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  • 我还发现,在Deep Learning里,因为操作对象是高维向量,所以很多paper里公式都喜欢用矩阵乘来表达公式,这样优点是公式表达更简洁(一个矩阵乘同时包含了乘法和加法),缺点就是菜人可能一时半会反应不过来...

    最近看到公式就头疼,深深感受到数学不好就意味着被降维打击。。

    在Deep Learning里,因为操作的对象是高维向量,所以很多paper里的公式都喜欢用矩阵乘来表达公式,这样的优点是公式表达更简洁(一个矩阵乘同时包含了乘法和加法),缺点就是菜的人可能一时半会反应不过来,比如说我!

    假设有两个 nn 维向量 x,yx,yx=(x1,x2,...,xn),y=(y1,y2,...,yn)x=(x_1, x_2, ..., x _n), y=(y_1, y_2, ..., y _n)

    欧式距离

    欧式距离就是所谓的向量的二范式,论文里通常是这么写的 2(x,y)=xy2\ell_{2}(\mathbf{x}, \mathbf{y})=\|\mathbf{x}-\mathbf{y}\|_{2},相比欧式距离,我感觉人们更喜欢用范式来表达(可能是因为范式更抽象?)

    对范式不太清楚的同学可以看这篇文章 矩阵范数与向量范数公式的理解

    欧式距离计算公式为:
    d=i=1N(xiyi)2d=\sqrt{\sum_{i=1}^{N}\left(x_{i}-y_{i}\right)^{2}}

    因为这个公式太常用了,论文里一般不会写,可能就直接写 2\ell_{2}

    余弦距离

    余弦相似度经常被用来衡量两个向量的相似度,计算公式为:
    cos(x,y)=xyx2y2\cos (x, y)=\frac{x \cdot y}{\|x\|_{2} \|y\|_{2}}我们把1cos(x,y)1- \cos (x, y)称为余弦距离,取值范围[0,2]

    另外,对于一些运算:
    向量点积:xy=xTyx \cdot y = x^T y
    向量距离平方:2=x22=xTx\ell^{2}=\|x\|_2^2=x^Tx

    关系

    欧氏距离是计算空间中两个点的直线距离,所以它受不同维度上数值尺度的影响比较大,而余弦距离则是计算两者在空间中方向上的差异,它包含的信息更多,而且更稳定,用哪一个看具体场景,不过我感觉用余弦的更多一些。

    有时候,为了消除不同维度数值尺度差异的影响或者让收敛更加的平滑,我们会对向量进行单位化(长度归一化),也就是:
    x=xx2 x=\frac {x}{||x||_2} 在这种情况下,欧式距离和余弦距离本质上是等价的,他们的单调性相同,证明如下

    经过长度归一化后,有:
    x2=y2=1\|\mathbf{x}\|_{2}=\|\mathbf{y}\|_{2}=1于是:
    d2=xy22=(xy)(xy)=xx2xy+yy=22xy=22cos(x,y)=2(1cos(x,y))\begin{aligned} d^2=\|\mathbf{x}-\mathbf{y}\|_{2}^{2} &=(\mathbf{x}-\mathbf{y})^{\top}(\mathbf{x}-\mathbf{y}) \\ &=\mathbf{x}^{\top} \mathbf{x}-2 \mathbf{x}^{\top} \mathbf{y}+\mathbf{y}^{\top} \mathbf{y} \\ &=2-2 \mathbf{x}^{\top} \mathbf{y} \\ &=2-2 \cos(\mathbf{x}, \mathbf{y}) \\ &=2(1- \cos(\mathbf{x}, \mathbf{y})) \end{aligned}
    可以看到,欧氏距离和余弦距离的单调性相同,这意味着在归一化的情况下,优化两者的效果是一样的,即等价。

    如果对你有帮助,请点个赞:-D

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  • 上div与下div边距的包含关系

    千次阅读 2008-01-30 17:49:00
    页面中,上div的下边距 ...同理:如果上div的下边距为80px,下div的上边距为50px,那两个div之间的距离也为80px.总结:出现两个div都设置了 margin的上下边距时,这两个div之间的距离不是累加而是取边距设置的比较大

    <div style="margin-bottom:50px;background-color:#f00;height:100px;"></div>
    <div style="margin-top:80px;background-color:#00f;height:100px;"></div>


    页面中,上div的下边距 margin-bottom 为50px. 下div的上边距  margin-top:80px.
    实际显示只有80px,原因是下div的上边距包含了上div的下边距。
    同理:如果上div的下边距为80px,下div的上边距为50px,那两个div之间的距离也为80px.

