老规矩，先说需求： 需求是想要获取到图片的位置，然后根据图片的位置添加一个按钮 点击这个按钮 获取图片的信息 正常来讲 这样的需求 先获取dom 再遍历dom 往里面塞按钮就可以了 但是，考虑到各型各色的网站限制和...dom变化，这样就有很多问题， 所以就需要根据图片的当前位置（元素距离顶部的位置（包括滚动条），和左边的位置）来动态的添加这个按钮 因为是hover触发的 所以这个按钮只有一个 （这样的做法是参考阿里以图搜图的功能做的...） ok 需求明白了之后 开始说怎么做 先说公式代码：（ top: 图片距离顶部的高度+滚动条的高度,left：图片距离左侧的高度） 1.滚动条的高度 // 获取 当前 滚动条的长度， 水平 ...、左的距离：（主要方法：dom.getBoundingClientRect） // 获取 dom 到视口左侧和顶部的相对位置 function getDomToViewPosition...进行定位吧 举例看下面这张图： 图片 这张例图的距离left为：20 距离上为：266.515625 当前滚动条的高度为：4683 按照我们的公式 我们动态添加的按钮的位置应该是： top:4683
这时就会用到获取需要固定在页面位置的元素距离页面顶部的距离，通过比较文档滚动条到顶部的距离和页面元素到顶部距离的大小便可确定。...在jquery中有一个语句可以获取到元素到顶部的距离，语法为 $(selector).offset().top 下面看一个例子 luofanting.com.cn 那么 $("#footer_luofanting_com_cn").offset().top 就是元素到页面顶部的距离
浏览器滚动掉的Y距离 鼠标event事件 属性 说明 offsetX 以当前的元素的左上角为原点, 距离元素顶部的距离 offsetY 以当前的元素的左上角为原点, 距离元素左侧的距离 clientX...以浏览器窗口(视口)的左上角为原点, 距离视口顶部距离, 不随页面滚动而改变 clientY 以浏览器窗口(视口)的左上角为原点, 距离视口左侧距离, 不随页面滚动而改变 pageX 以整个页面的左上角为原点..., 距离页面顶部的距离, 随页面滚动而改变 pageY 以整个页面的左上角为原点, 距离页面左侧的距离, 随页面滚动而改变 screenX 以计算机显示屏屏幕左上角为原点, 距离屏幕顶部的距离 screenY...'px', 为字符串类型) 距离 属性 说明 offsetTop/Left 元素距离最近的带有定位(fixed/relative/absolute)的父元素的顶部/左侧的距离 scrollTop/Left...此属性可以获取或者设置对象的最顶部到对象在当前窗口显示的范围内的顶边/左侧的距离，也就是元素滚动条被向下/向右拉动的距离。
document.querySelector('.mui-scroll-wrapper').addEventListener('scroll',function (e) { console.log('距离
1 /** 2 * 获取浏览器滚动距离 3 */ 4 function getScrollOffset() { 5 if (window.pageXOffset
最近开学了,也在写新的项目,很多实例都用到了滚动条的距离,判断距离显示指定的内容(主要用于顶部导航的固定) $(function(){ $(window).scroll(function(){ var... a=$(document).scrollTop(); console.log('滚动条像素:'+a+'px'); }) 上述代码就实现了滚动条里顶部距离,当判断这个具体符合时出现指定的隐藏区域,不符合时候自动隐藏掉
一般KL距离用来衡量同意事件中，两种概率分布的相似程度，这个值越小，则相似程度越高。 ? 计算的实例： 我们抛两枚硬币，真实的概率为A，但是我们只能通过观察得到B和C，如下所示。...A(0) = 1/2, A(1) = 1/2; B(0) = 1/4, A(1) = 3/4; C(0) = 1/8, C(1) = 7/8; 进一步计算A与B和C的KL距离： D(A||B) =...需要注意的是，KL距离虽然叫做距离，但是并不是真正的距离，不符合距离的对称性和三角不等式。 2....Jensen-Shannon divergence JS散度是基于KL距离提出的改进，取值在0到1之间： ?...JS散度是对称的并且取值在0-1之间，另外，KL与JSD都存在一个问题，在很极端的情况下，KL值没有意义，JSD会趋于一个常数，这样在算法中梯度变为了0. 欢迎关注！
