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，
转载
2024-01-27 19:55:13
78阅读
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
转载
2023-11-03 10:41:41
96阅读
# Python余弦相似度的科普与代码实现
在机器学习和自然语言处理领域，余弦相似度是一种常用的计算两个向量相似性的方法。相似度的度量非常重要，尤其是在文本分类、推荐系统和信息检索等应用中。本文将详细介绍余弦相似度的概念，并展示如何用Python实现它的计算。
## 什么是余弦相似度？
余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似度。它的值介于-1和1之间，其中1表示完全相似
1. 使用simhash计算文本相似度2. 使用余弦相似度计算文本相似度3. 使用编辑距离计算文本相似度4. jaccard系数计算文本相似度2.向量余弦计算文本相似度2.1 原理余弦相似性：两个向量的夹角越接近于0，其余弦值越接近于1，表面两个向量越相似。向量夹角余弦计算：文本相似度计算大致流程：分词合并计算特征值向量化计算向量夹角余弦值对于两段文本A和B，对其进行分词，得到两个词列表：对两个词
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
转载
2023-07-29 23:14:51
455阅读
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
转载
2023-09-21 15:19:05
453阅读
几个常用的程序块，整理一下：计算余弦相似度主要就是计算二范数，以及两个向量内积。'''
计算余弦相似度
'''
from scipy.linalg.misc import norm
def cosineSimilarity(vec1, vec2):
cosine = sum(vec1 * vec2) / (norm(vec1) * norm(vec2))
return cosine
转载
2024-04-18 13:03:26
159阅读
# 实现主题相似度的 Python 代码指南
在现代的信息检索和文本挖掘领域，主题相似度是一个重要的概念。我们可以通过计算不同文本之间的相似度，来判断它们的主题是否相近。这篇文章将指导你如何利用 Python 实现主题相似度的计算，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
我们将通过以下几个步骤来实现主题相似度：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-16 04:06:25
232阅读
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
转载
2024-01-25 20:23:54
263阅读
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
转载
2023-11-10 16:56:03
189阅读
概述 在日常生活中很多场景应用到了轨迹相似度的计算，如：地图路线匹配、发现新冠病毒易感人群等。目前主要使⽤的相似性分析⽅法可以分为基于规整的方法（包括动态时间规整（DTW）、最⻓公共⼦序列（LCSS）和基于真实序列的编辑距离（EDR）等）和基于形状的⽅法（包括 Hausdorff 距离、单向距离 (OWD) 和 Fréchet距离等）。这些传统⽅法必须计算采样点之间的距离，计算复杂，计算量⼤。
转载
2023-10-13 19:31:18
87阅读
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：  
转载
2023-10-05 16:53:53
178阅读
利用直方图距离计算图片相似度计算公式：其中，G和S为两张图片的图像颜色分布直方图，N为颜色空间样点数。这里使用分块的方法计算相似度，用以提高各部分的特征，防止图片颜色相似导致计算的相似度高。利用平均哈希算法计算图片相似度计算步骤：缩放图片：一般大小为8*8，64个像素值简化色彩，转化为灰度图：可以使用Image的convert(‘L’)方法计算平均值：计算出灰度图所有像素点的像素值的平均值比较像素
转载
2023-11-14 10:43:11
114阅读
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
转载
2024-01-20 06:44:42
57阅读
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
转载
2023-08-26 12:49:16
1189阅读
关于初高中就常见的余弦相似度，在很多人的记忆里，估计只剩下“余弦相似度”这一概念，却没发现它的应用却常常在我们身边，更没想到那些曾吐槽过的数学公式，应用起来竟然跑到了其他领域：文本相似度比较。在比较文本相似度之前，我们先借用数学的另一个概念：概率，反映的是某事件发生的可能性，用0-1之间的数值来表示。而文本的相似程度也可用0-1之间的概率值来表示，0则表示完全没有相似可言，1则表示两篇文章一模一样
转载
2023-12-08 09:25:40
99阅读
无论什么推荐算法，计算相似度都是避不开的，下面就总结一下已经了解的相似度计算方法。1. 余弦相似度 这个算是最常用的了，典型例子是计算文本相似度。通过计算两个向量间的夹角，越是相似夹角度数越接近0，所计算的值也就越接近1。但是余弦相似度只对方向敏感，对距离并不敏感。2. 欧式距离（欧几里得距离） 就是计算空间上两点间的距离。下图很好体现了欧氏距离
转载
2024-01-30 21:15:29
55阅读
在这篇博文中，我将详细讲解如何使用 Python 计算图像的相似度，整个过程将涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保所有依赖项正确安装。以下是需要安装的基本库和版本。
| 库名 | 版本 | 备注 |
|---------------|------------
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
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
转载
2023-12-13 00:46:30
113阅读
