【解决立结贴】大数量文章内容相似度匹配执行速度 [问题点数:80分]

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2012年2月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第二
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进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
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铜牌 2018年12月 总版技术专家分月排行榜第三
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2012年2月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第二
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状元 2018年总版新获得的技术专家分排名第一
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进士 2017年 总版技术专家分年内排行榜第四
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金牌 2018年3月 总版技术专家分月排行榜第一
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银牌 2018年10月 总版技术专家分月排行榜第二
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【80分】SQL题目,解决立结贴
表 paperrn[code=sql]rnrpp_code rpp_insertdate cityrn21010000020056 2015-12-04 14:10:06.000 北京rn21010000020110 2015-12-04 14:11:16.000 上海rn99999500022810 2015-12-04 14:11:38.000 北京rn51010000022274 2015-12-05 16:22:06.000 杭州rn44030000021436 2015-12-05 16:22:16.000 北京rn51010000022164 2015-12-05 16:23:14.000 杭州rn 21020000020050 2015-12-06 13:32:45.000 上海rn21020000020082 2015-12-06 13:36:58.000 北京rn21020000020089 2015-12-06 13:38:08.000 北京rnrnrnrn[/code]rnrn这是表结构,rn现在要获取不同日期里的<em>数量</em>,而且后一天要累计前一天的<em>数量</em>,比如上面4号3条,5号3条,6号3条,现在我想要这种结构,统计每天的<em>数量</em>,分城市rnrn[code=sql]rn城市 2015-12-04 2015-12-05 2015-12-06rn北京 1 2 4rn上海 1 1 2rn杭州 0 2 2rnrnrn[/code]rnrnrnrnrnrnrnrnrn
深度学习解决NLP问题:语义相似度计算
转载自:https://www.cnblogs.com/qniguoym/p/7772561.html 在NLP领域,语义<em>相似度</em>的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义<em>相似度</em>、feeds场景下Doc和Doc的语义<em>相似度</em>、机器翻译场景下A句子和B句子的语义<em>相似度</em>等等。本文通过介绍DSSM、CNN-DSSM、LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义<em>相似度</em>上的应用,希望给读者带来帮
中文相似度匹配算法
基于音形码的中文字符串<em>相似度</em>算法 背景介绍 字符串<em>相似度</em>算法是指通过一定的方法,来计算两个不同字符串之间的相似程度。通常会用一个百分比来衡量字符串之间的相似程度。字符串<em>相似度</em>算法被应用于许多计算场景,在诸如数据清洗,用户输入纠错,推荐系统, 剽窃检测系统,自动评分系统,以及网页搜索和DNA序列<em>匹配</em>这些方向都有着十分广泛的应用。   常见的字符串<em>相似度</em>算法包括编辑距离算法(EditDista
文本分析-相似文章匹配
概念理解: 推荐:在数据挖掘中,推荐包括相似推荐及系统过滤推荐。 1,相似推荐:指当用户表现出对某人或某物的兴趣是,为他推荐与之相类似的人,或者物,他的核心是,人以群分,物以类聚 2,协同过滤推荐:指利用已有用户群过去的行为和意见,预测当前用户最有可能喜欢那些东西。 余弦<em>相似度</em>: 求两者之间的夹角,得出对应的余弦值,该值可以用来表示两个向量的相似性,夹角越小,余弦值越大,方向更吻合,则
文本相似度的那些算法
子序列与子字符串这个系列问题包含这么几种:最大子序列、最长递增子序列、最长公共子串、最长公共子序列。 几个子问题都可以用动态规划的思路来求解。对于长度为i、j的两个字符串 ,使用m[i][j]矩阵来存放中间结果。更详细的算法可以看这篇文档: http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2012070.html字符串编辑距离精确计算两个字符串的编辑距
短文本 相似度 匹配 记录贴
基于特征迭代的短文去重算法simhash算法: 1、海量数据<em>相似度</em>计算之simhash和海明距离 2、simhash算法原理及实现 3、A Python Implementation of Simhash Algorithm 4、python-hashes 5、simhash 6、海量数据<em>相似度</em>计算之simhash短文本查找 7、Python hashlibhttps://ai.baidu.com...
