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卖报的火柴人
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在ROS中,常用的路径规划算法主要有以下几种:全局路径规划算法A*算法:在Dijkstra算法基础上加入启发式函数,如曼哈顿距离或欧氏距离,优先探索靠近目标的节点,效率更高。需使用可容许的启发式函数以保证最优性,其通过配置启发式权重可平衡最优性与速度。在ROS中,nav2_planner中的SmacPlanner支持2D/3D的A*算法。Dijkstra算法:代价地图中的基础路径搜索方法,采用广度
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给你一个由字符'N'、'S'、'E'和'W'组成的字符串s,其中s[i]表示在无限网格中的移动操作:'N':向北移动1个单位。'S':向南移动1个单位。'E':向东移动1个单位。'W':向西移动1个单位。初始时,你位于原点(0,0)。你最多可以修改k个字符为任意四个方向之一。请找出在按顺序执行所有移动操作过程中的任意时刻,所能达到的离原点的最大曼哈顿距离。曼哈顿距离定义为两个坐标点(xi,yi)和
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二、实验内容以寻路问题为例实现A*算法的求解程序,设计两种不同的估价函数:1.设置两种地图:根据题意,用矩阵设置两个地图。地图1:设置5行5列的迷宫,代码如下:地图2:设置20行20列的迷宫,代码如下:2.设置两种启发式函数定义估价函数式中,g(n)为起点到n状态的最短路径代价的估计值,ℎ(n)是n状态到目的状态的最短路径代价的估计值。令g(n)为起点到n状态的曼哈顿距离,代码如下:定义两种启发式
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KNN算法实战:从原理到代码的全面解析本文深入浅出地解析KNN(K最近邻)算法的核心思想,围绕“距离计算、k值选择、分类与回归”三大步骤展开讲解。通过“身高预测体重”的实例,结合Python代码实现,生动演示KNN在回归问题中的应用,并分析k值选择对结果的影响。文章涵盖欧氏距离、曼哈顿距离等关键概念,以及交叉验证调参技巧,适合机器学习初学者快速入门并动手实践。核心思想:物以类聚,人以群分通过距离最
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我们使用了A*算法的启发式(曼哈顿距离)来改进Dijkstra算法的性能。当我们将邻居节点添加到优先队列时,我们使用了distance+heuristic作为优先级,这样我们可以更快地找到通往目标节点的路径。importheapqimportnumpyasnpdefheuristic(a,b):(x1,y1)=a(x2,y2)=breturnabs(x1-x2)+abs(y1-y2)#使用曼哈顿距
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- 曼哈顿距离vs欧氏距离
飞奔的大虎
欧式距离,即欧几里得距离,是最常见的两点之间的距离表示法,它定义在欧几里得空间中,例如x=(x1,x2,...,xn)和y=(y1,y2,...,yn)的欧式距离可表示为:曼哈顿距离,是欧几里得空间中两点之间的线段在坐标轴上的投影的距离的和,例如x=(x1,x2)y=(y1,y2)则两点的曼哈顿距离可表示为:
- 【机器学习】3. 欧式距离,曼哈顿距离,Minkowski距离,加权欧式距离
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Euclidean-L2normL2范数D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...D(A,B)=\sqrt{(a_1-b_1)^2+(a_2-b_2)^2+...}D(A,B)=(a1−b1)2+(a2−b2)2+...ManhattanD(A,B)=∣a1−b1∣+∣a2−b2∣+...D(A,B)=\sqrt{|a_1-b_1|+|a_2-b_2|+...}D(A,B)=∣a1−
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机器学习机器学习距离曼哈顿距离欧氏距离切比雪夫距离
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录:1.欧氏距离2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离4.闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9.杰卡德距离&杰
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文章目录距离计算1.闵可夫斯基距离(有序属性)1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离(无序属性)3.MinkovDM距离(混合属性)4.加权距离(重要性不同)参考资料相关文章:机器学习|目录机器学习|聚类评估指标无监督学习|KMeans与KMeans++原理无监督学习|KMeans之Skleaen实现:电影评分聚类距离计算对函数dist(⋅,⋅)dist(\cdot,\cdot)dist(⋅
- 机器学习-近邻KNN算法学习笔记
