时间：2018/04/23主要内容：5.if语句if语句示例cars=['audi','bmw','subaru','toyota']
for car in cars:
if car=='bmw':
print(car.upper())#注意缩进格式
else:
print(car.title())条件测试每条if语句的核心都是一个值为True或者False的表达式，这种表达式称为条件
转载
2024-03-11 10:32:19
21阅读
我们都体会到了BERT预训练模型的强大，主要一点就是它可以动态生成句向量，根据不同的上下文而得到不同的句向量，当然也可以得到词向量，但是如果我想比较不同语境下的词向量该怎么做呢？比如这两句话“在手机品牌中，我喜欢苹果”和“在水果中，我喜欢苹果”中“苹果”一词的相似度，显然，此“苹果”非彼“苹果”，如果我直接将这两句话输入给bert-as-service，它输出的是这两句话的句向量，如果我们想验证“
转载
2024-08-15 11:16:58
42阅读
在 Python 中，我们可以使用比较运算符来比较不同的数据类型。 但是，我们不能在创建自定义类时简单地使用比较运算符来比较它们。本文将讨论检查在 Python 中使用自定义类定义的对象是否相等的不同方法。Python 中类对象的相等性当我们有像整数或字符串这样的内置对象时，我们可以使用 == 运算符轻松检查它们是否相等，如下所示。num1 = 12
num2 = 10
result = num1
转载
2024-06-19 15:47:14
40阅读
# 使用 Python 实现相似曲线的完整指导
相似曲线是指形态相似但大小不同的曲线。在图形处理和计算机图形学中，我们常常需要对这样的曲线进行处理。本文将逐步引导你如何使用 Python 实现相似曲线。我们将分为几个步骤，逐一讲解每个步骤所需的代码及其作用。
## 流程概述
首先，我们需要明确实现相似曲线的基本步骤。以下是整个流程的概述：
| 步骤编号 | 步骤名称
锐腾君又来啦，这周双更是不是很意外很惊喜呀？锐腾君的闲话群已经创好了，以及锐腾君的个人专栏也创好了。（文末有小彩蛋不要错过哦） 锐腾君的数学杂谈zhuanlan.zhihu.com
引言：锐腾君一贯的作风是尽量地在初等范围内解释地通俗。但是有些地方好像不得不绕出来一下。于是本文的部分内容可能涉及到一些超出高中范围的知识以及一些锐腾君以前提到过得知识。我们默认读者已
目录方法总论1. 基于点匹配的方法2. 基于形状的方法方法总论衡量两条曲线与的相似度，从传统特征工程的角度来讲，思路无外乎是设计不同的特征空间，将曲线映射到特征空间里面再进行相似度的对比，这种相似度的对比实际上就是在特征空间里面的欧式距离了。目前而言，常用的设计思路主要是出于两个方面设计，一个是从曲线上的点出发，一个是基于曲线上的某种特定形状。基于点匹配的方法这里面常用的是 时间翘曲函数(DTW)
转载
2023-10-07 15:51:52
0阅读
曲线作为曲面的依据，曲线没有画好，后续的曲面建模就不会达到设计的要求。谈到曲线，就必须说NURBS(Non Uniform Rational B-Spline),即非均匀有理样条曲线，它是计算机图形学中常用的数学模型，用于产生和表示曲线和曲面。它延伸出“B-样条”和“贝塞尔曲线和曲面”，两者的主要差别仅在于控制点的比重。因此，当贝塞尔曲线包含“连续性”的定义后，就成为曲线分级的依据。
转载
2023-09-04 17:32:17
811阅读
使用TF-IDF算法计算网站页面相似度分布（Python）www.bmpi.dev
如果你的网站网页重复或者相似页面过多将会影响你网站的排名，那么如何计算网站内网页的相似度分布？本文教你通过开发Python脚本使用TF-IDF算法计算网站全站页面相似度分布并可视化展示出来。0. TF-IDFTF-IDF（英语：term frequency–inverse document
转载
2023-11-23 23:14:31
120阅读
论文“LINE: Large-scale Information Network Embedding”发表在WWW‘15上，提出了一个适用于大规模网络embedding算法“LINE”。论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf作者公布的代码：https://github.com/tangjianpku/LINE介绍本篇文章提出的算法定义了两种相似度：一
转载
2024-01-09 11:22:47
108阅读
## Python 曲线相似度：探讨与实现
在数据分析和机器学习领域，我们常常需要比较不同曲线之间的相似度，尤其是在时间序列分析、图像处理等领域。本文将介绍如何使用Python计算曲线的相似度，同时以可视化形式展示数据。
### 什么是曲线相似度？
曲线相似度是衡量两条曲线或时间序列之间相似程度的指标。常用的相似度度量包括欧几里得距离、动态时间规整（DTW）和余弦相似度等。在本篇文章中，我们
原创
2024-10-10 06:02:49
218阅读
