题目链接：https://codeforces.com/contest/1367/problem/C 题意 给出一个长为 $n$ 的 $01$字符串，两个相邻 $1$ 间距应大于 $k$，初始序列合法，问最多能再使多少 $0$ 变为 $1$ 。 题解 如果当前字符为 $0$，查找 $k$ 个距离内是 ...
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2020-06-18 01:11:57
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最近公司有个项目需要计算6000个点之间的驾车距离，第一时间想到的是利用Google的Distance Matrix API，但是免费Key每天只能计算2500个元素（元素 = 起点数量 * 终点数量），收费的话每1000个元素需要0.5刀，6000个点（接近3600w条边）基本就是1.8w刀。。。 ...
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2020-06-17 23:20:41
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1072 Gas Station (30分) A gas station has to be built at such a location that the minimum distance between the station and any of the residential housi ...
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2020-06-17 18:32:50
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https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674，介绍了很多距离 1.巴氏距离（Bhattacharyya Distance） 对于离散概率分布 p和q在同一域 X，它被定义为： ...
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2020-06-15 22:49:45
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1.要5v供电 2.看看咋开报警功能，10s上传一次有点慢 ...
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2020-06-15 00:06:11
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一、基于SNPs和INDELs估计遗传距离 Plink --file --distance-matrix --recode --out Distance.out 生成两个文件： 1. Distance.out.mdist 2. Distance.out.mdist.id 二、接下来基于遗传距离矩阵构 ...
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2020-06-13 13:25:53
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零、背景简介 Word Embedding可有效表示不同词间的语义相似度（通常用欧式或余弦距离计算），使用BOW(Bag of words)或TF-IDF也能有效表示文档内不同关键词间的距离，但是上述2种方法在表示不同文档间的语义相似性时就显得不那么好用了。因此作者提出基于Word Embeddin ...
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2020-06-08 00:48:54
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论文介绍的WMD（Word Mover's Distance）是一个基于词嵌入（word embedding）计算两个文本的距离。 本文跳过词嵌入的介绍，直接进入WMD的实现过程。 词的相似性 假设我们有一个包含$n$个词的词典库，用word2vec训练好的这$n$个词的矩阵为： $$X \in R ...
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2020-06-05 19:29:41
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计算两个矩阵的成对平方欧氏距离 (pairwise squared Euclidean distance) 在度量学习, 图像检索, 行人重识别等算法的性能评估中有着广泛的应用, 本文讲的是如何在 NumPy 对其进行高效的实现. ...
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2020-06-05 15:33:13
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn import preprocessing from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor df = pd.read_csv("./titanic ...
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2020-06-02 21:42:11
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