文章相似度匹配算法
首先把文章进行分词,然后提取关键字。根据比较和判断关键字,来判断文章的内容关联度。
余弦相似性获取文章相似度的java实现
转自:http://www.chepoo.com/cosine-similarity-java-implementation.html 文章<em>相似度</em>的实现可以用余弦相似性实现。余弦定理可参考: 余弦定理 字符串之间的<em>相似度</em>实现:字符串<em>相似度</em>算法(编辑距离)java实现 我们可以把它们想象成空间中的两条线段,都是从原点([0, 0, ...])出发,指向不同的方向。两条线段之间形成
图像与轮廓的相似度匹配
普通局 中心距:平移不变性 归一化中心距:缩放不变性 hu矩:旋转不变性
19_ElasticSearch 使用match和近似匹配实现召回率与精准度的平衡
19_ElasticSearch 使用match和近似<em>匹配</em>实现召回率与精准度的平衡更多干货分布式实战(干货)spring cloud 实战(干货)mybatis 实战(干货)spring boot 实战(干货)React 入门实战(干货)构建中小型互联网企业架构(干货)python 学习持续更新一、概要1.召回率比如你搜索一个java spark,总共有100个doc,能返回多少个doc作为结果,...
问句相似度
短文本<em>相似度</em>计算: 1. 基于词语方法 词语或关键词重叠个数,词语语义矩阵,向量空间模型+余弦距离,主题模型,word2vec 2.基于句法特征的方法 问句的意思不仅仅有其词语组成,还与词语间的结构有关。基于句法的方法在词语语义方法的基础上,引入了句法特征,从句法特征角度考虑对应句法成分间的词语<em>相似度</em>,进而衡量句子间的<em>相似度</em>。 3 基于深度学习的方法
怎么结帖啊
毕业设计基本完成了,虽然说做的挺简单的但是还是离不开大家的帮助.在这里对大家说声:谢谢!为了感谢大家想尽快结贴,也好让大家的付出得到应有的收获.我发贴时是20分,就总共分配这20分吗?
发上等愿,结中等缘,享下等福;择高处立,寻平处住,向宽处行。
发上等愿,结中等缘,享下等福; 择高处立,寻平处住,向宽处行。   这幅著名的楹联,语出清末名将左宗棠,最先撰录于陕西三原明都城隍庙大殿(有说出于清代儒将左宗棠,有说是荣毅仁父亲荣德生为无锡荣家梅园撰写的)。短短24字,浓缩了我国古贤“极高明而道中庸”的人生哲学。   “发上等愿、结中等缘、享下等福”,就是胸怀远大抱负、 只求中等缘
一个用SIFT特征比较图像相似度的python小程序
1 问题描述 把一堆图片按照与给出的一张图片的<em>相似度</em>进行排序 2 程序 可以从图片中提取SIFT特征,对两幅图片的SIFT特征进行<em>匹配</em>并按照一定条件删选就能得到两幅图片的<em>匹配</em>点个数,<em>匹配</em>点个数越多,<em>相似度</em>越高 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import os import math def ...
Python+gensim-文本相似度分析(小白进)
from gensim import corpora, models, similarities import jieba # 生成分词列表 def cut(sentence): generator = jieba.cut(sentence) words = [word for word in generator] print(words) return word...
hadoop 中map、reduce数量对mapreduce执行速度的影响
参考 http://blog.csdn.net/npucloud/article/details/6432145
海量文本相似度匹配
1 词与词之间的<em>匹配</em>(主要用于分词,单词补全,模板<em>匹配</em>) 1.1 一对一 KMP 1.2一对多 前缀树 1.3多对多 给一个字典,再给一个m长的文本(m长的文本里面包含很多的词),问这个文本里出现了字典里的哪些字。 1.3.1 方法一:使用HashMap复杂度是O(maxLengh(word)*length(str))这样和字典的大小没有关系 1.3.2 方法二:AC自动机 ht...
图像相似性匹配 快速算法
需求是库内存有部分版权图片,现在搜索网上是否有侵权图片。因此从网上跑去大量图片和库内的版权图片比较,由于比较<em>数量</em>大,对效率有一定的要求。 方法1: ...
菜问题,立结贴!
