距离 曼哈顿距离（Manhattan Distance），也称出租车距离或城市街区距离。...闵可夫斯基根据上图所示的特点，命名了曼哈顿距离： 设 和 是中的两个向量，这两个向量端点之间的曼哈顿距离为： 例如在中的两个向量，依据上述定义，可以计算它们之间的曼哈顿距离为： 切比雪夫距离 以俄罗斯数学家切比雪夫命名的切比雪夫距离...）： 设 和 是中的两个向量，这两个向量端点之间的闵可夫斯基距离为： 若，，即为“曼哈顿距离”； 若，，即为“欧几里得距离”； 若，，即为“切比雪夫距离” 实现与应用 要想计算上述各种“距离”，可以根据定义编写函数...在科学计算中，我们常常使用SciPy提供的函数。...在机器学习中，如果要度量“相似度”，可以使用某种类型的距离。例如，在k近邻分类算法中，通过计算测试实例与训练实例之间的距离，以确定该测试实例属于哪一个类别。
设平面上两个点为（x1,y1）(x2,y2) 一、欧式距离 欧氏距离是一个通常采用的距离定义，指两个点之间的真实距离 二、曼哈顿距离 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...例如在平面上，坐标(x1,y1)的i点与坐标(x2,y2)的j点的曼哈顿距离为： d(i,j)=|X1-X2|+|Y1-Y2|....三、余弦距离 一个向量空间中两个向量夹角间的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小，余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似，余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。...cos= 四、切比雪夫距离 切比雪夫距离是向量空间中的一种度量，二个点之间的距离定义是其各坐标数值差绝对值的最大值。...下图是棋盘上所有位置距f6位置的切比雪夫距离。
你还在为小程序中计算两个经纬度之间的距离发愁吗？ 你还在为小程序中地址逆向解析发愁吗? 你还在为小程序中路线规划，地点搜索发愁吗? 好消息！好消息！...有了官方支持时的调用 1 没有官方支持时的调用 在没有官方支持时，小程序中的位置获取，可以采用腾讯地图，高德地图，百度地图都可以，但是你需要先通过小程序的wx.getLocation 获取当前的经纬度，...如图2 腾讯地图webservice API 计算两个经纬度的距离 2 有了官方支持时的调用 最近需要做小程序的地址解析和计算距离，查看 腾讯地图开放平台时，发现平台已经支持小程序中的使用了，如图3。...图 3 腾讯位置服务支持在小程序中使用 而且调用非常简单：只需要引入他的一个JS 文件，就可以使用了，如图4腾讯位置在小程序中的应用。 ?...图4 腾讯位置服务在小程序中的应用 具体调用实例如下： var QQMapWX = require('../..
欧几里得距离 在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。欧几里得距离有时候有称欧氏距离，在数据分析及挖掘中经常会被使用到，例如聚类或计算相似度。 ?...在新的坐标系中，多元正态分布像是标准正太分布，当将变量投影到任何一条穿过原点的坐标轴上。特别是，在每一个新的坐标轴上，它就是标准正态分布。...这种方法在假设数据各个维度不相关的情况下利用数据分布的特性计算出不同的距离。...注意这里是类编辑距离，在类编辑距离中删除、插入依然+1，但是替换+2。...其中分子是A与B的交集数量的两倍，分母为X和Y的长度之和，所以他的范围也在0到1之间。从公式看，Dice系数和Jaccard非常的类似。Jaccard是在分子和分母上都减去了|A∩B|。 ?
