问题 已知地球上的经纬度点A, B, C，求A点与弦BC的最短距离。...g= \frac {\sqrt {(a+b+c)(a+b-c)(a+c-b)(b+c-a)}}{2a} 情况二 ：∠ACB 大于等于90度，g = c 情况三：∠ABC 大于等于90度，g = b 计算步骤...计算 cosα = \frac {a^2 + b^2 - c^2}{2ab} cosβ = \frac {a^2 + c^2 - b^2}{2ac} 如果，cosα <= 0 , g = b 否则如果
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点到直线距离 // (x0,y0)到(x1,y1)和(x2,y2)确定的直线的距离 double disBetweenPointAndLine(double x0,double y0,double x1...double b = x2-x1; double c = x1*y2-x2*y1; double d = (a*x0+b*y0+c)/sqrt(a*a+b*b); /* 如果是线段判断垂足...d = sqrt((x0 - x2) * (x0 - x2) + (y0 - y2) * (y0 - y2)); } */ return fabs(d); } 线段间最短距离...//{(x1,y1),(x2,y2)}{(x3,y3),(x4,y4)} //导入点到直线或线段的距离模板 double GetLineDistance(double x1,double y1,double...double b = x2-x1; double c = x1*y2-x2*y1; double d = (a*x0+b*y0+c)/sqrt(a*a+b*b); /* 如果是线段判断垂足
给定一个 N 行 M 列的 01 矩阵 A，A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为： dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个 N 行 M 列的整数矩阵
计算手势在手机屏幕上滑动时，手势滑动的距离，代码如下： function wetherScroll(){ var startX = startY = endX =endY =0; var body=...=Math.abs(distanceY)){ //在滑动的距离超过屏幕高度的20%时，做某种操作 if(Math.abs(distanceY)>clientHeight0.2){ //向下滑实行函数
运行效果如下： 在ThingJS中要知道场景中两点间的空间距离可以通过调用三维空间内所有坐标点，计算两个坐标点的距离去量算出两点之间的空间距离，需要通过鼠标点击才能获取到两点之间的空间距离。...比如我要知道场景中某两个场景距离有多长，就可以通过鼠标点击两个甚至多个场景位置，来计算三维场景中任意三维点的空间距离。...Constructor () 构造器为对象的属性赋初始值，JS中可以任意扩展构造参数option，实现动态绑定。...其中线段属于所有鼠标点击后的坐标点集合，即测量的总距离。...localPosition: [0.4, 0.3, 0.4], pivotPixel: [0, 0] }); } 微信截图_20210816094124.png 通过以上的操作，可以实现多点线段绘制并计算出多点线段之间的距离
city_position[:,1] # 存放路线的纵坐标 # print(point_x) # print(point_y) # [ 1 6 8 7 49 12] # [18 23 64 49 48 36] 依次计算路线上点之间的距离...# 计算路线的距离 total_distance=np.sum(np.sqrt(np.square(np.diff(point_x)) + np.square(np.diff(point_y))))
判断线段相交可以用到之前讲的判断点与线段的位置关系的来实现。 两条线段相交的充要条件是： 两条线段都满足“另一条线段的两个端点分别位于当前线段的顺时针方向和逆时针方向”，那么这两条线段相交。...p0 p1依次排列在一条直线上 #define ONLINE_FRONT 2 //p0 p1 p2依次排列在一条直线上 #define ON_SEGMENT 0 //p2在线段...(*this).p1 = p1; (*this).p2 = p2; } }; int ccw(Point p0, Point p1, Point p2) //判断p2与线段...else return ON_SEGMENT; } } } bool intersect(Line l1, Line l2) //判断线段是否相交...//如果两条线段都符合“另一条线段的两个端点分别位于当前线段的顺时针和逆时针方向”，那么两条线段相交 { return (ccw(l1.p1, l1.p2, l2.p1) * ccw(l1.p1
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。
在计算机科学中，向量通常用于表示物体的位置、速度和加速度等。在Java中，可以使用坐标系中两点之间的差异来计算向量之间的距离。...我们可以通过计算线段的向量，来判断手指（鼠标）在屏幕中的移动方向。速度等信息。可以通过向量计算两条线段的夹角度数等。 2. 获取线段的向量 向量可以进行加法和减法运算。...计算线段和X轴的角度 假如，我们有两个任意的坐标点，需要计算这两个坐标点连接的线段与X轴的夹角。...根据用户移动轨迹，判断用户的移动方向 在上面计算了线段和X轴的夹角。我们其实可以根据这个角度，判断计算用户的移动轨迹。也就能得到用户手指或者鼠标的移动轨迹了。...通过向量和角度，计算两个线条的夹角 在前面，我们计算了如何获取线条和X轴的夹角。我们如果有两条线段，那么如何获取这两条线段的夹角呢？
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a与b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。...若X是一个M×N的矩阵，则dist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。...2.693503；第二行与第三行的距离为6.113250；第一行与第三行的距离为5.548077 2、曼哈顿距离(Manhattan Distance) 从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。