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目录一、算法定义KNN算法性能:欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下:训练阶段:在训练阶段,KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
- 【机器学习笔记】7 KNN算法
RIKI_1
机器学习机器学习笔记算法
距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量(EuclideanMetric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里,要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线
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文章目录距离度量1欧式距离(EuclideanDistance)2曼哈顿距离(ManhattanDistance)3切比雪夫距离(ChebyshevDistance)4闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance)5标准化欧氏距离(StandardizedEuclideanDistance)6余弦距离(CosineDistance)7汉明距离(HammingDistance)【了解】8杰卡德
- Codeforces Round 345 (Div. 1)A. Watchmen(容斥原理)
wa的一声哭了
codeforces算法springbootfastapidjangomavenjavastruts
A.Watchmen当欧几里得距离和曼哈顿距离相等时,x1==x2∣∣y1==y2x1==x2||y1==y2x1==x2∣∣y1==y2这两个条件满足其一。这和容斥原理一样,至少选择一个的条件。我们可以计算xi,以及小于i之前的这些,这样可以保证只计算一次。然后容斥一下计算答案。#include#defineintlonglong#definerep(i,a,b)for(inti=(a);i=(
- 机器学习1一knn算法
pyniu
机器学习机器学习人工智能
1.基础知识点介绍曼哈顿距离一般是比欧式距离长的除非在一维空间拐弯的就是曼哈顿距离Knn查看前5行数据head(),info看空非空查看特征对应的类型Head()默认前5行,head(3)就是前3行数据Unique()可以查看分类后的结果csv的数据应该是逗号分隔,但也不确定,要去查看数据不要只看拓展名要点进去看一下这个删掉没有把原数据删掉如果把原数据删掉加上inplace=true#练习1导入数
- L1归一化和L2归一化范数的详解和区别
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algorithm&&dataprocess机器学习L1L2
一句话介绍就是:L1norm就是绝对值相加,又称曼哈顿距离;L2norm就是欧几里德距离之和2范数:在向量范数范围内:1范数就是等于各个值的绝对值相加,这里不贴公式了。从公式上来说:L1的公式:绝对值相加L2的公式:欧几里德距离之和就是样本和标签之差的平方之和两个范数的简单性能对比:在正则化中二者的区别:同时注意由于L1是绝对值之和,因此同一个问题得出的解可能有多个:祭出万年不变的求街区最短路径,
- 深入理解K均值算法:Python中的应用与实践
theskylife
数据挖掘数据分析均值算法python机器学习数据挖掘人工智能
目录写在开头1.K均值算法基础1.1什么是K均值算法?1.2K均值算法的工作原理1.3算法的优势与局限性2.K均值算法的实现步骤2.1初始聚类中心的选择方法2.1.1随机选择初始中心点2.1.2K均值++算法2.2数据点与聚类中心的距离计算2.2.1欧氏距离计算2.2.2曼哈顿距离计算2.3更新聚类中心2.4重复迭代直至收敛-K均值在Python中的应用3.1Python中的K均值算法库3.2数据
- 应用python实现k近邻算法(学生活跃表现数据实战)
樱落辰`
python近邻算法机器学习
使用python语言应用SKlearn工具包实现KNN算法。SKlearn中包含有很多现成的机器学习算法包,可大幅度降低使用者1编程难度与复杂度,节省项目开发时间与人力成本。如上图所示的案例,进行KNN分类回归模型计算。KNN模型计算中,除K值的确定外,还有一个非常重要的计算,既样本点间的距离计算.距离计算的公式有很多,例如欧式距离,曼哈顿距离,切比雪夫距离,马氏距离等,我们本次应用欧式距离。例如
- 欧氏、曼哈顿、马氏距离
yzZ_here
算法人工智能机器学习
马氏距离(MahalanobisDistance)、欧氏距离(EuclideanDistance)、曼哈顿距离(ManhattanDistance)是常用的距离度量方式,它们在数据分析、模式识别、聚类等领域中经常被使用。欧氏距离(EuclideanDistance):定义:欧氏距离是指在欧几里得空间中两点之间的直线距离。对于二维空间中的两点P(x1,y1)和Q(x2,y2),欧氏距离的计算公式为:
- 机器学习 | Python相似度算法
天天酷科研
机器学习模型(ML)机器学习python算法
相似度算法的核心思想是将对象表示为特征向量或特征矩阵,并使用合适的度量方法来比较它们之间的差异。通过计算这些差异的度量值,我们可以确定对象之间的相似程度。相似度算法有多种度量方法,其中一种常见的方法是欧几里德距离(EuclideanDistance)。欧几里德距离用于计算两个对象之间的直线距离。以下是欧几里德距离的计算公式:曼哈顿距离(ManhattanDistance):曼哈顿距离是用于计算两个
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">