量子距:不同于现有物理学的长度计量.量子距,空间中的两个粒子之间的距离并不是连续的,而是某个单位距(量子单位距)的整数倍,而这个距离被称为量子距. Quantum distance: Length measurement different from existing physics. Quantum distance, the distance between two particles in space is not continuous, but an integral multiple…

freemarker定义一个连续的序列 1.简易说明 定义一个连续的序列,并打印出序列中的元素 2.实现源码 <#--freemarker定义了一个连续的序列--> <#assign nums=1..100/> <#list nums as num> ${num} </#list> 3.实现结果 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 3…

1.简易说明 定义一个连续的序列,并打印出序列中的元素 2.实现源码 <#--freemarker定义了一个连续的序列--> <#assign nums=1..100/> <#list nums as num> ${num} </#list> 3.实现结果 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37…

We are given a binary tree (with root node root), a targetnode, and an integer value K. Return a list of the values of all nodes that have a distance Kfrom the target node.  The answer can be returned in any order. Example 1: Input: root = [3,5,1,6,2…

2018-07-26 17:38:37 问题描述: 问题求解: 解法一. 第一种解法是使用Graph + BFS.换言之,就是将二叉树转化为无向图,然后在无向图中使用BFS进行层次遍历即可. 这种解法是比较直观的解法,是必须要进行掌握的,时间复杂度为O(n). public List<Integer> distanceK(TreeNode root, TreeNode target, int K) { HashMap<TreeNode, ArrayList<TreeNode>…

原著:Johan Nilsson 翻译:lxhui 原文出处:MSDN Magazine March 2004(Timers...) 原代码下载: HighResolutionTimer.exe (404KB) 本篇文章假定你熟悉 C++ 和 Win32 API  概要   从 Windows NT 里获得的时间戳(Timestamp),根据你所使用的硬件,其最大精度为 10 到 15 毫秒.但是, 有时候你需要时间标签频繁事件时,获得更高的精度更能令人满意.举个例子,如果你要与线程打交道,或者…

create or replace procedure pc(  sss out varchar2)isstr varchar2(20):='ph,p,cod,do,cu';en integer:=instr(str,',');begin while en!=0 loop    dbms_output.put_line(substr(str,0,en-1));    str:=substr(str,en+1,length(str));    en:=instr(str,',');    end…

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Hausdorff Distance(豪斯多夫距离) 参考博客:http://cgm.cs.mcgill.ca/~godfried/teaching/cg-projects/98/normand/main.html 理解: Hausdorff距离是描述两组点集之间相似程度的一种量度,它是两个点集之间距离的一种定义形式. 假设有两组集合A={a1,…,ap},B={b1,…,bq},则这两个点集合之间的Hausdorff距离定义为 H(A,B)=max(h(A,B),h(B,A))        …

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…