距离

最新推荐文章于 2025-12-01 14:29:18 发布
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#面试 #qq

这个世界真的变小了,老同学介绍了一家公司今天去面试。资源部的经理是一我QQ上的一网友。^_^

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构建推荐系统的相似检索技术：从距离度量到深度学习的快速了解
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
11-04 10万+
相似检索方法是一种用于从大量数据中找到与查询数据相似的数据项的技术。这种方法通常用于信息检索、推荐系统、图像处理、自然语言处理等领域。相似检索主要方法可以总体分为以下几类：这些方法各自有其适用的场景和特点，选择合适的相似检索方法取决于应用的需求、数据类型和性能要求。通常，研究和实践中会根据具体情况采用不同的方法或它们的组合来解决相似检索问题。
最酷系统背景图：全网搜集最全覆盖各类高清壁纸、系统背景图合集
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
03-25 1万+
最酷系统背景图：全网搜集最全覆盖各类高清壁纸、系统背景图合集，壁纸，高清壁纸，手机壁纸，电脑壁纸，是一个面向设计师、开发者及创意工作者的综合性壁纸资源库，致力于提供一站式的高质量视觉素材解决方案。涵盖自然风光、城市建筑、抽象艺术、科技数码、极简纹理等主流风格，特色板块包含动态壁纸专区、程序员代码主题包、设计师配色参考集等垂直内容，每张壁纸均标注色彩模式、分辨率、适用场景等元数据。
各种距离算法
a_12_123_1234_12345的博客
12-20 9650
1. 欧氏距离，最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点 x = (x1,...,xn) 和 y = (y1,...,yn) 之间的距离为：   (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： (3...
机器学习中的相似性度量
hit_kongquan的专栏
03-25 8593
<br /><br />在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。<br />　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。<br /><br /><br />本文目录：<br />1. 欧氏距离<br />2. 曼哈顿距离<br />3. 切比雪夫距离<br />4. 闵可夫斯基距离<br />5. 标准化欧氏距离<br />6
欧氏距离_机器学习中的分类距离
weixin_42351362的博客
01-12 2773
作者 | 我的智慧生活来源 | 咪付生活中，距离通常是用于形容两个地方或两个物体之间的远近。在人工智能机器学习领域，常使用距离来衡量两个样本之间的相似度。“物以类聚”我们知道“物以类聚”通常用于比喻同类的东西经常聚在一起。机器学习中，距离就是遵循物以类聚的思想。通过两个样本特征数据进行距离计算后，得到的距离值越小，代表两者的相似度越高，属于同一类的可能性就越高。换句话说，距离能够决定样本的归属。例...
PCB 安规设计 | 电气间隙与爬电距离的确定方法与应用要点
u013669912的博客
02-11 7568
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雷达测距原理、精度、分辨力以及最大不模糊距离知识汇总
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Poulen的博客
10-24 3万+
在一个期望的脉冲重复周期内，有M1=M2=M或M1+1=M2,只需测出两种回波信号对应的时延t1和t2（为相对于当前发射脉冲的时延），根据下面三种情况，即可求出目标的距离。在常用的脉冲雷达中, 回波信号是滞后于发射脉冲𝑡𝑅的回波脉冲。设重复频率分别为𝑓𝑟1和𝑓𝑟2（脉冲重复周期为𝑇𝑟1和𝑇𝑟2，且𝑓𝑟1𝑇𝑟2），对应的不模糊距离分别为𝑅𝑢1=𝑐2𝑓𝑟1和𝑅𝑢1=𝑐2𝑓𝑟2，并且小于期望的不模糊距离𝑅𝑢（可以认为是一定工作模式下的最大不模糊距离），对应的PR
距离变换
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
05-14 2265
距离变换于1966年被学者首次提出,目前已被广泛应用于图像分析、计算机视觉、模式识别等领域，人们利用它来实现目标细化、骨架提取、形状插值及匹配、粘连物体的分离等。距离变换是针对二值图像的一种变换。在二维空间中，一幅二值图像可以认为仅仅包含目标和背景两种像素，目标的像素值为1，背景的像素值为0；距离变换的结果不是另一幅二值图像，而是一幅灰度级图像，即距离图像，图像中每个像素的灰度值为该像素与距其最近的背景像素间的距离。 距离变换按照距离的类型可以分为欧式距离变换(Eudlidean Distance .
距离向量（欧式距离、曼哈顿距离等）
王涛涛的博客
11-08 1万+
二、距离向量 1）欧氏距离 欧式距离是最容易值观理解的距离度量方法。 2）曼哈顿距离 在曼哈顿街区要从一个十字路口开车到另一个十字路口，驾驶距离显然不是两点之前的直线距离。这个实际的驾驶距离就是"曼哈顿距离"。曼哈顿距离也称“城市街区距离”。 3）切比雪夫距离 国际象棋中，国王可以直行、横行、斜行，所以国王走一步可以移动到相邻8个方格中的任意一个。国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2...
