1 概述 两个向量之间的距离(此时向量作为n维坐标系中的点)计算,在数学上称为向量的距离(Distance),也称为样本之间的相似性度量(Similarity Measurement).它反映为某类事物在距离上接近或远离的程度.直觉上,距离越近的就越相似,越容易归为一类:距离越远越不同. 2 常用距离及其python实现 2.1 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) 严格意义上讲,闵可夫斯基距离不是一种距离,而是一组距离的定义.两个n维变量A(x11,x12,...,x1n)与

题目意思: 给出你一颗带点权的树,dist(i, j)的值为节点i到j的距离乘上节点j的权值,让你任意找一个节点v,使得dist(v, i) (1 < i < n)的和最大.输出最大的值. 题目分析: 首先如果你可以熟悉的使用树形dp的话 , 可以很快的意识的先从1号点开始dfs一遍,然后通过一些奇怪的方式,再dfs一遍得到其他点的贡献.无所以我们需要找到一个递推式是满足我选择其他号码为根时候,可以很快的得到答案 . 现在假设有两个节点v , fa ; v 是 fa 的儿子节点 , 根据dp的

一.两个坐标之间距离计算 参考链接: python实现 1.Python 根据地址获取经纬度及求距离 2.python利用地图两个点的经纬度计算两点间距离 LBS 球面距离公式 美团app筛选“离我最近” 之 地理空间距离计算优化 案例1.2,因为都是用LBS 球面距离公式(haversine公式)结果完全相同, 且与 geopy相差不大. 原文:geopy在python中的使用 geopy是一个关于地理编码的python库.主要有以下几个功能:(需要联网) 地理编码:将字符串转换为地理位置 逆

EARTH_REDIUS = 6378.137 def rad(d): return d * pi / 180.0 def getDistance(lat1, lng1, lat2, lng2): radLat1 = rad(lat1) radLat2 = rad(lat2) a = radLat1 - radLat2 b = rad(lng1) - rad(lng2) s = 2 * math.asin(math.sqrt(math.pow(sin(a/2), 2) + cos(radLat1

给定两个单词 word1 和 word2,计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 . 你可以对一个单词进行如下三种操作: 插入一个字符删除一个字符替换一个字符示例 1: 输入: word1 = "horse", word2 = "ros"输出: 3解释: horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')rorse -> rose (删除 'r')rose -> ros (删除 'e')示例 2: 输入: word1

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)       欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式.(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:(4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as np x=

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)        欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式. (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离: (4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as

ACM-ICPC 2018 徐州赛区网络预赛 J. Maze Designer J. Maze Designer After the long vacation, the maze designer master has to do his job. A tour company gives him a map which is a rectangle. The map consists of N \times MN×M little squares. That is to say, the h

Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归.虽然他称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid,将线性模型得到的连续结果映射到离散型上.它常用于二分类问题,在多分类问题的推广叫softmax. 本文首先阐述Logistic回归的定义,然后介绍一些最优化算法,其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法,这些最优化算法将用于分类器的训

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平

-人人可以学Python--这里示范的验证码都是简单的,你也可以把字符扭曲 人人可以学Python.png Python第三方库无比强大,PIL 是python的一个d第三方图片处理模块,我们也可以使用它来生成图片验证码PIL安装命令安装: pip install pillow 下载源码安装:复制地址 :https://github.com/python-pillow/Pillow PIL使用 例子:生成图片,并填充文字 #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*-

开源标准数据集 —— mnist(手写字符识别) 下载地址:mnist.pkl.gz 1. 使用 python 读取和解析 mnist.pkl.gz import pickle import gzip from PIL import Image def load_data(): with gzip.open('./mnist.pkl.gz') as fp: training_data, valid_data, test_data = pickle.load(fp) return training

Python股票数据分析 最近在学习基于python的股票数据分析,其中主要用到了tushare和seaborn.tushare是一款财经类数据接口包,国内的股票数据还是比较全的 官网地址:http://tushare.waditu.com/index.html#id5.seaborn则是一款绘图库,通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表,而且库本身具有一定的统计功能. 导入的模块: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn

在图像处理以及图像特效中,经常会用到一种成高斯分布的蒙版,蒙版可以用来做图像融合,将不同内容的两张图像结合蒙版,可以营造不同的艺术效果. I=M∗F+(1−M)∗B 这里I 表示合成后的图像,F 表示前景图,B 表示背景图,M 表示蒙版,或者直接用 蒙版与图像相乘, 形成一种渐变映射的效果.如下所示. I=M∗F 这里介绍一下高斯分布蒙版的特性,并且用Python实现. 高斯分布的蒙版,简单来说,就是一个从中心扩散的亮度分布图,如下所示: 亮度的范围从 1 到 0, 从中心到边缘逐渐减弱,中心的

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温

一.什么是验证码? 验证码(CAPTCHA)是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”(全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写. 是一种用来区分用户是计算机还是人的公共全自动程序. 二.验证码的作用 验证码是一种人机识别手段,最终目的是区分正常用户和机器的操作. 可以防止:恶意破解密码.注册.刷票.论坛灌水,防止黑客对用户的密码进行暴力破解. 一般是提出一个问题,这个问题可以由计算机

#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 #******************************************************** # > OS : Linux 3.2.0-60-generic #91-Ubuntu # > Author : yaolong # > Mail : dengyaolong@yeah.net # > Time : 2014年06月01日 星期日 13:13:39 #***************

Django基本配置 Python的WEB框架有Django.Tornado.Flask 等多种,Django相较与其他WEB框架其优势为:大而全,框架本身集成了ORM.模型绑定.模板引擎.缓存.Session等诸多功能 1.Django安装 # windows 直接用pip进行安装 pip install django # 生成的django文件加入到系统环境变量 C:\Python35\Scripts 2.创建Django程序并启动 # 终端上直接输入,创建sitename项目名 djang

向@yangliuy大牛学习NLP,这篇博客是数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文本分类器的JAVA实现(上)的Python实现.入门为主,没有太多自己的东西. 1. 数据集 Newsgroup新闻文档集,含有20000篇左右的Usenet文档,平均分配在20个新闻组,即有20个文件夹.现在用的Newsgroup18828新闻文档集是经过处理的,即每篇文档只属于一个新闻组. 2. 预处理,对每篇文档进行文本处理,为后续构造字典.提取特征词做准备 # -*- cod

回归分析是研究变量之间定量关系的一种统计学方法,具有广泛的应用. Logistic回归模型 线性回归 先从线性回归模型开始,线性回归是最基本的回归模型,它使用线性函数描述两个变量之间的关系,将连续或离散的自变量映射到连续的实数域. 模型数学形式: 引入损失函数(loss function,也称为错误函数)描述模型拟合程度: 使J(w)最小,求解优化问题得到最佳参数. Logistic回归 logistic回归(Logistic regression 或 logit regression)有时也被

参考python代码如下 #perceptron x=[[1 ,0, 0],[1,0,1],[1, 1, 0],[1, 1, 1],[0,0,1],[0,1,0],[0,1,1],[0,0,0]] y=[-1,1,1,1,-1,-1,1,-1]#真值 y_pre=[0,0,0,0,0,0,0,0]#初始化 _DEBUG=True w=[0 ,0 ,0 ,0.0] lamu=0.1#学习因子 while 1: sum=0 for i in range(len(y)): y_pre[i]=((x[i