在看空间统计相关的文档资料的时候，看到了几个有关距离丈量方法的术语词汇，诸如：欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离…… 老外习惯于使用名字来命名算法，可是对于门外汉们，是一种困惑，今天就整理下，一起温故知新...欧式距离（Euclidean Distance） 欧式距离是我们在直角坐标系中最常用的距离量算方法，例如小时候学的“两点之间的最短距离是连接两点的直线距离。”这就是典型的欧式距离量算方法。...通常这这个距离的获取是基于我们熟悉的“勾股定理”，解算三角形斜边得到的。 ? ? ?...曼哈顿距离（Manhattan Distance） 曼哈顿距离是与欧式距离不同的一种丈量方法，两点之间的距离不再是直线距离，而是投影到坐标轴的长度之和。 ? 还是看图吧，图比文字更显见。 ?...图中绿色的线为欧式距离的丈量长度，红色的线即为曼哈顿距离长度，蓝色和黄色的线是这两点间曼哈顿距离的等价长度。 想想我们下象棋的时候，车炮兵之类的，是不是要走曼哈顿距离？
在获取页面滚动距离的高度时候，往往有不同的获取方式，而且不同的属性浏览器支持稍有差别： pageYOffset：属window对象，IE9+、Firefox、Chrome、Opera均支持该方式获取页面滚动敢赌值...window.scrollY 页面如果未定义DOCTYPE文档头，所有浏览器都支持docume.body.scrollTop属性获取滚动高度。...document.body.scrollTop 如果页面定义了DOCTYPE文档头，那么HTML元素上的scrollT属性在IE、Firefox、Opera（presto内核）下都可以获取滚动高度值，而在...document.documentElement.scrollTop; //Chrome,Safari下为0 此在获取页面滚动高度的时候优先考虑使用 window.pageYOffset 然后在使用scrollTop
给定一个 N 行 M 列的 01 矩阵 A，A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为： dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个 N 行 M 列的整数矩阵...接下来一个 N 行 M 列的 01 矩阵，数字之间没有空格。 输出格式 一个 N 行 M 列的矩阵 B，相邻两个整数之间用一个空格隔开。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...给定一个 N 行 M 列的 01 矩阵 A，A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为： dist(A[i][j],A[k][l])=|i−k|+|j−l| 输出一个 N 行 M 列的整数矩阵...接下来一个 N 行 M 列的 01 矩阵，数字之间没有空格。 输出格式 一个 N 行 M 列的矩阵 B，相邻两个整数之间用一个空格隔开。
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前言 最近遇到需求，要计算RecyclerView滑动距离，用提供的computeVerticalScrollOffset()方法得到的值不是很准确。...是基于item的平均高度算得，如果列表中item高度一致可以用此方法。问题来了，我的应用场景是各item高度不一，这时就只能另找方法了。...方法一： 网上找的方法，用一个变量去统计，每次滑动的时候累加y轴偏移量。item插入\移动\删除的时候，需要手动去更新totalDy，不然就会一直错下去。...所以考虑重写LinearLayoutManager的computeVerticalScrollOffset()方法，既然原生方法是按平均高度计算的，那重写该计算逻辑，就能达到我们想要的效果。...1.统计列表已展示过的item的高度，在每次布局完成的时候，用一个map记录positon位置item对应的view的高度。
1.思路 原先图片匹配一般都是缺口匹配全图 优化点: 1.缺口图片匹配缺口所在图片那一行图片可以提高他识别率 2.移动后再进行2次匹配计算距离 2.代码 #.缺口图片匹配缺口所在图片那一行图片可以提高他识别率...blockBox * 1.0).astype(np.float32) backgroundROI = (backgroundROI * 1.0).astype(np.float32) ##使用cv的...loc = cv.minMaxLoc(res) print("loc==", loc[3][0]) locs = (loc[3][0]) return locs #移动前获取滑块那部分页面上的图片用...selenium截图的形式 driver.find_elements_by_xpath('//*[@class="yidun_bg-img"]')[1].screenshot('0.png') bg_act...x1 = int(x1*scale) print("x1x2=", x1, x2) #部分代码 ActionChains(滑块元素).move_by_offset(xoffset= 移动上面生成的距离
