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

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1. 测试ssh时使用ssh localhost 命令2. ps -e | grep ssh，查看是否有sshd进程3. 通过 /etc/init.d/ssh -start 启动server进程，4. 安装server：sudo apt-get install openssh-server

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How to install JetPack on Jetson TX1Limiting factors in the real-time machine learning on the embedded devices are both hardware and software. Hardware with high processing power usually con

Hough变换y=k*x+b形式的直线方程没有办法表示x=c形式的直线(这时候，直线的斜率为无穷大)。所以实际应用中，利用极坐标的方式，将直线方程表示成：ρ=xcosθ+ysinθ ，其中p表示直角坐标系中原点到直线的距离，θ表示x1轴与p的夹角。这样，图像平面上的一个点就对应到ρθ平面上的一条曲线上。要注意，同一条直线的点因为构成了一条直线，所对应的p和θ当然也就确定了。~~~~~~

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