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一些颜色处理的样例代码，涉及颜色聚类，颜色距离，颜色转换等，并能在图中拾取颜色。

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文件中含有论文和源码，论文20页，详细描述了算法设计原理、可行性、评价以及很多算法设计的思想引入，源码包括B-树结构的头文件和论文中提到三个检索算法的实现。其中高效检索算法在保证结果正确性上较大程度的缩短了语义距离的计算时间，使得在大数据集下的平均检索时间在10s内，最优情况下可以在0.01秒返回检索结果。

此方法对于分类中的特征选择很有用。 它将特征分级在 0 到 1 之间，其中较高的值意味着该特征与分类更相关。 使用截止值可以从输入列表中选择更好的特征。 执行： S=IDE2（数据，类，阈值） [S i]=IDE2（数据，类，阈值）； [S im]=IDE2（数据，类，阈值）； 输入： 数据：特征应该列在列中，样本应该成行分布。 例如具有 4 个特征的数据集并且 20 个样本应作为 20x4 矩阵提供。 类：一个一维矩阵，长度为数据中的样本。 例如对于前面的例子，类矩阵应该是 20x1，每个单元格代表一个相关的数字到班级。 注意：类应该从 1 开始并不断增加。 以三类 Healthy、Fault1 为例和 Fault2，类矩阵应包含 1,2,3 个值。 阈值：阈值表示所需的截止值应介于 0 和 1 之间。索引和选定的输出将根据这个值生成。 输出： 分数：报告每个有界特征的 IDE 分

本文实例讲述了Python基于Floyd算法求解最短路径距离问题。分享给大家供大家参考，具体如下： Floyd算法和Dijkstra算法，相信大家都不陌生，在最短路径距离的求解中应该算得上是最为基础和经典的两个算法了，今天就用一点时间来重新实现一下，因为本科的时候学习数据结构才开始接触的这个算法，当时唯一会用的就是C语言了，现在的话，C语言几乎已经离我远去了，个人感觉入手机器学习以来python更得我心，因为太通俗易懂了，带给你的体验自然也是非常不错的。 当然网上 有很多的算法讲解教程，我不会在这里累赘Floyd是什么原理，因为相信大家都熟悉，简单地说就是：三角不等式这个核心思想，如果我要求顶

jQuery Distance Calculator插件1.0.0 使用此插件，可以借助Google Maps API轻松计算2个或更多地址之间的距离。 好消息是，您还可以添加任意数量的地址，以计算整条路线的距离。 您获得的距离值以英里为单位。 您也可以将其更改为公里。 此插件充当Google Map的Directions Services API的帮助程序代码，因此您不必费力地理解API代码。 步骤1：在代码中包含所需的JS文件。 如果已经包含jQuery，则不要包含jQuery。 另外请注意，还包括Google Maps API。 [removed][removed] [removed]</s

使用cotax-M3芯片efm32g210驱动sx1280无线传输芯片，2.4G无线传输。低功耗，远距离，源码