RS-485标准是一种常见的总线架构,其通用性及远距离传输能力使其广泛应用于各种通信接口电路.在多数情况下,由于应用环境的恶劣,需要对RS-485接口采用隔离方案以防止出现接地环路. 对RS-485接口的隔离方案有很多,老式的光耦隔离电路由于占用空间.体积太大,需要分立元件.缓存驱动及电路设计繁琐,已经不适合应用于当今要求越来越严格的高速数字通信系统.因此,我们可以采用ADI公司的iCoupler磁隔离解决方案,它能够提供多通道数字隔离.集成RS-485收发器的数字隔离.集成isoPower磁隔

容错声明: ①题目选自https://acm.ecnu.edu.cn/,不再检查题目删改情况 ②所有代码仅代表个人AC提交,不保证解法无误 E0001  A+B Problem First AC: 2017-10-13       Latest Modification: 2018-02-28 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a,b; int main() { cin>>a>>b; cout<<

/**  *  计算上次日期距离现在多久  *  *  @param lastTime    上次日期(需要和格式对应)  *  @param format1     上次日期格式  *  @param currentTime 最近日期(需要和格式对应)  *  @param format2     最近日期格式  *  *  @return xx分钟前.xx小时前.xx天前  */ + (NSString *)timeIntervalFromLastTime:(NSString *)lastT

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/log-likelihood_distance.html 本文是“挑子”在学习对数似然距离过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. 对数似然距离是基于统计理论的一种计算簇与簇相异度的方法,最早用于BIRCH层次聚类算法的改进.本文旨在详细介绍对数似然距离的统计学基础.方法思想和计算过程,希望帮助更多地人欣赏它.熟悉它.使用它. 1.极大似然估计(Maximum Likelihood Es

基本介绍 Levenshtein距离是一种计算两个字符串间的差异程度的字符串度量(string metric).我们可以认为Levenshtein距离就是从一个字符串修改到另一个字符串时,其中编辑单个字符(比如修改.插入.删除)所需要的最少次数.俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein于1965年提出了这一概念. 简单例子 从字符串“kitten”修改为字符串“sitting”只需3次单字符编辑操作,如下: sitten ( k -> s ) sittin ( e -> i ) s

Given a non-empty string str and an integer k, rearrange the string such that the same characters are at least distance k from each other. All input strings are given in lowercase letters. If it is not possible to rearrange the string, return an empt

This is a follow up of Shortest Word Distance. The only difference is now word1 could be the same as word2. Given a list of words and two words word1 and word2, return the shortest distance between these two words in the list. word1 and word2 may be

This is a follow up of Shortest Word Distance. The only difference is now you are given the list of words and your method will be called repeatedly many times with different parameters. How would you optimize it? Design a class which receives a list

我们常见某些APP上滑的时候,NavBar颜色会从透明渐变为某种颜色 原理非常简单,根据scrollView的回调动态修改NavBar的透明度即可. 在RN中,尤其是ListView中这个回调不是很好找,故贴一下方便别人找到. 1.scrollView <ScrollView onScroll={(event)=>{this.setState({scrollOffset:event.nativeEvent.contentOffset.y});}} scrollEventThrottle={15

--通过经纬度计算两点之间的距离 create FUNCTION [dbo].[fnGetDistanceNew] --LatBegin 开始经度 --LngBegin 开始维度 --29.490295,106.486654,29.615467, 106.581515 (), ),)) Returns real AS BEGIN --转换location字段,防止字段太长.影响SQL美观 declare @LatBegin REAL declare @LngBegin REAL declare

设置好scrollView.width即是控制滑动的距离, scrollView.clipsToBounds = NO;控制是否显示多出的部分(可灵活运用)

马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离.它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法.与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的)并且是尺度无关的(scale-invariant),即独立于测量尺度. 对于一个均值为,协方差矩阵为Σ的多变量矢量,其马氏距离为 马氏距离也可以定义为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ的

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 3448    Accepted Submission(s): 1144 Problem Description It has been ten years since TJU-ACM established. And in this year all the retired TJU-ACM

这几天在做一个拖拽元素的附加功能,就是对齐到网格,实际上就是确定好元素的初始位置,然后拖拽元素时,每次移动固定的距离.让元素都可以在网格内对齐.先上效果图,然后在详细说明一下细节问题 做了一个gif图,可以看到,每次元素的移动都是按照最小单位距离移动的.且每次元素都是对齐到网格的. 先根据demo说明一下思路和细节,后面会给出demo代码. 1. 确定元素的每次移动的最小单位(demo中为10px和10px),也就是每次水平或垂直的位移量都是10px.铺上一层网格背景是为了帮助我们更好的看到效果

magnitude是精确距离,sqrMagnitude是节省CPU的粗略距离,精度有损失 CubeA坐标 x:0 y:0.844 z:0 CubeC坐标 x:0 y:0 z:0 Vector3 aaa = A.position - C.position; Debug.DrawLine(A.position, C.position, Color.green); Debug.Log("aaa: " + aaa.ToString() + " magnitude:" + a

节选自百度地图API: 若开发者使用的是百度地图或定位API,且版本在1.3.5以后的, 路线规划提供了获取路线距离的方法,见MKRoutePlan 类的 getDistance 方法. 如果是计算任意两点的距离,自2.0.0版本开始,Android SDK为开发者提供了计算距离的接口(DistanceUtil),具体使用方法如下: GeoPoint p1LL = new GeoPoint(39971802, 116347927); GeoPoint p2LL = new GeoPoint(39

百度接口了解: http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/route-matrix-api-v2 起点与终点为多对多关系,如果你只想取两个坐标,那就各取一个坐标即可. 如下方法,经过测试,获取的数据是正确的.方法没写完,自己转json数据 /// <summary> /// 根据坐标点获取驾车距离 /// </summary> /// <param name="origins">起点坐标</p

(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure introduced by P. C. Mahalanobis in 1936.It is based on correlations between variables by which different patterns

最近给某大学网站制作一个功能,需要给全校所有的学生提供就业单位发布职位的自动匹配,学生登陆就业网,就可以查看适合自己的职位,进而可以在线投递. 全校有几万名学生,注册企业发布的职位也有上万,如何在很短的时间内(不影响学生访问网站),通过建立好的匹配模型迅速的对学生——职位进行匹配? 建模篇 我以前给银行开发过房地产自动估价软件,按照标准做法是用欧几里得贴近算法或者海明贴近度,但是那种算法太复杂,属于应用数学的范畴,需要依靠精准的建模.我们就业办的老师是在实战上打拼的,没有高深的理论基础,所以建模

class Solution { public: bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) { map<int,char> exit_last; for(int i=0;i<nums.size();i++){ if(exit_last.find(nums[i]) == exit_last.end()){ exit_last.insert(pair<int,char>(nums[i],i))

关键词:空间几何 用途:总有地方会用到吧 文章类型:C++函数展示 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-19 @Lab: CvLab202@CSU 对于空间内的两条直线A,B我假设他们一定不平行,也不相交.若已知A上两点A1.A2,B上两点B1.B2,那么可以很容易得到两条直线的方程. 然后调用函数即可解得结果: 下面提供了一个用于解决这个问题的类: #include <math.h> //用于求解两条空间直线的最近距离,以及他们