标签 PostgreSQL , 背景 生物科学中相当重要的工作之一解开遗传密码? 欧式空间计算,是其中的一个需求,很有意思吧,PostgreSQL可以用来解开遗传密码. https://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance https://www.math.uci.edu/~gpatrick/source/205b06/chapviii.pdf 实际上PostgreSQL是一个扩展性非常强大的数据库,比如在文本相似计算方面,就有诸多扩展插件. <17种

问题描述 求助:请问基于lda的人脸识别用matlab怎么做呢??希望有人可以教教 请问基于lda的人脸识别用matlab怎么做呢??希望有人可以教教 解决方案 http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-JZDF201204042.htm 基于PCA和LDA的人脸识别系统设计 文献 希望可以帮助到你 解决方案二: http://wenku.baidu.com/view/6af06f1a10a6f524ccbf8519.html 这是百度文库中的一篇关于MA

问题描述 图像匹配算法有那些是用MATLAB语言写的 具体是实现两幅图像的匹配,要求使用不同的匹配算法比较,和能够在MATLAB软件中仿真出结果 解决方案 http://download.csdn.net/detail/py516695310/2296483 解决方案二: http://download.csdn.net/detail/haozhijun112/3419893 解决方案三: 一般来说常用的有小波.FFT后作频谱分析.灰度直方图.用我说的关键字自己google下.

问题描述 请问有没有用java代码实现另存为的源代码?谢谢! 请问有没有用java代码实现另存为的源代码?谢谢! 解决方案 这个就是写文件吧?我一般是直接用的commons-io.jar中的org.apache.commons.io.FileUtils.copyFile(File srcFile, File destFile)方法,第一个参数是你要另存为的源文件,第二个是另存为的新文件.如果你要自己写的话,可以参考下面我写的: /** * 实现文件另存为 * * @param srcFile *

问题描述 . 解决方案 解决方案二:System.Data.SqlClient解决方案三:importssystem.data.sqlclient代码放在vb.net代码页面的最上方回车解决方案四:就这解决方案五:如果你是问类的话楼上的兄弟们已经回答了.但是如果你是说控件的话.需要在编程窗体的工具--->选择工具箱项目--->在.net窗体下面找---->然后打上勾就OK了

问题描述 各位高手,能不能资源共享一下啊?哪有JAVA购物车的源代码啊?JSP+JAVABEAN的,数据库MYSQL的,如果有,请发一份到我的电子邮箱hbssliulei@21cn.com,谢谢,感激不尽!急急急! 解决方案 解决方案二:小子有不好好学习了吧,呵呵,以前有,但是找不到了.像这种小项目用得了这么着急么,就jsp和JavaBean,还是好好学习吧.

问题描述 OpenCV PCA人脸识别时欧氏距离的问题 我用PCA+SVM方式对ORL人脸库进行人脸识别,使用Opencv的PCA库进行降维及特征提取,提取后的特征用于SVM训练,如果每人用两个图进行学习,最终测试样本的识别率能到85%+. 但是我如果用测试样本的特征向量和训练样本的特征向量进行欧式距离(NORM_L2)的计算,计算结果十分没有规律,不管是不是同一个人的特征,距离从一千多到四千多的都有.这种情况十分不合理呀,opencv还有个基于PCA样本距离的特征脸识别库不就是用L2距离进行比

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的"距离"(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦 8. 汉明距离 9. 杰卡德距离 & 杰卡德相似系数 10. 相关系数

If x1,x2∈Rn, then: 闵可夫斯基距离 Minkowski Distance d12=∑k=1n(x1k−x2k)p−−−−−−−−−−−−√p,p>0 欧氏距离 Enclidean Distance L2 norm d12=∑k=1n(x1k−x2k)2−−−−−−−−−−−−√ or d12=(x1−x2)T(x1−x2)−−−−−−−−−−−−−−−−√ 标准化欧式距离/加权欧式距离 Weighted Euclidean Distance d12=∑k=1n(x1k−x2kS