Prime Distance http://poj.org/problem?id=2689 #include<iostream> #include<cmath> #include<vector> #include<cstdio> #include<string.h> using namespace std; typedef long long ll; const int N = 1e5+7; vector<ll>prime(N); b
文末源码，阅读大约2.8分钟 傻瓜式教程 - 体验滑块，提供练习场景及源码。 @目录环境安装效果展示源码 环境安装 安装python需要的依赖包 cv2 安装可以参考这里：https://javapub.blog.csdn.net/article/details/123656345 安装webdriver -> chrome 下载对应版本，放在本地 D:\anacond
1. MySQL模糊查询再也用不着 like+% 了！ https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MDQwMDE3MQ==&mid=2247497103&idx=1&sn=8403a876df526d7935342cb7210eab66&chksm=e980694bdef7e05dce6a2759e9c31a53f30ad41c7b18fe383594790b4d8516dba4b54288ce98&mpshare=1&sce
MySQL版本：5.7.30 简介： 今天有同学反馈获取某个用户的附近的人数据时没有数据返回，这明显不正常，接下来为排查过程。 获取附近的人的语句如下： SELECT FLOOR(st_distance_sphere((select location from t_user_location where user_id = 1234), location)) distance,b
import math import numpy as np # 在本代码中需要您进行预测我们需要准备多少根香肠。record里的数据分别对应。 #================ def knn(record, target, k): distances = [] record_numbers = [] for i in record: distance = 0 for j
This problem is different with 542. 01 Matrix and 286. Walls and Gates. 542 and 286 is once get the shortest path from one of the targets, then the cell's role is done. 317 need to sum up all shortest path from all targets. If we do it as the same wa
给定一个包含重复元素的数组,任务是找到一个元素两次出现的最大距离. 例子: Input : arr[] = {3, 2, 1, 2, 1, 4, 5, 8, 6, 7, 4, 2} Output: 10 // maximum distance for 2 is 11-1 = 10 // maximum distance for 1 is 4-2 = 2 // maximum distance for 4 is 10-5 = 5 // Ja
ECCV2020的一篇关于3D姿态视频评估的文章 论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.13985 Github地址：好像没找到官方的，但已经有非官方的供参考：https://github.com/tamasino52/UGCN 单位：亚马逊、港中文 摘要 作者提出了一个新的损失函数，称之为motion loss，用于解决单目下从2D pose到3D H
一、获取Mesh顶点位置，并在顶点生成用于控制的小球 ChangMesh.cs（pointsFather是小球的父物体，随便找个空物体就行。） using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class ChangeMesh : MonoBehaviour { public GameObject pointsFa
1 def geodistance(self, lng1, lat1, lng2, lat2): 2 # lng1,lat1,lng2,lat2 = (120.12802999999997,30.28708,115.86572000000001,28.7427) 3 lng1, lat1, lng2, lat2 = map(radians, [float(lng1), float(lat1), float(lng2), float(lat2)]) # 经纬度
效果 ：点击左右两个按钮达到切换效果（利用transform 进行平移） <div class="app"> <div class="tab-wrap"> <div class="tab"> <div ref="itemWrap" class="item-wrap" :style="{transform: `tran
#导入Turtle库 import turtle #回到原点 turtle.home() 在画布上，默认画布中心为坐标原点，且隐藏着一个直角坐标系，小海龟的初始正方向规定为X轴的正方向。使用小海龟绘图时，确定方向与距离进行绘制图像。 1.画笔自身属性 命令 说明 turtle.pensize() 设置画笔的宽度 turt
