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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12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

欧式距离计算公式

厨房装修必看！7个尺寸让你的厨房更实用为什么别人的厨房看起来既美观又实用，而你的厨房却让你感到腰酸背痛呢？这并不是因为你偷懒，而是因为你没有提前规划好布局和尺寸！以下是一些厨房装修的尺寸参考，记得收藏哦！ 1⃣ 吊柜尺寸吊柜的标准尺寸在650-750mm之间，深度约为350mm。欧式油烟机的高度约为650mm，距离台面的距离在650-700mm之间；侧吸油烟机的高度约为580mm，距离台面的距离在300-400mm之间。 2⃣ 地柜尺寸地柜的深度一般为60cm，吊柜的深度为35cm，宽度差20cm以上，高度差60cm，这样操作时才不会碰头。地柜做得太小，稍微大点的锅就放不进去；做得太大，拿一口锅都要蹲下身子，伸直手臂去摸索，特别不方便。 3⃣ 台面高度洗菜、切菜、炒菜都围绕着操作台转，台面太矮，会让做饭时全程弯着腰驼着背；台面太高，就会全程直着身子、抬着手。橱柜台面高度的计算公式：身高/25cm，台面进深为70cm，灶台比台面低8cm最好。 4⃣ 橱柜深度下柜的深度一般为550-600mm，标准尺寸为600mm，最小不应小于500mm。 5⃣ 通道距离很多朋友喜欢双排橱柜或者U型橱柜，但距离不够。这种布局的厨房，最佳距离应为800-1000mm，最小距离≥800mm，局部最小距离≥600mm。 6⃣ 水槽水槽的尺寸多种多样，长的有890mm，小的圆形水槽有300mm。深度有300-500mm。建议550mm台面使用450mm水槽，600mm台面使用500mm水槽。 7⃣ 柜体尺寸尽量使用双数尺寸如400,600,800,200。灶台柜体一般为800mm；水槽柜体一般为600,700,80900mm；洗碗机一般为600mm；抽屉拉篮一般为200,400,600,800mm，非标还有150,300,500mm等；转角拉篮一般为800mm；嵌入式烤箱微波炉一般为600mm。记住这些尺寸，让你的厨房装修更加合理实用！

华南数学考研，380+分秘籍！ 𐟌Ÿ华南师范大学903的考试内容今年依然涵盖了数分下册的最后几章，很多同学可能会忽视这一点，所以正在准备25级考研的同学们一定要重视起来，不要只复习前面的章节哦。 𐟓š数分部分：泰勒公式幂级数的收敛半径隐函数求导重要极限二重积分坐标变换第二型曲面积分特殊函数的定积分计算函数的连续性与可导性函数极限的定义或者洛必达法则 𐟓š高代部分：重根重因式问题线性方程组解的结构交空间的维数问题正定矩阵的性质线性变换基下的矩阵正交矩阵的性质线性相关性矩阵方程利用正交变换将二次型化标准型实对称阵的特征值问题 𐟓ˆ华南学科数学903的难度分析数分高代的题型基本稳定，主要以填空、解答、证明为主。数分部分重视下册的计算，高代部分出题较为灵活。数分方面，常考知识点包括：数列、函数极限、连续函数的性质、求导数、求微分、中值定理、求不定积分、求定积分、多元函数微分学、数项级数判敛、幂级数求和、二重积分、曲面积分等。近年来，华南的真题每年都会考一到两个偏僻考点，如21年的线面距离公式，22年的聚点的定义，23年的傅里叶级数，24年的取整函数。高代方面，常考知识点主要有：多项式的根、有限阶、n阶行列式的计算、矩阵秩的证明、矩阵方程、伴随矩阵、线性方程组、矩阵相似对角化、二次型、线性空间的基与维数、线性变换的值域与核等。近年来，二次型、线性空间的基与维数、线性变换的值域与核、欧式空间的考查频率增大，需要引起足够重视。 𐟒Ჵ级考生复习需要注意什么？填空题：华南数学903的填空题难度和灵活度都高于解答题和证明题，解题时要注意技巧，多用特殊值法、排除法等。虽然今年稍有调整，难度有所下降，但仍不能掉以轻心，应多做相应训练。解答题：理论性要求不高，不需要掌握很深的理论，但要求强大的计算能力。证明题：华南考查的证明题难度不大，主要考察对基本知识点的理解能力和应用能力。没有偏题怪题，数学复习是一个长时间积累的过程，每天坚持学习并做相应的习题演练，保持做题的手感，要踏实熟练地掌握每一个知识点，不要好高骛远，要踏实地完成每一道习题，在不断重复中，提升自己的解题能力。

GIS软件全解析：从入门到高级技巧 GIS（地理信息系统）是地理数据管理和分析的强大工具。以下是一些常用的GIS软件及其功能介绍： ArcGIS Pro 𐟌 两步移动搜索法核密度分析可达性分析视域分析土地利用分析不规则三角网（TIN）空间插值（克里金插值、反距离差值、样条插值、趋势面分析）计算坡度、坡向、山体阴影、填挖方、曲率等值线栅格计算重分类 TIN转点、转线、转面栅格转点、线、面、TIN、栅格范围地统计网络分析服务区分析构建网络数据集空间分析分区统计、区域分析叠加分析归一化分析太阳辐射分析密度分析（核密度分析、点密度分析、线密度分析）提取分析（按掩膜提取）栅格综合水文分析（填洼）距离分析（欧式距离、路径距离）领域分析（点、线、面统计）重分类、重采样点、线、面邻域分析矢量shp编辑（修剪）地理编码反向地理编码多维工具栅格转NetCDF 要素转NetCDF 叠加分析（交集、取反、擦除、更新、相交、空间连接、联合）提取分析（裁剪）创建泰森多边形点距离领域分析面领域近邻分析缓冲区分析空间统计（k均值、平均最近邻、莫兰指数、空间自相关、高低聚类分析、空间聚类分析）地理加权回归最小二乘法生成空间权重矩阵热点分析聚类和异常值分析导出报表工作空间管理（常规删除、合并、复制）投影和变化（定义投影、坐标变化）拓扑质检数据比较栅格处理（分割栅格、波段合成、裁剪）栅格裁剪转为KML 转为SHP ASCII转栅格 DEM转栅格点、线、面转栅格要素转栅格 SHP转点 SHP转线 SHP转面 QGIS 𐟌 两步移动搜索法核密度分析可达性分析视域分析土地利用分析不规则三角网（TIN）空间插值（克里金插值、反距离差值、样条插值、趋势面分析）计算坡度、坡向、山体阴影、填挖方、曲率等值线栅格计算重分类 TIN转点、转线、转面栅格转点、线、面、TIN、栅格范围地统计网络分析服务区分析构建网络数据集空间分析分区统计、区域分析叠加分析归一化分析太阳辐射分析密度分析（核密度分析、点密度分析、线密度分析）提取分析（按掩膜提取）Story Map 𐟓–ENVI 𐟌🨿™些软件提供了丰富的地理数据处理和分析功能，帮助用户更好地理解和利用地理数据。

𐟓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

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。

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。

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