我们使用的超声波模块一共有四个引脚，分别是TRIG即发送引脚，用于发送超声波ECHO即接收引脚，用于接收反射回来的超声波VCC电源接5VGND电源地一、新建工程新建example18_sr04二、编写代码带注释的代码如下#include<Arduino.h>#defineTrig27//设定SR04连接的Arduino引脚

语义相似度的计算是一个比较复杂的过程。今天打算先比较详细的介绍下几个相似度的距离衡量算法。相似度的排名衡量，在向量数据库vectordb的query中，被大量使用。还是直接上干货，理解下背后的逻辑和概念比较重要，后面看看源码 chromavectordb是怎么处理这个过程的。1）co

原题链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P9749题意解读：有n个加油点，每个加油点距离、油价不同，每升油走d公里，加油必须整升加，问走完所有点最少加油的金额。解题思路：本题有两种思考方式：1、先走，再看油从哪里加依次走到第2,3,4......n个加油点，看每两个点之间距离需要加多少油由

115.不同的子序列题目链接：代码随想录视频讲解：动态规划之子序列，为了编辑距离做铺垫|LeetCode：115.不同的子序列_哔哩哔哩_bilibili解题思路1.dp[i][j]  为在s的前i个元素(即s[0,i-1])(以i-1结尾)中，有多少个t[0,j-1]匹配(以t[j -1]为结尾)2.递推公式//如果

自动驾驶 毫米波雷达radar-速度估计附赠自动驾驶最全的学习资料和量产经验：链接之前我们对Automotive radar中的距离估计原理进行了介绍，然后我们进入下一个基本问题，速度估计。Automotive radar是根据多普勒效应对目标的速度进行估计的。之前在距离估计的问题中，

路由信息协议RIP(RoutingInformationProtocol)是内部网关协议IGP中最先得到广泛使用的协议，其相关标准文档为RFC1058。一、RIP基本工作原理RIP要求自治系统AS内的每一个路由器都要维护从它自己到AS内其他每一个网络的距离记录。这是一组距离，称为“距离向量D-V(Distance-Ve

描述一个无向连通图，每个点\(u\)有点权\(w_u\)，处在\(u\)点时可以花费\(w_u\)的时间去任何一个距离\(u\)最短路径边数不超过\(f_u\)的点。现在，从\(1\)号点出发，对于每个\(1\lek\len\)，求出\(1\)到\(k\)需要的最小时间。\(n\leq200000\)\(m\leqn+50\)解决

目录1引言2算法基础2.1核心原理2.2算法步骤3关键参数与优化3.1K值选择3.2距离度量4优缺点分析4.1优点4.2缺点5改进策略6应用案例深度解析：K-近邻算法在客户细分中的应用6.1引言6.2数据准备与预处理6.3特征选择与编码6.4K-近邻算法应用6.5模型

简单麦麦https://www.jdmm.cc/file/2710591/五一赛A题分析1.建立坐标系和表示方法：在建模之前，我们需要将切割布局转换为数学表示。首先，我们可以将布局中的每个点表示为二维坐标系中的一个点。例如，B1可以表示为坐标(x1,y1)，B2可以表示为坐标(x2,y2)，以此类推。2.确定切

文章目录层次聚类如何划分才是合适的呢?自底向上的合并算法相似度的计算实例:数据点如下两个组合数据点间的距离树状图实例导入数据查看导包进行层次聚类树状图结果得到标签结果不同距离的选择会产生不同的结果缺失值填充，没有的就先按满分归一化树状图结果(参数single)

Redis的GEO特性允许您存储地理位置信息并执行地理空间查询。这其中包括了计算两个地理位置之间的距离。以下是如何使用Redis中的相关命令来执行这项任务的详细解释。案例：步骤1：添加地理位置数据使用GEOADD命令向Redis添加地理位置数据。例如，我们添加两个城市的经纬度：GEOAD