    总结:出现两个div都设置了 margin的上下边距时,这两个div之间的距离不是累加而是取边距设置的比较大那一个。

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  • shapely是专门做图形计算的包,基本上图形线段,点的判断包里都有,shapely里主要由Point,LineString,Polygon这三类组成,在shapely里点,线,面之间都是可以做判断的,比如说计算点到线段的距离,点到面之间...

    shapely介绍

    shapely是专门做图形计算的包,基本上图形线段,点的判断包里都有,shapely里主要由Point,LineString,Polygon这三类组成,在shapely里点,线,面之间都是可以做判断的,比如说计算点到线段的距离,点到面之间的距离,点与点之间的距离,点是否在一个图形的内部或外部,或边界上,线是否在图形的内部等。。。
    特点

    • z轴在实例化对象时可以使用,但图形分析中没有用,所有的操作都在x-y平面完成
    • shapely拥有(点、曲线、面 interior, boundary, exterior)这样的概念
      • 点的内部是一个点、没有边界、所有其他点都是外部
      • 曲线的内部是沿线的无数个电、边界是两个端点、外部是其他所有的点
      • 面的内部是面上的无数个点、边界是一个或多个曲线、外部是其他所有点

    shapely安装

    我之前的博客已经介绍过shapely的安装,有兴趣的朋友可以去看看。

    shapely的导入

    from shapely.geometry import  Point, LineString, Polygon
    

    Point、LineString、Polygon的通用属性

    object.area   返回对象的面积
    object.bounds 返回包含对象的x、y的最大值最小值的元组
    object.length 返回对象的长度
    object.geom_type 返回图形的类型 字符串
    object.distance(other) 返回两个对象的最小距离
    object.hausdorff_distance(other) 返回两个对象之间的哈多夫距离
    object.representative_point() 返回一个保证在对象上的点
    

    Point对象

    point = Point(0, 1)  # 创建点对象,可以是三维的
    print(point.area) # 0.0
    print(point.length)  # 0.0
    print(point.bounds)  # (0.0, 1.0, 0.0, 1.0)
    print(point.geom_type)  # Point
    print(point.coords)  # <shapely.coords.CoordinateSequence object at 0x000001E64DE38518>
    print(point.coords[:])  # [(0.0, 1.0)]
    print(list(point.coords))  # [(0.0, 1.0)]
    print(point.x, point.y) # 0.0 1.0
    
    0.0
    0.0
    (0.0, 1.0, 0.0, 1.0)
    Point
    <shapely.coords.CoordinateSequence object at 0x00000201F7A18518>
    [(0.0, 1.0)]
    [(0.0, 1.0)]
    0.0 1.0
    

    LineString对象

    # 可以自己相交
    line = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    print(line.area)  # 0.0
    print(line.length)  # 1.4142135623730951
    print(line.bounds)  # (0.0, 0.0, 1.0, 1.0)
    print(line.geom_type)  # LineString
    print(line.coords)  # <shapely.coords.CoordinateSequence object at 0x0000028D59BC0518>
    print(line.coords[:], type(line.coords[:]))  # [(0.0, 0.0), (1.0, 1.0)] <class 'list'>
    
    0.0
    1.4142135623730951
    (0.0, 0.0, 1.0, 1.0)
    LineString
    <shapely.coords.CoordinateSequence object at 0x0000028D59BC0518>
    [(0.0, 0.0), (1.0, 1.0)] <class 'list'>
    

    Polygon对象

    # 可以传入两个参数,第一个是有序的外边缘轮廓,第二个是无序的内边缘轮廓,多边形内所有的环形最多只能有一个焦点,否则都是无效的
    poly = Polygon([(0, 0), (-1, 1), (2, 1), (3, -2)])
    print(poly.area)
    print(poly.length)
    print(poly.bounds)
    x_min, y_min, x_max, y_max = poly.bounds
    print(x_min, y_min, x_max, y_max)
    print(poly.geom_type)
    print(poly.exterior.coords)
    print(poly.exterior.coords[:])
    print(poly.interiors)
    print(poly.interiors[:])
    
