文档相似性检测工具是通过比对源文档和目标文档的相似性给出相似度结果的一种信息处理系统。可以分段粘贴进去查 的确很给力哦。文档相似性检测工具和其他系统覆盖文献有80%以上不同，本系统通过混合引擎覆盖188亿个网页以及490万篇论文，建议用户使用多套系统检测论文。相似软件版本说明软件地址文档相似性检测工具优点—— 覆盖面广，文档相似性检测工具通过混合引擎覆盖约188亿个网页和490万篇论文。系统采用自
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2023-12-19 13:07:52
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1词袋模型from gensim import corpora
from gensim import models
from gensim import similarities
#from corpora.corpus import Corpus
# 1 分词
# 1.1 历史比较文档的分词
all_location_list = []
for doc in location_list:
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2024-06-17 16:29:48
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由清晰的人脸照转化出的像素值矩阵，应当设计出什么样的函数 f(x)转化为特征值呢？这个问题的答案依赖于分类问题。即，先不谈特征值，首先如何把照片集合按人正确地分类？这里就要先谈谈机器学习。机器学习认为可以从有限的训练集样本中把算法很好地泛化。所以，我们先找到有限的训练集，设计好初始函数 f(x;w)，并已经量化好了训练集中 x->y。如果数据 x 是低维的、简单的，例如只有二维，那么分类很简
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2024-01-31 15:49:39
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相似性度量，即综合评定两个事物之间相近程度的一种度量。两个事物越接近，它们的相似性度量也就越大，而两个事物越疏远，它们的相似性度量也就越小。相似性度量的给法种类繁多，一般根据实际问题进行选用。1. 余弦相似度2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 简单匹配系数 5. jaccard 相似度5.1 Jaccard系数5.2 jaccard 距离5.3 举例 6.&nbs
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2024-01-08 18:40:50
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首先模拟一些数据出来：假设有这样一些ID是1～5的条目，然后有几个人对他们看过的条目进行了评分（1～5），那么我们可能有这样的一组数据，格式是：人名：{条目ID：条目得分}＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝A：{1:3, 2:4, 4:3, 5:3}B：{1:2, 2:4, 3:4, 4:3}C：{2:4, 4:2, 5:4}...给定两个人，如何计算他们的相似度，比如，在B和C里，谁和A的评分
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2024-03-11 17:11:23
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向量余弦相似度余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，夹角等于0，即两个向量相等，这就叫"余弦相似性"。上图两个向量a,b的夹角很小可以说a向量和b向量有很高的的相似性，极端情况下，a和b向量完全重合。如下图：如上图二：可以认为a和b向量是相等的，也即a，b向量代表的文本是完全相似
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2024-01-02 21:25:57
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最近接触到图像去重算法，有phash、dhash和ahash等基于哈希方法的去重算法。phash全称是感知哈希算法（Perceptual hash algorithm），使用这玩意儿可以对每个图片生成一个值，然后计算他们的hamming distance，简单的说就是数一数二进制之后有几位不同。整个处理流程有点像对文章去重时先算simhash再算hamming distance，很多东西都可以直接
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2023-10-06 19:02:18
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# 深度学习与图片相似度：技术解析与实现
随着人工智能的发展，深度学习已成为计算机视觉领域的重要工具之一，尤其在图像相似度比较方面，得到了广泛的应用。从自动标注图片到个性化推荐，图像相似度技术扮演着重要角色。本文将介绍如何利用深度学习来评估图像的相似性，并提供相应的代码示例。
## 什么是图像相似度？
图像相似度指的是通过某种算法计算出两个图像在内容、颜色、纹理等方面的相似水平。这一指标在许
原创
2024-10-25 03:28:35
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# 深度学习 语义相似度实现流程
## 一、整件事情的流程
以下是实现“深度学习 语义相似度”的具体步骤：
```mermaid
gantt
title 实现“深度学习 语义相似度”流程图
section 准备数据
数据收集 :a1, 2022-01-01, 1d
数据清洗 :a2, after a1, 1d
原创
2024-05-20 05:43:59
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1为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？对于两个向量A和B，其余弦相似度定义为 即两个向量夹角的余弦，关注的是向量之间的角度关系，并不关心它们的绝对大小，其取值范围是[−1,1]。当一对文本相似度的长度差距很大、但内容相近时，如果使用词频或词向量作为特征，它们在特征空间中的的欧氏距离通常很大；而如果使用余弦相似度的话，它们之间的夹角可能很小，因而相似度高。此外，在文本、图像、视频等领域
