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1. 有没有找相同照片的软件
虽然大家熟悉的欧氏距离很有用，但是也有明显的缺点。它平等地对待样本的不同属性(即索引或变量)之间的差异，有时会不符合实际要求。比如在教育研究中，经常会对人进行分析判断，个体的不同属性对于区分个体的重要性是不同的。因此，有时需要采用不同的距离函数。如果用dij来表示第i个样本和第j个样本之间的距离，那么对于所有的i，j和k，dij要满足以下四个条件：当且仅当i=j，dij=0dij & gt；0 dij=dji(对称性) dij dik+dkj(三角不等式)？显然，欧氏距离满足上述四个条件。满足上述条件的函数有很多，本节要用到的马氏距离就是其中之一。第i个样本和第j个样本之间的马氏距离dij计算如下：s-1 (x i-x j)？其中x i和x j分别是由第i和j个样本的m个索引组成的向量，s是样本协方差矩阵。马哈拉诺比斯距离有很多优点。不受维度影响，两点间的马氏距离与原始数据的计量单位无关。标准化数据和中心化数据计算出的两点之间的马氏距离(即原始数据与均值之差)是相同的。马氏距离还可以消除变量间相关性的干扰。它的缺点是夸大了小变量的作用。- .二维和三维空间中的欧氏距离是两点之间的距离。二维空间的公式是d=sqrt ((x1-x2) (y1-y2))，三维空间的公式是d=sqrt (x1-x2) (y1-y2) (z1-z2)，推广到n维空间，欧氏距离的公式是d=sqrt。2.nxi 1表示第一个点的i维坐标，xi2表示第二个点的i维坐标。n维欧氏空间是一个点集，它的每个点可以表示为(x(1)，x(2)，x(n))，其中x(i)(i=1，2.n)是一个实数，叫x，距离越近越相似，越容易相互干扰，误码率越高。- .这是计算两个未知样本集相似性的有效方法。与欧式距离不同，它考虑了各种特征之间的关系(比如一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是相关的)，并且是尺度不变的，即独立于测量尺度。以下是马哈拉诺比斯距离的计算方法(参考：http://topic . csdn . net/u/2008 09 11/14/f 4402565-3b4f-4de 4-a4fa-f 4c 020 dd 1477 . html)。两个样本：his1={3，4，5，6}。3，6.5，5}协方差矩阵为：s=| 0.25 0.50-0.75 0.50 | | 0.50 1.00-1.50 1.00 |-0.75-1.50 2.25-1.50 | | 0.50 1.00-1.50 1.00 |其中j)={[his 1(i)-u(i)]*[his 1(j)-u(j)][his 2(i)-u(i)]目的是计算它们之间的整体距离，即相异度。
马氏距离(mahalanobis distances)1)马氏距离的计算是基于总体样本的，可以从上述协方差矩阵的解释中得到。也就是说，如果把同样的两个样本放入两个不同的总体，最终计算出的两个样本之间的马氏距离通常是不同的，除非两个总体的协方差矩阵恰好相同；2)在计算马氏距离的过程中，要求总样本数大于样本的维数，否则总样本协方差矩阵的逆矩阵不存在。在这种情况下，使用欧几里德距离代替马氏距离。也可以理解为，如果样本数小于样本的维数，则可以用欧氏距离计算两个样本之间的距离。3)还有一种情况是样本总数大于样本维数，但协方差矩阵的逆矩阵仍然不存在，比如a (3，4)和b (5，6)；c (7，8)，这种情况是因为这三个样本在其所在的二维空间平面共线(如果大于二维，就比较复杂了？)。在这种情况下，也采用欧洲距离计算。4)在实际应用中，满足样本总数大于样本维数是容易满足的，3)中描述的情况比较少见，所以在大多数情况下，马氏距离是可以顺利计算的，但是马氏距离的计算是不稳定的，不稳定的来源是协方差矩阵，这也是马氏距离和欧式距离最大的区别。虽然我们熟悉的欧几里德距离非常有用，但它也有明显的缺点。它平等地对待样本的不同属性(即索引或变量)之间的差异，有时会不符合实际要求。马哈拉诺比斯距离有很多优点。不受维度影响，两点间的马氏距离与原始数据的计量单位无关。标准化数据和中心化数据计算出的两点之间的马氏距离(即原始数据与均值之差)是相同的。马氏距离还可以消除变量间相关性的干扰。它的缺点是夸大了小变量的作用。马哈拉诺比斯距离计算：[plain]查看plain copy打印？%欧氏距离和马氏距离的计算？x=[1 2；1 3;2 2;3 1];[mx，nx]=size(x)；dis=ones(mx，nx)；%产生一个全1的矩阵？c=cov(x)；%计算协方差？对于i=1:mx？对于j=1:nx？d(i,j)=((x(i,)-x(j,))*inv(c)*(x(i,)-x(j,))')^0.5；结束？结束？d？y=pdist(x，' mahal ')？y=squareform(y)？[普通]查看普通副本打印？结果：前面...
