本文系改编的，利用R语言来计算各种距离 MATLAB 版本的 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/52101425...==== 1、欧式距离(Euclidean Distance) 欧式距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧式空间中两点间的距离公式。...两个n维向量a与b间的欧式距离： d=(a−b)T(a−b)−−−−−−−−−−−−√2 d = \sqrt[2]{(a-b)^T(a-b)} 用R语言计算距离主要是dist函数。...两个n维向量a(a1;a2;…;an)与 b(b1;b2;…;bn)间的曼哈顿距离 d=∑k=1n|ak−bk| d = \sum_{k=1}^{n} |a_{k} - b_{k}| R语言计算曼哈顿距离...： 这里p+q+r可理解为A与B的并集的元素个数，而p是A与B的交集的元素个数。
1、点击[新建] 2、点击[函数] 3、点击[编辑器] 4、点击[运行] 5、点击[保存] 6、点击[添加到路径] 7、点击[编辑器] 8、点击[...
本文介绍基于R语言中的raster包，遍历读取多个文件夹下的多张栅格遥感影像，分别批量对每一个文件夹中的多个栅格图像计算平均值，并将所得各个结果栅格分别加以保存的方法。 ..., "\n") } 首先，需要通过library(raster)代码，导入本文所需的R语言raster包；关于这一包的配置，大家可以参考R语言raster包读取栅格遥感影像。...函数，获取当前操作的小文件夹名称，并将其存放于folder_name中；随后，对当前对应的小文件夹加以遍历，取出其中的全部遥感影像文件，并存放于tif_file_name；接下来，就是读取全部遥感影像，并计算其平均值...；这里具体的代码解释大家可以参考文章R语言计算大量栅格图像平均值、标准差。...最后，将结果图像通过writeRaster()函数加以保存即可，这句代码的解释大家同样参考R语言计算大量栅格图像平均值、标准差这篇文章即可。
kingfisher 这个好强大 git主页链接 https://github.com/wwood/kingfisher-download 我试了一下这个kingfisher这个工具 kingfisher get -r...ERR043367 -m ena-ascp prefetch aws-http 需要提前安装Aspera这个工具并添加到环境变量 把一个软件临时添加到环境变量可以使用如下命令 先使用cd命令进入软件的可执行文件的目录...接下来是export PATH=PWD:PATH 计算覆盖度 首选是参考基因组构建索引 bwa index Staphylococcus_aureus.fasta 比对 bwa mem -M -t...output.sam -O bam -o output.bam bam文件排序 samtools sort output.bam -@ 16 -O bam -o output.sorted.bam 计算覆盖度...scale_y_continuous(expand=c(0,0)) dev.off() image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和
具体概念先不介绍了，主要还是实际操作 今天的主要内容来自 How to Calculate Confidence Interval in R : Statistics in R : Data Sharkie...计算置信区间用到的函数是CI()函数，来自R语言包Rmisc R语言包Rmisc第一次使用需要先安装 install.packages("Rmisc") 计算某组数据均值95%的置信区间 x<-iris
实验一 用“分子模拟”(MP)软件构建聚乙烯分子、全同立构聚丙烯， 并计算它们末端的直线距离 一、实验目的 1．了解用计算机软件模拟大分子的“分子模拟”新趋势。 2．...计算主链含100个碳原子的聚乙烯、聚丙烯分子末端的直线距离。 二、实验原理 已经知道，C-C 单键是σ键，其电子云分布具有轴对称性。因此，σ键相连的两个碳原子可以相对旋转而影响电子云的分布。...高分子链的卷曲程度可以用高分子链两端点间直线距离—末端距 h 来度量。高分子链卷曲越厉害，末端距越短。高分子长链能以不同程度卷曲的特性称为柔性。
