计算两点之间的角度公式是: 假设点一(X1,Y1),点二(X2,Y2) double angleOfLine = Math.Atan2((Y2 - Y1), (X2 - X2)) * 180 / Math.PI 假设点一是坐标原点(0,0)点二是(1,0)则这两点之间的连线角度是:0: 假设点一是坐标原点(0,0)点二是(1,1)则这两点之间的连线角度是:45: 假设点一是坐标原点(0,0)点二是(0,1)则这两点之间的连线角度是:90: 假设点一是坐标原点(0,0)点二是(-1,1)则这两点之

题目内容: 对于三角形,三边长分别为a, b, c,给定a和b之间的夹角C,则有:.编写程序,使得输入三角形的边a, b, c,可求得夹角C(角度值). 输入格式: 三条边a.b.c的长度值,每个值占一行. 输出格式: 夹角C的值,保留1位小数. 输入样例: 3 4 5 输出样例: 90.0 code:   import math a = float(eval(input('请输入a的边长'))) b = float(eval(input('请输入b的边长'))) c = float(eval(

前面写过C#的. import numpy def GetAngle(sta_point, mid_point, end_point): ma_x = sta_point.X-mid_point.X ma_y = sta_point.Y-mid_point.Y mb_x = end_point.X-mid_point.X mb_y = end_point.Y-mid_point.Y ab_x = sta_point.X-end_point.X ab_y = sta_point.Y-end_poi

点积.向量夹角: 无论对于空间向量还是平面向量,我们所熟知的是:给出任意两个向量,我们都能够根据公式计算它们的夹角,但是这个夹角必须是将两个向量的起点重合后所夹成的小于等于π的角,可是,这是为什么呢? 它其实来源于如下的定理(这里的定理和证明过程以三维向量为例,对于二维向量,可做完全一致的推导): 证明: 考虑在如下的一个三角形中. 通过这个定理的证明过程就能够理解:为什么我们求向量夹角用点积:两个向量之间的点积为什么等于两个向量模长再乘以夹角的余弦值:为什么我们求出来的角是起点重合的两个向量夹

余弦相似度计算字符串相似率 功能需求:最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻,储存到公司数据中.这里面就有一个技术点,就是如何保证你已爬取的新闻,再有相似的新闻 或者一样的新闻,那就不存储到数据库中.(因为有网站会去引用其它网站新闻,或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中). 解析方案:最终就是采用余弦相似度算法,来计算两个新闻正文的相似度.现在自己写一篇博客总结下. 一.理论知识 先推荐一篇博客,对于余弦相似度算法的理论讲的比较清晰,我们也是按照这个方式来计算相似度的.网

最近在工作中要处理好多文本文档,要求找出和每个文档的相识的文档.通过查找资料总结如下几个计算方法: 1.余弦相似性 我举一个例子来说明,什么是"余弦相似性". 为了简单起见,我们先从句子着手. 请问怎样才能计算上面两句话的相似程度? 基本思路是:如果这两句话的用词越相似,它们的内容就应该越相似.因此,可以从词频入手,计算它们的相似程度. 第一步,分词. 第二步,列出所有的词. 第三步,计算词频. 第四步,写出词频向量. 到这里,问题就变成了如何计算这两个向量的相似程度. 我们可以把它们

halcon的算子列表   Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_sa

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gm

TF-IDF Algorithm From http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html Chapter 1, 知道了"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个值相乘,就得到了一个词的TF-IDF值.某个词对文章的重要性越高,它的TF-IDF值就越大. (1) 出现次数最多的词是----"的"."是"."在"----这一类最常用的词.它们

转载请注明本文出自大苞米的博客(http://blog.csdn.net/a396901990),谢谢支持! 开篇废话: 由于这篇文章是本系列最后一篇,有必要进行简单的回顾和思路整理. 这个程序是由两部分组成,Android端和Unity端: 1.Unity端负责3D球的创建,显示和旋转:3D语音天气球(源码分享)--创建可旋转的3D球 2.通过天气服务动态创建3D球:3D语音天气球(源码分享)--通过天气服务动态创建3D球 3.Android端使用第三方的语音服务来进行语音识别:3D语音天气球

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

前言 某天我接到了UI发给我的两张图: 需求图.png 看到图的时候我一脸懵逼,显然我需要做一个页面切换的指示动画.老实说,从大三暑假开始做iOS开发也一年有余了,但是遇到复杂动画总是唯恐避之不及,只做过一些简单的位移动画.大脑中的舒适区总是让我下意识避开麻烦的问题选择简单的解决方式.UI很善解人意得告诉我,你可以先用图片替代动画,以后有空慢慢完善.我突然不知哪里来的底气拍了拍胸脯:"没问题,包在我身上".装出去的b泼出去的水,没办法,我只好下定决心趁此机会好好钻研一下形变动画.(就在

