vector1 = np.array([1,2,3]) vector2 = np.array([4,5,6]) dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(vector1 - vector2 ))) 或 dist = numpy.linalg.norm(vector1 - vector2 )

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

1.dist.eculidean(A, B) # 求出A和B点的欧式距离 参数说明:A,B表示位置信息 2.dlib.get_frontal_face_detector()表示脸部位置检测器 3.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor]) 表示脸部特征位置检测器 参数说明:args['shape_predictor'] 表示位置信息 4.Orderdict([('mouth', (23, 30))])  # 构造有序的字典参数说明:'mouth'表示

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

numpy计算路线距离 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 enumerate遍历数组 np.diff函数 numpy适用数组作为索引 标记路线上的点 \[X={X1,X2,X3,X4,X5,X6}\] \[Xn=(x_n,y_n)\] import numpy as np # 适用二维数组表示地图上的六个点 # city_position.shape=(6,2) 表示旅行商经过的路线 city_position=np.array([[1,18],[6,23],[8

自己在做游戏的忘记了Unity帮我们提供计算两点之间的距离,在百度搜索了下. 原来有一个公式自己就写了一个方法O(∩_∩)O~,到僵尸到达某一个点之后就向另一个奔跑过去 /// <summary> /// 3维中如何计算两点之间的距离 /// </summary> /// <param name="p1"></param> /// <param name="p2"></param> /// &l

剑指Offer--网易笔试之不要二--欧式距离的典型应用 前言 欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离).在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离. 二维空间的公式 0ρ = sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 ) |x| = √( x2 + y2 ) 三维空间的公式 0ρ = √( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2 )

欧式距离: l2范数: l2正则化: l2-loss(也叫平方损失函数): http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Li_Mimicking_Very_Efficient_CVPR_2017_paper.pdf 总结:l2范数和欧式距离很像,都是开根号.l2正则化和l2-loss都是直接开平方.上面这篇mimic的paper,就是用的l2-loss,可以看到他写的公式就是在l2范数上开平方.也可以这么理解,对于loss,需要求梯

--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

说明:三角函数的余弦值Cos我想,每个学计算机的理工人都知道,但是真的明白它的用途,我也是刚明白.每个人在初中或者高中的时候,都有这么个疑惑,学三角函数干什么用的?很直白的答案就是考试用的.而且当时的老师只管教,只管怎么解题,至于将学习的知识运用到生活中,没有这门课堂.最终的结果却是,我们只知道学,不知道用.说来也惭愧啊,我也是看了吴军博士的<数学之美>,才领悟到的.这本书真的给我很多的启发. Cos的用途: 考试用. 通过计算2个向量,可以知道他们的相似度.余弦值越小,则2个向量越垂直,余弦

EuclideanClusterExtraction这个名字起的很奇怪,欧式距离聚类这个该如何理解?欧式距离只是一种距离测度的方法呀!有了一个Cluster在里面,我以为是某一种聚类算法,层次聚类?k-NN聚类?K-Means?还是模糊聚类?感觉很奇怪,看下代码吧. 找一个实例cluster_extraction.cpp的main入口函数. 找到computer函数,该方法中定义了一个pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec;对象,接着

计算两点间的距离 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 90382    Accepted Submission(s): 34566 Problem Description 输入两点坐标(X1,Y1),(X2,Y2),计算并输出两点间的距离.   Input 输入数据有多组,每组占一行,由4个实数组成,分别表示x1,y1,x2,

  Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u   Description 输入两点坐标(X1,Y1),(X2,Y2),计算并输出两点间的距离.   Input 输入数据有多组,每组占一行,由4个实数组成,分别表示x1,y1,x2,y2,数据之间用空格隔开.   Output 对于每组输入数据,输出一行,结果保留两位小数.   Sample Input 0 0 0 1 0 1 1 0  

计算两点间的距离 Problem Description 输入两点坐标(X1,Y1),(X2,Y2),计算并输出两点间的距离.   Input 输入数据有多组,每组占一行,由4个实数组成,分别表示x1,y1,x2,y2,数据之间用空格隔开.   Output 对于每组输入数据,输出一行,结果保留两位小数.   Sample Input 0 0 0 1 0 1 1 0   Sample Output 1.00 1.41   #include<stdio.h> #include<stdlib

-- ============================================= -- Author:Forrest -- Create date: 2013-07-16 -- Description: 根据经纬度计算两点间的距离;返回米(m) -- ============================================= ALTER FUNCTION [dbo].[Fun_MathRange] ( ,), ,), ,), ,) ) RETURNS int AS

sql计算经纬度得出最近距离的公式 //根据经纬度计算两点距离 mappoint //数据库已有字段,商家经纬度 实例:113.272148,23.147299 $lon = ""; //用户的 经度 113.30075 $lat = ""; //用户的 纬度 23.146901 substring_index(); //sql 函数 if('参数是否存在','参数存在执行','参数不存在执行'); 大概sql浏览 SELECT a.*, IF(a.mappoint

/// <summary> /// 计算传入的时间距离今天的时间差 /// </summary> /// <param name="dt"></param> /// <param name="yy"></param> /// <param name="mm"></param> /// <param name="dd">&

计算两点间的距离 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 254764    Accepted Submission(s): 88773 Problem Description 输入两点坐标(X1,Y1),(X2,Y2),计算并输出两点间的距离.   Input 输入数据有多组,每组占一行,由4个实数组成,分别表示x1,y1,x2

百度地图api 实例 自动提示 并计算两地的行驶距离 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no

Numpy计算数组中满足条件元素个数 需求:有一个非常大的数组比如1亿个数字,求出里面数字小于5000的数字数目 1. 使用numpy的random模块生成1亿个数字 2. 使用Python原生语法实现 3. 使用numpy的向量化操作实现 4. 对比下时间

template <class DataType1, class DataType2>double EuclideanDistance(std::vector<DataType1> &inst1, std::vector<DataType2> &inst2) { if(inst1.size() != inst2.size()) { std::cout<<"the size of the vectors is not the same