（1）首先，将起始点与结束点用直线连接， 再找出到该直线的距离最大，同时又大于阈值epsilon的点并记录下该点的位置（这里暂且称其为最大阈值点），如图所示： （2）接着，以该点为分界点，将整条曲线分割成两段...，并找出最大距离值dmax，用dmax与限差D相比；若dmax 保留dmax 相应的坐标点，并以该点为界，把曲线分为两部分，对这两部分反复使用该方法...(1,2)]; % 起点坐标对的列向量表示（为了便于点到直线距离计算的表示方法） Q2 = [pointsTab(r,1);pointsTab(r,2)]; % 终点坐标对的列向量表示（作用同上...） % 遍历这个扫描线，依次计算每个点到扫描线起点终点连线的距离================== for i = 1:1:r P = [pointsTab(i,1);...% 计算完毕，每个点到直线的距离存入列向量d中================================ if max(d) > Threshold % 如果距离列向量中最大值大于阈值则进行下述操作
TransE 是最经典的知识图谱嵌入模型之一，其核心思想是将知识图谱中的每个三元组（头实体 h，关系 r，尾实体 t）通过向量的线性变换表示为 h + r ≈ t，并通过最小化嵌入空间中的距离函数来优化模型...+ r 与 t 的距离 score = torch.norm(h + r - t, p=2, dim=1) return score# 定义超参数embedding_dim...forward 函数：模型的前向传播，计算头实体、关系和尾实体之间的距离。TransE模型的目标是通过最小化 h + r ≈ t 的距离来优化嵌入。...损失函数与优化器为了训练模型，我们定义一个基于L2距离的损失函数，并使用负采样技术加速训练。...这种方法能够保留图的局部信息，从而在低资源环境下，减少加载和计算的复杂度。
, 保留2位小数的话 是 2.15; ROUND_HALF_UP : 向距离近的一方舍入 , 如果两边相等 , 向上舍入 , 例如 2.155,保留两位小数的话 是 2.16; 这个就是四舍五入...ROUND_HALF_EVEN : 向距离近的一方舍入 , 如果两边距离相等 , 如果保留位是奇数位 使用ROUND_HALF_UP , 如果保留位是偶数位,使用ROUND_HALF_DOWN;...动态引用是错误的 , 因为每个这种id都对应着R文件中的一个id,如果没有相对应的id , 编译不会通过; 建立一个工程,包名为com.yun.demo 方案一 : 图片放在drawable目录下的情况...); LinearLayout ll_1 = (LinearLayout) findViewById(R.id.ll_1); LinearLayout...(R.id.ll_3); Resources resources = this.getResources(); String imageName = "image_
在线阶段，使用query和docuemnt的向量计算内积，得到query和各个候选document的距离，根据距离排序，实现topK检索。...最后对于每个样本的每段向量，用距离其最近的聚类中心的id表示。 通过这种方式，我们将原来的1024维度浮点数向量，压缩成了8维的整型向量，大幅压缩了向量体积。...SDC的方法是将x和y都量化成聚类中心，利用聚类中心的距离表示x和y的距离。ADC的方法是不对x进行量化，直接计算x和量化后y的聚类中心的距离。最终整体的距离是各段量化距离之和。...在实际使用的时候，只保留中间产出的codebook和value matrix。...在离散化过程中，将embedding和Key矩阵的向量都分成D份，计算每份的距离并以距离最小的作为其对应的离散化id表示，和量化方法类似。
随机筛选少类扩充中心 index = pd.DataFrame(aimed_date.index).sample(frac=0.1, random_state=1) index.columns = ['id...sc1 = StandardScaler().fit(aimed_date) aimed_date = pd.DataFrame(sc1.transform(aimed_date)) # 定义欧式距离计算...，所有算法中，涉及到距离的地方都需要标准化去除冈量，也同时加快了计算的速度 这边采取了欧式距离的方式，更多计算距离的方式参考： 多种距离及相似度的计算理论介绍 ---- # 统计所有检验距离样本个数...0].count() row_l2 = aimed_date.iloc[:, 0].count() a = zeros((row_l1, row_l2)) a = pd.DataFrame(a) # 计算距离矩阵...训练；空间内的少数类的个数/多数类的个数>=最低阀值的时候,在进行保留并纳入smote训练的初始少类样本集合中去抽样 所以，剔除左侧的青色新增点，只保留右边的新增数据如下： ?
