c# 向量点距离求位置

2024-09-02

C# 已知点和向量，求距离的点

已知一个点 P 和向量 v ,求在这个点P按照向量 v 运行距离 d 的点 B . 已经知道了一个点 P 和他运动方向 v ,就可以通过这个求出距离点 P 为 d 的点 B. 首先把 v 规范化,规范化的意识是向量的摸变为1 画一张图来就是把图片灰色向量修改为黑色向量那么 B 的计算可以转换为求 B 的向量这时的 B 向量可以使用下面的公式因为 B 的坐标和 B 向量是相同,所以 B 的坐标就是 B=(Ax,Ay)+(L⋅Vx′,L⋅Vy′)=(Ax+L⋅Vx′,Ay+L⋅Vy′) B=(

UVa 11437:Triangle Fun（计算几何综合应用，求直线交点，向量运算，求三角形面积）

Problem ATriangle Fun Input: Standard Input Output: Standard Output In the picture below you can see a triangle ABC. Point D, E and F divides the sides BC, CA and AB into ratio 1:2 respectively. That is CD=2BD, AE=2CE and BF=2AF. A, D; B, E and C, F

Mysql 计算地址经纬度距离实时位置

前言最近在做项目时候,遇到一个这样子的需求, 点到卡包里面卡券使用使用,需要展示卡券使用附近门店, 思路数据库地址表设计通用的区域街道地址表tz_sys_area 字段名称类型备注 area_id bigint 区域ID area_name varchar(32) 区域名称 parent_id bigint 所属父区域ID level int 层级 type char 区域类型0国家1省份直辖市2地市3区县 area_name varchar(32) 区域名称 parent_id bi

NYOJ 1875 畅通工程再续（无节点间距离求最小生成树）

Description 相信大家都听说一个“百岛湖”的地方吧,百岛湖的居民生活在不同的小岛中,当他们想去其他的小岛时都要通过划小船来实现.现在政府决定大力发展百岛湖,发展首先要解决的问题当然是交通问题,政府决定实现百岛湖的全畅通!经过考察小组RPRush对百岛湖的情况充分了解后,决定在符合条件的小岛间建上桥,所谓符合条件,就是2个小岛之间的距离不能小于10米,也不能大于1000米.当然,为了节省资金,只要求实现任意2个小岛之间有路通即可.其中桥的价格为 100元/米. Input 输入包括多组数

暴力三维树状数组求曼哈顿距离求最值——牛客多校第八场D

涉及的知识点挺多,但是大多是套路 1.求曼哈顿距离的最值一般对所有情况进行讨论 2.三维树状数组用来求前缀最大值 /* 有一个三维坐标系(x,y,z),取值范围为[1,n],[1,m],[1,h],有两种操作 1.在三维坐标系上更新一个点(x1,y1,z1) 2.给定一个点(x2,y2,z2),问在坐标系上离该点Manhattan距离最短的点即最小的 |x2-x1|+|y2-y1|+|z2-z1| 令 f=|x2-x1|+|y2-y1|+|z2-z1|,那么可以讨论去绝对值后f的八种情况 f0

Scipy 学习第3篇：数字向量的距离计算

计算两个数字向量u和v之间的距离函数 1,欧氏距离(Euclidean distance) 在数学中,欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间"普通"(即直线)距离.使用这个距离,欧氏空间成为度量空间.计算公式为二维空间中的欧氏距离: 三维空间中的欧式距离: n维空间中的欧式距离: x = [1, 0, 0] y = [0, 1, 0] dis = distance.euclidean(x, y) 2,曼哈顿距离(Manhattan/cityblock distance) 曼

HDU 1711：Number Sequence（KMP模板，求位置）

Number Sequence Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 40388 Accepted Submission(s): 16659 Problem Description Given two sequences of numbers : a[1], a[2], ...... , a[N], and b[1],

设置table距离顶部位置

//UIEdgeInsetsMake———— UIEdgeInsets insets = {top, left, bottom, right} self.tableView.contentInset = UIEdgeInsetsMake(30, 0, 0, 0);

oc知道经纬度求位置

CLLocation *newLocation = [locations lastObject]; CLGeocodeCompletionHandler handler = ^(NSArray *place, NSError *error) { for (CLPlacemark *placemark in place) { NSString *cityStr=[placemark.addressDictionary objectForKey:@"City"]; locationLab.

