通常情况下，全文检索引擎我们一般会用ES组件（传送门：SpringBoot系列——ElasticSearch），但不是所有业务都有那么大的数据量、那么大的并发要求，MySQL5.7之后内置了ngram分词器，支持中文分词，使用全文索引，即可实现对中文语义分词检索MySQL支持全文索引和搜索： MySQL中的全文索引是FULLTEXT类型的索引。 全文索引只能用于InnoDB或MyISAM表，并
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2024-07-22 10:39:18
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欢迎来到我的博客，代码的世界里，每一行都是一个故事 MySQL魔法秀：揭秘常用字符串函数的神奇操作前言CONCAT函数（字符串拼接）SUBSTRING函数（字符串截取）REPLACE函数（字符串替换）UPPER和LOWER函数（转换大小写）TRIM函数（去除空格）LENGTH函数（字符串长度） 前言在数据库的世界里，数据就像是一座座宝藏，而字符串函数就是解锁这些宝藏的钥匙。MySQL作为最受
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2024-10-21 16:44:00
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之前遇到一个需求需要做数据筛选上报以便控制峰值，我们想从集合中选取出变化最大的记录上传，集合的个数、集合类型、或者集合类元素的类型都不确定，于是在网上寻找相关的功能代码，奈何没找到，于是自己写了一个定义相似度计算基本规则如果比较的对象实现了接口相似度方法的情况下直接调用方法计算相似度，接口如下：
public interface Similarity<T> {
double c
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2023-07-17 21:46:13
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# NLP 相似度判断：一个简单的入门指南
自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是人工智能领域的重要分支，旨在使计算机能够理解、分析和生成自然语言。相似度判断是NLP中的一项基本任务，它帮助我们评估不同文本之间的相似性。在本文中，我们将探讨相似度判断的基本概念，并通过Python代码示例进行演示，最后总结这一主题的重要性。
## 什么是相似度判断？
原创
2024-10-26 04:57:34
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Dalvik是Google公司自己设计用于Android平台的虚拟机，Dalvik虚拟机是Google等厂商合作开发的Android移动设备平台的核心组成部分之一。它可以支持已转换为 .dex（即Dalvik Executable）格式的Java应用程序的运行，.dex格式是专为Dalvik设计的一种压缩格式，适合内存和处理器速度有限的系统。Dalvik 经过优化，允许在有限的内存中同时运行多个虚
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2024-01-16 14:11:08
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在Java中，要计算两个字符的相似度，可以借助一些字符串相似度算法。以下是几种常见的字符串相似度算法：Levenshtein距离：也称为编辑距离，用于计算两个字符串之间的最小编辑操作次数（插入、删除、替换）来转换一个字符串为另一个字符串。编辑距离越小，表示两个字符串越相似。import org.apache.commons.text.similarity.LevenshteinDistance;
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2024-06-01 05:16:27
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图像相似性评价指标SSIM/PSNR1.结构相似性指标SSIM1.1介绍结构相似性指标（英文：structural similarity index，SSIM index），是一种用以衡量两张数字图象相似性的指标。结构相似性在于衡量数字图像相邻像素的关联性，图像中相邻像素的关联性反映了实际场景中物体的结构信息。因此，在设计图像失真的衡量指标时，必须考虑结构性失真。SSIM指标于2004年提出1。但
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2023-11-20 16:10:00
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在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分 类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1, x2, x3, …
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2024-05-04 14:06:56
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前言字面距离common lang库相同字符数莱文斯坦距离(编辑距离)定义实现方式Jaro距离定义实现方式应用SimHash定义基本流程相似性度量存储索引实现应用语义相似性背景知识统计语言模型n-gram模型词向量主题模型LSAPLSALDA应用Word2Vec神经网络语言模型CBOW和Skip-gram模型应用参考文献 前言在自然语言处理过程中，经常会涉及到如何度量两个文本之
# Java 图片内容相似度的介绍与实现
## 1. 简介
在实际的应用中，我们经常需要对图片进行相似度的比较。例如，图片搜索引擎需要根据用户提供的图片找到相似的图片；图片版权保护系统需要检测相似的图片以防止盗版等。为了实现这些功能，我们需要开发一种算法来比较图片间的相似度。
