最长匹配原则 是支持IP路由的设备默认的路由查找方式（事实上几乎所有支持IP路由的设备都是这种查找方式）。当路由器收到一个IP数据包时，会将数据包的目的IP地址与自己本地路由表中的表项进行bit by bit的逐位查找，直到找到匹配度最长的条目，这叫最长匹配原则。 这里有几个概念要先搞清楚：看上面的图，这是一个形象化的二维空间图。深灰色的空间 172.16.0.0/16，这个网络号，我们称为 主类
最长匹配
在前面的路由查找讨论中，用到了最佳匹配这个术语。那么什么是最佳匹配呢？最佳匹配也可称为最长匹配。
首先我们应清楚什么是匹配。路由表中的路由与数据包的目的 IP 地址的最左侧开始，必须达到一个最少的匹配位数。这个最少匹配位数由路由表中相应路由的子网掩码决定。（请记住，IP 数据包仅包含 IP 地址，不包含子网掩码。）
最佳匹
原创
2011-06-07 14:16:28
1080阅读
Hi，朋友们晚上好~，周末躺了两天，今天把欠下的给补上~简单介绍下短文本匹配任务，就是两个句子送入模型，然后做一个二分类，判断两个句子是否相识。短文本匹配在很多场景都会使用到，例如问答、信息检索等系统中都会用到，但是由于短文本可能缺乏一些关键元素信息，所以模型可能不是很好的能理解短文本的语义信息，很容易想到的一个办法就是能不能对短文本做一个信息补充，比如增加一些上下文信息之类的，今天主要是给大家介
精确匹配和最长匹配
一次投标过程中，客户抓住了市场吹嘘的最长匹配技术问个不停，这是我们后来的澄清。看过很多文章后，虽然原理已经清楚了，但我认为这并不能说明哪个技术更好。
最长匹配和精确匹配
本部分要点：
最早的三层交换机因为硬件结构问题，如果使用最长匹配，需要用软件算法支持，这样必然会导致系统性能的大大降低，所以早期的三层交换机使用了精确匹配
原创
2011-09-19 15:18:13
4040阅读
http://book.51cto.com/art/200903/117468.htm
8.4.2 最长匹配：第1级网络路由
路由查找过程是怎样确切地判断数据包的目的IP地址和路由表中的哪条路由匹配？如果有多于一条的路由表项和它匹配又将怎样？让我们来看一看。
一、最长匹配
在前面的路由查找讨论中，用到了最佳匹配这个术语。那么什么是最佳匹配呢？最佳匹配
转载
精选
2012-05-22 16:43:32
1547阅读
文本匹配是NLU中的一个核心问题，虽然基于深度学习的文本匹配算法大行其道，但传统的文本匹配算法在项目中也是必要的。本文详解了传统的文本匹配算法Jaccard、Levenshtein、Simhash、Bm25、VSM的原理及其代码分享给大家，若有不足之处，请大家指出。1. 概述在实际工程项目，不论是基于交互的还是基于表示的文本匹配，往往都会结合传统的字面匹配算法来综合评估两段文
1.1 分词的概念（分词的正向最大、逆向最大、双向最大匹配法）主流分词算法可以分为：基于字符串匹配的方法、基于统计的方法、基于理解的方法。其中，基于字符串匹配的分词方法又称为机械分词方法，它需要有一个初始的充分大的词典，然后将待分词的字符串与词典中的元素进行匹配，若能成功匹配，则将该词切分出来。按扫描方向的不同，字符串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度的匹配优先度可以分为最大匹配
路由掩码最长匹配原则是指IP网络中当路由表中有多条条目可以匹配目的ip时，一般就采用掩码最长（最精确）的一条作为匹配项并确定下一跳。（也叫最长前缀匹配，是路由器在查找路由表进行选路的算法）
例如，考虑下面这个IPV4的路由表：
192.168.20.16/28 e0
192.168.0.0/16 s0
在要查找地址192.168.20.19时，不难发现上述两条都“匹
原创
2012-06-05 17:36:50
8866阅读
# Python最长匹配删除实现方法
## 1. 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> Start
Start --> Input: 输入字符串
Input --> Match: 最长匹配删除
Match --> Output: 输出结果
Output --> [*]
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 描述