//可以直接看where语句后的条件rnselect distinct wa_data.pk_wa_data , wa_data.psnid , wa_data.psnclid , wa_data.deptid , wa_data.istopflag , bd_psndoc.psncode 人员编码, bd_psndoc.psnname 人员姓名, bd_deptdoc.deptname 所在部门, bd_psncl.psnclassname 人员类别, wa_data.classid , wa_data.cyear , wa_data.cperiod , wa_data.irecaculateflag , bd_accpsndoc.id , bd_accpsndoc.ssnum , bd_accpsndoc.timecardid , wa_data.f_101 职位系列, wa_data.f_102 职位等级, wa_data.f_15 职位工资, wa_data.f_17 绩效基数, wa_data.f_16 绩效工资考核计发额, wa_data.f_27 其它补贴, wa_data.f_25 其他, wa_data.f_36 应发工资合计, wa_data.f_20 养老统筹, wa_data.f_22 住房公积, wa_data.f_23 教育基金, wa_data.f_26 工会会费, wa_data.f_33 个人所得税, wa_data.f_24 扣款1, wa_data.f_38 扣款2, wa_data.f_29 奖金, wa_data.f_37 实发工资合计rnfrom wa_data , bd_psndoc , bd_psncl , bd_deptdoc , bd_accpsndoc ,wa_psnrnwhere wa_data.classId = '1001AA100000000004F6' rnand wa_data.cyear = '2003' rnand wa_data.cperiod = '12' rnand wa_data.psnid = bd_psndoc.pk_psndoc rnand wa_data.psnclid = bd_psncl.pk_psncl rnand wa_data.deptid = bd_deptdoc.pk_deptdoc rnand wa_data.psnid = bd_accpsndoc.pk_psndoc rnand wa_data.dr = 0 rnand wa_data.istopflag = 0 rnand wa_data.psnid = wa_psn.psnidrn--rnand ltrim(rtrim(wa_psn.vacccode)) = ''rn//返回165行rnrn将 and ltrim(rtrim(wa_psn.vacccode)) = '' 改为 <> ''rn//返回160行rn//但我希望的是要那5行的,这是怎么回事啊?(vacccode是varchar(50)的)rnrn
树的核:树结构数据的相似性度量
翻译:http://www.kdnuggets.com/2016/02/tree-kernels-quantifying-similarity-tree-structured-data.html     名称:Tree Kernels: Quantifying Similarity Among Tree-Structured Data       参考 :  http://www.
百分求救贴,立结
今天加班,部署Web应用到Tomcat5.5.9的时候,出现outofmemory异常,在Jbuilder中调试没有出现过该问题,我想把Tomcat的内存调大但网上说的方法全部是针对Tomcat4,在5.5.9里该如何设置rnrn跪求,拜托了!
问题对语义相似度计算-参赛总结
from:http://www.zhuzongkui.top/2018/08/10/competition-summary/ 问题对语义<em>相似度</em>计算(从0到0.5+) 短短一个多月的时间,我学到了很多很多东西,从一个呆头小白初长成人。 首先,必须感谢我的导师能给我这个机会从头到尾完整地参加这次比赛,至始至终地为我们出谋划策,和我们探讨问题并答疑解惑,而且提供了各种宝贵的学习资料和服务器资源。 ...
在线等 立结贴
怎么查询数据库某用户下所有的表的名称
小问题,速度结贴!
function test()rnrn for(var i=0;i<10;i++)rn rn //这里需要调用脚本方法rn test2(i);rn rnrnrnrn如何在循环调用test2的时候,每调用一次test2后休息2秒再去循环调用?
JAVA编写的基于文本相似度匹配的文本聚类
使用JAVA编写的,分词、TFIDF<em>相似度</em>计算,K临近法聚类
求解,速度结贴
[code=C#]rn System.Drawing.Point point = Control.MousePosition;rn ms = new MemoryStream();rn rn //Screen s = Screen.PrimaryScreen;//获取当前屏幕的分辨率rn //Rectangle rect = s.Bounds;rn Rectangle rect = new Rectangle();rn rect.Height = (int)System.Windows.Application.Current.MainWindow.Height;rn rect.Width = (int)System.Windows.Application.Current.MainWindow.Width;rn rect.Location = new System.Drawing.Point((int)System.Windows.Application.Current.MainWindow.Left, (int)System.Windows.Application.Current.MainWindow.Top);rnrn int mywidth = rect.Width;rn int myheight = rect.Height;rn var myimage = new Bitmap(mywidth, myheight, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format32bppArgb);rn using (Graphics g = Graphics.FromImage(myimage))rn rn g.CopyFromScreen(new System.Drawing.Point(0, 0), new System.Drawing.Point(0, 0), new System.Drawing.Size(mywidth, myheight));rn rn myimage.Save(ms, ImageFormat.Bmp);rn return ms;rn[/code]rn为啥我内存流使用using语句就出错啊,而且这种方法占用内存较大,有没好点的内存释放方法啊,<em>解决</em><em>速度</em>给分,最迟下班前结贴
文本相似度对比
import numpy as np from scipy.linalg import norm from scipy import stats from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer def jaccard_similarity(s1, s2): vectorizer = ...
