弗朗明歇距离（Fréchet distance）论文可以参考：理论推导 Eiter, Thomas, and Heikki Mannila. “Computing discrete Fréchet distance.” (1994).便于计算的离散距离求解 Alt, Helmut, and Michael Godau. “Computing the Fréchet distance between
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2023-09-22 11:10:09
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按语：偶得SIFT特征匹配算法原理介绍，此文章确通俗易懂，分享之！1.图像尺度空间在了解图像特征匹配前，需要清楚，两张照片之所以能匹配得上，是因为其特征点的相似度较高。而寻找图像特征点，我们要先知道一个概念，就是“图像尺度空间”。平时生活中，用人眼去看一张照片时，随着观测距离的增加，图像会逐渐变得模糊。那么计算机在“看”一张照片时，会从不同的“尺度”去观测照片，尺度越大，图像越模糊。那么这里的“尺
package com.cxqy.activity.dto.nyactivity;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
/**
* @Author yjl
* @Date 2022/1/10 15:39
* @Version 1.0
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2023-06-29 09:55:51
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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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# Java曲线相似度
## 引言
在计算机科学领域，曲线相似度是比较两个曲线之间相似性的一种方法。它可以应用于许多领域，比如图像处理、信号处理、数据挖掘等等。本文将介绍Java中如何计算曲线相似度，并给出代码示例。
## 曲线相似度的定义
曲线相似度是衡量两个曲线之间相似性的一种方法。它通常使用曲线的形状和结构特征来进行比较。常见的曲线相似度算法有欧氏距离、曼哈顿距离、动态时间规整等。
原创
2023-08-06 15:44:33
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# 使用Java计算曲线相似度
## 引言
在数据科学和机器学习中，曲线和形状的相似度分析是一项重要的任务。本文将指导初学者如何在Java中实现曲线的相似度计算。我们将通过一个明确的流程步骤，并提供详细的代码示例和解释，帮助你理解每一步。
## 流程概述
在开始实现之前，我们先明确整个实现的流程。以下是实现曲线相似度的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-20 05:55:39
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论文“LINE: Large-scale Information Network Embedding”发表在WWW‘15上，提出了一个适用于大规模网络embedding算法“LINE”。论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf作者公布的代码：https://github.com/tangjianpku/LINE介绍本篇文章提出的算法定义了两种相似度：一
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2024-01-09 11:22:47
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定义 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是一种常用的数据分析手段，是图像处理中经常用到的降维方法。对于一组不同维度之间可能存在线性相关关系的数据，PCA能够把这组数据通过正交变换变成各个维度之间线性无关的数据，经过PCA处理的数据中的各个样本之间的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。PCA处理之后的数据各个维度之间是
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2023-09-29 10:01:40
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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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## Python 曲线相似度：探讨与实现
在数据分析和机器学习领域，我们常常需要比较不同曲线之间的相似度，尤其是在时间序列分析、图像处理等领域。本文将介绍如何使用Python计算曲线的相似度，同时以可视化形式展示数据。
### 什么是曲线相似度？
曲线相似度是衡量两条曲线或时间序列之间相似程度的指标。常用的相似度度量包括欧几里得距离、动态时间规整（DTW）和余弦相似度等。在本篇文章中，我们
原创
2024-10-10 06:02:49
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Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。算法实现原理图解：a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abeb.将字符串想象成下面的结构。
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2023-09-01 11:49:37
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在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。基本方法句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法：编辑距离计算杰卡德系数计算TF 计算TFIDF 计算Word2Vec 计算下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Py
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2023-07-20 11:15:52
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使用TF-IDF算法计算网站页面相似度分布（Python）www.bmpi.dev
如果你的网站网页重复或者相似页面过多将会影响你网站的排名，那么如何计算网站内网页的相似度分布？本文教你通过开发Python脚本使用TF-IDF算法计算网站全站页面相似度分布并可视化展示出来。0. TF-IDFTF-IDF（英语：term frequency–inverse document
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2023-11-23 23:14:31
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>> clear;>> x1=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y1=[0,0.55,0.69,0.86,0.93,0.93,0.97,0.97,1];>> x2=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y2=[0,0.45,0.79,0.93,0.97,0
Echarts 用来做可视化曲线是非常优秀的一个库。建议使用 Echarts 作为项目的可视化图标库时，仔细研究 官方实例，根据需求来选择类似的示例，下载实例模板来开发，节省时间，减少出错，提高效率。最近在项目中遇到了一个棘手的问题：1. 在图表中要显示多条曲线2. 每一条曲线的横坐标(时间轴)的时间点不一定相同对于单条曲线，时间不同的话，时间点就会比总时间点少，这时，只在对应的时间上显
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2024-09-07 19:36:27
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数据相似性检测算法
1、引言 "数据同步算法研究"一文研究了在网络上高效同步数据的方法，其中有个前提是文件A和B非常相似，即两者之间存在大量相同的数据。如果两个文件相似性很低，虽然这种方法依然可以正常工作，但数据同步性能却不会得到提高，甚至会有所降低。因为会产生部分元数据和网络通信消耗，这在两个文件完全不相关时尤为明显。因此，同步数据前需要计算种子文件(seed file
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2023-11-17 15:28:26
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/** * 文本相似度算法 * （据说）由俄国人Vladimir Levenshtein在1965年发明 * 原理：返回将第一个字符串转换(删除、插入、替换)成第二个字符串的编辑次数。 * 次数越少，意味着字符串相似度越高
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精选
2013-04-14 10:18:57
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# 相似曲线匹配算法在Java中的实现
在计算机科学中，相似曲线匹配算法是一种测量曲线相似性的重要工具，应用广泛，如形状识别、图像处理等。本文将指导你实现一个基本的相似曲线匹配算法，使用Java编程语言。
## 理解相似曲线匹配算法的流程
### 整体流程
以下是实现相似曲线匹配算法的一般步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-06 03:36:30
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MFSR摘要1 引言2 文献综述2.1 推荐系统中相似性度量的研究进展2.2 最近相似性度量的比较2.2.1 均方差2.2.2 PIP2.2.3 NHSm2.3 模糊逻辑在推荐系统中的应用3 提出的方法3.1 推荐系统的模糊相似度量3.1.1 模糊逻辑在FSR中的应用3.1.2 FSR计算3.2 MFSR：推荐系统的多级模糊相似度量4.实验4.1 评估指标4.2 FSR与MFSR的比较4.3 M
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2023-09-25 04:32:32
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