MT【110】巧设法向量解决距离问题

分析:设面的法向量$n=(x,y,z)$

ACM1174_爆头解题思路_空间三维坐标求点到直线的距离

/* 爆头 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,以秒杀敌人. 现在用一个三维的直角坐标系来描述游戏中的三维空间 (水平面为xoy平面,z轴正方向是上方). 假设游戏中角色的头是一个标准的球.告诉你土匪的身高,头部半径,所站位置的坐标: gameboy所控警察的身高,头部半径, 所站位置的坐标,以及枪头所指方向的单位向量. gamebo

hdu 1174:爆头（计算几何，三维叉积求点到线的距离）

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

Uva 11178 Morley's Theorem 向量旋转+求直线交点

http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=9 题意: Morlery定理是这样的:作三角形ABC每个内角的三等分线.相交成三角形DEF.则DEF为等边三角形,你的任务是给你A,B,C点坐标求D,E,F的坐标思路: 根据对称性,我们只要求出一个点其他点一样:我们知道三点的左边即可求出每个夹角,假设求D,我们只要将向量BC 旋转rad/3的到直线BD,然后旋转向量CB然后得到CD,然后就是求两直线的交点了.

基于深度学习的人脸识别系统系列（Caffe+OpenCV+Dlib）——【四】使用CUBLAS加速计算人脸向量的余弦距离

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

Unity - 求反射向量（2d）

求反射向量 https://www.cnblogs.com/graphics/archive/2013/02/21/2920627.html 上面是大佬的公式可以去看一下借的大佬的图 1.求入射向量向量IO 入射向量就是圆球当前位置到四个柱子的位置的向量代码: private Vector3 CurrentPos;// 记录当前坐标 void Start() { CurrentPos = transform.position //记住最开始坐标 } //碰撞的时候 CurrentPos -

js判断向量叉点并求出交点坐标

代码如下可以直接运行,判断向量相交并求出交点坐标 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <title>判断线段相交并求交点</title> <style> .title{text-align:center;} .wrapper

室内定位系列（一）——WiFi位置指纹（译）

原文:<Advanced Location-Based Technologies and Services>--chapter 2 WiFi Location Fingerprint 作者: Prashant Krishnamurthy [TOC] 摘要 GPS难以解决室内环境下的一些定位问题,大部分室内环境下都存在WiFi,因此利用WiFi进行定位无需额外部署硬件设备,是一个非常节省成本的方法.然而WiFi并不是专门为定位而设计的,传统的基于时间和角度的定位方法并不适用于WiFi.近十年来,

【Unity3d游戏开发】Unity3D中的3D数学基础---向量

向量是2D.3D数学研究的标准工具,在3D游戏中向量是基础.因此掌握好向量的一些基本概念以及属性和常用运算方法就显得尤为重要.在本篇博客中,马三就来和大家一起回顾和学习一下Unity3D中那些常用的3D数学知识. 一.向量概念及基本定义 1.向量的数学定义向量就是一个数字列表,对于程序员来说一个向量就是一个数组. 向量的维度就是向量包含的"数"的数目,向量可以有任意正数维,标量可以被认为是一维向量. 书写向量时,用方括号将一列数括起来,如[1,2,3] 水平书写的向量叫行向量垂直书

NLP自然语言处理系列5-支持向量机(SVM)

1.什么是支持向量机支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种经典的分类模型,在早期的文档分类等领域有一定的应用.了解SVM的推导过程是一个充满乐趣和挑战的过程,耐心的看完整个过程,你会受益良多.所以,小Dream也决定好好讲一讲SVM的推导过程,还是跟此前一样,讲解务必追求通俗易懂,深入浅出. 首先要说的是,支持向量机最主要是用于分类.假设有一个训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...(xn,yn)},支持向量机分类学习最主要的思想

从NLP任务中文本向量的降维问题，引出LSH（Locality Sensitive Hash 局部敏感哈希）算法及其思想的讨论

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

室内定位系列（三）——位置指纹法的实现（KNN）

位置指纹法中最常用的算法是k最近邻(kNN):选取与当前RSS最邻近的k个指纹的位置估计当前位置,简单直观有效.本文介绍kNN用于定位的基本原理与具体实现(matlab.python). 基本原理位置指纹法可以看作是分类或回归问题(特征是RSS向量,标签是位置),监督式机器学习方法可以从数据中训练出一个从特征到标签的映射关系模型.kNN是一种很简单的监督式机器学习算法,可以用来做分类或回归. 对于在线RSS向量$s$,分别计算它与指纹库中各个RSS向量{\(s_1, s_2, ..., s

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