bestcoder上面的题目，我发现它有个bug就是A过的题并不能查看源代码，所以为了方便记录整理到CSDN的云上了咯。 还有就是很多题目，你实在不知道为什么...
2015-12-30 08:47:44 在进行地图一类的开发中经常会遇到需要计算两点之间的距离，下来看以下如何通过经纬坐标来确定两点间的距离 首先，设两点分别为P1、P2，如果其值是用度分秒形式表示，...然后，分别将两点的经度、纬度值转换成弧度制形式，如P1纬度为23.5度，转换成弧度制则为：23.5*PI / 180。...然后再分别求取两点间的纬度差（dlat）与经度差（dlon）； 接下来求取两点间的正弦与余弦值，公式如下：A=sin2(dlat/2) + cos(P1LatInRad)*cos(P2LatInRad)...*Sin2(dlon/2) 接着求取两点的正切值，公式如下：C=2*Math.Atan2(Math.Sqrt(A), Math.Sqrt(1-A)) 最后返回两点间的距离：公式如下：D=EarthRadiusKm...* C 下面来看一下代码 public class distCnvter { private final static double PI = 3.14159265358979323; //
Problem Description 输入两点坐标（X1,Y1）,（X2,Y2）,计算并输出两点间的距离。
计算用户输入的两点之间的距离。...---- Sub 测量两点间的距离() Dim point1 As Variant Dim point2 As Variant ' 获取用户输入的点 point1 = ThisDrawing.Utility.GetPoint...) point2 = ThisDrawing.Utility.GetPoint(point1, vbCrLf & "点击第二点: ") ' 计算 point1 和 point2 之间的距离...1) z = point1(2) - point2(2) dist = Sqr((Sqr((x ^ 2) + (y ^ 2)) ^ 2) + (z ^ 2)) '显示计算出来的距离...MsgBox "距离为: " & Left(dist, 5) & " mm", , "距离测量" End Sub ?
Input 2 0 0 3 4 4 0 0 3 Sample Output 5.0 5.0 一个数学求2点间的距离问题； sqrt(x*x + y*y + m*m + n*n...- 2*m*x - 2*n*y)即 sqrt((x-m)(x-m)+(y-n)(y-n)); 这个是点(x,y)到(m,n)的距离~ 总的来说，就是让我们求一个点p到p1(a,b) ,p2(...b,c)这2个点的最短距离~ 显而易见，p点在p1和p2的连线上时，距离最短。...也就是转过来求p1到p2的距离。...= sc.nextDouble(); double d = sc.nextDouble(); double m = Math.sqrt((a-c)*(a-c
php代码：转载 http://www.cnblogs.com/caichenghui/p/5977431.html 1 /** 2 * 求两个已知经纬度之间的距离,单位为米 3 * 4...* @param lng1 $ ,lng2 经度 5 * @param lat1 $ ,lat2 纬度 6 * @return float 距离，单位米 7 * @author www.Alixixi.com
以下图为例，图中白色方块表示楼房，是无法穿越的，只能绕行，那么从左下角出发到达右上角，红色、蓝色、黄色三条路线的距离是相等的，也就是所谓曼哈顿距离，或者实际行走距离。...对于平面上的两个点(x1,y1)和(x2,y2)，曼哈顿距离的定义如下： 对于空间向量(x1,x2,x3,...,xn)和(y1,y2,y3,......,yn)，曼哈顿距离的定义为： 使用Python计算曼哈顿距离的代码如下： 运行结果为： 4 9 16
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...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。
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。...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
参数： point1,POINT point2 返回值：两点间的距离 *****************************************************************...; if (LEN5 0) { return 1; } else { return 0; } } /* 功能：计算两点间的距离..."homework16.h" double main(void) { //计算两点间的距离 printf("计算两点间的距离n"); printf("请输入两的坐标：（点的格式：x,y）..."); scanf("%lf,%lf %lf,%lf",&point1.x,&point1.y,&point2.x,&point2.y); printf("两点间的距离为：%.3lf",poinToPont...%lf",&line1.a,&line1.b,&line1.c); printf("点到线的距离为：%.3lf",poinToLine(point3,line1)); printf("n");