sc1 = StandardScaler().fit(aimed_date) aimed_date = pd.DataFrame(sc1.transform(aimed_date)) # 定义欧式距离计算...，所有算法中，涉及到距离的地方都需要标准化去除冈量，也同时加快了计算的速度。...这边采取了欧式距离的方式，更多计算距离的方式参考： 多种距离及相似度的计算理论介绍（http://www.jianshu.com/p/1417fcb06797） # 统计所有检验距离样本个数 row_l1...训练；空间内的少数类的个数/多数类的个数>=最低阀值的时候,在进行保留并纳入smote训练的初始少类样本集合中去抽样。...所以，剔除左侧的青色新增点，只保留右边的新增数据如下： ?
2、管理距离：管理距离是指一种路由协议的路由可信度。每一种路由协议按可靠性从高到低依次分配一个信任等级，这个信任等级就是管理距离。...它们两种类型的区别是，计算开销值的方法不一样，类型1计算开销值是这条路由的外部开销（ASBR指定）加上路由器到达ASBR路由器的路径开销之和。...类型2的计算方法是值需要考虑外部路由在OSPF外部的开销，而忽略到达ASBR路由器的内部开销。...在以上实例中，由OSPF派生的路由被充分发到了RIP路由中，并且度量值跳数为10.由RIP派生的路由被重分发到OSPF之中，作为类型2的外部路由，并给OSPF定一个开销为200（如果不指定metric，...非末梢区域允许外部路由通告到OSPF AS外部，而同时保留AS其余部分的末梢区域特征，为了做到这一点，在NSSA区域内的ASBR用始发类型7的LSA来通告那些外部的目的网络。
在继续之前，需要先了解 距离 这个概念，在实现过程中，这个距离和实际的物理距离、网络延时等均无关，仅和自身的节点 ID 有关，节点的距离通过 异或 运算进行计算，结算结果视为无符号整数，数值越小表明距离越近...，这些节点不应保留在路由表中，并且其权重应该降低甚至舍弃。...路由表应该覆盖整个节点 ID 空间，即从 0 到 2^160，并通过桶（bucket）来进行划分，每个桶负责管理一部分的空间，节点只会被插入到对应范围的空间桶空间当中，当初始化时，仅有一个对应整个空间的桶...如果一个桶在15分钟内没有发生任何变化，那么应该进行"刷新"操作，即通过在随机选择一个 ID 并对其执行 "find_nodes" 搜索。...{"t":"aa", "y":"r", "r": {"id":"0123456789abcdefghij", "nodes": "def456..."}} get_peers 请求： 在 DHT 协议中
因为最近在用R语言，所以代码使用R语言完成。语言只是工具，算法才是灵魂。Floyd算法简单暴力，三个for循环搞定。但是相应是要付出代价的，时间复杂度为O(n^3)。...Dijkstra算法是一种典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。其主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。 注意：该算法要求图中不存在负权边。...动态执行过程： 算法示例： 给定无向图： 以A为源节点，执行过程如下： R语言代码： # R语言经典代码 calDijkstraClassical = function(A, source, mpath...= c() for (i in 1:n) { result.path[[i]] = p1 } } else { # 只保留一条最短路径...节点距离+new.id和待更新节点距离之和 temp.dis = result.dis[new.id] + temp.A[new.id, update.node[
3、计算每个粒子的下个位置： （1）首先计算粒子当前位置与局部最优解的差，结果为一个交换序ss1，并以概率u1保留其中的交换子。同理计算粒子当前位置与全局最优解的差，以概率u2保存在交换序ss2。...（2）其次合并粒子当前速度speed，交换序ss1，交换序ss2三个交换序，以合并结果更新粒子速度 （3）最后将速度作用在粒子当前位置 4、计算粒子函数适应值： 求出粒子函数适应值，并更新局部最优解与全局最优解...运行截图： 路线随机选取 距离48.7 100个粒子迭代100次 距离 40.4 100个粒子迭代 600次 距离32.3 五、总结 多次实验之后发现测试组数据的14个城市，所能达到的最优解...: #更新i个体的函数适应值 global gbest; te = get_value(r); #计算适应值 if(te < pbest[i]): #个体最优更新 pbest...slove(); if(gbest<32.5): print('迭代次数',i); break; #达到最优解提前退出 print(round(gbest,3)); #打印最优解距离保留三位小数
