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欧式距离计算公式新上映_欧式距离计算公式是什么(2024年11月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

欧式距离计算公式

K-近邻算法：入门详解𐟓š 𐟔 K-近邻算法简介 K-近邻算法（KNN），是一种用于分类和回归的非参数统计方法。它的工作原理是通过寻找与新个体最相似的训练集个体，来决定新个体的类别。这个过程非常直观，是数据挖掘中最容易理解的方法之一。 𐟓 距离度量在KNN算法中，距离度量是非常重要的概念。以下是几种常见的距离度量方法： 1️⃣ 欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离是最常用的距离度量方法之一。它计算的是两点之间的直线距离。 2️⃣ 曼哈顿距离（Manhattan Distance）曼哈顿距离在计算时考虑了每个维度上的变化，适用于某些特殊的数据集。 3️⃣ 余弦距离（Cosine Distance）余弦距离衡量的是两个向量之间的夹角，适用于考虑方向性的问题。 𐟎ˆ†类示例以一个简单的例子来说明KNN分类的过程。假设我们有一个绿色的点，需要判断它属于哪一个类别。我们首先找到与这个绿色点距离最近的三个点——两个三角形和一个正方形。由于三角形多于正方形，我们最终将这个绿色点分类为三角形。 𐟓š 深入学习如果你对KNN算法和距离度量有更深入的兴趣，可以进一步探索相关的数学和统计知识。希望这些信息能帮助你更好地理解数据挖掘的基础概念。

𐟓曼哈顿距离：城市规划中的数学魔法 𐟤”你是否好奇过，在复杂的城市道路网络中，如何找到最短的行驶路径？𐟚—这背后，曼哈顿距离在发挥着作用！ 𐟓欧式距离，是两点之间的直线距离，简单而直观。但在现实的城市规划中，我们需要考虑道路的实际走向。𐟛㯸 𐟏™️曼哈顿地区以其独特的方形建筑布局闻名，而曼哈顿距离正是基于这种布局计算出来的。它意味着，在曼哈顿，最短的行驶路径需要穿越九个方形区块。𐟗𚯸 𐟑与欧式距离相比，曼哈顿距离计算更加简洁，避免了开方和四舍五入带来的误差。这使得它在城市规划和物流运输中得到了广泛应用。𐟚š 𐟒᧎𐥜诼Œ你是否对曼哈顿距离有了更深入的了解呢？下次在城市中行驶时，不妨想象一下这条路径是如何通过曼哈顿距离计算出来的吧！𐟌Ÿ