句间神经相似性的表征相似性分析（Representational Similarity Analyses，RSA）带来三种不同语言中句子的相似聚类，说明语言之间存在共享的神经概念空间。...第三，元语言神经共通性应该不受语言表层结构之间距离的影响。例如，英语和普通话之间的元语言概念表征距离不一定大于英语和葡语，尽管英语和葡语同属于印欧语系。...第四，表征相似性分析（RSA）计算出的语言内句内神经相似性模式应该展示出三种语言的共通性，这表明不同语言中句子间的语义空间和语义关系是相似的。 2. 材料和方法 ? 图 1....英语集群绿色（左），普通话集群蓝色（中），葡语集群粉色（右）；（B）连接特定语言集群而得到的语言普遍的集群；（C）最小的长方形（红框）包含每个语言的普遍集群。 3 结果 ? 表 2....左：英语和葡语 RSA 矩阵间的相关矩阵；中：普通话和葡语 RSA 矩阵间的相关矩阵；右：普通话和英语 RSA 矩阵间的相关矩阵。
伊比利亚语 伊比利亚语是一个土生土长的西欧人的语言，经希腊和罗马资料证实，他们在前移民时代(约公元前375年)居住在伊比利亚半岛的东部和东南部地区。...在这个项目里，这两种语言都已知与与希伯来语和希腊语的早期形式有关。 这次作者挑战的是语言间的未知关系。...通过学习基于国际音标(IPA)的字符嵌入来获取答案 该算法学习将语音嵌入到一个多维空间中，语音的差异通过对应向量之间的距离反映出来。...生成的模型可以在一种古老的语言中分割单词，并将它们映射到相关语言中的对应单词。 模型概述： 生成丢失的文本从较小的单位-从字符到标志，从标志到铭文。字符映射首先在已知语言的音标上执行。...在父语言中带有「p」的单词在后代语言中可能会变成「b」 ，但是由于发音上的巨大差距，变成「k」的可能性较小。 提出的算法可以评估两种语言之间的接近度。
对每种语言的 BPE 词汇表分布之间对称的 Kullback-Leiber 距离进行分析和聚类结果表明，其与语言家族之间存在几乎完美的相关性。...在训练阶段，可以观察到它在一些地区语言中展现了突出的能力，包括阿斯图里亚斯语、法罗语、弗里斯兰语、卡舒比语、北摩鹿加语马来语、皮埃蒙特语、斯瓦比亚语和索布语等。...最后，LASER 方法在 14 种语言中有 13 种语言都取得了优于其他零样本迁移学习方法的表现。...相较于先前研究中至少需要一个英语句子进行学习的方法，LASER 是一种完全跨语种、并支持不同语言间任何组合的自然语言处理方法。...研究表明，只需要计算所有句子对之间的距离并选择最接近的句子对，就能够提取文本数据中的数据信息。
给定一种语言的新单词，然后他们就可以找到另一种语言中匹配的单词和短语。 但是这种翻译数据耗时且难以收集，并且对于全世界使用的7000种语言中的许多语言而言可能根本不存在。...最近，研究人员一直在开发“单语”模型，这些模型使两种语言的文本之间进行翻译，但两者之间没有直接的翻译信息。...本周在自然语言处理经验方法会议上发表的论文中，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员描述了一种比这些单语模型运行得更快，更有效的模型。...在实验中，研究人员的模型与最先进的单语模型一样准确，有时更准确，重要的是速度更快，而且仅使用一小部分计算能力。...“该模型将两种语言中的单词视为一组向量，并通过基本保留关系将这些向量从一组映射到另一组，”该论文的共同作者，CSAIL研究员Tommi Jaakkola表示，“这种方法可以帮助翻译低资源语言或方言，只要它们有足够的单语内容
例如,语 音识别系统需要在输出层产生有效的句子,但是输入附近的较低层可能需要识别相 同音素或子音素发音的非常不同的版本(这取决于哪个人正在说话)。...简单的无监督预训练(去噪 自编码器)已经能够非常成功地用于领域自适应的情感分析 (Glorot et al., 2011c)。...一种类似的现象出现在机器翻译中 (Klementiev et al., 2012; Mikolov et al.,2013b; Gouws et al., 2014):我们已经知道一种语言中的单词,和非语言语料库中学...到的词与词之间的关系;另一方面,我们已经翻译了一种语言中的单词与另一种语 言中的单词相关的句子。...hx 空间中的相似性度量表示 x 空间中两点的距离,这种度量方式比直接度量 x 空间距离 更好。同样地,hy 空间中的相似性度量表示 y 空间中两点的距离。这两种相似函数都使用带点的 双向箭头表示。
在机器学习领域中有非常多的问题需要求距离，常见的是向量距离的计算。比如判断A、B、C三种商品之间的相似性，可以先按照商品特征构建A、B、C的各自的向量，然后求向量间的距离，距离近就表示彼此相似度高。...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： ?...(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： ?...C 夹角余弦 机器学习中可以把两点看成是空间中的两个向量，通过衡量两向量之间的相似性来衡量样本之间的相似性。 (1)二维平面上两向量a(x1,y1)，b(x2,y2)之间的夹角余弦公式： ?...(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： ?