保留备份路由 关于此协议，我们需要了解一些关键功能，EIGRP 的第一个关键特性是该协议保留备份路由。 如果网络出现故障，RIP 会向邻居询问其他路由，OSPF 将备份路由保存在其拓扑数据库等中。...如果主路由出现故障并且我们正在使用 OSPF，则 SPF 算法将起作用并找到备用路由。 如果我们正在使用 EIGRP 并且如果主路由出现故障，“可行的备份路由”会立即替换它。...对于左侧的路径： 10.1.2.0 FD=110(R1) 10.1.2.0 AD=10(R1) 对于另一条路径： FD=210(R1) AD=10(R1) 注意：由于 110 小于 210，左侧的路径是主要路径...EIGRP 度量计算 有 5 个影响eigrp 指标计算的变量： 带宽 ( 10 7 /BW ) 延迟（毫秒） Reliability Loading MTU [1631000286026-image.png...] 您可以使用此公式计算上图的指标 256 x（最低带宽 + 所有延迟） = 256。
这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基因数据。...参考资料：R in Action R语言多元分析系列之三：多维标度分析 多维标度分析(MDS)是一种将多维空间的研究对象简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。...在R中通常使用disk函数得到样本之间的距离。MDS就是对距离矩阵进行分析，以展现并解释数据的内在结构。 在经典MDS中，距离是数值数据表示，将其看作是欧氏距离。...距离判别思想是根据已知分类的数据计算各类别的重心，对未知分类的数据，计算它与各类重心的距离，与某个重心距离最近则归于该类。 ?...在计算类间距离时则有六种不同的方法，分别是最短距离法、最长距离法、类平均法、重心法、中间距离法、离差平方和法。 下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。
以下为作品详细内容： 作品内容 要解答的问题 问题：如何找到并去除图斑的狭长面？...作者在这里，将宽度小于60米的问题转换为点之间距离的计算问题，并且符合设置条件的点对连成了线。 2、从图斑中分割狭长部分?...第一想法是直接用线进行分割，但知识储备有限在R中没能实现，转而求其次，用线生成面宽度设置成0.000001，此容差对于arcgis来说几乎没有影响；然后再用原始图斑与线生成的缓冲面做差会将狭长部分与保留部分分开...以下内容就是在R语言中具体的实现方式了，我就不再评论了（主要我也不懂R） 3.1、第3步问题再细化： ① 如何知道缓冲面超过图斑边界了？...4、输出狭长部分 用第二步生成的图斑将保留部分提取出来，然后再用原始图斑跟保留部分做差即可。对保留图斑和狭长部分分别赋上属性这样就可以在分别开来。 这里为什么不用碎图斑直接生成狭长面呢？
维度灾难 高维情形下，数据样本稀疏，距离计算困难（许多学习方法都涉及距离计算）等问题，会导致数据的过拟合。降维是其中一种缓解维度灾难的途径，当然数据量足够多的话过拟合也可以得到缓解。...3.2 流形学习 流形学习自2000年在《Science》上提出，主要思想是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。...计量MDS分析需要获得对象之间的距离，计算距离 > swiss.mds <- cmdscale(swiss.dist,k=2,eig=T)# 选择二维空间最大值进行计量MDS分析，k设置成2即最大投影维度为...可分为四步： 确定每个点的临近点 构建临接图 计算两节点间的最短路径 通过MDS分析找到数据间的低维嵌入 4.4.2 用R实现 （1）准备数据 > library(RnavGraphImageData)...m=2,k=12,id=TRUE)$Y# 处理数据集，保留维度设为2,邻近点设为12。
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