上一次,我用TF-IDF算法自动提取关键词. 今天,我们再来研究另一个相关的问题.有些时候,除了找到关键词,我们还希望找到与原文章相似的其他文章.比如,"Google新闻"在主新闻下方,还提供多条相似的新闻. 为了找出相似的文章,需要用到"余弦相似性"(cosine similiarity).下面,我举一个例子来说明,什么是"余弦相似性". 为了简单起见,我们先从句子着手. 句子A:我喜欢看电视,不喜欢看电影. 句子B:我不喜欢看电视,也不喜欢看

转自:http://www.zwqxin.com/archives/shaderglsl/review-normal-map-bump-map.htmlNormal Map法线贴图,想必每个学习计算机图形学的人都不陌生.今天在这里按我的理解总结一下,作为复习,也作为深入学习吧.——ZwqXin.com自从看完那本<数学在计算机图形学上的应用>后,一直想好好地真正实践一次法线贴图/凹凸贴图呢(以前是根据橙书弄了一下罢了).昨天偶尔看到篇涉及BumpMap的文,正好觉得是个机会,便在网上狂找相关资

在unity3d中,Vector3.Dot表示求两个向量的点积;Vector3.Cross表示求两个向量的叉积. 点积计算的结果为数值,而叉积计算的结果为向量.两者要注意区别开来. 在几何数学中: 1.点积  点积的计算方式为: a·b=|a|·|b|cos 其中|a|和|b|表示向量的模,表示两个向量的夹角.另外在点积中,和 夹角是不分顺序的.  所以通过点积,我们其实是可以计算两个向量的夹角的.  另外通过点积的计算我们可以简单粗略的判断当前物体是否朝向另外一个物体: 只需要计算当前物体的t

  1.余弦距离 余弦距离,也称为余弦相似度,是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量. 向量,是多维空间中有方向的线段,如果两个向量的方向一致,即夹角接近零,那么这两个向量就相近.而要确定两个向量方向是否一致,这就要用到余弦定理计算向量的夹角. 余弦定理描述了三角形中任何一个夹角和三个边的关系.给定三角形的三条边,可以使用余弦定理求出三角形各个角的角度.假定三角形的三条边为a,b和c,对应的三个角为A,B和C,那么角A的余弦为: 如果将三角形的两边b和c看成是两个向

在Unity3D中.Vector3.Dot表示求两个向量的点积;Vector3.Cross表示求两个向量的叉积.   点积计算的结果为数值,而叉积计算的结果为向量.两者要注意差别开来.   在几何数学中: 1.点积   点积的计算方式为: a·b=|a|·|b|cos<a,b> 当中|a|和|b|表示向量的模,<a,b>表示两个向量的夹角.另外在点积中.<a,b>和<b,a> 夹角是不分顺序的.   所以通过点积,我们事实上是能够计算两个向量的夹角的. 另外

本人大二,因为Python结业考试项目,又想要学习机器学习方向,但是由于接触时间不长,选择了实验楼的Python破解验证码这个项目作为我的项目, 我在原来的基础上加了一些代码用于完善,并且对功能如何实现记录在此,第一次接触到图像识别的项目. 这是项目需要的文件链接:https://pan.baidu.com/s/1qoJ5qvU9idmH0v7dnFkMCw 总体思想是将验证码变成黑白,然后切割成单字符,再与准备好的训练集相互比对,将相似度最高的字符输出. 第一步,先对一个验证码进行处理,

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm   功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm   功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_clas

VREP中直接设置物体姿态的函数有3个: simSetObjectOrientation:通过欧拉角设置姿态 simSetObjectQuaternion:通过四元数设置姿态 simSetObjectMatrix:通过旋转矩阵设置姿态(同时也可以设置位置) 通过设置物体矩阵可以同时改变其位置与姿态,参数matrix是一个包含12个元素的列表: 12 simFloat values (the last row of the 4x4 matrix (0,0,0,1) is not needed).

描述 这是一枚平凡的骰子.它是一个均质凸多面体,表面有n个端点,有f个面,每一面是一个凸多边形,且任意两面不共面.将这枚骰子抛向空中,骰子落地的时候不会发生二次弹跳(这是一种非常理想的情况).你希望知道最终每一面着地的概率. 每一面着地的概率可以用如下的方法计算:我们假设O为骰子的重心,并以O为球心,做半径为1的单位球面(记为S).我们知道S的表面积即单位球的表面积,为4*pi,这里pi为圆周率.对于骰子的某一面C来说,球面S上存在一块区域T满足:当下落时若骰子所受重力方向与S的交点落在T中,则