我想每个计算机专业的学生或多或少都接触过哈夫曼编码，数据结构中的老问题了。大体就是给出一些字符，和这些字符的出现频率，让你为这些字符设计一个二进制编码，要求频率最高的字符的编码最短。解决的方法是构造一棵哈夫曼树（二叉树），其基本思路是，每次从这些字符中挑出两个频率最低的，然后构造一个新的结点，使新结点的左右孩子指针分别指向那两个节点。我想这个大家都很清楚了，我就不多说了。主要讲下这次我用C++实现
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2024-08-03 09:48:26
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# Python 与哈希相似度
在计算机科学中，**相似度**是一个重要的概念，尤其是在文本处理、图像处理及推荐系统等领域。相似度的计算方法有很多，其中基于哈希的相似度算法相对高效且易于实现。在这篇文章中，我们将使用Python展示如何通过哈希来计算文本的相似度，并提供一个具体的代码示例。
## 什么是哈希相似度？
哈希相似度是通过将数据（如文本、图像等）转换成固定长度的哈希值，以便于快速比
哈希相似度算法（Hash algorithm）用一个快速算法，就达到基本的效果。哈希算法（Hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个固定位数的Hash 值（指纹 fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹，结果越接近，就说明图片越相似。一般有如下三种生成Hash 值方法：差值DHash缩小尺寸：将图片缩小到8x9的尺寸，总共72个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只
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2024-01-02 12:54:32
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想必大家都用google或baidu的识图功能，上面就是我搜索冠希哥一幅图片的结果，达到图片比较目的且利用信息指纹比较有三种算法，这些算法都很易懂，下面分别介绍一下： 一、平均哈希算法（aHash）此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的，最适用于缩略图，放大图搜索。 步骤： 1.缩放图片：为了保留结构去掉细节，去除大小、横纵比的差异，把图片统一缩放到8*8，共64个像素的图片。 2.转化
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2023-12-27 11:17:09
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使用ssdeep工具来计算文件的模糊哈希值或分段哈希值，或者编写Python程序调用ssd
原创
2023-06-10 04:49:55
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可以使用 Microsoft .NET 框架中的
System.Security.Cryptography 类方便地计算源数据的哈希值。 本文演示如何获得哈希值以及如何比较两个哈希值以检验它们是否相等。
要求
下表概括了推荐使用的硬件、软件、网络架构以及所需的 Service Pack：
• Microsoft Windows 2000 Professional、Windows 200
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2024-05-27 17:31:22
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一、页面类似度过高直接影响到搜刮引擎对我们网站内容质量的评价，假如一个网站的页面之间类似度过高，会直接导致搜刮引擎不收录我们的页面，如网上书店的买书者无法翻阅书的内容,而读者习惯上只有了解书的内容后才有可能决定购买，假如连基本的收录都没有，我们又何谈排名和流量呢?为买者提供书的一部分代表性内容,特别是新书的内容,
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，而小图片缺乏图像细节，所以都是低频的。所以我们平时的下采样，也就是缩小图片的过程，实际上是损失高频信息的过程。均值哈希算法
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2023-10-26 19:29:32
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前言最近在阅读吴军博士的<<数学之美>>这门书，得到了很多的启发和思考，里面提到了一个概念---信息指纹。一般正常人提到这个概念，第一个想到的词应该是哈希映射算法，将任何对象都映射成一个独立的变量，一般这个变量是一个独有的数字，当然也不排除哈希碰撞的可能行。论单个对象，用哈希算法做一次映射，比较对象是否一致，这固然是可以的，但是如果想用哈希算法做一些文章之间的相似度计算的时
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2023-07-13 13:31:41
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在IT行业中，图像处理和相似度计算是一个日益重要的领域，尤其是在机器学习和计算机视觉的背景下。本文将深入探讨如何使用Python进行图片相似度计算，特别是运用感知哈希（Perceptual Hashing）技术来实现这一目标。通过感知哈希，我们可以有效地处理和比较图片，从而得出它们的相似度。
### 协议背景
随着图像处理技术的发展，图像相似度计算变得越来越重要。感知哈希技术最早起源于数字图像
感知哈希度，图像相似算法
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2016-03-15 05:22:00
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问题字符串匹配问题: 给你⼀个仅包含⼩写字⺟的字符串主串S = "abcacabdc",和模式串T = "abd", 请查找出模式串在主串第 ⼀次出现的位置; 提示: 主串和模式串均为⼩写字⺟且都是合法输⼊。目录1：BF算法-暴风匹配算法2：RK算法3：去除重复字母预备 正文1：BF算法-暴风匹配算法思路:1：分别利用计数指针i和j指示主串S和模式T中当前正待比较的字符位置,i初值为po
目录前言一、哈希表是什么？二、在Java中Hash表的实现1.知识引入3.跟踪源码 4.总结描述三、扩容规则的叙述1.文字叙述2.图例介绍总结：前言哈希表是一种被广泛应用在多种编程思想的数据结构，在Java中哈希结构被应用在集合等的编写中我们熟知的LinkedHashset还有 HashMap、LinkedHashMap、HashTable中，它们的底层都使用了 哈希表。那么通过这段时间
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2024-10-24 00:26:03
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一、Dice相似系数Dice相似系数(Dice Similarity Coefficient, DSC) ：是一种集合相似度度量指标，通常用来计算两个样本的相似度。公式为：2 * |X ∩ Y| / (|X| + |Y|)，其中 X 和 Y 是两个集合，|X| 表示集合 X 中的元素个数，∩表示两个集合的交集，即两个集合中共有的元素。 &nbs
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2023-10-18 17:25:23
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python 基于空间相似度的K-means轨迹聚类数据读取定义不同轨迹间的距离计算距离矩阵k-means聚类 这里分享一些轨迹聚类的基本方法，涉及轨迹距离的定义、kmeans聚类应用。 需要使用的python库如下import pandas as pd
import numpy as np
import random
import os
import matplotlib.pyplot as
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2024-02-17 09:18:20
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上文提到文档排序函数是TR的核心。文档排序函数的实现有几种思路，其中一种是基于相似度的模型。这种模型具体是用空间向量模型(Vector Space Model)实现。这篇文章就介绍VSM。VSM概念什么是VSM VSM定义了两点。 第一，用词向量(term vector)来表示查询语句、表示文档。英文中的term vector，我们翻译为词向量。但是这里的“词”并不是指汉语中的一个词，具体含义
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2023-11-27 23:04:25
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简单介绍一下哈希感知算法： “感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。算法步骤： 第一步，缩小尺寸。 最快速的去除高频和细节，只保留结构明暗的方法就是缩小尺寸。 将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。 如这张
# 使用Java哈希算法计算图片相似度的指南
在数字图像处理领域，计算图片之间的相似度是一项重要的任务。我们可以使用哈希算法来实现这一目标。本文将引导你如何使用Java来计算图片的相似度，并提供完整的代码示例。
## 流程概述
下面是实现图片相似度计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
# Python 相似度计算
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Python相似度计算。在本文中，我将向你介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 实现流程
下面是实现Python相似度计算的流程，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 数据
原创
2023-07-21 12:45:39
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此示例说明如何测量信号的相似性。它将帮助回答诸如以下的问题：如何比较具有不同长度或不同采样率的信号？如何在测量中发现存在信号还是只存在噪声？两个信号是否相关？如何测量两个信号之间的延迟（以及如何对齐它们）？如何比较两个信号的频率成分？也可以在信号的不同段中寻找相似性以确定信号是否为周期性信号。 
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2023-12-21 17:54:42
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