CSDN结贴的图文说明
第一步,从【论坛】里面的【我的社区】选择【我发布的帖子】右侧显示的帖子中,前面有对勾的是已经结的,带问号的是尚未结的。点击未结帖子后面的【管理】链接第二步,分配得分右上角的分数是你的帖子问题点数,比如【300】,下面每一楼的文本框输入得分。您可以根据回复的质量进行点数的分配。注意:所有楼层的得分,必须等于问题点数,不能多也不能少分配完毕后,点击【确认结贴】就可以了。如果
Solr进阶之Solr综合文本相似度的多因素权重排序实现
现在有个需求是这样子的: 需要计算搜索词的权重设置其为总排序权重的0.6,其他因素的权重为0.4 其他因素中还有详细的划分. 这里我们用Solr如何来实现?众所周知solr默认的排序方式为按照文本<em>相似度</em>来进行降序排列的,现在我们要将打分的Score作为排序的一个因子来利用.就需要单独的获取到Score. 网上是有一些通过继承类来实现的方式的.这里我不再累述,而说一种通过Solr内置的函数来
图像相似度算法--SIFT算法详解
尺度不变特征变换<em>匹配</em>算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com or (zddhub@gmail.com) 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越。 如果你学习SIFI得目的是为了做检索,也许OpenSSE
求正则表达式,解决速度给分结贴
Souce1rn rn rn 学游泳装备 自... rn 批发价格: ¥[color=#FF00FF]12.50[/color]元 rn 库存:登陆后查看并购买rn rn 购买rn 收藏rn 比较rn rnrnrnrnrnrnSouce2rnrn rn rn 心叶牌可爱小熊头24格硬rn 批发价:¥[color=#FF00FF]15.80[/color]rn 优惠价:加盟查看rn 购买收藏rnrnrnrnrnrnSouce3rnrnrn rn rn rn 个性蕾丝小玫瑰花系脖肩带 rn rn rn rn ¥[color=#FF00FF]2.80[/color]rn 加入购物车 rnrnrnrnSouce1,2,3 三个正则,提取[color=#FF00FF] 标记 [/color]信息rn求助高手,<em>解决</em><em>速度</em>给分结贴!
Quora句子相似度匹配
预备知识 NLP基础: 包括词袋模型、TF-IDF算法、主题模型(PCA、LDA、NMF) 相关模型: 包括Logistic Regression,GBDT(Xgboost,lightgbm),RandomForest 句子<em>相似度</em>测度: 包括余弦<em>相似度</em>、编辑距离、Word Mover Distance NLP基础: 词袋模型(B...
CPU,主存,外设I/O读写速度匹配解决
CPU与主存   我们都知道计算机的存储器分为:寄存器,主存,辅存,更加具体的分类如下 CPU寄存器 寄存器 主存 高速缓存 主存 磁盘缓存 辅存 磁盘 可移动存储介质          在计算机存储层次中,寄存器和主存储器都是可<em>执行</em>存储器,存储于其中的信息与存放在辅存中的信息相比较而言,计算机所采取的访问机制是不一样的,所需耗费的时间...
中文自然语言处理工具集:分词,相似度匹配
欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 分词工具 结巴分词 https://github.com/fxsjy/jieba pullword http://www.pullword.com/ FudanNLP https://github.com/FudanNLP/fnlp ...
三维扫描仪[12]——大型扫描平台,贴点还是ICP?
ICP和贴点,各有所长,本文带你初步了解ICP和贴点。
数据库中根据相似度匹配相似题目
# -*- coding: utf-8 -*- &quot;&quot;&quot; Created on Mon Feb  5 13:41:23 2018 @author: loka &quot;&quot;&quot; import pandas as pd import pymysql import  pymysql as mdb import jieba import codecs  from jieba import analyse #连接数据库...
