在iOS开发中，代码相似度问题常常给项目带来诸多挑战。今天，我们将深入探讨如何解决“iOS代码相似度”问题，以及这一过程对业务的影响。接下来，我们会详细讨论各个方面，确保每一步都清晰易懂。
### 问题背景
代码相似度的问题频繁出现，这直接影响了我们的开发效率、代码可维护性以及最终用户体验。对于企业而言，这甚至可能导致较高的维护成本和用户流失。
无序事件列表如下：
- 2023年1月：首次检
综述： 算法首先把源代码按照其自身的结构进行分段提取，然后对各个分段进行部分代码变换，再以带权重的编辑距离为相似度量标准对这些符号进行序列聚类，得到相似的程序代码片段，以达到对源程序进行相似功能检测的目的。 本文提取的是源代码中的功能段，也就是功能函数。 定义： 1.序列1和序列2的编辑距离：序列S1经过插入，删除，替代等操作变换成序列S2所需要的最少操作次数 2.S1与S2的签名距离：取某字母在
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2023-11-10 16:56:03
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两幅图像的特征相似性对比图像特征相似性SSIMSSIM特征相似性检验 图像特征相似性通过PSNR、SSIM以及图像特征对两幅图像进行相似性比较，下面把比较的代码和函数输出搬上来以供参考。SSIMSSIM评估流程如下：对于输入两副图像，首先计算亮度评价并进行比对，得到第一个相似性对比，在此基础上减去亮度评价影响，计算对比度评价，得到对比度对比，再用上步结果除掉对比度评价进行结构评价，得到结构对比，
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2024-01-27 19:55:13
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代码相似度计算将基于AST和Smith-Waterman算法AST (抽象语法树)AST即Abstract Syntax Trees，是源代码的抽象语法结构的树状表示，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。一般的，在源代码的翻译和编译过程中，语法分析器创建出分析树，然后从分析树生成AST。生成AST使用Python中的ast库来生成源代码的AST最简单的例子:import ast
root_no
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2023-07-29 23:14:51
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一、背景与目标我们业务维护了两个代码仓库，两端的代码很多都是一个平台先开发好，几乎直接copy到另一个仓库。于是产生了一个技术需求，实现这两个仓库代码复用。在技术预研阶段，需要统计早先copy的代码文件有多少，提前预估双端代码的大概可复用文件比例。早先我是利用Beyond Compare 手动遍历文件，依据“肉眼”去对比的，花了大概一天的时间，而且估计的数据比较粗略。考虑到这个工作以后还会碰到，而
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2024-01-25 20:23:54
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摘要：现行的论文检测系统，只针对文字部分进行判定，无法判断论文中所包含的代码的独创性。理工科学生的毕业论文，通常包含的大量代码。因现行系统对代码默视为原创，而最终影响了对论文整体抄袭比例的判定，使准确性大打折扣。文章尝试探讨在现行的检测系统中，添加一个针对代码检测判定的模块，提高对理工科学生毕业论文抄袭判定的准确性。关键词：论文；抄袭；检测；代码；判定中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：
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2024-07-20 08:16:22
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对计算机软件侵权行为认定在侵犯著作权纠纷案件中，对于具有高科技性计算机软件侵权行为的认定具有特殊性，也是司法实践中的难点。对侵犯计算机软件著作权行为的认定，实际是指对发生争议的某一计算机程序与比照物(权利明确的正版计算机程序)的对比和鉴别。软件作品区别于一般文字或者美术等作品的特异性，实践中常常表现为计算机程序的不唯一性。即两个运行结果酷似的计算机程序，或者两个计算机软件的源代码程序不相似或者不完
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2024-05-11 10:22:45
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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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2023-11-03 10:33:21
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图像匹配是指：通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点。图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。模版匹配：基于像素的匹配，用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。和 2D 卷积一样，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在每一个位置对模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较。OpenCV 提供了几种不同的比较方法。返回的结果是一个灰度图像，每一个像素值表示了
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2023-11-10 09:14:43
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第三次实验报告程序语言：python 姓名： unicorn 学号： 12345678910 日期：2023/4/8一、 问题重述 给定两个程序，如何判断他们的相似性？二、 问题分析 先假设程序为C语言，不然题目太简洁了无从下手。C语言是比较基础的语言，我对C语言也比较了解，方便操作。然后还要假设比较的两个代码都是正确的，如果出现语法错误就没有规律可循了。 接着就是对源代码的预处理，要让文