作者：daniel-D 来源：http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/3244718.html 在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别...绿色的斜线表示欧几里得距离，在现实中是不可能的。其他三条折线表示了曼哈顿距离，这三条折线的长度是相等的。...这种方法在假设数据各个维度不相关的情况下利用数据分布的特性计算出不同的距离。...信号处理中 DFT 和 DCT 也是基于这种内积运算计算出不同频域内的信号组分（DFT 和 DCT 是正交标准基，也可以看做投影）。...余弦相似度与向量的幅值无关，只与向量的方向相关，在文档相似度（TF-IDF）和图片相似性（histogram）计算上都有它的身影。
这个是我在佳缘的时候写的，已经很久了，当时是为了根据经纬度计算附近的人， 可见当时思想就已经很超前了。。。...看看我12年写的文章： 现在这个移动终端的天下， 自然而然就有了根据经纬度来计算方向和距离的需求， LBS就产生了， 可是怎么计算呢 ？ 网上有很多计算距离的，今天我就来个加强版，计算距离和方向。...//根据经纬度计算距离和方向 function getRadian($d) { return $d * M_PI / 180; } function getDistance ($lat1, $lng1,...){ if($k1>0){ $str="聊友在您的正东方 "; } else if( $k1<0){ $str="聊友在您的正西方 "; } }else{ $k=$k2/$k1; if($k2>0){...$str = "聊友在您的西偏南 $angle 度方向 "; } else if($k1>0){ $angle = 180*atan($k)/M_PI; $str="聊友在您的东偏南 $angle 度方向
根据经纬度和半径计算经纬度范围： /** * 根据经纬度和半径计算出范围 * @param string $lat 纬度 * @param String $lng 经度 * @param...=> $minLng, 'maxLng' => $maxLng ); return $scope; } } 根据两个经纬度计算距离...： /** * 获取两个经纬度之间的距离 * @param string $lat1 纬一 * @param String $lng1 经一 * @param String $lat2...纬二 * @param String $lng2 经二 * @return float 返回两点之间的距离 */ if (!...(($miles * 1.609344),2); //return round(($miles * 1.609344)*1000,0); } } 相关文章： 《MySQL计算经纬度并按距离排序
math.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) euclidean_distance函数计算多维空间中两点(x1和x2)之间的欧氏距离，函数的工作原理如下: 从x1元素中减去x2，得到对应坐标之间的差值...和x2)之间的曼哈顿距离，函数的工作原理如下: 用np计算x1和x2对应坐标的绝对差值。...在使用曼哈顿距离时，KNN算法与欧氏距离保持一致，只需要将距离计算函数euclidean_distance修改为manhattan_distance。...应用特征缩放的主要目的是确保所有特征具有相同的尺度，这有助于提高基于距离的算法(如KNN)的性能。在KNN算法中，数据点之间的距离对确定它们的相似度起着至关重要的作用。...在我们这个实验中这两个指标的结果是相同的，也证明了这是正确的。 对于欧几里得和闵可夫斯基距离度量，不应用任何特征缩放就可以获得最高的精度。
iOS墨卡托和GPS坐标计算距离时误差测试，测试结果： 墨卡托和gps坐标来回转换没有误差。...墨卡托坐标计算出的距离比gps坐标计算出的距离大，100/92*100 = 108米，每100米多算出8米。 故随着导航距离缩短，误差会逐渐变小。...UITouch *> *)touches withEvent:(UIEvent *)event{ for (int i = 1; i <= 20; ++i) { //mkt计算距离...sqrt(pow(x1 - x0, 2) + pow(y1 - y0, 2)); NSLog(@"mkt dis = %.2f", dis1); //gps计算距离...double x; ///墨卡托y坐标，对应经纬度中的纬度 double y; }HTMktCoor; NS_ASSUME_NONNULL_BEGIN @interface
Go语言计算两个经度和纬度之间的距离 package main import ( "fmt" "math" ) func main() { lat1 := 29.490295
分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。...看到这里估计大家就明白了，我们使用的simhash就算把文章中的字符串变成 01 串也还是可以用于计算相似度的，而传统的hashcode却不行。...在simhash的发明人Charikar的论文中并没有给出具体的simhash算法和证明，“量子图灵”得出的证明simhash是由随机超平面hash算法演变而来的。...对于二进制字符串的a和b，海明距离为等于在a XOR b运算结果中1的个数（普遍算法）。 为了高效比较，我们预先加载了库里存在文本并转换为simhash code 存储在内存空间。...看如下图，在距离为3时是一个比较折中的点，在距离为10时效果已经很差了，不过我们测试短文本很多看起来相似的距离确实为10。
