LSTM规避了标准RNN中梯度爆炸和梯度消失的问题，所以会显得更好用，学习速度更快下图是最基本的LSTM单元连接起来的样子上图为一层LSTM单元连接起来的样子，在工业上，LSTM是可以像一个很大的方阵的，其中除了输入层和输出层分别对应着Xt和ht的值以外，中间的部分都是一层层的LSTM单元，拓扑结构如下：LSTM内部结构 LSTM看上去就是这样一种效果，一个一个首尾相接，同一层的会把前面单元的输出
小试牛刀刚买到《机器学习实战》这本书，爱不释手。但是里面在调试第二章的第一处代码的时候就出现了问题，所以将一些调试结果与对其理解写在下面。一、导入数据由于网站的数据难以下载，数据文件已经被我保存下来，百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/18g57CsRp5_3hYEYzjK69Vw，提取码：cg1f 数据下载下来后，在桌面创建一个文件夹，将文件放入其中，另外新建一个记事本
相似性度量的方法分类一、变换域： DTW、ERP都是不设置阈值，直接计算其欧氏距离。EDR、LCSS都是设置一个绝对阈值，满足阈值变成0或者1。CATS：设置一个阈值，不满足阈值取0，满足阈值缩放到[0,1]区间中。Frechet：不设置阈值，直接计算其欧氏距离。Hausdorff：根据两条线段计算三种距离并加权取和。二、处理不匹配点的方式 DTW、Frechet：重复使用某些点ERP：不匹配的点
yapi 插件问题https://cloud.tencent.com/developer/article/1517980浏览器插件不能使用问题什么是vue?vue是js体系，相当于jquery，jquery 操作dom元素,vue的设计模是mvvm，实质上是mvc加强版，vue最核心的是数据双向绑定。读取vue数据：{{}}、v-model、：等等使用vue有两种方式：第一种传统方式:在js标签中
一、Unsplash For ChromeUnsplash这个网站相信对于图片网站熟悉的人们来说都不陌生了，这是一个很大的图片网站，网站上的照片都是免费使用的，可以用来当壁纸、插图等。Unsplash的图片质量也很高，全都是高清的。安装了插件之后，不用打开unsplash网站就可以直接查找图片，这对于平时工作中需要图片素材的用户来说非常方便。二、Wetab新标签页在如今众多的新标签页插件中，Wet
此博客链接： 叶子相似的树 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/leaf-similar-trees/ 。 题目 请考虑一棵二叉树上所有的叶子，这些叶子的值按从左到右的顺序排列形成一个 叶值序列 。 举个例子，如上图所示，给定一棵叶值序列为 (6, 7, 4, ...
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2021-05-11 00:07:00
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叶子相似的树 请考虑一颗二叉树上所有的叶子，这些叶子的值按从左到右的顺序排列形成一个叶值序列。 示例 举个例子，如上图所示，给定一颗叶值序列为(6, 7, 4, 9, 8)的树。 如果有两颗二叉树的叶值序列是相同，那么我们就认为它们是叶相似的。 如果给定的两个头结点分别为root1和root2的树是
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2022-05-28 00:48:52
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【PMP相似的证书】视角下的PMP考试解读
在项目管理领域，PMP（Project Management Professional，项目管理专业人士）认证被视为黄金标准。这一国际认可的认证体系为项目管理者提供了一个全球化的、标准化的资质评定框架。但对于很多刚接触或考虑参与PMP考试的人来说，对其细节和要求可能还不够了解。以下从多个角度对PMP考试及相关内容进行详细解读。
一、PMP认证的重要性
# 实现 MySQL 的 IN 类似功能：初学者指南
在许多开发中，我们常常需要从数据库中筛选符合特定条件的记录，而 MySQL 提供了 `IN` 子句来简化这一过程。对于一个初学者而言，学习如何实现类似的功能是非常重要的。本文将带你一步步走过实现过程，并帮助你理解每一个代码的含义。
## 从数据库筛选数据的流程
首先，了解整个实现的流程是十分重要的。以下是一个简单的步骤表格，供参考：
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传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上相当于伪随机数产生算法。产生的两个签名，如果相等，说明原始内容在一定概 率 下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别极大。从这个意义 上来 说，要设计一个 hash 算法，对相似的内容产生的签名也相近，是更为艰难的任务，因为它的签名值除了提
谷歌几年前就在首页开放“相似图片搜索”，对图片搜索的原理不甚了解，查阅了资料，现在记录下备忘。要判断某两张图片是否相似，本质来说就是看他们的特征是否一致。就像我们使用指纹来区分不同的人一样，如果我们能提取到图片的指纹，那么区分图像是否相似将变得很简单。如果我们能将图片的特征量化成一个字符串（姑且称为特征码吧），这个特征码就可以作为图片的指纹，通过分析两个特征码之间的差异，就能得出是否相似的结论。最
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2017-06-04 20:05:00
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注意：请先看解释GRU的博客，否则不容易看懂本文1. 引入GRU（门控循环单元）允许我们在序列学习中，学习非常深的连接。其他类型的单元，也能做到这个效果，比如本文要讲的LSTM，它甚至比GRU的效果要好（更通用，更强大）。下面是对GRU做的一个总结，需要深入了解的，可以先看（补充GRU博客链接）。2. LSTMLSTM是长短记忆网络（Long Short Term Memory units），LS
文章目录欧几里得距离的计算余弦相似度的计算简单匹配系数SMC的计算Jaccard系数的计算召回率的计算精度（准确率）的计算问答题1、以决策树算法为例，说明什么是模型过分拟合？模型过分拟合的原因有哪些？2、简述支持向量机的“最大边缘”原理。3、简述软边缘支持向量机的基本工作原理。4、简述非线性支持向量机的基本工作原理。 欧几里得距离的计算计算两点之间的加粗样式距离余弦相似度的计算余弦相似性通过测量
深度学习，相似数据集找一篇最新的sota论文，论文中训练，评测的数据集在paperwithcode网站中有相似数据集这个栏，这一般会有可视化，更加直观
原创
2022-03-23 14:23:36
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# Java实现内容相似度计算入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要计算文本内容相似度的场景。本文将指导你如何使用Java来实现这一功能。我们将从整体流程开始，然后逐步深入到每一个步骤。
## 整体流程
首先，我们通过一个表格来展示实现内容相似度计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备文本数据 |
| 2 | 文本预处理 |
| 3 |
### Python相似的字典合并
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现"Python相似的字典合并"。在本文中，我将向你介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。
#### 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现的流程，我们可以使用以下表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个空的字典，用于存储合并后的结果 |
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DFS解叶子相似的树
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2021-06-15 00:17:50
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bool recursion(struct TreeNode* root, int* arr, int* pst) { if (!root->left && !root->right) { if (!arr[*pst]) { arr[(*pst)++] = root->val; return tru
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2020-09-23 10:58:00
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近期由于项目需要搞了一段世家近的jenkins，踩了无数的坑，也发现了里面一些比较好玩的东西，特此记录下。 本文作为此系列博客的第一篇仅说明使用的环境和现状 需求及遇到的问题，后续会详细展开，敬请期待&nb
# 实现余弦相似度机器学习教程
## 一、流程概述
在实现余弦相似度机器学习的过程中，我们需要进行以下步骤：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备：准备两组数据用于计算余弦相似度 |
| 2 | 特征提取：将数据转换为特征向量 |
| 3 | 计算相似度：使用余弦相似度公式计算相似度值 |
| 4 | 结果展示：展示相似度结果 |
## 二、具体步骤及代码