欧式距离计算 在二维空间下欧式距离的计算公式 欧式距离计算实现 用Python实现欧式距离计算时，可以使用numpy.linalg.norm()函数来计算欧式距离，示例代码如下： import numpy...在计算欧式距离时，可以用来计算向量之间的差异。...(norm_x) 欧式距离的相似度计算应用 欧式距离在聚类分析、机器学习、推荐系统和图像识别等领域中的相似度计算有应用。...如在聚类分析中，欧式距离可以用来衡量数据点之间的相似度，依据欧式距离将数据点分组成簇。 又如在机器学习中，欧式距离被用来计算特征向量之间的相似度。...既然本文章说的是欧式距离在相似度计算的应用，那么我们肯定就可以用欧式距离来衡量每对学生之间的成绩差异，从而找出成绩较为接近的学生。
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A与B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，KL与JSD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！
给出n条平行于x轴或y轴的线段，输出其交点数 求n条线段的交点，可以用抽选配对的方式来遍历所有的情况，这样子时间复杂度为O(n2)....扫描线在每次遇到平面上线段的端点的时候停止移动，并且检查该位置上的线段交点。 为了进行上述的处理，我们需要先将输入的线段的端点按照y的大小进行排序，然后让扫描线向y轴正向移动。...在扫描线移动的过程中，算法会将扫描线穿过的垂直线段（与y轴平行）临时记录下来，等到扫描线与水平线段重叠的时候，检查水平线段的范围内是否存在垂直线段上的点，然后将这些点作为交点输出。...为提高处理效率，可以用二叉搜索树来保存扫描线穿过的垂直线段。...int>::iterator e = BT.upper_bound(S[EP[i].seg].p2.x); cnt += distance(b, e); //加上b、e之间的距离
节点距离计算节点距离计算是指计算集群中任意两个节点之间的距离。在Hadoop中，距离通常是基于网络拓扑计算的。节点之间的距离可以用不同的度量方式进行计算，例如网络延迟、带宽和吞吐量等。...节点距离的计算方式通常是基于网络拓扑树结构进行计算。Hadoop中定义了一组规则来计算节点之间的距离。首先，节点之间的距离根据它们所在的机架来计算。如果两个节点在同一机架上，则它们之间的距离为1。...计算节点距离的代码示例下面是一个Java代码示例，它演示了如何使用Hadoop API计算两个节点之间的距离。...接着，我们根据输入的源节点和目标节点获取它们对应的DatanodeDescriptor对象，并使用Hadoop中定义的距离计算规则计算它们之间的距离。...最后，我们输出计算结果，告诉用户源节点和目标节点之间的距离。
在前面文章中，我们交代了计算平台相关的一些基本概念以及为什么以GPU为代表的专门计算平台能够取代CPU成为大规模并行计算的主要力量。...在接下来的文章中，我们会近距离从软硬件协同角度讨论GPU计算如何开展。跟先前的文章类似，笔者会采用自上而下，从抽象到具体的方式来论述。...这种远超CPU的计算吞吐和内存带宽使得GPU不只是在图形领域独领风骚，也开始涉足其它非图形并行计算应用。...2006年，Nvidia破天荒地推出CUDA，作为GPU通用计算的软件平台和编程模型，它将GPU视为一个数据并行计算的设备，可以对所进行的计算分配和管理。...有了以上一些改进和其他措施，终于GPU作为通用计算平台慢慢脱离原始阶段，开始成熟起来，成为大规模并行计算市场的主力军。
汉明距离，又称编辑距离，是一种衡量两个等长字符串之间的不同之处的度量方法，它在信息论和计算机科学领域中有着广泛的应用。...汉明距离的概念也被应用于DNA序列分析、图像处理、语音识别等领域。 汉明距离的原理及计算方式 汉明距离的计算方式很简单，它是通过对比两个等长字符串对应位置上的字符来计算的。...在计算汉明距离时，我们的目标是计算两个字符串对应位不同的字符个数，因此可以使用异或运算。 异或运算的规则是相同为0，不同为1。...我们可以计算c = a XOR b，再去统计c中出现1的个数和，这个就是a和b的汉明距离。...在通信领域，汉明距离被用来检测和纠正传输中出现的错误。 在编码理论中，汉明距离被用来评估纠错码的性能。 此外，汉明距离还被用于模式识别、数据挖掘、文本相似度计算等方面。
多目标优化拥挤距离计算 拥挤距离主要是维持种群中个体的多样性。具体而言，一般来说是指种群按照支配关系[1]进行非支配排序[2]后,单个 Rank 层中个体的密集程度。...并且这两个极值点的拥挤距离都被设置为 inf 即无穷大。因此注意，一个层中可能有多个具有 inf 的点，即如果层中有多个点在至少一个目标上相等，并且最大或最小，那么这些点的拥挤距离都是无穷大！！...~或者在某些算法早期可能出现这种情况 在这个目标上计算每个个体最相邻个体之间的距离，即 i-1 和 i+1 的目标值的差。并使用 max 和 min 对次值进行归一化。...遍历目标，将目标上已经归一化的拥挤距离相加。...进入下一层 front 前沿 拥挤距离越大越好，最后按照拥挤距离重新排序各层，进而排序种群 matlab function CrowdDis = CrowdingDistance(PopObj) % Calculate
题目 给定两个被元组（22,1,42,10）和（20,0,36,8）表示的对象 （a）计算这两个对象之间的欧几里得距离； （b）计算这两个对象之间的曼哈顿距离； （c）使用q=3，计算这两个对象之间的闵可夫斯基距离...（d）计算着两个对象之间的上确界距离 创建对象 a = (22, 1, 42, 10) b = (20, 0, 36, 8) 欧氏距离 import numpy as np def euclidean...return np.sqrt(sum((x[i] - y[i]) ** 2 for i in range(len(x)))) euclidean(a, b) 6.708203932499369 曼哈顿距离...manhattan(x, y): return sum(np.abs(x[i] - y[i]) for i in range(len(x))) manhattan(a, b) 11 闵可夫斯基距离...np.abs(x[i] - y[i]) ** p for i in range(len(x))) ** (1 / p) minkowski(a, b, 3) 6.153449493663682 上确界距离
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