一. Python 现阶段三大主流Web框架 Django Tornado Flask 对比1.Django 主要特点是大而全,集成了很多组件,例如: Models Admin Form 等等, 不管你用得到用不到,反正它全都有,属于全能型框架2.Tornado 主要特点是原生异步非阻塞,在IO密集型应用和多任务处理上占据绝对性的优势,属于专注型框架3.Flask 主要特点小而轻,原生组件几乎为0
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)
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2023-10-07 15:51:52
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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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图像相似度的研究在目标跟踪，图像匹配，图像拼接等领域占有重要的地位。图像的相似性一直是图像处理的热门方向之一，不仅有广泛的前途，而且有重大的研究意义。图像相似度至今没有一个统一的概念。每个领域都有自己的定义，图像的相似性一般是基于图像的全局特征来判断两幅图像的相似度，图像特征点匹配和提取是图像处理研究领域的基础课程，也是机器视觉的关键技术之一，广泛应用于虚拟现实，视频压缩，图像复原，图像数据库检索
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2023-12-13 10:51:32
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矩阵等价 定义：对同型矩阵A、B，存在可逆阵P和Q，使得B=PAQ 充要条件：A和B的秩相等 两个矩阵对应着两个不同的线性变换，但是这两个线性变换作用在同一个向量上得到的结果是一样的，则这两个矩阵等价。 即两个不同空间的同一个线性变换之间是等价关系。（空间不同，基不同） 综上所述，矩阵等价包含矩阵相似和矩阵合同。矩阵相似和矩阵合同有交集部分，这部分的矩阵既相似又合同。例如，对称矩阵和由其特征值组成
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2024-01-03 07:48:03
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// ImageCmp.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#inclu
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2023-01-15 23:20:25
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一、SSM和Spring 1. SSM的优缺点1）spring 不说了，核心ioc、aop技术，ioc解耦，使得代码复用，可维护性大幅度提升，aop提供切面编程，同样的增强了生产力。2）spring mvc嘛，是对比struts2等mvc框架来说的，不说struts2爆出的那么多安全漏洞，而且是类拦截，所有Action变量共享，同时是filter入口的，而spring mvc
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2024-04-26 11:53:38
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有两种思路：采用ad-hoc检索方式1.首先获取原有的数据集qa-pairs2.用户提出的问题，进行预处理后，先从数据集中获取，相关的10个预选答案，可以采用Lucene全文检索方法。3.之后采用深度文本匹配模型（drmm），从10个预选答案中选出分数最高的答案作为最终的答案。参考：https://www.chedong.com/tech/lucene.htmlA Deep Relevance M
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2024-05-01 17:46:52
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目录1 直方图归一化2 直方图比较3 直方图均衡化4 直方图匹配6 图像模板匹配 直方图能够反应图像灰度值等统计特性，但是这个结果只统计了数值，是初步统计结果，OpenCV4 可以对统计结果进行进一步的操作以得到更多有用的信息，例如求取同结果的平均概率分布，通过直方图统计结果对两张图像中的内容进行不叫。本文主要介绍直方图归一化、直方图比较、直方图均衡化和直方图匹配等直方图操作与实际应用。 1
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2024-04-20 20:43:14
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本文讲的主要是功放和耳放的声道分离度。首先先简短介绍一下什么是声道分离度。放大器的声道分离度通常是描绘当一个声道输出信号时，另外的声道输出多少残余信号。例如，测试时当音源只播放左声道时，放大器左声道会输出信号，但是右声道也会有残余信号输出。此时，右声道输出的残余信号越大，则这个放大器的声道分离度越低。当然，声道分离度本身也有多种测试方法，这里举得只是一个典型例子。而关于声道分离度你需要知道的最主要
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2023-11-30 15:19:45
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## Android比较图片相似度
### 介绍
随着智能手机的普及，拍摄和保存照片已经成为人们日常生活中的一部分。但是，随着照片数量的增加，我们如何快速找到相似的照片变得越来越困难。在Android开发中，我们可以通过比较图片的相似度来解决这个问题。本文将介绍如何使用Android的图像处理库和算法，来实现图片相似度的比较。
### 图像处理库
Android提供了许多图像处理库，如Op
原创
2023-10-11 09:05:32
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# -*- coding : UTF-8 -*-import cv2 as cvfrom PIL import Imageimport osimport numpy as npimport copyimport matplotlib.pyplot as pltdef openImg_opencv(filename = 'new.jpg'): if os.path.exists(filenam
原创
2022-04-02 13:41:12
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# -*- coding : UTF-8 -*-
import numpy as np
import copy
import matplotlib.pyplot as plt
def openImg_opencv(filename = 'new.jpg...
原创
2023-05-08 10:36:12
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# 实现Python比较图片相似度的方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python比较图片相似度。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步进行实现。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载图片1] --> B[加载图片2]
B --> C[转换为灰度图像]
C --> D[计算直方图]
D --> E[计算相似度]
原创
2024-06-14 04:04:27
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# MySQL 相似度比较函数的应用及示例
在处理数据库中文本数据时，常常需要判断两个字符串之间的相似度。例如，用户可能输入了一个错别字，我们需要找到最接近的记录。为了解决这个问题，MySQL 提供了一些用来比较字符串相似度的函数，本文将介绍这些函数的使用，并通过实例来展示其应用。
## 什么是字符串相似度比较？
字符串相似度比较是指通过一定的算法来衡量两个字符串之间的相似程度。常见的字符串
介绍一篇关于当存在拼写错误的字符串如何进行相似性搜索的论文，该论文结合字符串相似性和语音相似性可在大型存储库中进行快速的相似性搜索。论文连接一、介绍背景：字符串相似性算法可以处理字符串拼写错误的问题。但现有的相似度匹配方法包括使用基本的字符串相似度距离度量到使用更复杂的方法以及给定语言的单词语音表示法。编辑距离(ED)(或Levenshtein距离)是最广为人知的字符串指标。但现有的字符串相似性算
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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目录1.距离和相似度2.反馈及改进线性判别分析 1.距离和相似度我们可以使用相似度评分（或距离），根据两篇文档的表达向量间的相似度（或距离）来判断文档间有多相似。LSA能够保持较大的距离，但它并不能总保持较小的距离（文档之间关系的精细结构）。LSA底层的SVD算法的重点是使新主题向量空间中所有文档之间的方差最大化。特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机
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2023-09-20 14:14:05
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Android实现图片相似度 最近公司有一个需求，就是希望能判断用户提交的照片是否是身份证的正面或者反面。可以通过预设一张拍摄清晰的身份证正面或者反面，来对比是否相似，那么问题就转化为如何计算两张图片相似度。找到一篇阮一峰老师当年的博客 很有启发，于是根据他说的每一步用Android里的方法来实现。第一步，缩小尺寸。 将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节
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2024-01-07 21:34:02
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