今天来辟谣一下这位知乎“古战大神”的逆天数据，防止不清楚的吧友们被误导。事先声明，如果算截面动能的话骑枪冲锋破防能力达到现标准爆砖还是可以的谣言：逆天大神的动能公式计算骑枪动能： [图1] 知乎真ⷥ䦈˜(现实军战)大神羊小驼做的梗图 [图2] 我们所熟知的“巴雷特”的数据，动能一般被视为标准超砖，破防有些时候视为超爆墙 [图3] 辟谣：太长不看版：骑士的腋窝和骑枪不是一个刚体，一只手配合腋窝把一个木杆子夹起来不可以提供无限大的摩擦力；人体坐在马鞍上，马鞍和战马组成的也不是刚体，不可以承受无限大的摩擦力使人都不会坠马夹枪冲锋撞击目标的一瞬间所有动能都会被释放，骑士戳刺到目标的一瞬间不可能让整个战马和骑士的速度在一瞬间降为0（就像撞到一堵墙一样）如果真的有在撞击后微秒级直接降速为0的如此大的负G力，大唐骑士和战马不可能存活(真当自己是强互力材料了）力的作用是相互的，如果真的有动辄几万焦耳的能量沿着骑枪传递到对手身体上，必然有类似的能量传递到大唐骑士上，大唐骑士不可能完全不受相互作用力的影响下面来上具体数据： 1.不使用欧式的骑枪架，使用标准的诺曼/大唐/中亚风格夹枪冲锋，把骑枪夹在腋窝直接开干。使用复原欧式高马镜，14XX年文艺复兴风 [图4] 结果：施加的冲击功最高大概是232焦耳左右，普遍的冲击动能在120-170焦耳左右。 2.上了止枪环和骑枪架之后 —————————分割线————————— 先插一段古战小科普，骑枪架，专门配套板甲发明的夹枪冲锋大杀器。就是下图这玩意儿 [图5] 骑枪架的使用方法如下，直接抵住骑枪的止枪环（只存在于14世纪以后欧洲佬骑枪上的组件，中国和中亚/西亚的马塑没有这玩意），然后靠板甲本身的形变硬怼对方盔甲 [图6] —————————分割线————————— [图7] 结果：上了止枪环和骑枪架之后，夹枪冲锋的威力上了一个档次，普遍200焦耳以上，最高能到257焦耳。离爆砖仍有相当距离 3.实验总结 [图8] 配合骑枪架（arret）和止枪环，骑枪刺击固定目标（可以等同于步兵）普遍能到200焦耳以上，个别时候甚至能超过250焦耳。300焦耳理论上是可以达成的，但是实际上到了这个量级骑枪杆往往会碎裂，所以实际上达不到。 4.一些几乎无实战价值的特例 [图9] 在板甲盛行时期欧洲佬比武时使用的特制超重型比武骑枪，仅以骑枪的威力而言，这些欧洲板甲时代的超重型骑枪基本达到了骑枪威力的极限，对撞时如果没有崩裂可以产生300焦耳以上级别的能量 [图10] 相比于挂在骑枪架上的实战骑枪，板甲盛期（15世纪﹣16世纪中叶）的比武骑枪完全舍弃了骑枪的灵活性，将粗大的木制骑枪直接固定在右肩处。这个骑枪和盔甲是一体的。(也是称其“几乎无实战价值”的原因）

Minimax二面：技术挑战在Minimax大模型的二轮技术面试中，部门leader亲自上阵，整体氛围比第一轮有了显著改善。𐟑袀𐟒𜠩⨯•主要围绕大模型项目展开，深入探讨了数据清洗的方法论、模型结构的理解以及预训练的相关知识。𐟔 在多模态方面，面试官询问了图像生成中离散和连续编码的优缺点，以及loss函数的设计。𐟓Š 最后，面试官给了一个基于欧式距离的最近邻查找问题，要求尽可能使用矩阵乘法来优化计算，并构造样例进行验证。𐟧面试结束后，两个工作日内，HR面紧随其后。𐟓… 这次面试体验整体上是积极的，展现了面试官对技术的深入理解和对项目的热情。𐟑

机器学习算法大全：从入门到进阶机器学习是一种让计算机从数据中学习并做出预测或决策的技术。以下是几种常见的机器学习算法：逻辑回归 (Logistic Regression) 𐟓ˆ 用于分类问题，通过一个S形函数将输入映射到0到1之间的概率。决策树 (Decision Tree) 𐟌𓊠 通过学习简单的决策规则从数据特征中推断出目标值，核心在于树的构建和节点分裂的规则。支持向量机 (Support Vector Machine) 𐟛᯸ 在特征空间中找到最优的分割超平面。随机森林 (Random Forest) 𐟌𒊠 集成多个决策树以提高模型的准确性和稳定性。梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM) 𐟚€ 通过迭代的训练弱预测模型来最小化损失函数。回归 (Regression) 𐟓Š 用于建立自变量（特征）和因变量（目标）之间的线性关系，预测连续值输出，如房价预测。聚类算法 (Clustering) 𐟔 将数据分组，使得同一组内数据点相似度高，不同组之间的数据点相似度低。有K均值聚类和层次聚类，其核心在于距离计算和簇的更新规则。主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) 𐟓‰ 降维技术，用于在保留数据集中大部分变异性的同时减少特征的数量。其核心是特征值分解，将原数据的协方差矩阵分解为特征向量和特征值，通过选取特征值较大的特征向量进行降维。 K最近邻 (K-Nearest Neighbors) 𐟑加一种基本的分类和回归方法，如果一个样本在特征空间中的K个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。核心是距离度量和投票机制，分类可以使用欧式距离等方式，回归通常使用平均值等方式进行预测。神经网络 (Neural Networks) 𐟧 一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过调整神经元之间的连接权重来学习数据的复杂关系。核心在于前向传播和反向传播过程，涉及到激活函数、损失函数等。深度学习 (Deep Learning) 𐟕𕯸‍♂️ 使用多层神经网络（深度神经网络）来模拟人类学习过程。迁移学习 (Transfer Learning) 𐟌 利用在一个任务上训练好的模型来解决另一个任务。这些算法各有特色，适用于不同的数据和问题类型。了解并掌握这些算法，可以帮助你更好地应用机器学习技术解决实际问题。