本文将介绍一种基于 Java 的图片内容相似度算法，并通过代码示例来展示如何实现。
## 2. 算法概述
图片内容相
原创
2024-01-11 11:21:22
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值类型是存储在内存中的堆栈（以后简称栈），而引用类型的变量在栈中仅仅是存储引用类型变量的地址，而其本身则存储在堆中。 ==操作比较的是两个变量的值是否相等，对于引用型变量表示的是两个变量在堆中存储的地址是否相同，即栈中的内容是否相同。 equals操作表示的两个变量是否是对同一个对象的引用，即堆中的内容是否相同。 &
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2024-10-30 09:57:06
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# 内容相似度对比：Java中的实现
在当今数据爆炸的时代，内容相似度对比成为了一个重要的研究领域，尤其是在文本处理、推荐系统和自然语言处理等应用中。本文将探讨如何使用Java来实现内容相似度的对比，包括基本的概念、算法以及代码示例。
## 1. 内容相似度简介
内容相似度是用来衡量两个内容之间相似程度的度量。内容可以是文本、图像、音频或其他形式的数据。在本节中，我们将主要关注文本内容的相似
原创
2024-09-16 04:13:03
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# 如何在MySQL中实现相似度计算
作为一名刚入行的小白，有很多复杂的技术难题需要解决。今天，我们将一起探讨如何在MySQL中计算相似度。相似度计算通常用于文本分析、推荐系统等领域。以下是实现相似度计算的流程，我们将分步骤进行详细说明。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------
Java OpenCV-4.0.0 直方图比较对输入的两张图像计算得到直方图H1与H2，归一化到相同的尺度空间然后可以通过计算H1与H2的之间的距离得到两个直方图的相似程度进而比较图像本身的相似程度。Opencv提供的比较方法有四种：Correlation 相关性比较Chi-Square 卡方比较Intersection 十字交叉性Bhattacharyya distance 巴氏距离1 首先把图
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2023-06-16 20:59:06
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mysql中一些功能相似的函数详解substr（）substing（）substr与substring的区别truncat、delete、drop三者区别 SQL 中的 substring 函数是用来抓出一个字符串中的其中一部分。这个函数的名称在不同的数据库库中不完全一样： MySQL: SUBSTR(), SUBSTRING()Oracle: SUBSTR()SQL Server: SUBS
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2023-09-04 12:20:15
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# Android 判断图片相似度
在现代社会中，我们经常会遇到需要判断两张图片是否相似的场景，比如在社交软件中识别相似的人脸、在电商平台中找到相似的商品等。对于 Android 开发者来说，如何实现图片相似度的判断是一个常见的问题。本文将介绍在 Android 平台上如何判断两张图片的相似度，并通过代码示例来演示实现过程。
## 图片相似度的概念
图片相似度是指两张图片的内容在视觉上的相似
原创
2024-03-13 05:49:13
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# 如何实现“java 判断文字相似度”
## 1.整体流程
下面是实现“java 判断文字相似度”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1 | 读取两段文字 |
| 2 | 对两段文字进行分词处理 |
| 3 | 计算两段文字的相似度 |
## 2.具体操作
### 步骤1：读取两段文字
```java
// 读取第一段文字
String text1 = "J
原创
2024-04-14 04:25:36
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## 目录
1. 引言
2. 图像相似度的定义
3. 图像相似度的应用
4. 图像相似度的计算方法
5. Python实现图像相似度计算
6. 实例演示
7. 总结
## 1. 引言
在日常生活中，我们经常需要判断两张图片是否相似。例如，我们可能希望判断两张图片是否是同一个物体的不同角度拍摄，或者判断两张图片是否是同一个人的不同表情。这样的应用场景有很多，包括图像搜索、人脸识别、图像去重等。
原创
2023-09-17 07:13:57
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# 判断地址相似度的Java实现
在处理地理数据和位置服务的应用中，判断两个地址之间的相似度是一个重要的任务。例如，当用户输入地址时，我们希望能够在数据库中找到一个与输入地址最相似的地址，以此帮助用户快速选择正确的地址。这篇文章将介绍如何在Java中实现地址相似度的判断，并提供实际的代码示例。
## 地址相似度的计算方法
判断地址相似度的方法有很多，常见的包括字符串距离算法（如Levensh
# Java判断图片相似度的实现
## 1. 整体流程
在Java中判断图片相似度的过程可以分为以下几个步骤：
1. 加载两张待比较的图片；
2. 将图片转换为灰度图像；
3. 对灰度图像进行降噪处理；
4. 提取图像特征，例如使用SIFT算法提取关键点和描述子；
5. 计算图像相似度，比较两张图片的特征数据；
6. 根据相似度的结果进行判断，确定两张图片是否相似。
下面将逐步介绍每个步骤
原创
2023-08-21 07:14:55
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