**单片机设计介绍，基于MSP430单片机超声波测距仪倒车防撞报警器系统文章目录一概要二、功能设计设计思路三、软件设计原理图五、程序六、文章目录一概要  基于MSP430单片机超声波测距仪倒车防撞报警器系统概要如下：一、系统组成MSP430单片机核心电路：作为

题面:题面链接这题的思路值得借鉴,也是我做的第一道倍增优化dp题目.比较好的是题目的意思较为清晰,所以不再赘述.解析:这里我们可以非常直接的想到暴力模拟,因为第一眼看上去前七个点的数据范围是支持我们进行一个简单的预处理得到对应人在对应位置的决策的.(排序O(n×sqrt(

1.有监督学习与无监督学习有监督：在训练集中给的数据中有X和Y，根据这些数据训练出一组参数对预测集进行预测无监督：在训练集中给的数据只有X没有Y，根据X数据找相似度参数来对预测集进行预测2.数据间的相似度2.1距离相似度：每一条数据可以理解为一个n维空间中的点，可以根据点点之

大侠幸会，在下全网同名「算法金」0基础转AI上岸，多个算法赛Top「日更万日，让更多人享受智能乐趣」KNN算法的工作原理简单直观，易于理解和实现，这使得它在各种应用场景中备受青睐。我们将深入探讨KNN算法，从基本概念到实现细节，从算法优化到实际应用，我们都会一一展开。

TableofContents1.遇到问题2.柳暗花明3.心得体会3.1.示例与产品之间少一个While3.2.距离成功可能也少一个While我不善养花，总死，怀疑跟不会浇水有关系，于是想用湿度传感器采集数据来进行精准控制，要实现的功能也很简单，采集到数据后传送到服务器上，选择了ES

闵可夫斯基距离定义：在\(n\)维空间中，设两个\(n\)维变量\(A(x_{11},x_{12},...,x_{1n})\)与\(B(x_{21},x_{22},...,x_{2n})\)，将\(d_{12}\)称为\(AB\)之间的闵氏距离\[d_{12}=(\sum_{i=1}^{n}|x_{1i}-x_{2i}|^p)^\frac{1}{p}\]\(p\)不同取值表示不同含义：p取值含义

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..........纯  干  货 ........本次文章分别从下面6个方面，涉及到20个算法知识点：监督学习算法无监督学习算法半监督学习算法强化学习算法集成学习算法深度学习算法监督学习算法监督学习算法是一种通过学习输入数据和相应的标签之间的

原题链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P2672题意解读：N家住户，每家住户与出入口距离是Si米，推销员每走1米疲劳值+1，向第i家住户推销疲劳值+Ai，推销员推销完原路返回出口，计算在向不同数量X的住户推销时，能达到的最大疲劳值。解题思路：本题是一种贪心选择问题，需要思考出可能的最优

原文：文本相似度计算方法文本相似度计算方法：有2个关键组件,即【文本表示模型（文本切分粒度、特征构建方法）】和【相似度度量方法】。文本表示模型：将文本表示为计算机可以计算的数值向量，也就是提供特征。相似度度量方法：负责基于前面得到的数值向量计算文本之间的相似度。 文本

记一道有趣的题:P题意这道题很有意思。给定地图上若干个黑色的点，求这样一个点的坐标，满足其到图中任何一个黑色点的最大曼哈顿距离最小。\(max(|a-x_i|+|b-y_i|),i=1,2..k\)方法一曼哈顿距离和且比雪夫距离可以互相转化，曼哈顿转切比雪夫如下：\((x,y)\to(x+y,x-y)\)转化后

友谊但不宜亲密无法客观公正。包括批评、绩效、降低标准、检查工作等。给其他员工带来影响。觉得你不够公正和平衡。正确认识员工和公司的关系。当面对员工和客户，代表公司；面对老板，又代表员工。“我突然想起来二战时某位著名将军说的话：“我让士兵上战场的时候，我会把他们想