开源:给每个文档计算一个指纹,然后用指纹进行相似度的计算 含源码和可执行程序

keruiak 2013-01-25 06:47:01
开源:给每个文档计算一个指纹,然后用指纹进行相似度的计算 含源码和可执行程序

TextSimilarity textSimilarity = new TextSimilarity();

//计算文章相似度指纹

int SourceFingerprint = textSimilarity.CalcTextFingerprint(SourceText);

int DestFingerprint = textSimilarity.CalcTextFingerprint(DestText);

//对指纹进行比较,计算相似度

var Similarity = textSimilarity.CalcTextSimilarity(SourceFingerprint, DestFingerprint);

。。。。。。




咱们顺便再分析一下百度新闻啊


看到图上说的多少条相同新闻了吗?

咱们点进去看看,这是一个怎样的检索命令啊


看到了吧,这个命令很明显就是按照文档的指纹来判断是否相同的,指纹相同那么新闻肯定内容也就是大致相同的了


在看看咱这个代码计算出来的指纹吧


看到这会大家可能有点感觉了吧?


到了这里懂编程的朋友可以直接下载代码编译运行运行,体验体验啊

http://pan.baidu.com/share/link?shareid=314821&uk=201606611

不懂编程的朋友可以下载安装,安装好了,运行找找感觉啊!

http://pan.baidu.com/share/link?shareid=314822&uk=201606611


有任何疑问请与我交流QQ群:74965947, 72133568,27236303,16592133,204725117,204724518
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Linux创始人LinusTorvalds有一句名言:Talk is cheap, Show me the code.(冗谈不够,放码过来!)。 代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习,许多框架隐藏了神经网络底层的实现,只能在上层调包使用,对其内部原理很难认识清晰,不利于进一步优化和创新。  YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。YOLOv3的实现Darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,可以作为很好的代码阅读案例,让我们深入探究其实现原理。  本课程将解析YOLOv3的实现原理和源码,具体内容包括: YOLO目标检测原理  神经网络及Darknet的C语言实现,尤其是反向传播的梯度求解和误差计算 代码阅读工具及方法 深度学习计算的利器:BLAS和GEMM GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用 YOLOv3的程序流程及各层的源码解析本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。  除本课程《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,包括:   《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》  《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》  《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》  《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》或课程《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》,对YOLOv3的使用方法了解以后再学习本课程。

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