老规矩，开门见山，先说说本篇文章实现了什么：1、只使用IMU模块，实现了对于人行走距离的检测（精度在0.5m左右）2、只使用IMU模块，通过峰值检测\机器学习两个方法，实现了一个精确的计步器背景：最近在开发一个可穿戴设备，需要实现对于人行走距离的精确判断，并获得这个行走距离。这么做的目的是因为项目要求可穿戴设备能够实现SLAM中的建图，定位，导航。我们知道，无论是常见的建图算法（Gmapping、
在做爬虫的时候，很容易保持一些相似的数据，这些相似的数据由于不完全一致，如果要通过人工一一的审核，将耗费大量的时间，在上一遍介绍simhash的文章中，提到了编辑距离，我们先来了解下什么是编辑距离。编辑距离(Edit Distance)，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符
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2023-10-12 23:54:21
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算法原理在计算文本的相似性时，经常会用到编辑距离。编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。通常来说，编辑距离越小，两个文本的相似性越大。这里的编辑操作主要包括三种：插入：将一个字符插入某个字符串；删除：将字符串中的某个字符删除；替换：将字符串中的某个字符替换为另外一个字符。下面通过示例来看一下。将字符串batyu变为beauty，编辑距离
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2023-11-26 08:58:07
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编辑距离（Levenshtein Distance）算法详解和python代码最近做NLP用到了编辑距离，网上学习了很多，看到很多博客写的有问题，这里做一个编辑距离的算法介绍，步骤和多种python代码实现，编辑距离有很多个定义，比如Levenshtein距离，LCS距离，汉明距离等，我们这里将Levenshtein距离默认为编辑距离。基本概念：编辑距离是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最
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2023-09-07 10:42:21
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一、简介定义和特征 定义：算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
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2023-08-23 17:11:32
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# Python 编辑距离包及其应用
在计算机科学和自然语言处理领域，编辑距离（Edit Distance）是一种用来量化两个字符串之间差异的度量方式。它表示将一个字符串转换成另一个字符串所需的最少操作次数，这些操作包括插入字符、删除字符和替换字符。在 Python 中，有众多库可以帮助我们计算编辑距离，最常用的之一是 `Levenshtein` 库。
## 安装 Levenshtein 库
# 计算编辑距离的Python实现
编辑距离（Edit Distance）是指将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作次数。这些操作包括插入、删除和替换字符。本文将指导你如何在Python中实现计算编辑距离的算法。
## 流程概述
我们将通过动态规划的方法来计算两个字符串之间的编辑距离。整个流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
# Python编辑距离计算详解
## 1. 介绍
编辑距离是衡量两个字符串之间相似程度的一种方法，通常用于比较文本之间的相似性。在Python中，我们可以使用动态规划的方法来计算编辑距离。
## 2. 流程
下面是计算Python编辑距离的大致流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 初始化动态
原创
2024-04-12 05:12:01
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引入编辑距离（Edit Distance），又称\(Levenshtein\)距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的编辑操作次数。最小编辑距离，是指所需最小的编辑操作次数。编辑操作包含：插入、删除和替换三种操作。
插入：在某个位置插入一个字符
删除：删除某个位置的字符
替换：把某个位置的字符换成另一个字符经典做法：动态规划这种类型的题目与\(LCS\)的做法有异曲同工之妙。设\(dp[i]
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2024-01-15 12:04:57
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目录一、什么是最小编辑距离二、如何找到最小编辑距离 三、如何计算中间距离D(n,m)四、如何回溯计算两个字符串之间对齐的字符五、带权重的最短距离 六、计算生物学上的最小编辑距离（相似度）七、python版本的编辑距离算法一、什么是最小编辑距离最小编辑距离：是用以衡量两个字符串之间的相似度，是两个字符串之间的最小操作数，即从一个字符转换成另一个字符所需要的操作数，包括插入、删除和
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2023-11-14 09:05:02
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# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Python程序员面试算法宝典---解题总结: 第5章 字符串 5.19 如何求字符串的编辑距离