    
    5.0
    11.182042498005464
    (-1.0, -2.0, 3.0, 1.0)
    -1.0 -2.0 3.0 1.0
    Polygon
    <shapely.coords.CoordinateSequence object at 0x0000018A43B629E8>
    [(0.0, 0.0), (-1.0, 1.0), (2.0, 1.0), (3.0, -2.0), (0.0, 0.0)]
    <shapely.geometry.polygon.InteriorRingSequence object at 0x0000018A4398DB70>
    []
    

    box对象

    from shapely.geometry import box
    # box可以穿件矩形多边形,ccw参数选择顺时针或逆时针
    b = box(0, 1, 2, 3, ccw=False) # 是以前两个参数作为左下角的点,后两个参数作为右上角的点
    print(b.geom_type)
    print(b.bounds)
    print(b.exterior.coords[:])
    # 获取多边形点的顺序
    print(sgp.orient(b, sign=1)) # 顺时针
    print(sgp.orient(b, sign=-1)) # 逆时针
    
    Polygon
    (1.0, 0.0, 2.0, 3.0)
    [(1.0, 0.0), (1.0, 3.0), (2.0, 3.0), (2.0, 0.0), (1.0, 0.0)]
    POLYGON ((1 0, 2 0, 2 3, 1 3, 1 0))
    POLYGON ((1 0, 1 3, 2 3, 2 0, 1 0))
    

    一元判定

    # has_z  判断是否有z坐标
    p = Point(0, 0)
    print(p.has_z)  # False
    p = Point(0, 0, 0)
    print(p.has_z)  # True
    
    # is_ccw  判断是否是逆时针的
    lr = LinearRing([(1, 0), (1, 1), (0, 0)])
    print(lr.is_ccw)  # True
    lr.coords = list(lr.coords)[::-1]
    print(lr.is_ccw)  # False
    
    # is_empty 返回TRUE如果内部和边界都是空
    p = Point()
    print(p.is_empty)  # True
    p = Point(0, 0)
    print(p.is_empty)  # False
    
    # is_ring 闭合返回TRUE 
    line = LineString([(0, 0), (1, 1), (1, 0)])
    print(line.is_ring) # False
    line = LineString([(0, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 0)])
    print(line.is_ring) # True
    lr = LinearRing([(0, 0), (1, 1), (1, 0)])
    print(lr.is_ring) # True
    lr = LinearRing([(0, 0), (1, 1), (1, 0), (0, 0)])
    print(lr.is_ring) # True
    
    # is_simple 自己不相交,返回TRUE
    line = LineString([(0, 0), (1, 1), (1, -1), (0, 1)])
    print(line.is_simple) # False
    line = LineString([(0, 0),  (0, 1), (1, 1), (1, 0)])
    print(line.is_simple) # True
    
    is_valid
    LinearRing 不相交或者只有一个交点是有效的
    Polygon 同上
    Note:可以写成验证装饰器,根据特定内容判断他是否是有效的
    

    二元判定

    object.__eq__(other) # 类型和坐标点相同返回TRUE
    object.equals(other)  #boundary, interior, and exterior完全相同返回TRUE
    object.almost_equals(other[, decimal=6]) # 近似相等返回TRUE decimal是小数点的位数完全相同
    object.contains(other) # other里没有点在object的exterior,且other的interior里至少有一个点在object的interior
    object.crosses(other) # object的interior与other的interior相交,且不包含他
    object.disjoint(other) # object的interior和boundary 和other的interior和boundary都不想交 返回True
    object.intersects(other) # object的interior或者boundary和other的interior或者boundary相交 返回TRUE
    object.overlaps(other) # object的interior或者boundary和other的interior或者boundary相交,且不包含他, 返回TRUE
    object.touches(other) # other和object至少有一个共同的点,且他们的interior不相交
    

