[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处 最近看到一些动态规划的东西讲到莱文斯坦距离(编辑距离)的计算,发现很多都讲的不是很清楚,比较难理解,自己思考过后重新给大家讲解一下: 维基百科解析:莱文斯坦距离,又称Levenshtein距离,是编辑距离的一种.指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.允许的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.例如将kitten转成sittin

计算两个数字向量u和v之间的距离函数 1,欧氏距离(Euclidean distance) 在数学中,欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间"普通"(即直线)距离.使用这个距离,欧氏空间成为度量空间.计算公式为 二维空间中的欧氏距离: 三维空间中的欧式距离: n维空间中的欧式距离: x = [1, 0, 0] y = [0, 1, 0] dis = distance.euclidean(x, y) 2,曼哈顿距离(Manhattan/cityblock distance) 曼

/* Crowding distance computation routines */ # include <stdio.h> # include <stdlib.h> # include <math.h> # include "global.h" # include "rand.h" /* Routine to compute crowding distance based on ojbective function valu

指定两点地理位置经纬度的距离计算 #coding=utf-8 from math import * # input Lat_A 纬度A # input Lng_A 经度A # input Lat_B 纬度B # input Lng_B 经度B # output distance 距离(km) def calcDistance(Lat_A, Lng_A, Lat_B, Lng_B): ra = 6378.140 # 赤道半径 (km) rb = 6356.755 # 极半径 (km) flatte

最近在做一个项目,有一个功能想要实现类似于查询附近的人的功能.由于项目的原因数据库只能使用 postgresql,空间查询就使用了 postgis 来实现. 具体业务像这样:业务需要返回附近距自己 1000 米的人的一个列表,返回列表中要带上距离,就是说某人距你多少米? 使用定位方式是什么? 我们使用 gps 定位发现定位精度,时间,误差和抖动都需要发大量的时间去处理. 于是采用了百度的定位 SDK,百度的上面几处都处理不错. 有一个小问题,从百度拿到的坐标是 经度和纬度,这个坐标系应该是地理坐

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48814183 在scipy.spatial中最重要的模块应该就是距离计算模块distance了. from scipy import spatial 距离计算 矩阵距离计算函数 矩阵参数每行代表一个观测值,计算结果就是每行之间的metric距离.Distance matrix computation from a collection of raw observation vectors store

移动端有四个关于触摸的事件,分别是touchstart.touchmove.touchend.touchcancel(比较少用), 它们的触发顺序是touchstart-->touchmove-->touchend-->click,所以touch事件触发完成后会接着触发click事件,需要注意一下 ,阻止一下事件冒泡就可以了. touch事件可以产生一个event对象,这个event对象除基本的一些属性外还附带了三个额外的属性: touches 一个TouchList对象,包含当前所有屏

#定义几种距离计算函数 #更高效的方式为把得分向量化之后使用scipy中定义的distance方法 from math import sqrt def euclidean_dis(rating1, rating2): #欧式距离计算 """计算2个打分序列间的欧式距离. 输入的rating1和rating2都是打分dict 格式为{'小时代4': 1.0, '疯狂动物城': 5.0}""" distance = 0 commonRatings =

上一篇文章我们介绍了geopy的基本使用,这一篇文章我们根据中心点坐标,方向,距中心点距离计算出对应的坐标点,这种用法官网并没有给出详细的文档,我们这里做一下说明 生成坐标点的具体方法 import geopy.distance def get_distance_point(lat, lon, distance, direction): """ 根据经纬度,距离,方向获得一个地点 :param lat: 纬度 :param lon: 经度 :param distance: 距

通过经纬度坐标计算距离的方法(经纬度距离计算) 最近在网上搜索“通过经纬度坐标计算距离的方法”,发现网上大部分都是如下的代码: #define PI 3.14159265 static double Rc = 6378137;  // 赤道半径 static double Rj = 6356725;  // 极半径 class JWD { public: double m_Longitude, m_Latitude; double m_RadLo, m_RadLa; double Ec; dou

V-REP可以在几何组件中快速判断各种干扰与碰撞,以及计算多个组件间的最小距离. 碰撞检测 V-REP可以检测两个碰撞体实体(Collidable objects are objects that can be tested for collision against other collidable objects)之间的碰撞,类似于SolidWorks等三维设计软件中的干涉检查.碰撞检测只会检测碰撞状态,而不会直接对碰撞做出反应(The collision detection module

