（1）地级市的空间距离/地理距离矩阵数据 指标说明：首先通过python爬取各个城市经纬度，计算得到各个城市距离。然后计算彼此地理/空间距离矩阵 （2）地级市相邻/邻接0-1矩阵 区域范围：包括286个地级市之间是否相邻的0-1变量 （3）285城空间权重矩阵 指标说明：285个地级市空间权重矩阵，表格内含有两种类型的空间权重矩阵： 地理距离矩阵，单位是km，使用matlab计算。两城市间的地理距离是通过经纬度计算出来的。 （2）反距离矩阵，使用stata计算。 （4）31个省份空间权重矩阵 包含以下空间权重矩阵：地理相邻空间权重矩阵、（公路）地理距离空间权重矩阵、（铁路备用）地理距离空间权重矩阵、经济空间权重矩阵 （5）县级空间权重矩阵 区域范围：2364个县级市、市辖区

python 经纬度计算距离，输入经纬度即可计算亮点距离，导入即可调用。

余弦距离 计算两个数组之间的。 根据分隔两个向量的角度来定义向量相似度。 计算出的相似度位于区间[-1,1] ，其中具有相同方向的向量的相似度等于1 ，正交方向的相似度等于0 ，相反方向的相似度等于-1 。 试图表达正空间中的向量不相似性，并通过从1减去相似性来实现。 安装 $ npm install compute-cosine-distance 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var distance = require ( 'compute-cosine-distance' ) ; 距离( x, y[, accessor] ) 计算两个arrays之间的。 var x = [ 5 , 23 , 2 , 5 , 9 ] , y = [ 3 , 21 , 2 , 5 , 14 ] ; var d = distance ( x , y ) ; // return

为更加准确、有效地描述证据间的冲突程度,提出一种新的证据冲突度量方法.该方法通过取小累加证据体之间两个相交为非空集的焦元BPA,得到证据重合度;然后基于其与证据冲突程度的关系,计算出证据冲突大小.实验结果表明,相比经典冲突系数与Jousselme证据距离,所提出的方法更加准确、有效.

NULL 博文链接：https://deepfuture.iteye.com/blog/1591481

针对如何快速求取空间点到STL模型表面有符号距离这一问题，提出一种基于线性八叉树的参考球方法。通过线性八叉树的分割将STL模型的三角面片集划分到线性八叉树内的不同节点中，把三角面片与线性八叉树的终端节点联系起来，通过参考球进一步缩小三角面片的范围，从而较快地求取空间点到STL模型的距离。实验结果表明，此方法能够较快地求取点到STL模型表面的距离。

以35省份的中心城市为例用遗传算法和模拟退火算法计算出最短距离及路线，matlab2021a仿真

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pyLDAvis_Optimized_TopicModeling 使用Sk-learn建立LDA模型并使用pyLDAvis绘制主题间距离图 作者：丹麦Anis和Barsha Saha博士 联络方式： 该项目的目的是优化主题模型，以使用网格搜索方法实现最佳拟合。 主题建模是一种有效的无监督机器学习工具，可帮助分析文本数据集中的潜在主题。 但是，也有必要学习优化模型以获得最佳拟合模型，以实现更好的可解释主题，从而获得有意义的见解。 此外，作者还创建了主题的交互式可视化对象，以便对主题模型进行更直观的评估。 数据集信息 到自定义数据集。 结果 初始词云 从pyLDAvis创建的可视化 主题与代表词

自己的实训作品，拿来供大家参考，原理图和PCB都没有错误，放心使用。