Matlab计算字符串相似度
运行环境:Matlab单纯的计算字符串的<em>相似度</em>,并没有计算词性,如TF-IDF之类的;代码如下:%计算字符串<em>相似度</em> %一个source字符串通过插入、删除、替换而变成target字符串的操作次数越少,则两个字符串越相近。 function strsim = mystrsim(target,source) %X为字符串矩阵 len1=length(source); len2=length(targ
通用算法-sql相似度模糊匹配
1、需求描述:数据库采集sql语句的记录表,包含记录编号-ID、日期时间-data、sql语句-statement,对表内每一条记录的sql语句和表内其他记录的sql语句进行模糊<em>匹配</em>,以顺序字符<em>匹配</em>方式进行,达到定义的<em>相似度</em>,就为该<em>相似度</em>统计值加1,目的是统计和该sql语句类似语句的<em>执行</em>频率;表内每新增一条记录就要和表内原保存所有记录进行sql模糊<em>匹配</em>,并为表内原保存记录的相应<em>相似度</em>等级增加统计值
Java实现相似度匹配算法
/** * <em>相似度</em><em>匹配</em>算法 * (据说)由俄国人Vladimir Levenshtein在1965年发明 * 原理:返回将第一个字符串转换(删除、插入、替换)成第二个字符串的编辑次数。 * 次数越少,意味着字符串<em>相似度</em>越高 */ public class Test { public static void main(String[] args) { ...
BOOK Veryok实用留言本 v2.0
2.0版新增功能 <em>解决</em>了发贴及读贴时的BUG,<em>速度</em>更快读贴更稳定!
如何摆脱文章内容相似度
网站更新了这么久,发现了很多问题也遇到了很多挫折,经历了网站被惩罚的不被收录的过程,虽然只是做网站的内容更新,但是还是要有很多的注意事项,不要以为每天都能为企业增添新鲜的血液是件容易的事,一天两天内容是新鲜的,长期下去就不能保证了,毕竟针对某一方面而言,<em>相似度</em>太高,久而久之就会产生很多重复内容。而众所周知搜索引擎是不喜欢内容有所重复的。那么怎么样才能减少页面的<em>相似度</em>呢?   首先
相似度查询
本文翻译自 <em>相似度</em>接口 在前面的两篇教程中,讲述了用向量空间模型构造语料库的含义,以及如何在两个不同的向量空间进行转换;这样做的一般目的是我们想要确定两篇文档的相似性,或一篇文章和文档集中的其他文章的相似性; 下面展示这如何在Gensim中被做到的,让我们考虑与前面例子相同的语料库; (which really originally comes from Deerwester et al.’s
【python 走进NLP】标签别名语义相似度匹配算法
标签别名语义<em>相似度</em><em>匹配</em>算法: # -*- encoding=utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import time time1=time.time() #定义一个标签有别名的合并函数 def combine_tag_name_alis(data1,data2): &quot;&quot;&quot; :param data1: 别名集...
基于Emgu cvSIFT图像匹配
基于Emgu cvSIFT图像<em>匹配</em>
图片相似度计算-模板匹配
什么是模板<em>匹配</em>?   所谓模板<em>匹配</em>就是给出一个模板图片和一个搜索图片,在搜索图片中找到与模板图片最为相似的部分。 怎么实现?   简单来说,就是让模板图片在搜索图片上滑动,以像素点为单位,计算每一个位置上的<em>相似度</em>,最终得到<em>相似度</em>最高的像素点的位置,以该像素点为原定,模板图片为大小,对应在搜索图片上的位置即为<em>匹配</em>度最高的部分。 有哪些<em>匹配</em>算法?   在opencv中 可以通过函数matchTempl...
简单的字符串相似度匹配加排序
今天遇到一个问题,需要将一组字符串,跟结果需要的字符串相比较,根据相似性排列出来,思考了一个下午,想了一个简易的<em>匹配</em>算法,写出代码的时候下班了,回家调试了几次后就成功了,特此将该算法写出来。 思路:将一组字符串存储到list中,用两个for循环,先将list里第一个字符串与完整的结果字符串进行比较,<em>匹配</em>成功的,就跳出循环,<em>匹配</em>不成功,就将第二个字符串与完整的结果字符串进行比较,若成功...
图片匹配(图片相似度对比)
图片<em>匹配</em>(图片<em>相似度</em>对比) (未完待续)
opencv2.4.9+vs2013中的等大图像的相似度匹配运算时间
主要是把灰度图像转换为直方图,然后通过直方图的参数(              CV_COMP_CORREL(相关度),             CV_COMP_CHISQR(卡方系数),             CV_COMP_INTERSECT(相交系数),             CV_COMP_BHATTACHARYYA)来进行<em>相似度</em>的比较。       实现的程序代码如下:
分词查询按照匹配相似度进行排序
分词查询按照<em>匹配</em>度<em>相似度</em>进行排序 全文查询相关度排序
动态规划——求最大公共子序列(一种可以求数据相似度匹配算法)
算法说明 这是一种利用动态规划思想实现的算法,也即是在运算过程中每一次计算都求出一个值,然后将这个值和前面计算的值比较,如果这个值比前面的值更加接近我们需要的结果则存储这个值,否则存储前面计算的值,这样在算法最后我就能得到最优结果。 算法优点 运算效率高 据说科学家DNA<em>相似度</em>的检测都是用这种算法 算法解析 以两个字符串为例,他们分别是“H ELLO”和“HALHELLO”
如何实现两个声音相似度匹配算法?
