在概率论和统计理论中,Hellinger距离被用来度量两个概率分布的相似度.它是f散度的一种(f散度——度量两个概率分布相似度的指标).Hellinger距离被定义成Hellinger积分的形式,这种形式由Ernst Hellinger在1909年引进. 目录 ·1 定义 ·1.1 度量理论 ·1.2 基于Lebesgue度量的概率理论 ·1.3 离散概率分布 ·2 性质 ·3 例子 1 定义 1.1 度量理论 为了从度量理论的角度定义Hellinger距离,我们假设P和Q是两个概率测度,并且它

1. 欧氏距离(EuclideanDistance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式. (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)两个n维向量a(x11,x12,-,x1n)与 b(x21,x22,-,x2n)间的欧氏距离: 2. cos距离 设向量a和向量b则a•b=|a||b|cos,|a|和|b|分别为两向量的模cos即为两向量的余弦值,

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

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 )

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

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

需要用js获取滚动条距离窗口顶端的距离和js获取浏览器可视化窗口的大小  一.jQuery获取的相关方法 jquery 获取滚动条高度 获取浏览器显示区域的高度 : $(window).height(); 获取浏览器显示区域的宽度 : $(window).width(); 获取页面的文档高度 : $(document).height(); 获取页面的文档宽度 :$(document).width(); 获取滚动条到顶部的垂直高度 : $(document).scrollTop(); 获取滚动条到

1.若想上下DIV块之间距离,只需设定:在CSS里设置DIV标签各属性参数为0div{margin:0;border:0;padding:0;}这里就设置了DIV标签CSS属性相当于初始化了DIV标签CSS属性,这里设置margin外边距为0:边框border属性为0和内补白也为0:这样相当于就初始化了DIV之间距各属性距离为0,这样就不会造成DIV直接有一定的距离. 2.如果想上下两个DIV间有距离的话,只需设定div中的margin属性即可,本例中div属性对全局DIV块都适用,代码如下:

世界坐标系就是unity的左手坐标系 屏幕坐标系是Game视图相机拍摄的场景坐标系,左下角(0,0),右上角(Screen.width,Screen.height),单位是像素.Z的位置是以相机的世界单位来衡量的,很多介绍都对Z一笔带过, 后面重点讲一下这个Z的含义,也就是物体距离摄像机的"距离". 视口坐标系是将Game视图的屏幕坐标系单位化,左下角(0,0),右上角(1,1) 验证如下: 创建一个cube,和一个相机,为相机挂上脚本CameraConvert.cs using Un

题意 有N个小松鼠,它们的家用一个点x,y表示,两个点的距离定义为:点(x,y)和它周围的8个点即上下左右四个点和对角的四个点,距离为1.现在N个松鼠要走到一个松鼠家去,求走过的最短距离. 思路 题目中的距离是切比雪夫距离,而切比雪夫距离与曼哈顿距离可以互相转化. 考虑二维笛卡尔坐标系的坐标原点\(O(0,0)\),与它的切比雪夫距离为1的点的集合形成的图形是一个边长为2的正方形,与它的曼哈顿距离为1的点的集合形成的图形是一个边长为1的正方形,如果把这个边长为2的正方形旋转45度再缩小2倍,两个

2735: 世博会 Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 124  Solved: 51[Submit][Status][Discuss] Description 四年一度的世博会又要举办了,Q国很荣幸成为了这次世博会的主办方.Q国主席QQ从全国各地收集了N件物品排成 一排,作为Q国馆的展出物.对于相邻摆放的一些物品,如果过于相似会让人觉得无聊,如果差别过大又会让人觉 得突兀.为了让人们对这次世博会的展出满意,QQ需要知道一些相邻物品的“

3170: [Tjoi 2013]松鼠聚会 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 1318  Solved: 664[Submit][Status][Discuss] Description 有N个小松鼠,它们的家用一个点x,y表示,两个点的距离定义为:点(x,y)和它周围的8个点即上下左右四个点和对角的四个点,距离为1.现在N个松鼠要走到一个松鼠家去,求走过的最短距离. Input 第一行给出数字N,表示有多少只小松鼠.0<=N<=1

对于某个目的网络,EIGRP持续关注它的各种距离参数.EIGRP使用复合度量参数,不过为了简化,这里使用一个没有单位的数值.同样出于简化,这里的EIGRP路由器都不使用水平分割.

查看本章节 查看作业目录 需求说明: 使用JavaScript 中的Math对象和勾股定理公式,计算鼠标的位置与页面图片中心点的距离,根据距离对页面上的图片进行放大或缩小处理.距离远时图片放大,距离近时图片缩小 随着鼠标的移动,实时计算鼠标与图片中心点的距离,在输入框中显示图片的缩放系数 放大倍数不超过3 倍,缩小不小于50% 实现思路: 在页面上编写输入框用于显示缩放系数,并使用<img>标签显示一幅图片 获取图片中心点的坐标 获取鼠标移动时的坐标 使用勾股定理计算出鼠标与图片中心点之间的距

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

获取元素到页面顶部距离的语句为: 1.jquery写法:$(“#divID”).offset().top //推荐 $("#vertical").position().top 2.js写法: document.getElementById("divID").offsetTop //推荐

最近在做项目的时候遇到需要用js获取滚动条距离窗口顶端的距离和js获取浏览器可视化窗口的大小,在这儿做一个整理保存:    一.jQuery获取的相关方法 jquery 获取滚动条高度 获取浏览器显示区域的高度 : $(window).height(); 获取浏览器显示区域的宽度 : $(window).width(); 获取页面的文档高度 : $(document).height(); 获取页面的文档宽度 :$(document).width(); 获取滚动条到顶部的垂直高度 : $(docu

题目链接 将原坐标系每个点的坐标\((x,y)\)变为\((x+y,x-y)\),则原坐标系中的曼哈顿距离等于新坐标系中的切比雪夫距离. 反过来,将原坐标系每个点的坐标\((x,y)\)变为\((\frac{x+y}{2},\frac{x-y}{2})\),则原坐标系中的切比雪夫距离等于新坐标系中的曼哈顿距离. 随便写两个点就可以验证这是对的. 将题目中每个点的坐标\((x,y)\)改为\((\frac{x+y}{2},\frac{x-y}{2})\),然后记\(dis(a,b)=\Delta

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4312 题意:在上一题的基础上,由四个方向改为了八个方向. 思路: 引用自http://blog.csdn.net/bigbigship/article/details/43163719. 切比雪夫距离:设a(x1,y1),b(x2,y2);DIS = max(|x1-x2|,|y1-y2|) = (|x1-x2+y1-y2|+|x1-x2-y1+y2|)/2; 我们将点aa的坐标看成(x1+y1,x1-y1)

Description 传送门 Solution 题目要求的是曼达顿距离,对于每个点(x,y),我们把它变为(x-y,x+y),就可以转换成求切比雪夫距离了. 证明如下:$max(\left | (x_{p}-y_{p})-(x_{q}-y_{q}) \right |,\left | (x_{p}+y_{p})-(x_{q}+y_{q}) \right |)=max(\left | x_{p}-x_{q}\pm(y_{p}-y_{q}) \right | )=\left | x_{p}-x_{q

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