GIS水文分析全流程详解，轻松搞定！ GIS水文分析是一种利用地理信息系统（GIS）技术来研究水循环过程和现象的方法，主要包括地表径流模拟、汇流分析、洪水风险评估、水资源管理等多个方面。以下是简化的GIS水文分析流程，帮助你轻松上手：数据准备 𐟓‚ 首先，你需要收集必要的数据，如数字高程模型（DEM）、气候数据、土地利用数据等。将这些数据导入GIS软件中，为后续分析做好准备。数据预处理 𐟌篸填洼（Fill Sinks）：使用填洼工具去除DEM中的异常低点或坑洼，以确保后续分析的连续性，避免计算时出现断流现象。流向与流量计算 𐟌Š 流向分析：基于填充洼地后的DEM计算水流方向，生成流向栅格数据。流量计算：利用流向栅格和相关参数（如坡度、降雨量等）计算地表径流量。数据提取与分析 𐟔 空间分析：使用地理代数工具，如三元条件计算器（Raster Calculator），根据流向和流量数据提取特定条件下的地表特征，比如流量大于某一阈值的区域。河网矢量化：将计算出的流量和流向数据转换为矢量格式的河流网络，便于进一步分析和可视化。结果平滑与优化 𐟎芥﹧Ÿ⩇化的河网进行平滑处理，以改善其视觉效果和精确度，可能包括简化折线、调整线宽或应用平滑算法。三维可视化 𐟌 将处理后的数据导入GIS软件的三维可视化模块（如ArcGIS Pro的3D视图），创建具有高度信息的地表模型。调整DEM、河流网络及其它图层的展示效果，如设置基本高度、颜色方案、透明度等，以实现清晰的三维表达。进一步分析与应用 𐟔슥炙“合缓冲区分析、欧式距离分析等方法，进行洪水淹没模拟、生态敏感性评估等。导入卫星影像或其他底图数据作为背景，提升分析结果的现实感和可读性。通过上述步骤，GIS水文分析能够为水资源管理、防洪减灾、环境规划等领域提供科学依据和决策支持。需要注意的是，实际操作中应根据具体研究目的和数据条件调整分析方法和参数。