如我有N多个音频,每段音频中都出现“多一些润滑,少一些摩擦出自:统一润滑油”的广告词,怎么样在可以快速的在每个音频中找出现出广告词的时间段谢谢大神,可以重金,加我QQ1400580033议价...
Solr之相似匹配
博文中的内容来源《Solr基础知识》这本书,感激不尽。
Python opencv 图像相似度匹配之SIFT+FLANN
原文地址:https://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/9433942.html 代码如下: # coding:utf-8 import cv2 &quot;&quot;&quot; FLANN是类似最近邻的快速<em>匹配</em>库 它会根据数据本身选择最合适的算法来处理数据 比其他搜索算法快10倍 &quot;&quot;&quot; # 按照灰度图片读入 img1 = cv2.imread(&quot;../data/logo1...
【python + PIL】图像相似度检测
#Fundimental 在这里简单的实现了直方图<em>匹配</em>和图像感知的哈希算法。 采用的python库为PIL。 ##直方图<em>匹配</em> 基本公式为 对RGB分别取出来然后进行<em>匹配</em> ###其他 此外可以通过把图像分块进行<em>匹配</em>来减少由于位置信息不足
名称匹配 建模详解 | 词袋模型、余弦相似度
央行征信中心需要完成百万级的企业名称<em>匹配</em>任务,做了这个ppt去给他们讲方案。 ppt演示
文本匹配(语义相似度/行为相关性)技术综述
NLP 中,文本<em>匹配</em>技术,不像 MT、MRC、QA 等属于 end-to-end 型任务,通常以文本<em>相似度</em>计算、文本相关性计算的形式,在某应用系统中起核心支撑作用,比如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等。本篇将纵览文本<em>匹配</em>的技术发展,并重点介绍文本语义<em>相似度</em>计算技术,以及多轮对话场景中的文本语义<em>相似度</em>计算技术。
图像相似度测量与模板匹配总结
摘要 本文主要总结了进行目标跟踪、检测中经常使用到的图像<em>相似度</em>测量和模板<em>匹配</em>方法,并给出了具体的基于OpenCV的代码实现。 引言 模板<em>匹配</em>是一种在源图像中寻找与图像patch最相似的技术,常常用来进行目标的识别、跟踪与检测。其中最相似肯定是基于某种<em>相似度</em>准则来讲的,也就是需要进行<em>相似度</em>的测量。另外,寻找就需要在图像上进行逐行、逐列的patch窗口扫描,当然也不一定需要逐行逐列的扫描,当几个
语音相似度匹配c++
语音<em>相似度</em><em>匹配</em>全过程,c++
最短编辑距离实现字符串相似度匹配
代码如下: public class SimilarityUtil { public static SimilarityUtil mInstance ; public static SimilarityUtil getmInstance() { if(mInstance == null) { synchronized (SimilarityUtil.class) { ...