转自:http://www.storyday.com/html/y2009/2212_according-to-latitude-and-longitude-distance-calculation-formula.html 在去年cosbeta曾经发布了一个网页计算工具,这个作用就是根据地球上两点之间的经纬度计算两点之间的直线距离.经纬度到距离的计算在通信工程中应用比较广泛,所以cosbeta通过搜索找到了一个js的计算脚本(其实是google map的计算脚本,应该算是比较准确了),做成了这

RSSI是无线接收的信号强度指示,如WIFI.BLE.ZigBee.接收到的RSSI的强弱与发射点与接收点的距离有一定的关系,故可以依据RSSI进行粗略的定位计算,如苹果的iBeacon. 其中用到最重要的就是RSSI转距离算法,具体的转换曲线可以根据实际测量数据拟合,也可直接使用通用公式. 通用的RSSI转距离公式为: d = 10^((abs(RSSI) - A) / (10 * n)) d - 计算所得距离 RSSI - 接收信号强度(负值) A - 发射端和接收端相隔1米时的信号强度 n

/** * 计算两个坐标之间的距离(米) * @param float $fP1Lat 起点(纬度) * @param float $fP1Lon 起点(经度) * @param float $fP2Lat 终点(纬度) * @param float $fP2Lon 终点(经度) * @return int */ function distanceBetween($fP1Lat, $fP1Lon, $fP2Lat, $fP2Lon){ $fEARTH_RADIUS = 6378137; //角度

Android获取当前位置(GPS和网络定位) 1.比较: GPS准确度高但耗电多,网络定位耗电少但准确度低 2.代码 ①添加权限: AndroidManifest.xml: <!-- 两种provider的权限 --> <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" /> <!-- 仅网络定位的权限 --> <uses-permission and

public static void main(String args[]) { try{ float point[]=new float[3]; Location loc = new Location(); //获得坐标 point[0] = 0; point[1] = 0; point[2] = (float) 0.5; loc.set_point(point,1); point[0] = 0; point[1] = -1; point[2] = 2; loc.set_point(point

问题引出: 今天遇到经纬度坐标转换距离的工作,根据网站登录者的IP确定登录者目前的位置信息,将其经纬度信息与所有的营业厅的经纬度进行对比,网页上显示出距离登录者最近的营业厅地址,本打算就做一个二维坐标距离转换,上网一搜,经纬度距离的计算远远没有想象的那样简单,最终得到如下的公式计算. 经纬度坐标的计算公式为: 1. Lat1 Lung1 表示A点经纬度,Lat2 Lung2 表示B点经纬度: 2. a=Lat1 – Lat2 为两点纬度之差  b=Lung1 -Lung2 为两点经度之差: 3.

根据经纬度计算距离公式 公式 对上面的公式解释如下: Lung1 Lat1表示A点经纬度, Lung2 Lat2表示B点经纬度: a=Lat1 – Lat2 为两点纬度之差 b=Lung1 -Lung2 为两点经度之差: 6378.137为地球半径,单位为千米: 计算出来的结果单位为千米,若将半径改为米为单位则计算的结果单位为米. 计算精度与谷歌地图的距离精度差不多,相差范围在0.2米以下. 参数说明 lng:经度 lat:纬度 地球半径:6378.137(千米) 一般地图上显示的坐标顺序为,纬

园子里找到两钟实现方式,做一记录,回头再认真学习,先拿来就用吧: 1.@旋风描述的算法: 场景:已知两个GPS点的经纬度坐标信息.计算两点的距离. 1． 距离/纬度关系 GPS: 22.514519,113.380301 GPS: 22.511962,113.380301 距离: 284.6439379583341   jl_wd=284.6439379583341/(22.51451-22.511962) = 111712.69150641055729984301412873 (米/度) 2．

CREATE FUNCTION [dbo].[Rad]( @d float ) RETURNS float BEGIN return @d * PI()/ 180.00; End CREATE FUNCTION [dbo].[DISTANCE]( @lat1 float, @lng1 float, @lat2 float, @lng2 float ) RETURNS float BEGIN Declare @radLat1 float,@radLat2 float, @radLon1 float

来源 public function geo(){ $redis = new \redis(); $redis -> connect('127.0.0.1',6379); //位置增加 $res= $redis->geoAdd("cs",13.361389,38.115556,'peter',13.361389,38.125566,'peter1'); //位置获取 $redis->geoPos("cs",'peter'); //两点之间的距离 $