大家好，今天小V给大家带来VLOOKUP的又一种用法！vlookup函数是Excel中极其重要的一个函数。温故知新vlookup函数语法结构：VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)先来回顾下前面我们学习的VLOOKUP函数用法：精确匹配，vlookup精确匹配可以代替IF函数多层嵌套，查找更简单；模糊匹配，vlook
文本匹配语义解析:有用吗?一． 定义&背景一些定义
1.1研究两段文本之间关系的问题都可以看做是文本匹配；
1.2当使用文本语义监督训练时，就是 语义相似性匹配问题。 如果使用 行为标签去监督训练，就成了行为相关性匹配问题。
1.3 语义相关性，比如搜索，查询词和文档如果关键字不一样，但两者是多词一义，则模型不理解语义，做语义上的匹配解决不了问题。 在推荐中，商品可以由一个向量来刻画，用
所谓匹配就是在字符串里找另一个字串。简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n)，而KMP匹配算法可以证明它的时间复杂度为O(m+n)。一、简单匹配算法int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ) {
/* 若串 S 中从第pos(S 的下标0≤pos<StrLength(S))个字符
起存在和串 T 相同的子串，则称匹配成功，返回第一个这样
前言 模板匹配和相关系数法是目标跟踪的经典方法，它的优点有很多：简单准确，适用面广，抗噪性好，而且计算速度快。缺点是不能适应剧烈光照变化和目标剧烈形变。 所谓模板匹配法，就是指在一帧图像内寻找目标模板的位置，和模板最像的地方就是目标了。只要把全图的所有子区域和目标模板比较一下，找到最像目标模板的子区域，它就是目标的位置。如何度量子区域和目标模板的相似程度呢？最简单的办法就是计算这二者的相关系数
推荐算法准确度度量公式：其中，R(u)表示对用户推荐的N个物品，T(u)表示用户u在测试集上喜欢的物品集合。集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式)：Jaccard公式：其中，N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合。余弦相似度公式：UserCF公式：其中，S(u,k)表示和用户u兴趣最接近的K个用户集合；N(i)表示对物品i有过正反馈的用户集合；w(u,v)表示用户u和用户v的兴趣相似度；r(
nginx虚拟主机和nginx location规则、匹配测试实战Nginx 安装配置Nginx 虚拟主机实战Nginx Location深入剖析Location 测试过程Nginx Location规则案例演示 Nginx 安装配置1.下载软件并解压进入源码目录 [root@localhost ~]# wget -c http://nginx.org/download/nginx-1.14.0
因为最近在做短文本匹配的项目，所以，简单的记个笔记。短文本匹配，即计算两个短文本的相似度。从广义分，可以分为无监督方式，有监督方式，有监督和无监督结合方式。具体实现，可以使用两个算法库，分别是MatchZoo和text_matching，在github上以上两个算法都开源了。1.无监督方式。通过模型训练语料得到词向量，如word2vec，glove等模型。然后通过对文本进行分词，通过look up
在我们日常开发过程中有时遇到需要对标题内容进行关键字检索匹配排序，一般我们常用"like"直接做了模糊查询，但是这种模糊查询没有做到关键词匹配度查询。下面我整理两种我在开发中用到两种取巧的做法:做法一：利用数据库like关键词进行第一步匹配出包含关键词的数据，然后利用关键词在所在语句长度和关键词长度做对比，得到比重越大的说明关键字在语句中越重要，这里没有考虑一句话里面包含关键词多次的情况，sele
Add the following location block to the server block: location / { root /data/www; } This location block specifies the “/” prefix compared with the UR ...
转载
2021-10-23 13:40:00
266阅读
2评论