在之前的文章中我讲解了用最长公共子序列和最长公共子串的方法来求两个字符串的相似度问题，本文来讲解如何通过最少编辑距离算法求解两个文本的相似度问题。 首先来了解一下什么是编辑距离，编辑距离是这样定义的对于两个字符串，由其中一个字符串转化为另外一个字符串所需要的操作次数叫做编辑距离。这里允许的操作只有三种将一个字符替换为另一个字符插入一个字符删除一个字符那么最少编辑距离就是需要操作次数最少
转载
2023-11-14 14:53:37
58阅读
1. 什么条件下两条曲线最相似那肯定是在定义域[a, b]中，两条曲线完全重合。用数学语言或者 然而，符号是不利于我们计算的，因此我们希望能用一个不带条件的等式来表达(1)式的内容，因此就有了： 可以看到，(2)和(1)是完全等价的。 值得注意的是，(2)式里面的绝对值符号||是不能去掉的，这个应该很容易理解。 但是由于绝对值函数在数学上不是连续可导的，因此常用平方的方法，来代替绝对值。 这里我们
转载
2023-09-26 17:58:21
895阅读
python 画函数曲线示例更新时间：2019年12月04日 09:58:37 作者：wzkttt今天小编就为大家分享一篇python 画函数曲线示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧如下所示：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1
转载
2023-07-29 20:40:59
212阅读
弗朗明歇距离（Fréchet distance）论文可以参考：理论推导 Eiter, Thomas, and Heikki Mannila. “Computing discrete Fréchet distance.” (1994).便于计算的离散距离求解 Alt, Helmut, and Michael Godau. “Computing the Fréchet distance between
转载
2023-09-22 11:10:09
358阅读
# Python 曲线相似度度量的实现指南
在数据科学和机器学习领域，曲线相似度度量是一项重要的任务。它可以用来比较两个或多个数据集，如时间序列数据、图形数据等。在本篇文章中，我们将一起学习如何用 Python 来实现曲线相似度度量。
## 一、整体流程
在开始之前，让我们先了解整个实现的流程。以下是一个表格，展示了我们将采取的步骤：
| 步骤 | 描述
按语：偶得SIFT特征匹配算法原理介绍，此文章确通俗易懂，分享之！1.图像尺度空间在了解图像特征匹配前，需要清楚，两张照片之所以能匹配得上，是因为其特征点的相似度较高。而寻找图像特征点，我们要先知道一个概念，就是“图像尺度空间”。平时生活中，用人眼去看一张照片时，随着观测距离的增加，图像会逐渐变得模糊。那么计算机在“看”一张照片时，会从不同的“尺度”去观测照片，尺度越大，图像越模糊。那么这里的“尺
# 如何实现 Python 曲线对比相似度
在数据分析和机器学习中，曲线的相似度比较是一项重要的任务。特别是在时间序列分析、图像识别等领域，学习如何衡量两条曲线之间的相似度，可以帮助你更好地提取特征和进行预测。这篇文章将指导你如何在 Python 中实现曲线对比相似度的功能。
## 流程概述
下面是实现曲线对比相似度的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
# Python求曲线相似度的基本方法
在数据分析和模式识别领域，曲线相似度的计算是一个重要任务。它可以用于多个应用场景，例如，比较不同用户的行为模式、分析生物信号、或者在图像处理中识别相似的形状。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python来求解曲线的相似度，并给出代码示例。
## 曲线相似度的基本概念
曲线相似度通常是指通过某种数值方法来量化两条曲线之间的相似程度。常用的方法包括：
-
原创
2024-08-26 03:44:06
272阅读
# Java 判断两条曲线是否相似的实现
在数据分析和计算几何的领域，判断两个曲线是否相似是一个常见的需求。相似的曲线在形状上可能会有相同的比例关系，虽然在位置、大小或方向上有所不同。本文将探讨如何使用Java实现这种判定，并且附上示例代码。
## 1. 相似曲线的定义
相似曲线是指通过平移、旋转和缩放等变换得到的曲线。在这个定义下，我们需要实现的方法应考虑以下方面：
- **平移**：曲线
原创
2024-10-30 03:53:44
150阅读
在当今的技术环境中，曲线相似度识别的应用越来越广泛，尤其是在数据分析和机器学习领域。如何通过Python语言高效地识别和评估图形曲线的相似度是一个具有挑战性的技术问题。本文将详细记录如何应对这一问题，包括背景、错误现象、根因分析等内容。
用户场景还原
在进行数据分析时，用户经常需要比较不同时间段内的行为曲线以发现趋势。例如，分析用户在不同推广活动下的行为差异可能直接影响后续决策。这里涉及到的数