    object.__eq__(other) # 类型和坐标点相同返回TRUE,和左边点顺序有关

    object = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    other = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    print(object.__eq__(other)) # True
    object = Point((0, 0))
    other = Point((0, 0))
    print(object.__eq__(other)) # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    other = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    print(object.__eq__(other)) # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    other = Polygon([(0, 1), (1, 1), (0, 0)])
    print(object.equals(other))  # False
    

    object.equals(other) #boundary, interior, and exterior完全相同返回TRUE,和坐标点顺序无关

    object = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    other = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    print(object.equals(other)) # True
    object = Point((0, 0))
    other = Point((0, 0))
    print(object.equals(other))  # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    other = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    print(object.equals(other))  # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    other = Polygon([(0, 1), (1, 1), (0, 0)])
    print(object.equals(other))  # True
    

    object.almost_equals(other[, decimal=6]) 近似相等返回TRUE decimal是小数点的位数完全相同,和坐标点的顺序有关

    object = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    other = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    print(object.almost_equals(other)) # True
    object = Point((0, 0))
    other = Point((0, 0))
    print(object.almost_equals(other)) # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    other = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    print(object.almost_equals(other)) # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    other = Polygon([(0, 1), (1, 1), (0, 0)])
    print(object.almost_equals(other)) # False
    

    object.contains(other) other里没有点在object的exterior,且other的interior里至少有一个点在object的interior,和坐标点的顺序无关

    object = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    other = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    print(object.contains(other)) # True
    object = Point((0, 0))
    other = Point((0, 0))
    print(object.contains(other)) # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    other = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    print(object.contains(other)) # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    other = Polygon([(0, 1), (1, 2), (0, 0)])
    print(object.contains(other)) # False
    

    object.crosses(other) object的interior与other的interior相交,且不包含他,该判断只适用于图形与线之间的判定

    object = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    other = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    print(object.crosses(other)) # False
    object = LineString([(0, 0), (2, 2)])
    other = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    print(object.crosses(other)) # False
    object = Point((0, 0))
    other = Point((0, 0))
    print(object.crosses(other)) # False
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    other = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    print(object.crosses(other)) # False
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)])
    other = LineString([(0.5, 0.5), (2, 2)])
    print(object.crosses(other)) # True
    print(other.crosses(object)) # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)])
    other = Polygon([(0.5, 0.5), (0.5, 2), (2, 2), (2, 0.5)])
    print(object.crosses(other)) # False
    print(other.crosses(object)) # False
    

    object.disjoint(other) object的interior和boundary 和other的interior和boundary都不想交 返回True,完全不相交才返回True,有一个点都不行

    object = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    other = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    print(object.disjoint(other)) # False
    object = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    other = LineString([(2, 2), (3, 3)])
    print(object.disjoint(other)) # True
    object = Point((0, 0))
    other = Point((1, 1))
    print(object.disjoint(other)) # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    other = Polygon([(0, 0), (0, -1), (-1, -1)])
    print(object.disjoint(other)) # False,,有一个点相交了,都不想交才是True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)])
    other = LineString([(2, 2), (3, 3)])
    print(object.disjoint(other)) # True
    print(other.disjoint(object)) # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)])
    other = Polygon([(2,2), (2,4), (4,4), (4, 2)])
    print(object.disjoint(other)) # True
    print(other.disjoint(object)) # True
    

    object.intersects(other) object的interior或者boundary和other的interior或者boundary相交 返回TRUE

    object = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    other = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    print(object.intersects(other)) # True
    object = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    other = LineString([(1, 1), (0, 0)])
    print(object.intersects(other)) # True
    object = Point((0, 0))
    other = Point((1, 1))
    print(object.intersects(other)) # False
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1)])
    other = Polygon([(0, 0), (0, -1), (-1, -1)])
    print(object.intersects(other)) # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)])
    other = LineString([(0, 0), (3, 3)])
    print(object.intersects(other)) # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)])
    other = Polygon([(2,2), (2,4), (4,4), (4, 2)])
    print(object.intersects(other)) # False
    

    object.touches(other) other和object至少有一个共同的点,且他们的interior不相交,也就是说在边界上

    object = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    other = LineString([(1, 1), (2, 2)])
    print(object.touches(other)) # True
    object = LineString([(0, 0), (1, 1)])
    other = Point(0, 0)
    print(object.touches(other)) # True
    object = Point((0, 0))
    other = Point((0, 0))
    print(object.touches(other)) # False
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)])
    other = Point((0, 0))
    print(object.touches(other)) # True
    object = Polygon([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)])
    other = LineString([(0.1, 0), (0.2, 0)])
    print(object.touches(other)) # True
    print(other.touches(object)) # True
    
    展开全文
  • 平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者科技图谱,提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线,吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问,数据下载量230万次,...