计算机视觉是一项通过计算机系统分析图像（包括视频）的技术。越来越多的图像处理算法促进计算机视觉在自动驾驶、工业机器人以及其领域的应用。...采矿和自然资源的加工变得越来越复杂，他们涉及在极其恶劣的条件下进行作业。无论是在几公里深的煤矿中开采煤炭还是在海底钻探油井，从事这些工作的人都面临着严重的风险，在危险条件下用机器代替人工更为可取。...在物流过程的每个阶段计算和估算管道尺寸 矿石开采方面现在，我们可以对采矿和运输过程中移动的矿石块进行分类，计数和估算大小。岩石碎片分析使调整爆破操作成为可能。这样的系统使过程生产率提高了3-4％。...在冶金学中，计算机视觉具有控制质量，确定合金的微观结构和机械性能以及寻找具有所需特性的新材料的潜力。事实证明，机器学习和专家的合理参与可以完美地解决合金评估的任务。...它们比叉车快，能够分拣托盘中的物品并将存储单元转移到传送带上。这些两轮平衡机器人中的每一个都配备有机械手和真空手柄以及计算机视觉模型，该模型可以使其在仓库中导航并选择所需的架子和盒子。
本文针对YashanDB在云计算环境的具体部署方案及优化方法进行技术分析，旨在为数据库管理员（DBA）、开发人员及技术架构师提供具体指导和实践建议。...在云环境中，单机主备部署要求服务器间网络低延迟，同一虚拟交换机内部的部署更能保证主备复制的时效性。建议在云平台选择支持高性能网络的实例规格，并合理规划安全组规则以保障主备节点通信畅通。...此架构具备良好的线性扩展能力和高并发处理能力，适合海量数据分析业务。由于云计算环境中节点资源动态调整可能导致拓扑变化，YashanDB的分布式元数据管理和事务协调服务具备较强的动态感知和恢复能力。...在云环境中，结合业务访问模式合理选择存储结构，能够显著提升I/O性能。例如，对需要频繁更新的实时业务使用MCOL存储，利用其原地更新特性加强写性能。...结合云平台资源弹性和分布式能力，通过合理的配置与优化，YashanDB可实现性能与稳定性的良好平衡。期待数据库技术在云计算生态中持续创新，为企业数字化转型提供坚实基础。
一、概率统计基本知识 1.样本均值 样本均值（Mean）是在总体中的样本数据的平均值。 2.样本方差 方差（Variance）是度量一组数据的离散（波动）程度。...协方差的计算公式如下： 5.协方差矩阵 在统计学与概率论中，协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差，是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。...协方差矩阵（Covariance matrix）由随机变量集合中两两随机变量的协方差组成。矩阵的第i行第j列的元素是随机变量集合中第i和第j个随机变量的协方差。...假设我们有三个n维随机变量X,Y,Z（一般而言，在实际应用中这里的随机变量就是数据的不同维度。切记：协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的协方差。）...3.两个样本点的马氏距离计算示例： Matlab计算协方差矩阵验算（矩阵a的列代表属性，行代表样本点）： 得到协方差矩阵后，我们就可以计算出v和x之间的马氏距离了： Matlab验算:
•云计算-边缘计算，其中在边缘计算硬件上处理数据，而边缘计算硬件在地理位置上比集中式云计算数据中心更靠近客户端设备。 如果客户端设备能够以统一的方式处理该处理负担，则设备-边缘计算模型可以很好地工作。...此外，如果企业依赖于许多不同类型的边缘设备和操作系统，所有这些设备可能具有不同的功能和配置，那么使用设备-边缘计算模型可能会很困难。 借助云计算-边缘计算模型，最终用户设备并不是塑造架构的主要因素。...而确保延迟改善确实值得进行权衡，尤其是在考虑了增加的成本和管理负担之后。 数据量 考虑企业的工作负载需要处理多少数据，以及边缘计算基础设施是否可以有效地处理它。...在边缘计算处理和存储数据是不切实际的，因为这将需要大型且专门的基础设施。将数据存储在集中式云计算设施成本将会低得多，也容易得多。 •智能照明系统。...允许用户通过互联网控制家庭或办公室中照明的系统不会生成大量数据。但是智能照明系统往往具有最小的处理能力，也没有超低延迟要求，如果打开灯具需要一两秒钟的时间，那没什么大不了的。
在云计算环境中，可以通过以下几种方法实现资源的高效分配和调度： 负载均衡：通过负载均衡算法，将云计算集群的负载均匀地分配到各个节点上。常见的负载均衡算法有轮询、最小连接数、最短响应时间等。...弹性资源管理：根据负载情况，实时动态调整云计算资源的分配。可以通过自动伸缩策略来根据负载情况自动增加或减少资源。...虚拟化技术：通过虚拟化技术，将物理资源抽象为虚拟资源，实现资源的细粒度管理和高效利用。 数据中心网络优化：优化数据中心网络拓扑结构和路由算法，提高数据传输效率和吞吐量，减少网络延迟。...故障容错和备份：通过备份和冗余技术，确保云计算环境中的资源和服务的高可用性和可靠性。当发生故障时，能够快速切换到备份资源。...以上是一些常见的方法，云计算资源的高效分配和调度还需要根据具体的应用场景和需求来进行定制化的设计和实施。
YashanDB 在这些方面具有独特的优势，尤其在云环境中，它能够有效地满足资源弹性和高可用性等需求。下面是 YashanDB 在云计算中的一些应用潜力和优势：1....高可用性和容错性云计算环境中的数据存储需求通常需要支持高可用性、故障恢复和容错能力。YashanDB 采用分布式架构，数据可以在多个节点间复制和分布，保证即使某些节点发生故障，也不会丢失数据。...这对于云计算应用中需要强一致性的场景至关重要，如金融应用和电子商务平台等，确保数据在分布式环境中始终保持一致。6....成本效益YashanDB 在云计算环境中的一个重要优势是其成本效益。由于它的分布式架构和灵活的扩展机制，用户可以根据实际需求进行资源配置，不必为不必要的资源付费，降低了运营成本。9....它能够利用云平台提供的存储、计算等资源，实现高效的数据管理。总结YashanDB 在云计算环境中具有广泛的应用潜力，尤其在高可用性、高并发、弹性扩展和自动化运维方面表现突出。
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