Wasserstein距离
weixin_36670529的博客
03-07 1万+
对于绝大多数的机器学习问题，尤其是预测问题和隐变量模型（latent factor model）中，学习到数据集背后所服从的分布往往是模型所要解决的最终问题。在变分推断（variational inference）等领域中，往往会先从一个简单的分布引入，比如高斯分布或者多项式分布等；希望由这个简单的分布模型能不断学习进而逼近最终想要的、符合数据背后规律的分布，注意这时候的分布往往可能在形状上与初始假设的分布有所差异。 KL散度和JS散度 在学习Wasserstein距离，首先回顾在机器学习算法中，衡量两
海明距离
qq_33143195的博客
02-28 2680
海明距离 两个序列中相同位置的不同元素的个数
CEPII数据库中国到全球世界各国的地理距离（含北京到各国首都间距离）及世界各国距离
04-14
CEPII数据库中国到全球世界各国的地理距离（含北京到各国首都间距离）及全球世界 各国间距离资料:含各个国家面积地理之间距离 一、CEPII-中国到全球世界各国的 地理距离（含北京到各国首都间距离） 数据来源：cepii...
285个地级市空间权重矩阵（地理距离矩阵、反距离矩阵）
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一、285个地级市空间权重矩阵 ...（1）地理距离矩阵，单位是km，使用matlab计算 。两城市间的地理距离是通过经纬度计算出来的。 （2）反距离矩阵，使用stat a计算。 二、数据预览 城市序号： 地理距离矩阵 反距离矩阵
从图像 构建 2D 符号距离场，从点云构建 3D 符号距离场，3D 符号距离场_C++_代码_下载
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从图像构建 2D 符号距离场、从点云构建 3D 符号距离场、从 Octomap 构建 3D 符号距离场，提供轻量级符号距离场库、符号距离场的消息类型以及压缩符号距离场以进行传输的工具。 Python 绑定 这些将默认构建，并且...
点云数据到平面的距离.rar_matlab_点云_点云 距离_点云距离_；点云；距离
07-15
该代码可求解点云数据中每一个点到A、B、C所确定的平面的距离
js函数高级：05、详解作用域与作用域链(作用域、作用域与执行上下文、作用域链)及相关面试题
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狮子座的男孩
12-01 461
本文深入解析JavaScript中的作用域概念，通过多个代码示例演示了全局作用域、函数作用域及作用域链的工作原理。主要内容包括： 作用域定义：静态的代码区域，分为全局/函数作用域，ES6新增块作用域 执行上下文：动态创建的执行环境，与作用域的区别在于创建时机和生命周期 作用域链：变量查找规则，从内向外逐级查找 面试题解析：通过两个典型题目说明函数作用域在定义时确定而非调用时 关键结论：函数作用域在定义时静态确定，变量查找沿作用域链进行，执行上下文从属于对应作用域。文章配有详细代码示例和可视化图解，帮助理解这
运维老兵的肺腑之言：面试不是考试，这10条“潜规则”早知道早涨薪
关注微信公众号【开源Linux】，后台回复『10T』，领取10T学习资源大放送，涵盖Linux、虚拟化、容器、云计算、网络、Python、Go等书籍和视频
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作为一个在运维圈摸爬滚打多年的老兵，今天不聊具体的命令和脚本，聊聊那些面试官不会明说，但你必须懂的“潜规则”。想要打破死锁，唯一的办法就是先玩命提升技术，手里握着好几个Offer的时候，你才有资格谈“选择”。换位思考，如果你是项目经理，你会为了帮老板省点钱，招一个技术一般的员工，然后自己天天给他“擦屁股”吗？运维这条路，既要有钻研技术的“死磕精神”，也要有应对面试的“江湖智慧”。先去了解岗位需求，把你的经历往需求上靠，把做过的边缘项目用专业术语描述得更具技术含量，这就是“扬长避短”。
互联网大厂Java面试场景：微服务架构与数据库性能优化
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本文模拟了一个互联网大厂Java面试场景，通过三轮提问涵盖了微服务架构基础、数据库性能优化以及日志与监控体系设计的技术点，同时提供了详细的答案解析，帮助开发者学习提升。用Eureka就行，Eureka是Spring Cloud的一个组件，服务启动后会注册到Eureka上，其他服务可以通过Eureka找到它。这个，微服务啊，嗯……就是把系统分成很多小服务，每个服务都是独立的，可以单独部署，适合那种……嗯，消息发出去，服务就能处理了……可以分表分库，比如按用户ID分，嗯，主库负责写，其他库负责读……
Java面试红宝书：30分钟掌握大厂必考点！（六）
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11-28 810
本文摘要：Java输入输出流核心知识详解，包含File类操作、文件复制实现、随机存取文件、字节流与字符流处理以及对象序列化技术。重点讲解了File类的文件/目录管理方法，三种文件复制实现方案（基本字节流、缓冲流和NIO），RandomAccessFile的随机访问特性，字节流和字符流的体系结构及使用场景，以及对象序列化的实现方式和注意事项。通过代码示例演示了各项技术的具体应用，帮助开发者掌握Java IO编程的关键技能，为文件处理、数据持久化和网络传输提供解决方案。
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