    AMiner平台(https://www.aminer.cn)由清华大学计算机系研发,拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱,提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线,吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问,数据下载量230万次,年度访问量超过1100万,成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。

    必读论文:https://www.aminer.cn/topic

    论文集地址:https://www.aminer.cn/topic/60856b5892c7f9be2142403d

    实体关系抽取是从文本中的句子里抽取出一对实体并给出实体间关系的任务。该任务的输入是一句话,输出是一个spo三元组(subject-predicate-object)。对于实体关系抽取任务,最容易想到的方法就是先抽取句子中的实体,然后在对实体对进行关系分类,从而找出spo三元组,这种思想被称作管道模型(Pipeline)。管道模型把实体关系抽取分成了两个子任务,实体识别和关系分类,两个子任务按照顺序依次执行,它们之间没有交互。在管道模型之后,可以同时进行实体识别和关系分类的联合模型被提了出来,之后的实验证明联合模型由于实现了两个子任务之间的信息交互,大大提升了实体关系抽取的效果,目前针对实体关系抽取任务的研究大多采用联合模型。而联合模型又可以细分为基于参数共享的联合模型和基于联合解码的联合模型。本文论文集包含基于距离监督的方法。

    该论文集共收录22篇论文,引用最多的论文为Distant supervision for relation extraction without labeled data,引用数为2376。

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    AMiner,AI赋能的学术搜索平台:https://www.aminer.cn

    #AMiner# #论文#

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  • 人与人之间交往,需要掌握好彼此的相处距离,才能够和谐...动不动就被别人影响到自己的情绪,受到人际关系的困扰;这些问题,都是我们在日常生活当中,很容易遇到的。为什么会有这样的情况发生?心理学研究表明,9...
  • 定义一个表示圆类Circle,包含x,y,r三个私有变量,分别为圆心x坐标,圆心y坐标和圆半径。声明Circle类两个友元函数distance和relation,分别计算两圆圆心位置和判断两圆位置关系
  • 借助模糊蕴涵算子和集合基数,建立了IFS包含一系列具体公式,揭示了IFS包含度与相似度的关系,提出了一种基于包含IFS相似度量方法,并以具体算例表明该方法不仅可以解决中部分存在问题,而且为研究IFS相似...
  • 空间关系的理解是概念表征向知觉表征的转化,而空间关系的表达则是知觉表征向概念表征的转化。两种表征的转化以参照系为中介。视觉数量空间关系加工属于知觉表征向概念表征转化的空间关系表达过程。本研究通过控制...
  • 首先利用距离最短准则建立POI和路网间临时拓扑关系,然后根据受限路网中最优路径结构特征,构造包含驶入路段节点进行寻路拓展,以此为基础进行标记设定广度优先搜索,即可获得门到门包含重复节点最优路径。...
  • JTS Geometry空间关系的判断

    千次阅读 2018-11-06 09:51:31
    而空间关系信息主要涉及几何关系的“相连”、“相邻”、“包含”等信息,它通常用拓扑关系或拓扑结构的方法来分析。拓扑关系是明确定的 下面的例子介绍了 equals、disjoint、intersects 的用法...
  • JTS Geometry之间的关系