题目:
编辑距离又称为Levenshtein距离，是指两个字符串之间由一个转成另一个所需的
最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符、
插入一个字符、删除一个字符。请设计并实现一个算法来计算两个字符串
的编辑距离，并计算
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2024-02-24 16:50:25
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干货：弄懂 Python 包的加载 && 解决自定义包内 py 文件单独运行时，包内文件引用错误在编写自定义 Python 包时，经常需要在包内，进行文件（模块）间的相互引用。而编写的各个功能文件，往往是需要进行单元测试的，有时为了简单，仅仅使用 if __name__ == "__main__": 的方式进行测试。但若文件引用编写不当，就容易出现 import 相关异常。本文详细
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2023-09-27 19:29:03
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一直让我困惑的问题是：abc与ca之间的编辑距离究竟等于几？问了很多同学和网友：大家的普遍观点是：如果在编辑距离定义中指明相邻交换操作为原子操作，那么应该等于2；反之，如果在编辑距离定义中为定义相邻交换操作为原子操作那么应该等于3。为了更好地阐明这个问题，先给出编辑距离的两种定义形式 1.Levenshtein distance(以下简称L氏距离)。 此距离由Levenshtein 于1965年定
安装方法：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ python-Levenshtein安装了python-Levenshtein之后就可以使用了：使用方法import Levenshtein
str1 = "Apple"
str2 = "application"
# 计算编辑距离，输出从一个字符串变为另一个字符串的最少操
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2023-07-18 16:27:56
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一直让我困惑的问题是：abc与ca之间的编辑距离究竟等于几？问了很多同学和网友：大家的普遍观点是：如果在编辑距离定义中指明相邻交换操作为原子操作，那么应该等于2；反之，如果在编辑距离定义中为定义相邻交换操作为原子操作那么应该等于3。为了更好地阐明这个问题，先给出编辑距离的两种定义形式 1.Levenshtein distance(以下简称L氏距离)。 此距离由Levenshtein 于1965年
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2024-08-26 12:27:02
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编辑距离编辑距离(Edit Distance)，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。例如将kitten一字转成sitting：('kitten' 和 ‘sitting' 的编辑距离为3)sitten (k→s)
sittin (e→i
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2023-08-30 09:21:07
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在以前的文中介绍了模块的导入 本篇文章继续上篇文章介绍包的导入。 讲述之前我们先明确如下： 一、简介 在现实应用中，通常将功能不同的程序文件放在不同的目录下，同目录保存同类功能的程序文件。 在Python语言中，包是一种管理程序模块的方式（也可以理解包本身即为一个模块）。包可以管理多个功能模块，尤其是当某个Python应用程序或项目具有很多功能模块时。 二、包的定义在Python程序中，包实质上就
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2023-09-25 09:07:08
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读书笔记 —— 《嵌入式C语言自我修养》软件安装linux安装包的制作编译软件安装包路径使用dpkg命令来制作安装包 及 安装包的卸载软件仓库更新源查看具体需要更新的软件包 更新软件包软件安装软件安装的过程其实就是将一个可执行文件安装到ROM的过程。ROM中存储的数据断电后不会消失，常用来保存
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2024-01-04 06:52:53
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程序包管理之编译源代码安装为什么要进行源代码编译安装？ 1.对应的程序包并不能直接获取到； 2.已经编译好的二进制中，尚不包含我们所需要的功能； 3.已经编译好的二进制中，包含的功能太多，我们并不需要；1.想要使用某个程序包，但是找不到可用的二进制包；2.想要使用的程序包有二进制格式的，我们所需要的的功能或特性并没有被编
原创
2017-05-23 11:32:54
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# 使用 Python 的 `apriori` 程序包进行关联规则学习
## 引言
在数据挖掘和分析中，找到隐藏在数据中的模式至关重要。关联规则学习是一种非常有用的技术，它帮助我们发现变量之间的关系。在 Python 中，`apriori` 是一种流行的实现，可以用来执行关联规则挖掘。本文将逐步引导您如何使用 `apriori` 包。
## 流程概述
以下是实现 `apriori` 的基本
原创
2024-10-24 03:39:34
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