计算手势在手机屏幕上滑动时，手势滑动的距离，代码如下： function wetherScroll(){ var startX = startY = endX =endY =0; var body=...document.getElementsByTagName(“body”); body.bind(‘touchstart’,function(event){ var touch = event.targetTouches[0]; //滑动起点的坐标...body.bind(“touchmove”,function(event){ var touch = event.targetTouches[0]; //手势滑动时，手势坐标不断变化，取最后一点的坐标为最终的终点坐标...distanceY=endY - startY; // console.log(“distanceX:”+distanceX+","+“distanceY:”+distanceY); //移动端设备的屏幕宽度...=Math.abs(distanceY)){ //在滑动的距离超过屏幕高度的20%时，做某种操作 if(Math.abs(distanceY)>clientHeight0.2){ //向下滑实行函数
经常听到的距离测度无非是欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵科夫斯基距离、海明距离、编辑距离、余弦距离、杰卡德距离这么几个，稍微生僻点的再加上什么标准化欧氏距离、卡方距离、马哈拉诺比斯距离、巴塔恰里雅距离...这里就稍微介绍下概念上距离测度的定义，以及简单的距离测度。 距离测度的定义 感觉实距离测度本没有标准的定义，只是人们用多了，也就有了这么个定义。...可以很容易的证明当p>=1的时候，这个距离都是满足距离测度的定义的。不过当 时，他就不满足三角不等式了，也就不算是标准的距离测度了。...可以很容易证明，当p\geq 1时，闵科夫斯基距离是满足距离测度的所有要求的。 海明距离 海明距离的定义也很简单，对于两个向量，他们之间的海明距离就是定义为这两个向量中不同分量的个数。...他的特点在于计算速度巨快，通过计算机基础的异或操作就能比较布尔向量的距离，因此在数据量巨大、追求效率的场景中用处还是非常广的。 编辑距离 编辑距离也是很简单的，主要用于两个字符串之间的距离计算。
一.图 这两张图片的计算距离 二.计算代码 import cv2 import numpy as np def get_image_deviation(): ''' 计算slideImg.png...与 slideImg.png 位移的距离 ''' print(sys.path) slideImg = cv2.imread('图片路径1') bgImg = cv2....imread(f'图片路径2') result = cv2.matchTemplate(slideImg, bgImg, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) y, x = np.unravel_index...(result.argmax(), result.shape) return x 三.注意点 cv2.imread中的参数绝对不能有中文路径
关键要点 使您希望轻松选择的元素变大并将其放置在靠近用户的位置。 这个法则特别适用于按钮，这些元素的目的是很容易找到和选择。...起源 1954年，心理学家保罗费茨检验人体运动系统，发现移动到目标所需的时间取决于距离，但与其大小成反比。根据他的法律，由于速度精度的折衷，快速移动和小目标会导致更高的错误率。...尽管存在Fitts定律的多种变体，但都涵盖了这个想法。Fitts定律广泛应用于用户体验（UX）和用户界面（UI）设计。...例如，这项法律影响了制作大型交互式按钮的惯例（特别是在手指操作的移动设备上） - 较小的按钮更难以点击（且耗时）。同样，用户的任务/关注区域和任务相关按钮之间的距离应尽可能短。
距离和面积的测量时GIS常见的功能，在本节，讲述的是通过GeometryService实现测量面积和距离。先看看实现后的效果： ? ?...距离 面积 首先，进行配置...var measureToolbar = new esri.toolbars.Draw(map); 接下来，绘图结束后将所绘制图形添加到地图上面，并返回测量结果，那么增加measureToolbar的draw-end...，增加GeometryService的lengths-complete或者areas-and-lengths-complete事件： gsvc.on("lengths-complete...div来显示的，并且做了缩放和地图移动的处理。
文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA...像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于bow的余弦距离计算相似度。...本节将介绍两种实现：基于sklearn 和 基于gensim 基于sklearn的方式如下： import os import jieba import pickle import logging import
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