图像相似度测量和模板匹配方法
摘要 本文主要总结了进行目标跟踪、检测中经常使用到的图像<em>相似度</em>测量和模板<em>匹配</em>方法,并给出了具体的基于OpenCV的代码实现。 引言 模板<em>匹配</em>是一种在源图像中寻找与图像patch最相似的技术,常常用来进行目标的识别、跟踪与检测。其中最相似肯定是基于某种<em>相似度</em>准则来讲的,也就是需要进行<em>相似度</em>的测量。另外,寻找就需要在图像上进行逐行、逐列的patch窗口扫描,当然也不一定需要逐行逐列的扫描
如何加快MySQL模糊匹配查询
有时我会看到条件如下的模式<em>匹配</em>查询:“其中的字段名像'%something%'”。 MySQL不能为这些查询使用到索引,这意味着它必须每次都进行一次全表扫描。(这真的只有一半是真的 - 因为还有FullText索引可利用。)我最近试图找到一个<em>解决</em>方案,我的朋友告诉我Trigrams可以帮助到我们。 让我演示给你看下名字为Daniel的Trigram:但这有用吗?让我给你看一个例子。 您有以下ema
自然语言处理的中文文本相似度
前言    人与计算机的交互过程中,如果能提供人类的自然语言形式来进行交流,那么人与计算机就能更加亲密友好。而要实现这一机制就需要自然语言处理来处理,一般来说自然语言处理会涉及几个学科:计算机科学、语言学、统计学和数学等。    不同语言的自然语言处理也存在差别,对于中文来说,很多时候都无法直接套用英语自然语言处理中相对成熟的理论。有很多基础工作也是需要我们自己去做,而这包括了中文<em>相似度</em>。<em>相似度</em>
匹配字符串相似度算法(各个语言版本)
C++版#include #include #include using namespace std;//算法 int ldistance(const string source,const string target) { //step 1 int n=source.length(); int m=target.len
字符串顺序匹配相似度) php
刚来公司要从地址信息中提取籍贯,手头有地区代码表 例如:浙江省杭州市江干区xx路xx号,或者浙江杭州江干xx路xx号,反正千奇百怪的地址花样, 要把江干区提取出来 试着用过字符<em>匹配</em>度,字符串包含等方法效果不甚理想 无意间浏览到了jianghuihong2012大神关于[回溯的字符串模式<em>匹配</em>]文章,然后自己发散了一下思维,有了下面这段代码<?php function strmatch($str
如何用余弦定理来进行文本相似度的度量
在做文本分析的时候,经常会到说将文本转化为对应的向量,之后利用余弦定理来计算文本之间的<em>相似度</em>。但是最近在面试时,重复上面这句话,却被面试官问到:“什么是余弦定理?”当时就比较懵逼,于是把余弦定理求文本<em>相似度</em>的过程叙述了一遍:“将样本转化为对应的空间中的两个向量,然后计算两个向量余弦值,之后根据余弦值的大小来判断两个样本<em>相似度</em>有多少”,但是话音刚落就被面试官否定了,当时感觉自己说的是正确的,但是由于...
Java字符串匹配相似度算法
/** * 采用动态规划的方法(字符串<em>匹配</em><em>相似度</em>) * @param source 源 * @param target 要<em>匹配</em>的字符串 * @return */ public static int EditDistance(String source, String target) { char[] source...
python 商品名称相似度查找(difflib库和结巴分词的运用)
今天同事被告知要写一个查询商品<em>相似度</em>的系统,我以为事类似推荐系统一样的高大上系统,心中暗自庆幸没有被委以如此重任,不然在紧迫的时间里学习实现这套系统一定会睡眠不足的,后来同事讲解后我才知道只是一个商品名称<em>相似度</em>查找的小系统,说白了就是字符串<em>相似度</em>! 关于字符串<em>相似度</em>python也有很多库,比如自带的difflib库,第三方Levenshtein库等等 关于字符串<em>相似度</em>的原理我网上找了一篇博客看
【python 走进NLP】simhash 算法计算两篇文章相似度
SimHash算法 simhash算法的主要思想是降维,将高维的特征向量映射成一个f-bit的指纹(fingerprint),通过比较两篇文章的f-bit指纹的Hamming Distance来确定文章是否重复或者高度近似。 主要分以下几步: 1、抽取文本中的关键词及其权重。 2、对关键词取传统hash,并与权重叠加,算出文本的fingerprint值。 3、计算出两个文本之间fingerprin...
mysql字符串匹配度查询排序
实现类似搜索引擎的功能,实现<em>匹配</em>度查询   表结构创建语法    CREATE TABLE `people` ( `id` int(11) NOT NULL COMMENT 'id', `namess` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '用户名', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT
php相似度排序
啥也不说,直接上~~~~~ //数组随便写,此次按name<em>相似度</em>排序 $tmpData = [ [ 'id'=&amp;gt;1, 'name'=&amp;gt;'诺心 数字蛋糕', ], [ 'id'=&amp;gt;2, 'name'=&amp;gt;'农夫山泉 茶π饮料', ], [ 'id'=&amp;gt;3, 'name'=&amp;gt;'诺心 美元蛋糕', ], [ 'id'=&amp;gt...
