IProximityOperator接口用于获取两个几何图形的距离,以及给定一个Point,求另一个几何图形上离离给定点最近的点.IProximityOperator接口的主要方法有:QueryNearesPoint,ReturnDistance, ReturnNearestPointReturnDistance方法用于返回两个几何对象间的最短距离,QueryNearesPoint方法用于查询获取几何对象上离给定输入点的最近距离的点的引用,ReturnNearestPoint方法用于创建并返回几

爆头 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1447    Accepted Submission(s): 601 Problem Description gameboy是一个CS高手,他最喜欢的就是扮演警察,手持M4爆土匪的头.也许这里有人没玩过CS,有必要介绍一下“爆头”这个术语:所谓爆头,就是子弹直接命中对方的头部,以秒杀

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据,但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析.分析前我们需要对这些数据去除重复,如何选择和设计文本的去重算法?常见的有余弦夹角算法.欧式距离.Jaccard相似度.最长公共子串.编辑距离等.这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用,如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算,我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重.最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复.看起来很简单,我们来做个测试,就拿最简单的

关于计算2点之间的距离都依赖了腾讯地图,所以请先在腾讯地图官网申请key.具体流程看下图: 下面具体讲计算2点之间距离的方法. 方法一: 1.通过 wx.getLocation(Object object)  获取用户当前的经度,纬度: getPosition: function () { var that = this; wx.getLocation({ success: function (res) { that.setData({ fromLng: res.longitude, fromL

/**     * 计算GPS两点间的距离[单位为:米]     * @param center GPS当前数据(LonLat对象表示,LonLat.lon表示经度,LonLat.lat表示纬度)     * @param turnPoint 转向点经纬度对象     * @return     */    private double gpsDistance( LonLat center, LonLat turnPoint )    {        double distance = 0; 

前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gpu加速库). 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model. 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 GPU:GTX 980 系统:Win 10 OpenCV版本:3.1(这个无所谓) Caffe版本:Micros

var mapNumberUtil = {}; /** * 计算两个经纬度的距离(千米) */mapNumberUtil.getDistance = function(lat1, lng1, lat2, lng2){ var radLat1 = lat1*Math.PI / 180.0; var radLat2 = lat2*Math.PI / 180.0; var a = radLat1 - radLat2; var b = lng1*Math.PI / 180.0 - lng2*Math.P

我们在检测图像的边缘图时,有时需要检测出直线目标,hough变换检测出直线后怎么能更进一步的缩小区域呢?其中,可以根据距离来再做一判断,就涉及到了点与直线的距离问题. 点到直线距离代码如下: //=================================排除干扰直线============================================ // 根据中心点与直线的距离 排除干扰直线 // 点(x0,y0)到直线Ax+By+C=0的距离为d = (A*x0+B*y0+C)/s

大致思路:首先对于所给的洞的点,判断是否是凸多边形,图形的输入和输出可以是顺时针或者逆时针,而且允许多点共线 Debug 了好几个小时,发现如下问题 判断三点是否共线,可用斜率公式判断 POINT point_A, point_B, point_C; if(point_A.x == point_B.x || point_B.x == point_C.x){ if(point_A.x == point_B.x && point_B.x == point_C.x) continue; }els

公式如下,单位米: 第一点经纬度:lng1 lat1 第二点经纬度:lng2 lat2 round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin( (lat1*pi()/180-lat2*pi()/180)/2),2)+cos(lat1*pi()/180)*cos(lat2*pi()/180)* pow(sin( (lng1*pi()/180-lng2*pi()/180)/2),2)))*1000) 例如: SELECT store_id,lng,lat, ROUND(6378.13

公式如下,单位米: 第一点经纬度:lng1 lat1 第二点经纬度:lng2 lat2 round(6378.138*2*asin(sqrt(pow(sin( (lat1*pi()/180-lat2*pi()/180)/2),2)+cos(lat1*pi()/180)*cos(lat2*pi()/180)* pow(sin( (lng1*pi()/180-lng2*pi()/180)/2),2)))*1000) 例如: SELECT store_id,lng,lat, ROUND(6378.13

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

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

mysql距离计算,单位m,以及排序 lon 经度 lat 纬度 一般地图上显示的坐标顺序为,纬度在前(范围-90~90),经度在后(范围-180~180) 首先新建一张表,里面包含经纬度 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=; -- ---------------------------- -- Table structure for customer -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `customer`; C

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4266 The Worm in the Apple Time Limit: 50000/20000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 547    Accepted Submission(s): 252 Problem Description Willy the Worm was

文章转载地址 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7bbfd5fd01017d1e.html 感谢作者. 在原文的基础上,我新增了sql语句,方便大家理解 mysql距离计算,单位m,以及排序 lon 经度 lat 纬度 一般地图上显示的坐标顺序为,纬度在前(范围-90~90),经度在后(范围-180~180) 首先新建一张表,里面包含经纬度 SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0; -- ---------------------------- -- Tab

1 主要原理: Lat1 Lung1 表示A点纬度和经度,Lat2 Lung2 表示B点纬度和经度: 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,单位为公里:计算出来的结果单位为公里: 2 JS主要代码部分: var radLat1 = rad(lat1); var radLat2 = rad(lat2); var a = radLat1 - radLat2; var b = rad(lng1) - rad(lng2)

latitude纬度 longtitude经度 // 求弧度 double getRadian(double d) { return d * PI / 180.0; //角度1? = π / 180 } //计算距离 米 double getDistance(double lat1, double lng1, double lat2, double lng2) { double radLat1 = getRadian(lat1); double radLat2 = getRadian(lat2)

余弦距离在计算相似度的应用中经常使用,比如: 文本相似度检索 人脸识别检索 相似图片检索 原理简述 下面是余弦相似度的计算公式(图来自wikipedia): 但是,余弦相似度和常用的欧式距离的有所区别. 余弦相似度的取值范围在-1到1之间.完全相同时数值为1,相反反向时为-1,正交或不相关是为0.(如下图,来源) 欧式距离一般为正值,归一化之后在0~1之间.距离越小,越相似. 欧式距离用于相似度检索更符合直觉.因此在使用时,需要将余弦相似度转化成类似欧氏距离的余弦距离. 维基页面中给出的角距离计

package b; public interface ZuoBiao { double zuobiao(); } package b; public class Point implements ZuoBiao { double x; double y; double z; public double getX() { return x; } public void setX(double x) { this.x = x; } public double getY() { return y;