字符串相似度与最长公共子序列 字符串的相似性：如果将一个串转换成为另一个串所需的操作数最少，那么可以说这两个串是相似的。另外一种权衡的方法是，寻换第三个串s3，如果s3都出现在s1和s2中，且出现的顺序相同，但不要求在s1和s2中连续，那么s3的长度越大，就说明相似度越高。 &nb
论文学习：2018-TIFS-sequence covering for efficient host based intrusion detection•引入：想要根据系统调用序列进行异常检测，最直接的想法就是使用正常序列与未知序列进行比对；若未知序列与正常序列相似，则可认为是正常序列；若未知序列与正常序列相差较大，则可认为它是异常序列。•序列比对：欧式距离是最容易理解的相似度比对算法，它根据欧
首先应该注意区分序列相似性与序列同源性的关系，序列相似不一定同源，但是判定同源性关系的时候有些算法（Maximum likelihood除外）要考虑到序列相似性。序列相似性是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较，用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似的已知序列是什么，完成这一工作只需要用到两两序列比较算法，常用的程序包有
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2024-09-24 15:15:24
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# Python分析两条曲线的相似性
## 流程表格
| 步骤 | 内容 | 代码示例 |
|------|-----------------|--------------|
| 1 | 导入必要的库 | import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.spatial.
原创
2024-03-07 05:53:08
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# JAVA判断两条轨迹的相似性
在实际生活中，我们经常需要比较两条轨迹（例如GPS轨迹、运动轨迹等）之间的相似性。通过判断轨迹的相似性，我们可以进行路线规划、运动数据分析等工作。在本文中，我们将介绍如何使用JAVA编程语言来实现判断两条轨迹的相似性的方法。
## 轨迹相似性的计算方法
在计算两条轨迹的相似性时，通常可以使用欧氏距离、曼哈顿距离、动态时间规整（DTW）等方法。在本文中，我们将
原创
2024-02-26 06:03:46
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前言本系列教程基本就是摘抄《Python机器学习基础教程》中的例子内容。为了便于跟踪和学习，本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本：Github仓库：https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook系列教程总目录Python机器学习基础教程引子先导入必要的包import nump
生物动态光学成像中心赵新生、高毅勤两个课题组通力合作，近日在《美国科学院院刊》上发表重要论文，利用新颖的单分子实验手段重新测算了双链DNA错配碱基自发反转的速率，并运用动力学模拟方法对其分子机理进行了深入研究。对于阐明酶对碱基进行修复的分子机理具有重要价值。如果在双链DNA中有一错配的碱基对，其中的一个碱基是否可以自发地翻转出来？如果可以，其速率是多少？这不仅是DNA运动的一个基本问题，而且具有重
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2024-01-27 20:09:37
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1.近邻相似度1.1集合的Jaccard相似度 两个集合的交集除以并集1.2 文档相似度抄袭文档镜像页面同源新闻稿晕死...怎么计算文档相似度？？？？？？？1.3 协同过滤就是推荐系统。。。看9.3节2.文档的shingling问题的解答来了2.1 k-shingle字符串中长度为k的子串例：{abcdabd} k = 2k-shingle : {ab,bc,cd,da,bd}对空白字符可以处理或
NCBI-BLAST在线使用教程详细攻略(图解)BLAST是“局部相似性基本查询工具”(Basic Local Alignment Search Tool)的缩写。是由美国国立生物技术信息中心(NCBI)开发的一个基于序列相似性的数据库搜索程序。该程序将DNA/蛋白质序列与公开数据库所有序列进行匹配比对，从而找到相似序列。BLAST功能是什么？BLAST可用于推断序列之间的功能和进化关系，以及帮助
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2024-10-14 17:58:22
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这篇我们看看最长公共子序列的另一个版本，求字符串相似度(编辑距离)，我也说过了，这是一个非常实用的算法，在DNA对比，网页聚类等方面都有用武之地。 一：概念 对于两个字符串A和B，通过基本的增删改将字符串A改成B，或者将B改成A，在改变的过程中我们使用的最少步骤称之为“编辑距离”。比如如下的字符串：我们通过种种操作，痉挛之后编辑距
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2024-09-20 10:00:00
