Python 列表id 函数列表创建列表访问单个元素切片（slice）和索引常见的列表操作和函数可变性和内存问题列表作为函数参数列表对比 …字典集合元组 Python 列表Python 列表（list）和某些与列表类似的数据结构之间似乎有很多混乱。列表是什么？它与元组（tuple）和集合（set） 相比如何？字典（dict）呢？可变性是什么？什么是迭代器（iterator），它们值得关注吗？本文
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2024-10-09 12:56:29
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# Python实现颜色相似度计算的科普文章
颜色在我们的日常生活中扮演着重要的角色，从艺术创作到数据可视化，颜色的选择和匹配都至关重要。当我们要判断一个颜色与另一个颜色的相似度时，我们可以使用RGB（红绿蓝）模型来进行分析。本文将介绍如何使用Python计算颜色相似度，并使用代码示例来说明这一过程。
## 1. 颜色表示
在RGB模型中，颜色通过三个数值来表示，分别对应红色、绿色和蓝色的强
编按：Excel处理数据有自己的游戏规则，尤其是数据源表规矩森严。想Excel运行快，操作顺，就必须遵守Excel的家规。在数据处理中，那种蔑视规则的人，忽视规则的人，注定要碰得头破血流，因为Excel不！留！情！ 在前几天我们分享了一篇文章，专门讲解了用一维表做数据源的重要性，今天继续这个话题，介绍数据源的规范。Excel对数据处理有一套自己的规则，只有按照它的规则去做，我
函数介绍pandas的apply函数通常用于一些复杂的遍历操作（遍历可迭代对象的同时执行一些自定义函数），它的可定制程度高，而且比itterrows、for等操作效率更高，是我非常喜欢而且常用的一个函数。apply的主要参数和对应说明可以查看官网（里面已经说得很详细）https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.
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2023-11-23 16:38:18
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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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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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一、两个三维坐标的距离r3=(r1-r2)/256g3=(g1-g2)/256b3=(b1-b2)/256diff=sqrt(r3r3+g3g3+b3*b3)值越大，相似度越小；值越小，相似度越大！也可以把上面用1减去，保持值和相似度一致百分比就是上面得到的值除以那个值的极限最大值。sqrt(r3r3+g3g3+b3b3)/sqrt(255255+255255+255255)二、VB参考代码Pri
原创
2019-07-30 11:42:42
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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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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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# -*- 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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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
# 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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# -*- 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....
原创
2021-06-21 16:15:58
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Python中的列表推导式（List Comprehension）是一种简洁的构建列表（List）的方法，它允许你使用一个表达式快速地创建列表，并在这过程中，可以应用某些条件筛选或处理元素。 列表推导式的基本语法结构如下：[表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件]这个结构中： 表达式 是对每个元素进行的操作。 for 变量 in 可迭代对象 会遍历所有元素。 if 条件 是一个可选项，
动态时间规整 ，Dynamic Time Warping，简称 DTW；它是衡量 两个时间序列 之间相似性的 一种度量方式，特点是 序列的长度可以不同；其主要应用于 语音识别 领域； 算法起源我们知道相似性度量有很多种方式，那为什么还需要 DWT 这种算法？举个 语音识别 的例子，比如我们早上跑操要喊 1234，我们会把不同的数字发音拖长，用数字形象的表示为1 1 2 2 3 4 //
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2024-07-26 18:09:33
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# Python矩阵比较相似度的实现步骤
## 引言
在实际开发过程中，有时需要比较两个矩阵的相似度，以判断它们的相似程度。本文将教会你如何使用Python实现矩阵比较相似度的功能。
## 步骤概览
下面是实现矩阵比较相似度的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取两个矩阵 |
| 2 | 对矩阵进行预处理 |
| 3 | 计算矩阵相似度 |
| 4
原创
2023-12-14 09:10:04
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# 图片相似度比较的Python实现
在当前的数字时代，图片的使用频率极高，如何有效地比较图片之间的相似度成为了一个重要问题。无论是在社交媒体上的图像检索、电子商务中的商品识别，还是在科学研究中，图片相似度的分析都扮演着关键角色。本文将介绍如何使用Python进行图片相似度比较，涵盖基础知识、常用算法以及代码示例。
## 图片相似度的概念
图片相似度是指两张或多张图像在特征、颜色、纹理等多个
计算图片的相似度方法1 + hash_img计算方法1、图片缩放为10×10（缩放比例因图片大小而异） 2、读取每一点灰度化后的像素 3、计算每一行的像素平均值 4、生成特征序列。 把每一点的像素与所在行的像素平均值作比较如果大于像素平均值，则特征序列+‘1’，反之**+‘0’**最后得到的特征序列，是由 1 和 0 组成的字符串(如：11001101101111001)5、对比两张图片的特征序列
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2023-09-21 15:19:05
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