    千次阅读 2015-03-26 16:29:56
    而空间关系信息主要涉及几何关系的“相连”、“相邻”、“包含”等信息,它通常用拓扑关系或拓扑结构的方法来分析。拓扑关系是明确定的 相等(Equals): 几何形状拓扑上相等。
  • 主要表现为人们心理上的距离远近、个人对他人的心理倾向及相应行为等。人际关系是社会关系的重要组成部分,包括夫妻关系、亲子关系、亲戚关系、朋友关系、同学关系、师生关系、同事关系、上下级关系等。”人际关系...
  • 首先对原始子句集进行包含冗余子句约简和应用纯文字删除规则,然后根据目标子句计算剩余子句集中文字目标演绎距离、子句目标演绎距离,并最终通过设定子句演绎距离阈值来实现对子句集进一步预处理。将该预处理...
  • 查看50070端口,在hive安装路径下,warehouse就是数据库存表位置(前提...就拿default库来说可以看到,我现在里边有两个表,stu和student距离建表命令:创建stu表,包含id,name字段,以“\t”作为分隔符,这样...
  • 从RGB图像中,是无法获取深度信息,但Depth Map,也就是深度图像每个像素点灰度值是可以表征场景中某一点距离摄像机远近包含与视点场景对象表面距离有关信息图像或图像通道,类似于灰度图像,...
  • 一、问题描述 该问题受《算法图解》第6章寻找朋友圈中的芒果销售商启发,但是在它的基础上做了一些优化,使用了一些很棒的工具以及巧妙的方法...这里所谓的“距离”不是物理上的距离,而是人际关系的距离。 如果A是
  • 而空间关系信息主要涉及几何关系的“相连”、“相邻”、“包含”等信息,它通常用拓扑关系或拓扑结构的方法来分析。拓扑关系是明确定的 相等(Equals): 几何形状拓扑上相等。 脱节...
  • 寄存器和栈的关系

    千次阅读 2019-07-31 19:27:28
    首先我们要知道,寄存器是距离CPU最近,存取速度很快存储单元。而栈是内存里属于某个程序一段连续空间 程序内存包含 【对于这些程序内存是如何分配以及寻址请看其他博客】 程序可执行机器代码 操作系统需要...
  • 以粗糙集理论中不可分辨关系作为基础,利用反射光波长(λ1,λ2,…,λn)差异,将具有复杂性和不确定性反射光波长作为一个知识系统,火灾探测系统依据光栅波长(λ1,λ2,…,λn)将探测区域分类为多个防火分区。...
  • 但是却无法探知四维空间,如果我们存在二维空间,就在一个平面上,我们同理也探知不到三维空间,线构成面,面构成立体三维空间,以此类推,三维构成四维,四维构成五维,维度属于一种包含关系,高纬度包含低维度,高...
  • 正题 题目大意 有若干个红点和蓝点,对于每一对红点和蓝点,若距离大于DDD则蓝点压制红点,否则红点...我们考虑最暴力做法先,我们可以枚举两个相同颜色点,枚举他们之间的关系,然后找三角。 我们定义covxcov_...
  • 其中,ε是一个常数,S为电容极板的正对面积,d为电容极板的距离,k则是静电力常量。常见的平行板电容器,电容为C=εS/d(ε为极板间介质的介电常数,S为极板面积,d为极板间的距离) 2:空气的介电常数ε是1,...
  • 该存储库包含R个脚本,这些脚本定义了一些函数,用于为语言学类型学计算依赖关系敏感的距离,并可视化结果。 这些脚本是由Siva Kalyan和HedvigSkirgård编写的。 我们提供更详尽的文档。 对于此存储库,我们使用...
  • 第71次(JavaScript)学习... BOM和DOM入门(1) 请说出DOM对象和BOM对象的关系BOM对象包含DOM对象,DOM对象是BOM子对象。(2) 请说出BOM对象中包含的对象内容window、document、location、navigation、screen、hist...
  • 扫描线+平衡树建图,处理平面内圆之间的包含关系
  • 中国食品药品监督管理局 Tensorflow中GAN类感知Frechet距离(CAFD)。 “用于生成对抗网络改进评估框架” [ ]...输入可以是包含生成图像文件夹路径,也可以是预先计算.csv特征路径。 您可以使用预先计算
  • 求两个圆的关系

    2010-09-24 22:05:01
    返回两个圆是否为同一个圆(返回0)、同心圆(返回1)、相交的圆(返回2)、分离的圆(返回3)、包含的圆(返回4)等关系的int relation(Circle c)等方法。PI值可以用Math.PI常量。 (3) 实现测试上述两个类的...

空空如也

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包含关系的距离