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1. 背景最近项目中遇到求解时间序列相似性问题，这里序列也可以看成向量。在传统算法中，可以用余弦相似度和pearson相关系数来描述两个序列的相似度。但是时间序列比较特殊，可能存在两个问题：两段时间序列长度不同。如何求相似度？一个序列是另一个序列平移之后得到的。如何求相似距离？第一个问题，导致了根本不能用余弦相似度和pearson相关系数来求解相似。第二个问题，导致了也不能基于欧式距离这样的算法，
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2023-11-02 07:00:46
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在当今信息科技的快速发展中，计算序列的相似性成为了数据分析、机器学习等领域的关键问题。通过有效的算法和方法，我们能够更好地理解和处理数据之间的联系。本博文将详细讲解如何在 Python 中实现序列的相似性计算，包括相关的协议背景、抓包方法、报文结构和交互过程。
## 协议背景
在计算序列的相似性时，我们可以追溯到计算机网络的基础协议。以下是相关的协议发展时间轴，帮助我们理解这些协议如何逐步演变
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。
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2023-09-04 17:32:17
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序列的相似性可以是定量的数值，也可以是定性的描述。相似度是一个数值，反映两条序列的相似程度。关于两条序列之间的关系，有许多名词，如相同、相似、同源、同功、直向同源、共生同源等。在进行序列比较时经常使用“同源”
原创
2022-03-01 16:35:02
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序列的相似性可以是定量的数值，也可以是定性的描述。相似度是一个数值，反映两条序列的相似程度。关于两条序列之间的关系，有许多名词，如相同、相似、同源、同功、直向同源、共生同源等。在进行序列比较时经常使用“同源”（homology）和“相似”（similarity）这两个概念，这是两个经常容易被混淆的不同概念。两条序列同源是指它们具有共同的祖先。在这个意义上，无所谓同源的程度，两条序列要么同源，要么不...
原创
2021-07-26 15:42:14
1088阅读
序列的相似性可以是定量的数值，也可以是定性的描述。相似度是一个数值，反映两条序列的相似程度。关于两条序列之间的关系，有许多名词，如相同、相似、同源、同功、直向同源、共生同源等。在进行序列比较时经常使用“同源”（homology）和“相似”（similarity）这两个概念，这是两个经常容易被混淆的不同概念。两条序列同源是指它们具有共同的祖先。在这个意义上，无所谓同源的程度，两条序列要么同源，要么不
原创
2021-01-10 10:02:09
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GIS tips：基于弗雷歇（Frechet）距离的曲线/形状相似度计算方法（python）前言1.弗雷歇距离简介2.用python实现它的原因一、节点数相同的曲线/形状弗雷歇距离计算1.引用库2.代码示例3.结果展示二、节点数不同的曲线/形状基于弗雷歇的相似度计算1.代码介绍2.test.py3.frechet_distance_curve.py4.frechet.py5.line.py6.结
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2023-11-08 12:26:29
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1、先科普下最长公共子序列 & 最长公共子串的区别：找两个字符串的最长公共子串，这个子串要求在原字符串中是连续的。而最长公共子序列则并不要求连续。2、最长公共子串其实这是一个序贯决策问题，可以用动态规划来求解。我们采用一个二维矩阵来记录中间的结果。这个二维矩阵怎么构造呢？直接举个例子吧："bab"和"caba"(当然我们现在一眼就可以看出来最长公共子串是"ba"或"ab") b a
在本文中，我们将深入探讨如何使用 Python 计算时间序列的相似性。时间序列相似性计算在数据分析、机器学习以及金融领域等都有广泛的应用。通过以下的步骤，我们将详细剖析这一过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案。
## 环境配置
首先，我们需要配置 Python 环境，以便进行时间序列相似性计算。这包括安装必要的库，如 `numpy`, `pandas`, `sc
这是一篇阅读笔记。 原文 An Introduction to Sequence Similarity (“Homology”) Searching by William R. Pearson（ 原文地址），作者是FASTA格式的发明者之一。同源 Homology定义In biology, homology is similarity due to shared ancestry between
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2024-02-04 14:27:03
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