2. 照片找不同软件
可以画汽车三维图的软件很多。
如cad，rhino，catia，pro/e，ug等。
看你画多远了。
如果你只是花一些简单的汽车三维图片
用cad或者犀牛就行了。比如很多汽车设计比赛，很多人都用犀牛来设计，因为犀牛比cad稍微专业一点，但是比catia简单很多，而且它注重渲染效果。学犀牛两周足够应付了，最后的画面也很好看。在汽车设计比赛中，没有多少初学者会拿catia等作品参加，犀牛的使用绝对占优势！(因为渲染效果好，画面感官上好看)
如果你是专业的汽车设计师
然后catia是第一个，其次是ug和pro/e，都是工程设计的著名软件。
相比犀牛，catia等软件博大精深，每年都要记录学习时间。
现在国内很多汽车设计院都用catia。如果你还没有以前没学过这个软件，推荐catia是趋势。
如果之前做过设计，应该对pro/e比较熟悉，可以直接用pro/e。不过pro/e在发动机设计上有用，但在车身上不如catia。
至于ug。我还没有以前没用过，但是界面和catia和pro/e差不多，从学习catia后学习pro/e的经验来看，如果学习这三个软件中的任何一个，都会很快习惯另外两个软件，只是一些基础的创作和一些设计重点不同。
3. 找同样照片的软件
照片可以检索。有三种方法。
1.还原华为的手机从系统备份。该系统具有备份照片的功能。如果您已经使用系统备份过照片，可以直接使用系统恢复误删的照片。恢复：备份-恢复-选择要恢复的照片来源-选择要恢复的照片-点击开始恢复-选择照片恢复的位置-单击好的。
2.从云备份恢复华为和小米一样，也有云服务。如果在云服务中设置了手机照片自动备份，可以使用云服务找回删除的照片。还原：选择画廊在桌面上-选择云相册-点击现在打开来恢复。
3.使用第三方软件进行恢复(没有备份时可用)。如果您误删的照片是刚刚拍摄的，并且还没有t来不及做备份，还可以使用功能强大的安卓恢复向导等第三方软件来恢复误删的照片。在电脑上运行功能强大的安卓恢复向导，然后将安卓手机通过usb连接到电脑上，开启usb调试模式。然后，当软件检测到您的手机时，您可以选择一键恢复然后深度扫描。扫描后，您可以选择照片栏目，并且可以看到之前误删的照片。选择一些要恢复的照片，然后单击还原选定的文件恢复照片。
: 4. 有没有可以查找相同照片的软件
.首先，选择任意浏览器，然后单击打开。
第二，然后打开搜索，可以看到搜索框里有一个相机的小图标。
3.点击相机的小图标，会提示你拖拽一张照片或者上传一张照片。这个可以根据自己的情况选择。
四。这里我们选择上传，选择一张我们想找相似的图片，双击图片。
5.嗯，这个时候我们搜索出图片的来源和出处，也有类似的图片。
5. 有什么软件可以把相同的照片找出来
可以使用美图秀秀软件让多张照片出现在同一个画面中。具体操作请参考以下步骤。
1.在电脑上打开美图秀秀软件，在首页界面选择拼图，点击。
2.进入拼图窗口后，找到模板拼图选项，然后单击。
3.然后进入模板拼图界面，在界面右侧的素材区选择你需要的样式。
4.选择样式后单击，并单击添加多张图片按钮依次导入图片。
5.导入图像后，单击下面的保存选项保存最终图像。按照上面的操作，可以让多张照片出现在同一个画面中。
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