import numpy as npfrom scipy import spatial print("hello")# test pointspts = np.random.rand(100, 2)print(pts)# two points which are fruthest apart will occur as vertices of the convex hullcandidates = pts[spatial.ConvexHull(pts).vertices]# get d…

js计算2个日期相差的天数,两个日期相差的天数,日期相隔天数 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>. 蕃薯耀 2016年12月29日 08:49:18 星期四 http://www.cnblogs.com/fanshuyao/ /** * 计算2个日期相差的天数,不包含今天,如:2016-12-13到2016-12-15…

Beauty Contest Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 31414   Accepted: 9749 Description Bessie, Farmer John's prize cow, has just won first place in a bovine beauty contest, earning the title 'Miss Cow World'. As a result, Bess…

第一种做法:这种方法,算法复杂性大,重复的递归 #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<vector> #include<string> #include<algorithm> #include<math.h> #include<iomanip> #include<numeric> using namespace std; int getGolds…

出题:求二叉树中距离最远的两个节点之间的距离,此处的距离定义为节点之间相隔的边数: 分析: 最远距离maxDis可能并不经过树的root节点,而树中的每一个节点都可能成为最远距离经过的子树的根节点:所以计算出以每个节点为根节点的子树的最 远距离,最后取他们的最大值就是整棵树的最远距离: 如果递归层次过多造成系统栈溢出,则可以使用stack堆栈结构存储递归节点,从而使用循环实现 解题: struct Node { int value; Node *left; Node *right; int le…

链接:传送门 题意:给出 n 个点,求出这 n 个点中最远的两个点距离的平方 思路:最远点对一定会在凸包的顶点上,然后直接暴力找一下凸包顶点中距离最远的两个点 /************************************************************************* > File Name: poj2187.cpp > Author: WArobot > Blog: http://www.cnblogs.com/WArobot/ > Cre…

http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2200800.html http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/6895291 BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)天生就是为处理超大规模(至少要让你的内存容不下)的数据集而设计的,它可以在任何给定的内存下运行.关于BIRCH的更多特点先不介绍,我…

LK的旅行 时间限制:2000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:5   描述 LK最近要去某几个地方旅行,她从地图上计划了几个点,并且用笔点了出来,准备在五一假期去这几个城市旅行.现在希望你找出她点的所有的点中距离最远的两个点的距离是多少.各个景点可以认为是在一个平面上.     输入 第一行有一个整数0<n<10表示测试数据的组数随后的n组数据中,第一行有一个整数3<m<100000表示有m个旅游景点.随后的m行每行有两个整数,分别表示每一个点的x和y.景点坐标中…

-------------------------------- 不管是GMM,还是k-means,都面临一个问题,就是k的个数如何选取?比如在bag-of-words模型中,用k-means训练码书,那么应该选取多少个码字呢?为了不在这个参数的选取上花费太多时间,可以考虑层次聚类. 假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,基本步骤就是: 1.(初始化)把每个样本归为一类,计算每两个类之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度: 2.寻找各个类之间最近的两个类,把他们归为一类(这样类的总数就少了…

假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,步骤:        1.(初始化)把每个样本归为一类,计算每两个类之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度:        2.寻找各个类之间最近的两个类,把他们归为一类(这样类的总数就少了一个):        3.重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度:        4.重复2和3直到所有样本点都归为一类,结束      整个聚类过程其实是建立了一棵树,在建立的过程中,可以通过在第二步上设置一个阈值,当最近的两个类的距离大于这个阈值,则认为…