测绘工程专业，距离交会计算程序，C#+VS2017编写。测绘工程专业，距离交会计算程序，C#+VS2017编写。测绘工程专业，距离交会计算程序，C#+VS2017编写。

方法一： #导入math包 import math #定义点的函数 class Point: def __init__(self,x=0,y=0): self.x=x self.y=y def getx(self): return self.x def gety(self): return self.y #定义直线函数 class Getlen: def __init__(self,p1,p2): self.x=p1.getx()-p2.getx() self.y=p1.gety()-p2.gety() #用math.s

使用最短编辑距离算法判断两个字符串的相似度

计算图片中两条平行线之间的距离，代码完整，非常使用，不可错过额

(2)Matlab计算标准化欧氏距离 例子：计算向量(0,0)、(1,0)、(0,2)两两间的标准化欧氏 距离 (假设两个分量的标准差分别为0.5和1) X = [0 0 ; 1 0 ; 0 2] D = pdist(X, 'seuclidean',[0.5,1]) 结果： D =     2.0000    2.0000    2.8284 标准化欧氏距离 Standardized Euclidean Distance

利用自行研制的便携式拉曼光谱仪，研究了甘肃、青海和新疆3个产地软玉的拉曼光谱特征,并对其光谱差异进行解析；基于马氏距离判别方法和随机森林判别方法实现了3个产地软玉的无损鉴别。结果表明：利用马氏距离判别方法和随机森林判别方法可以对具有相同拉曼峰的不同产地的软玉进行鉴别，鉴别准确率分别为87.5%和95.83%。

视频监控、军事目标识别以及消费型摄影等众多领域对图像清晰度有很高的要求. 近年来, 深度神经网络在视觉和定量评估的应用研究中取得较大进展, 但是其结果一般缺乏图像纹理的细节, 边缘过度平滑, 给人一种模糊的视觉体验. 本文提出了一种基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法. 为了更好的传递图像的细节信息, 采用改进的残差块和跳跃连接作为生成网络的主体架构, 生成器损失函数除了对抗损失, 还包括内容损失、感知损失和纹理损失. 在DIV2K数据集上的实验表明, 该方法在提升图像清晰度方面有较好的视觉体验和定量评估.

该函数实现了 Vladimir J. LUMELSKY，“线段之间距离的快速计算”，信息处理快报 21 (1985) 55-61 中提出的快速算法。 用于计算两条线段之间的最短距离。 它也处理所有退化情况（当线平行时，一条线是一个点，两条线都是点）。 或者，该函数可以返回线段上最近的两个点。

针对随机部署的无线传感器节点，提出一种节点移动方案。将节点移动划分成若干个过程进行，在每个移动过程中根据平衡距离和位置关系进行节点移动，使聚集在一起的节点分散开，实现对监测区域的最大覆盖。由于节点间平衡距离逐渐增大，因此在每个移动过程中节点的移动距离均较小，减少了节点移动距离总和。仿真结果表明，该算法在保证覆盖效果的基础上，降低节点的总移动距离。

有人经过时触发mp3效果。 三个不同项目的三个不同级别的编码。