J AVA和C++都是面向对象语言。也就是说，它都能够实现面向对象思想(封装，继乘，多态)。而由于c++为了照顾大量的C语言使用者，而兼容了C，使得自身仅仅成为了带类的C语言，多多少少影响了其面向对象的彻底性!JAVA则是完全的面向对象语言，它句法更清晰，规模更小，更易学。它 是在对多种程序设计语言进行了深入细致研究的基础上，据弃了其他语言的
哈希算法实现图片相似度计算 实现图片相似度比较的哈希算法有三种：均值哈希算法，差值哈希算法，感知哈希算法1.均值哈希算法 一张图片就是一个二维信号，它包含了不同频率的成分。亮度变化小的区域是低频成分，它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域（比如物体的边缘）就是高频的成分，它描述具体的细节。或者说高频可以提供图片详细的信息，而低频可以提供一个框架。 而一张大的，详细的图片有很高的频率，而小图片缺乏
文章目录1.余弦相似度计算2.哈希算法计算图片的相似度3.直方图计算图片的相似度4.SSIM（结构相似度度量）计算图片的相似度5.基于互信息（Mutual Information）计算图片的相似度 1.余弦相似度计算把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度。from PIL import Image
from numpy import average, dot, l
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2023-08-04 15:01:16
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图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。 可以用于计算机视觉中的检测跟踪中目标位置的获取，根据已有模板在图像中找到一个与之最接近的区域。然后一直跟着。已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子滤波等等也都是需要这方面的理论去支撑。 还有一方面就是基于图像内容的图
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2023-08-16 16:44:07
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距离）。 原理很...
原创
2023-03-22 10:41:01
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图像匹配的方法主要分为基于灰度值相关和基于特征提取。基于像素匹配： 基于灰度值相关的方法直接对原图和模板图像进行操作，通过区域属性（灰度信息或频域分析等）的比较来反映他们之间的相似性。基于灰度的图像匹配具有速度、定位精度、误差估计等数据的输出。但是这种方式普遍存在的缺陷是时间复杂度高、对比图像尺寸敏感等。原理： NCC是一基于灰度相关的算法，具有不受比例因子误差影响和抗白噪干扰能力等优
文本相似度计算compute similar scores of two stringsTextSimilarScore这是个计算两个短
原创
2023-03-08 09:05:12
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Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。算法实现原理图解：a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abeb.将字符串想象成下面的结构。
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2023-09-01 11:49:37
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曲线相似度计算方法用于衡量两个或多个曲线之间的相似程度，不同的曲线相似度计算方法适用于不同的数据类型和应用场景。选择合适的曲线相似度计算方法取决于数据的性质、应用场景以及相似性的定义方式。有些方法适用于时间序列数据，有些则适用于图像、形状等不同类型的数据。了解每种方法的特点和适用场景，可以在具体应用中选择合适的计算方法来衡量曲线之间的相似性。七种曲线相似度算法的适用场景欧几里德距离（Euclide
1、常见的算法的时间复杂度比较：常见的算法时间复杂度由小到大依次为： Ο(1)＜Ο(logn)＜Ο(n)＜Ο(nlogn)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2)＜Ο(n!)Ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数，一般来说，只要算法中不存在循环语句，其时间复杂度就是Ο(1)。Ο(logn)、Ο(n)、Ο(nlogn)、Ο(n2)和Ο(n3)称为多项式时间，而Ο(2)和Ο(n!)称为指数时间。计算
原创
2017-09-08 15:09:02
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Levenshtein distance最先是由俄国科学家Vladimir Levenshtein在1965年发明，用他的名字命名。不会拼读，可以叫它edit distance（编辑距离）。原理很简单，就是返回将第一个字符串转换(删除、插入、替换)成第二个字符串的编辑次数。次数越少，意味着字符串相似度越高 Levenshtein distance可以用来：Spell ...
原创
2022-11-19 18:30:10
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随着知识图谱的火爆从美国一路烧到了国内，近几年知识图谱技术在国内已经得到了飞速的发展，我们对知识图谱的概念及应用都不再陌生。你可以看到知识图谱技术的应用出现在越来越多的垂直领域中。从最早大家最为熟悉的在搜索引擎中的应用，逐渐地扩充到金融领域、医药领域等等。今天我们已经在各行各业中，都能够看到知识图谱的身影，更多的技术人员也加入了我们知识图谱工程的大家庭。那么今天我们来就知识图谱的技术问题进行更深层
轨迹相似度衡量任务背景&应用：随着物联网设备和定位技术的发展，会产生许多时空相似度很高的轨迹，例如：对于单个个体：其轨迹可能会被多个定位系统所采集，比如当你驾驶汽车在高速上行驶，手机或汽车的GPS、路边的监控摄像头，以及经过的收费站等都会记录你的位置信息，生成多条轨迹。对于多个个体：比如你的朋友和你结伴出行，生成的两条轨迹也是相似度很高的。本文研究的方向就是设计一种方法来度量两条轨迹之间的
目录1. 前言1.1 开发环境：1.2 初步设想1.3 参考资料2. HanLP2.1 在Java中使用HanLP库2.2 分词函数3. 双文本对比3.1 步骤分解3.2 完整代码 1. 前言最近在做一个基于SSM的Web项目，其中有一项功能是 对相似文本进行合并 ，其中涉及一个文本间相似度计算的问题。在此将实现过程记录下来。1.1 开发环境：名称版本操作系统Win10 X64JDK1.8.0_
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2023-06-19 15:42:57
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计算化学中有时会要求我们计算两个向量的相似度，如做聚类分析时需要计算两个向量的距离，用分子指纹来判断两个化合物的相似程度，用夹角余弦判断两个描述符的相似程度等。计算向量间相似度的方法有很多种，本文将简单介绍一些常用的方法。这些方法相关的代码已经提交到github仓库https://github.com/Feteya/Similarity1. 基于距离的相似度计算方法计算相似度时，一类常用的方法是计
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2023-09-21 10:20:58
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一、问题与解决思路图像实质上就是一个包含了许多像素点的矩阵。具体计算过程如下：通过min()函数以及max()函数分别求出处理前原图像的灰度级最小值与最大值；对原图像进行归一化处理，即用【图像矩阵元素-处理前灰度级最小值】除以【处理前灰度级最大值-处理前灰度级最小值】；将图像灰度级放缩至我们指定的预期期间，即用【处理后的灰度级最小值】加上“ 【步骤3中归一化处理后的结果】乘以【处理后的灰度级最大值
定义 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是一种常用的数据分析手段，是图像处理中经常用到的降维方法。对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据，经过PCA处理的数据中的各个样本之间的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。PCA处理之后的数据各个维度之间是
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2023-09-29 10:01:40
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基于动态时间规整算法(DTW)的相似度计算 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法。 该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。 该算法由日本学
前言在数据挖掘中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。如果是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。 欧几里德距离几个数据集之间的相似度一般是基于每对对象间的距离计算。最常用的当然是欧几里德距离，其公式为:
最近由于工作项目，需要判断两个txt文本是否相似，于是开始在网上找资料研究，因为在程序中会把文本转换成String再做比较，所以最开始找到了这篇关于 距离编辑算法 Blog写的非常好，受益匪浅。于是我决定把它用到项目中，来判断两个文本的相似度。但后来实际操作发现有一些问题：直接说就是查询一本书中的相似章节花了我7、8分钟；这是我不能接受……于是停下来仔细分析发现，这种算法在此项目中不是特