一、第一种对比方式第一种对比方式是：取出两张 bitmap 中的所有像素，然后一一进行对比。匹配的点除以总点数就能得到一个相似度。代码如下：object SimilarityUtils {
fun similarity(bitmap1: Bitmap, bitmap2: Bitmap): Double {
// 获取图片所有的像素
val pixels1 =
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2023-09-06 11:34:02
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文章目录1. PSNR（Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比）2. SSIM（Structure Similarity Index Measure，结构相似性评价）3. Lpips（Learned Perceptual Image Patch Similarity，图像感知相似度指标）4. NIQE（Natural Image Quality Evaluator，自然
曼哈顿距离(Manhattan Distance)欧氏距离(Euclidean Distance)切比雪夫距离(Chebyshev Distance)闵氏距离(Minkowski Distance)标准化欧氏距离 (Standardized Euclidean Distance)马氏距离(Mahalanobis Distance)余弦相似度（Cosine Similarity）改进的余弦相似度（
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2024-01-17 15:56:08
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皮尔逊相关性是什么皮尔逊是一种相关性度量方法，主要依靠计算得出的皮尔逊相关系数度量。 皮尔逊相关系数输出范围为-1到+1，0代表无相关性，负值为负相关，正值为正相关。几何上来讲，皮尔逊相关系数是余弦
相似度在维度值缺失情况下的一种改进。 皮尔逊系数就是在使用cos计算两个向量（cos<a, b> = a • b / |a|•|b|）时进行中心化。余弦
相似度（余弦距离）计算的是两个向量在空
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2024-06-12 23:26:30
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日常工作和学习中，当需要用到某类工具时，首先想到的就是有没有针对这类问题的PC、手机软件。其实，有很多使用频率并不是很高的小工具，完全可以由在线工具替代。现在，有很多在线工具在使用体验和便利程度方面，对比桌面软件在很多方面有过之无不及。例如，我在开发中经常会用到的时间戳、Linux命令查询、Json格式化、思维导图等，我都喜欢选择在线工具。本文，就来给大家介绍6款不错的在线工具合集!1. utoo
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2023-11-28 11:07:29
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图像相似度评价指标在图像处理中我们经常遇到需要评价两张图像是否相似，给出其相似度的指标，这里总结了三种评判指标均方误差MSE, 结构相似性SSIM, 以及峰值信噪比PSNR, 分三个小结介绍其原理以及对应的matlab以及tensorflow版本的算法实现。均方误差MSE即m×n单色图像 I 和 K（原图像与处理图像）之间均方误差，定义为： 结构相似性S
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2023-10-09 21:40:32
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1.cosin相似度（余弦相似度）把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度 # -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/env python
# @Time : 2018/11/17 14:52
# @Author : xhh
# @Desc : 余弦相似度计算
# @File : difference_i
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2024-02-19 17:02:45
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# 深度学习实现签名相似度的指南
在现代社会中，签名被广泛用于身份验证。最近，利用深度学习技术来评估签名相似度的方法受到了广泛关注。本文将会带你了解如何使用深度学习算法来实现签名相似度的功能。我们将按步骤进行，并提供每一步的代码示例和解释。
## 流程概述
在实现签名相似度的过程中，我们可以将整个流程分为以下几步：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-10-18 04:49:54
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先闲扯下pyspark环境的问题；前段时间在帮助算法组的同学使用spark跑一些模型，因为那边的同学没有使用过spark，且不会scala和java，而他们的诉求是使用python跑一些spark的任务；所以我这边就协助配置了一下python on spark的环境，这个环境配置起来还是挺费劲的；python的环境没有使用conda[为啥没用？个人习惯；但需要注意的是，如果使用conda的话pyt
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2024-09-26 15:49:37
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## 深度学习图片相似度匹配流程
### 引言
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其中一个应用是通过深度学习算法实现图片相似度匹配。本文将介绍如何使用深度学习来实现图片相似度匹配，并使用表格展示具体的步骤，以及每一步所需的代码。
### 1. 数据准备
在开始实现图片相似度匹配之前，我们需要准备好训练数据。训练数据应包含一组已经标注好的相似图片对，其中每一对图片都是相似的。可以通过
原创
2023-11-07 09:29:30
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