前些天由于工作中需求，要计算经纬度之间的距离，当我去网上搜索距离计算的方法时，发现很多文章中的方法乍一看都是很不同的，同是进行距离计算，为啥这么不一样呢？后来才发现问题在于很多文章没有进行相关的原理说明，直接上了一段代码，让人看了云里雾里的。 其实经纬度属于球面坐标，而我们常规的距离是在平面维度上的，因此，在进行距离计算之前，首先需将球面坐标转换为平面坐标，这样之后才能进行平面距离的测算，计算出来的距离单位就是米了，符合我们的常规认知。（我之前查到的一些方法中，有些是直接调包，有些是十进制和弧度互相做转换，初次接触时可能不是那么好理解背后原理） 以下是亲身实践后，总结的一些可行的计算方法。 一

连接：http://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-00234-2 或，http://book.douban.com/subject/4570670/ 机器学习的核心就是选择距离函数并对其最优化，这本书可以说是对距离测度函数的大汇总！

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空间距离后方交会

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在开集协议下设计了一种基于角度距离损失函数和密集连接卷积神经网络的人脸识别算法, 以实现深度人脸识别。所设计的网络结构使用基于角度距离的损失函数, 让人脸特征的区分度更高, 符合特征的理想分类标准。同时, 所提出的神经网络结构采用先进的密集连接模块, 在很大程度上减少了传统网络结构的参数冗余。经过大量的分析和实验, 该算法在LFW数据集上的人脸识别准确率达到了99.45%, 在MegaFace数据集上的人脸确认任务和人脸验证任务中的人脸识别准确率分别为72.534%和85.348%, 因此所提算法在人脸识别任务中具有较高的优越性。

计算一组或两组点的距离矩阵。 （返回所有点对之间的点对点距离，类似于统计工具箱中的 PDIST，对于那些没有它的人） 描述：计算点之间的成对距离矩阵A 和 B，使用 {euclidean,cityblock,chessboard} 方法之一输入： A -（必需）MxD 矩阵，其中 M 是 D 维中的点数B - （可选）NxD ​​矩阵，其中 N 是 D 维中的点数如果未提供，默认情况下 B 设置为 A METHOD -（可选）字符串，指定以下距离方法之一： 'euclidean' 欧几里得距离（默认） 'taxicab','manhattan','cityblock' 曼哈顿距离“ chebyshev”，“ chessboard”，“ chess” Chebyshev距离'grid','diag' 对角网格距离输出： DMAT - A 和 B 中点之间成对距离的 MxN 矩阵用法： dma

SummerSchoolCovidAPI 该项目是每周一部分，在11月至2月的暑假期间，immedia为学生提供了在我们位于德班Umhlanga的商业工作室中获得真实经验的机会。 导师： 问题陈述 COVID-19是一种在人与人之间传播的疾病，主要是当被感染的人与另一个人密切接触时。 在南非内部，政府是目前拥有有关感染个人和处于最高风险的热点的所有信息和统计信息的政府。 因此，如果您周围有许多感染者，那么您患上Covid的风险就很高。 因此，被许多受感染的个体包围或在热点地区旅行会使人感染该病毒的风险更高。 如果在您所在地区或您的家庭中有新感染的人时，以及您是否与某个亲密的人保持密切联系，如果有一种更简单的方式让家人和朋友相互更新并相互通知，这将是有益的。已测试过positivd。 可以使用诸如WhatsApp之类的消息传递应用程序，但并非为解决此问题而设计的，它是如此有限。例如，