计算机专业毕业设计 𐟎堧𛪨随着互联网的普及，人们越来越依赖网络来获取信息和娱乐。电影作为人们休闲娱乐的重要方式，如何在浩瀚的电影资源中找到自己喜欢的电影，成为了一个亟待解决的问题。因此，设计一个高效、智能的电影推荐系统显得尤为重要。 𐟛 ️ 相关技术介绍 Python技术：Python是一种广泛使用的编程语言，以其简单、清晰和跨平台性受到欢迎。在本系统中，我们使用Python进行后端开发。 B/S结构：B/S结构是一种基于浏览器的架构，用户通过浏览器访问服务器，服务器处理用户的请求并返回结果。 Django框架：Django是一个高级的Python Web框架，提供了丰富的功能和强大的可扩展性。 SQLite数据库：SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库，支持多线程操作，不需要额外的配置。协同过滤算法：协同过滤是一种常用的推荐算法，通过计算用户之间的相似度来推荐电影。 𐟓Š 系统分析可行性分析：从技术、经济、操作和法律四个方面对系统的可行性进行分析，确保系统的实现可能性。开发运行环境：指定系统所需的硬件和软件环境，确保系统能够在普通电脑上运行。功能需求分析：明确系统的功能需求，包括用户注册、登录、电影推荐等。 𐟎蠧𓻧𛟨系统结构设计：设计系统的整体架构，包括数据层、业务层和表示层。数据库设计：设计数据库的结构，包括表的设计和关系的设计。 𐟔砧𓻧𛟥Ž𐊧𓻧𛟧•Œ面实现：使用Django框架和Python语言开发Web界面，确保界面简洁、易用。用户功能模块实现：包括用户注册、登录、电影推荐等功能的具体实现。管理员功能模块实现：管理员可以对电影进行管理，包括添加、删除、修改等操作。 𐟓Š 系统测试与总结系统测试：对系统进行功能测试和性能测试，确保系统稳定可靠。总结：总结系统的设计和实现过程，提出改进意见和未来发展方向。 𐟎젧”𕥽𑦎訍界面展示电影推荐界面是系统的主要功能之一，用户登录成功后可以在此查看系统推荐的电影。推荐的电影分为两部分：一部分是通过协同过滤算法分析后得到的推荐电影，另一部分是根据电影评分高低得到的评分最高的前50个电影。 𐟔 协同过滤算法的实现协同过滤算法是本系统的核心部分，通过计算用户之间的相似度来推荐电影。具体实现包括计算评分和以及乘积和，然后计算相关系数和欧式距离，最后找出相似度最高的用户并提取出该用户的观影记录，筛选出未观看的电影并推荐给用户。 𐟓š 用户注册与登录界面展示用户注册界面允许新用户进行注册操作，注册时会验证用户名和密码的有效性。用户登录界面允许已注册的用户进行登录操作，登录成功后可以查看系统主界面和进行其他操作。

圣彼得堡兰卡斯特庭院酒店住宿体验分享 𐟏蠥…𐥍ᦖ柳𙥺�⩅’店（Lancaster Court Hotel）位于圣彼得堡，是一家欧式风格的酒店，紧邻河流，位置优越，住宿体验非常舒适。以下是我在此酒店六天五晚的详细分享： 𐟓 地址：𑃐𛮠𐤐𞐺𐸐𝐰, 3 𐟑堥…夽人数：三人 𐟏 房型：两卧室套房（含早餐） 𐟒𐠦€𛤻𗦠𜯼š约4500人民币 𐟒ᠩ…’店服务： 1️⃣ 到达酒店时，需支付每人每天10卢布的度假费，共计1500卢布，约合120人民币。 2️⃣ 前台服务非常友好，工作人员会主动使用翻译软件与外国客人沟通，每天都会热情打招呼。 3️⃣ 可免费延时退房至13:00，退房后可免费寄存行李。 4️⃣ 提供洗衣服务，费用根据衣物种类和数量计算。 𐟍𝯸 餐饮体验： 𐟍𓠦—驤自助，种类丰富，味道美味。用餐时间为8:00-11:00。 𐟍œ 主食包括面包、米饭、披萨、薄饼、奶酪等。 𐟍‰ 水果有黄桃、玻璃罐头、生菜、黄瓜、奶酪、芝士片、火腿片、黑橄榄等。 𐟍𒠧ƒ�œ有西兰花胡萝卜炖菜、煎培根、黑椒牛柳、香肠、土豆、小肉饼等。 𐟥䠩宥“包括各种茶包、咖啡机、果汁、牛奶等。 𐟓 地理位置：酒店距离1号线地铁站Vyborgsky站步行15分钟可达，附近有公交站。沿途有一个漂亮的蓝色小教堂，还有便利的超市、简餐、零食、水果蔬菜等。地铁口附近也有小餐馆和超市，非常便利。希望这些信息对来圣彼得堡旅游的小伙伴们有所帮助！