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2023-11-03 10:41:41
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摘要： 为了提高源程序代码之间相似性的检测效率，提出一种基于序列聚类的相似代码检测算法． 算法首先把源代码按照其自身的结构进行分段提取，然后对各个分段进行部分代码变换，再以带权重的编辑距离为相似度量标准对这些符号进行序列聚类，得到相似的程序代码片段，以达到对源程序进行相似功能检测的目的．应用：  
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2023-10-05 16:53:53
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摘要：代码抄袭现象非常普遍,在C语言课程作业中表现尤其严重,代码抄袭检测给教师带来了繁重的工作负担,降低了教学质量.如何利用计算机自动地,准确地检测代码抄袭是亟待解决的问题. 分析大量C语言课程作业源代码内部逻辑结构,提出基于结构树的代码结构比较算法,并以此为数据源对算法进行了实验验证,发现结构相似的代码之间抄袭概率较大. 研究C语言初学者常用的代码抄袭方式,发现最常用的有四种:添加,删除,修改注
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2024-01-20 06:44:42
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一.PMD/CPD介绍PMD是一个源代码分析器。它寻找常见的编程缺陷，例如未使用的变量、空的catch块、多余的对象创建等等。支持Java、JavaScript、Salesforce.com Apex、PLSQL、Apache Velocity、XML、XSL。另外，它包含CPD（copy-paste-detector），一个复制粘贴检测器。CPD寻找重复的代码，支持Java、C、C++、C#、G
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2023-08-26 12:49:16
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# 实现 iOS 图片相似度检测的步骤指南
在 iOS 开发中，图片相似度检测是一项实用技能，能够帮助我们从视觉角度分析图片。本文将为你提供一个清晰的流程与实现方法。
## 整体流程
首先，我们来展示实现图片相似度检测的整体流程，具体步骤如下表：
| 步骤 | 描述 |
|---------------|------
# 实现iOS图片相似度比较
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何实现iOS图片相似度比较的方法。
## 流程
首先，让我们看一下实现iOS图片相似度比较的整个流程：
```mermaid
pie
title 图片相似度比较流程
"加载图片" : 30
"转换图片到灰度" : 20
"计算图片直方图" : 20
"比较图片直方图" : 30
```
原创
2024-06-27 03:54:44
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在本文中，我将与大家分享如何在 iOS 平台上实现图像相似度检测的相关知识。这个过程中我们会涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化与生态扩展等多个方面。我们的目标是创建一个高效且易于使用的图像相似度检测工具，适用于各种应用场景。
### 环境准备
首先，我们需要准备一个合适的开发环境。此项目将使用以下技术栈：
- **iOS SDK** (Swift)
- **Python**
代码相似度计算框架调研研究现状代码相似度计算是一个已有40年研究历史的问题了。它的应用范围广泛，主要包括代码抄袭检测[3]、软件维护中的相似代码查找等。 Whale[1]于1988年首次提出一个代码相似性检测的通用框架和步骤，将检测过程分为以下两个阶段：代码格式转换 + 相似度确定后来很多检测方法都参考这一框架，并将检测过程细分为四个部分：预处理 -> 中间代码转换 -> 比较单元生成
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2023-12-13 00:46:30
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前言本文的设计思想以及算法的使用都是基于以下两篇文章。《Winnowing: Local Algorithms for Document Fingerprinting》《程序代码相似度度量算法研究_邓爱萍》我在邓爱萍的文章挑选了一种算法，最后实验了相似度的计算问题。算法的思路《Winnowing: Local Algorithms for Document Fingerprinting》在这篇文章
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2023-12-01 20:02:30
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相似度的计算是推荐系统非常重要的环节，包括：用户与用户之间的相似度，物品与物品之间的相似度或者用户与物品的相关性。 下面以在协同过滤中计算两个用户的相似度来介绍几种常用的相似度计算方法。其中有些方法只适用于协同过滤，有些适应于更多其他推荐方法。1）共同邻居。直接计算两个用户的交集  
前言本文介绍了3篇二进制代码相似性分析的顶会技术，他们体现了二进制代码相似性分析中一些最先进的思想。第一篇是Genius技术，是在《基于神经网络图嵌入的跨平台二进制代码相似性检测》论文中作为对比技术介绍，它首次使用图嵌入这个机器学习的概念去做二进制代码相似性分析，它涉及到了聚类算法、图比对、密码本等技术，也为后两篇论文打下了基础。第二篇是Gemini技术，它使用了更先进的Structur
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2023-12-12 15:22:15
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