,在二维空间也就是空间内两点的直线距离。 ...2.曼哈顿距离: 我们又称为城市街区距离,至于为什么,你看完下面的就知道了. (1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离 ? ...你会发现最少步数总是max(| x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步,这就是切比雪夫距离。 (1)二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的切比雪夫距离 ? ...50~60，有三个样本：a(180,50)，b(190,50)，c(180,60)。...那么a与b之间的闵氏距离（无论是曼哈顿距离、欧氏距离或切比雪夫距离）等于a与c之间的闵氏距离，也就是说,在聚类分析中,a与c之间的相似度和a与b之间的相似度一样咯?
mRASP2在此基础上引入对比学习拉近同义句表示，显式地拉近同义句表示的距离。 在实际情况中，单语语料的数量远远大于平行语料的数量。...这样的设计是基于一个经典的假设：不同语言中同义句的编码后的表示应当在高维空间的相邻位置。因为不同语言中的同义句对应的句意是相同的，也就是上文提到的“编码”过程的输出是相同的。...对比损失函数(CTR loss) 对比学习最早被应用在图像领域，通过缩小与正样本间的相似度/距离，扩大与负样本间的相似度/距离，使得正样本与锚点之间的距离远远大于负样本与锚点之间的距离。...我们也研究了两端都只见过单语语料的情况：荷兰语葡萄牙语(NlPt)方向。...对于荷兰语葡萄牙语的方向，mRASP2仅仅依靠这两种语言的单语语料就取得了还不错的效果。表中的平均分数是除了荷兰语葡萄牙语(NlPt)之外的方向平均得到的。
我们使用的另一种方法是收集大量英语数据来训练英语分类器，然后如果需要分类另一种语言的文本（如土耳其语），则将土耳其语文本翻译成英语，然后将译文发送给英语分类器。 ? 但是，该方法也有一些缺陷。...利用这种技术，每种语言的词嵌入都存在于同一个向量空间中，且不同语言间语义相似的词在向量空间中距离相近。...例如，土耳其语中的「futbol」和英语中的「scoccer」在嵌入空间中距离非常近，因为它们在不同语言中代表着相同的意思。 ?...由于新语言中的单词在嵌入空间中与已训练语言的单词相近，所以分类器也能在新语言上执行良好。因此，我们可以使用一种或多种语言进行训练，学习在一种从未训练过的语言中执行分类任务。 ?...研究人员发现，目前的多语言嵌入对英语、德语、法语、西班牙语，及与其相近的语言性能略微好一些。该技术仍在继续扩展的过程中，未来会专注于对我们不具备大量数据的语言尝试新技术。
我们使用的另一种方法是收集大量英语数据来训练英语分类器，然后如果需要分类另一种语言的文本（如土耳其语），则将土耳其语文本翻译成英语，然后将译文发送给英语分类器。 但是，该方法也有一些缺陷。...利用这种技术，每种语言的词嵌入都存在于同一个向量空间中，且不同语言间语义相似的词在向量空间中距离相近。...例如，土耳其语中的「futbol」和英语中的「scoccer」在嵌入空间中距离非常近，因为它们在不同语言中代表着相同的意思。...由于新语言中的单词在嵌入空间中与已训练语言的单词相近，所以分类器也能在新语言上执行良好。因此，我们可以使用一种或多种语言进行训练，学习在一种从未训练过的语言中执行分类任务。...研究人员发现，目前的多语言嵌入对英语、德语、法语、西班牙语，及与其相近的语言性能略微好一些。该技术仍在继续扩展的过程中，未来会专注于对我们不具备大量数据的语言尝试新技术。
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