广西大容山森林公园：夏日避暑好去处𐟌𒊱⃣ 广西大容山国家森林公园距离玉林市区约50公里，距离北流市约20公里。这里是一个避暑的好地方，门票价格非常实惠，平日60元/人，玉林市民卡只需18元。douyin上还有暑期活动，非常划算。公园有两个购票点，一个在酒店和服务中心同一幢楼，另一个在半山停车场。停车费按照出场时间计算，不超过晚上12点收20元/辆，超过80元/辆（露营过夜）。 2⃣ 服务中心外面有10个快充停车位，对电动汽车非常友好。 3⃣ 服务中心后面有一条路，有孔雀园和植物园，不过今天没有去。公园内有10公里左右的盘山公路，开到半山腰时云雾缭绕，体感非常舒适。 4⃣ 门票包含九瀑谷和莲花景区。从服务中心开车上山，先到九瀑谷，出示门票即可。九瀑谷有很多小瀑布，适合小朋友玩水，单程走路至少需要30分钟，需要原路返回。 5⃣ 小莲池适合拍照和野餐，还有各种造型可爱的游船。这里是我个人非常喜欢的地方。在树荫下的草坪上支起天幕，看云卷云舒，非常惬意。教堂里面有婚纱和民族服饰租借，教堂和圣诞林构成一副欧式风格的浪漫画卷，特别适合爱拍照的小姐姐，出片率超高。 6⃣ 继续往山上开，途经日出观景台和几个大风车。大连花池是露营地，看到砌有几个烧烤炉的样子，厕所后面是淋浴间。相比小莲池，大莲池景色一般。莲花瀑布有一段下山的石阶比较陡，老人和较小的小朋友不太建议走，大概15分钟可以下到瀑布那里。瀑布的水量随时变化，今天看到的跟其他地方拍到的有很大差距，不过总比没有水要强，水还是非常清凉的。 7⃣ 从大莲池出来往回开，出了停车场，到汽车营地附近有条岔路，车子开到了最高点1275.6m那块牌点，有点小遗憾，就下山了。大容山国家森林公园非常值得二刷三刷的避暑游玩胜地。

南昌自习室推荐：橙硕考研基地全攻略如果你正在南昌寻找一个理想的自习室，那么橙硕寄宿考研基地绝对是一个不错的选择。这里不仅地理位置优越，服务品质也很高，参观过的同学都赞不绝口。下面我来详细介绍一下。地理位置 𐟓 橙硕寄宿考研基地位于南昌市青山湖区北京东路1667号。这里交通方便，周边设施齐全，非常适合考研党。自习室设施 𐟓š 这里的自习室配置非常齐全，每个座位都有独立的卡座、监控和无线网络。自习室分为大小不同的几种，从30人到200人不等，满足不同需求。每个座位还配有欧式学习台灯，上下两个排插和中央空调，甚至还有24小时供应的免费饮用热水。宿舍条件 𐟏 宿舍分为2人间、4人间和6人间，实木太空舱设计，独立卫生间，24小时热水供应，密码锁和空调一应俱全。床的大小是1.9*0.9米，买床垫的时候要注意尺寸哦。电费和用水 𐟒𐊧”𕨴𙦘ﱥ…ƒ/度，可以通过支X宝和微信自充扫码支付。基础用水费是15元/月，洗澡热水费用根据使用次数和水表计量来计算，热水24小时全天候供应。餐饮选择 𐟍𝯸 园区内有食堂，包月费用是900元/月（周天休息），单餐费用35元/天，三菜一汤。也可以选择单餐单付，素菜3元，荤菜5元到10元不等。食堂外还有外卖区，可以点外卖，非常方便。运动设施 𐟏€ 园区内运动设施完善，有篮球场、羽毛球场等。办公室还提供运动器材。离园区500米的地方就是艾溪湖湿地公园，非常适合散步。其他设施 𐟛’ 园区内还有快递站和平价超市，非常方便，不需要出园区就能取寄快递。周边环境 𐟌𓊤𛥥Ÿ𚥜𐤸𚤸�ƒ，距离艾溪湖西一号地铁口400米，直线距离京东天虹100米，艾溪湖西湿地公园500米，小吃街500米。一公里以内所有生活圈全部覆盖，生活非常便利。管理模式 𐟔’ 基地是独立园区，实行半封闭式管理。所有进出园区的学生和工作人员都需要刷卡进出，门卫24小时值岗，老师24小时在岗，确保考研生的吃住学行一体化。收费标准 𐟒𘊨𔹧”覠𙦍同的宿舍类型和月份有所不同：四人寝：5070元/8个月（633元/月）六人寝：4420元/8个月（555元/月）总的来说，橙硕寄宿考研基地不仅地理位置优越，设施齐全，服务周到，是一个非常适合考研党的理想自习室。

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