http://noi.openjudge.cn/ch0306/2392/ 描述 The steamy, sweltering summers of Wisconsin's dairy district stimulate the cows to slake their thirst. Farmer John pipes clear cold water into a set of N (3 <= N <= 99999; N odd) branching pipes convenien
poj2456：Aggressive cows——贪心（二分+判定） http://poj.org/problem?id=2456 Farmer John has built a new long barn, with N (2 <= N <= 100,000) stalls. The stalls are located along a straight line at positions x1,...,xN (0 <= xi <= 1,000,000,000). His C
题意：有一棵 \(n\) 个点的树，每条边长度为 \(1\)。现在加一条权值为 \(x\) 的边，最小化 \(f(x) = \max\limits_{i = 1} ^ {n} d_i\)。其中 \(d_i\) 表示点 \(1\) 到点 \(i\) 的最短距离。 对于 \(x \in [1, n]\)，求出 \(f(x)\)。 \(n \leq 3 \times 10 ^ 5\)。 首先，为了最优，我们每次添
传送门 还是不错的树论题，但是不太明白E1的意义。 分析： 容易发现直接连 \((1,u)\) 这样的边是最优秀的。 我们考虑一个判定性问题：对于某个确定的 \(x\) 和 \(ans\)，怎么判断答案是否 \(<=ans\)。 定义点 \(u\) 深度 \(d(u)\) 为 \(1\) 到 \(u\) 经过的边数，显然 \(d(u)\le ans\) 的点
原谅我写中文太累了，而且相信在座的都有一定的英文水平。 KL散度 考虑某个未知分布 $p(x)$ ，假定已经使用一个近似的分布 $q(x)$ 对它进行建模。如果使用 $q(x)$ 来建立一个编码体系，用来把 $x$ 的值传给接收者，那么，由于使用 了 $q(x) $ 而不是真实分布 $ p(x
题90： 根据下面两表写一段 SQL , 报告每个用户的旅行距离。返回的结果表单，以 travelled_distance 降序排列 ，如果有两个或者更多的用户旅行了相同的距离, 那么再以 name 升序排列 。 其中： Users表：id 是该表单主键，name 是用户名字；Rides 表：id 是该表单主键，user_id 是本次行程的
题目链接 题目思路 这个题目的思路就是连\(1,j\)一个长度为\(x\)的边 其实就是有个中转点 \(dep[i]=min(dis[1][i],dis[i][j]+x)\) 那么如果\(x\leq dis[1][i]-dis[i][j]\;dep[i]=dis[i][j]+x\) 反之亦然 对于中转点利用双指针的思想写写 说的感觉好差，看代码可能可以看懂 代码 #in
1. 超声波传感器基本参数 使用电压：DC5V 静态电流：小于2mA 电平输出：高5V 电平输出：底0V 感应角度：不大于15度 探测距离：2cm-450cm const int TrigPin = 2; const int EchoPin = 3; float distance; void setup() { Serial.begin(9600); pinMode(TrigPin, OUTPUT); pinMode(EchoP
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # create data np.random.seed(0) n_sample = 100 dis = np.random.rand(n_sample) acc = dis * 8 + np.random.random(n_sample) * 4 my_data = {'distance': dis, 'accuracy'
给你二叉树的根节点 root 和一个整数 distance 。 如果二叉树中两个 叶 节点之间的 最短路径长度 小于或者等于 distance ，那它们就可以构成一组 好叶子节点对 。 返回树中 好叶子节点对的数量 。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/number-of-good-leaf-node
六、莱文斯坦编辑距离 前边的几种距离计算方法都是针对相同长度的词项，莱文斯坦编辑距离可以计算两个长度不同的单词之间的距离；莱文斯坦编辑距离是通过添加、删除、或者将一个字符替换为另外一个字符所需的最小编辑次数； 我们假设两个单词u、v的长度分别为i、j，则其可以分以下几种情
一、词项相似度 elasticsearch支持拼写纠错，其建议词的获取就需要进行词项相似度的计算；今天我们来通过不同的距离算法来学习一下词项相似度算法； 二、数据准备 计算词项相似度，就需要首先将词项向量化；我们可以使用以下两种方法 字符向量化，其将每个字符映射为一个唯一的数字，我们可以直
描述： 得到两个迭代器之间的距离。 定义： template< class InputIt > typename std::iterator_traits<InputIt>::difference_type distance( InputIt first, InputIt last ); 参数： first - 指向首元素的迭代器 last - 指向范围尾的迭代