(java)字符串的相似度
两个字符串的<em>相似度</em>定义为:将一个字符串转换成另外一个字符串的代价(通过插入、删除、替换三种方式转换),转换的代价越高则说明两个字符串的<em>相似度</em>越低。 如:snowy与sunny,转换方式有              变换1:                  S - N O W Y                  S U N N - Y                 Cost = 3
oracle 字符相似度比较函数
查询两个字符串的<em>相似度</em> [code=&quot;java&quot;] select utl_match.edit_distance_similarity('aaaa','bbaa') from dual; [/code] 结果为:50 查询两个字符串的差异字符 [code=&quot;java&quot;] select utl_match.edit_distance('aaaa','bbaa') from dual...
# MySql 相似度计算
MySql <em>相似度</em>计算// <em>相似度</em>计算 CREATE FUNCTION levenshtein( s1 VARCHAR(255), s2 VARCHAR(255) ) RETURNS INT DETERMINISTIC BEGIN DECLARE s1_len, s2_len, i, j, c, c_temp, cost INT; DECLARE s1_char CHAR; -- max strle
C#对比图片相似度
参考Neal Krawetz博士的这篇文章, 实现这种功能的关键技术叫做"感知哈希算法"(Perceptual Hash Algorithm), 意思是为图片生成一个指纹(字符串格式), 两张图片的指纹越相似, 说明两张图片就越相似. 但关键是如何根据图片计算出"指纹"呢? 下面用最简单的步骤来说明一下原理: 第一步 缩小图片尺寸         将图片缩小到8x8的尺寸, 总共6
SQL匹配度查询
SELECT (IF(LOCATE('RK', SJXBSF), 2, 0)+IF(LOCATE('SJ', SJXBSF), 2, 0)) ppd,o.* FROM db_sjx  o WHERE  ( (SJXBSF LIKE '%RK%')  OR (SJXBSF LIKE '%SJ%')  )  ORDER BY ppd desc,LENGTH(SJXBSF) asc limit 0...
一个文章有多个标签,根据这些标签找出相似度高的其他文章,SQL句子当时这么整,留做记录。
从一个表中找出想似度高的N条数据拿出来
Solr相似度算法一:Lucene TF-IDF 相关性算分公式
 Solr<em>相似度</em>算法一:Lucene TF-IDF 相关性算分公式 Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关整个文档集合中包含某
相似度大小图像匹配
一个图像<em>匹配</em>的程序,共有4幅图片,可以选取之一为目标图像,可以将其他三副图片按<em>相似度</em>大小进行排序
array 初始,速度结贴
a.hrnrnpublic:rnstatic std::array,10> dbrnrnrn请问 a.cpprn里如何初始?rnrnrn
高手来。速度结贴
DELIMITER // rnCREATE FUNCTION cfraction_count(v_pid bigint , v_ccid bigint) rnRETURNS float(10,2)rnBEGIN rnDECLARE @vars;rnselect @vars = sum(cfraction) from z where pid= v_pid and ccid = v_ccid;rnreturn @vars;rnEND //rnrnrn在 mysql 里这样的函数如何写?
锐捷破解版(相当珍贵)下载
破解锐捷的最新版本可以解决ip错误等问题,可以自动重连,并修改ip地址 具体内容自己操作。用过mento的人都应该会用的 很简单 很实用 也是在网上很难找到的 很多人都对这个东西不是很相信 其实我就是在用这个 各位可以很放心的下载使用 如果版本更新我也会很快更新 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zeraluckly/1418590?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zeraluckly/1418590?utm_source=bbsseo[/url]
离散余弦变换和逆变换下载
先读取一张图像,然后把RGB图像转换成灰度图像,进行离散余弦变换。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ttianyun/2002526?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ttianyun/2002526?utm_source=bbsseo[/url]
基于TB6560的步进电机驱动电路设计下载
步进电机是一种将电脉冲转化为角位移的执行机构。驱动器接收到一个脉冲信号后,驱动步进电机按设定的方向转动一个固定的角度。首先,通过控制脉冲个数来控制角位移量,从而达到准确定位的目的;其次,通过控制脉冲顿率来控制电机转动的速度和加速度,从而达到涮速的目的。目前,步进电机具有惯量低、定位精度高、无累积误差、控制简单等特点,在机电一体化产品中应用广泛,常用作定位控制和定速控制。步进电机驱动电路常用的芯片有L297和L298组合应用、3977、8435等,这些芯片一般单相驱动电流在2 A左右,无法驱动更大功率电机,限制了其应用范围。本文基于东芝公司2008年推出的步进电机驱动芯片TB6560提出了一种步 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yuemiss/2110419?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yuemiss/2110419?utm_source=bbsseo[/url]
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