位置度计算都是计算实际轴线或中心线在物理长度上的各个点到理论轴线的垂直距离。位置度是指实际轴线最恶劣的那个点到理论轴线的垂直距离乘以2，无论位置度的被测元素是什么，实测结果一定是被测元素上，或者其特征上，偏差最大的那个点。
原创
2021-06-15 12:04:16
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似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；如果距离大，那么相似度小。 问题定义：有两个对象X,Y,都包含N维特征，X=(x1,x2,x3,...,xn),Y=(y1,y2,y3,...,yn),计算X和Y的相似性。 闵可夫斯基距离(Minkowski
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2019-12-13 09:55:00
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欧几里德距离 > 计算两组数据之间的距离，偏好越类似的人其距离就越短。。。为了处理方便。须要一个函数来对偏好越相近的情况给出越大的值（0~1之间）。 皮尔逊相关系数相关度评价 > 皮尔逊相关系数是推断两组叔叔与某一直线拟合程度的一种度量。其相应的公式比欧几里德距离评价的计算公式要复杂，可是在数据不是
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2017-06-12 15:35:00
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一、圈复杂度概念圈复杂度(Cyclomatic complexity)是一种代码复杂度的衡量标准，是一种固定的数据模型计算方式。圈复杂度用来衡量一个模块判定结构的复杂程度，数量上表现为线性无关路径条数，即覆盖所有的可能情况、最少使用的测试用例数。圈复杂度大说明程序代码的判断逻辑复杂，可能质量低且难以测试和维护。1、圈复杂度计算规则在计算圈复杂度时，可以通过程序控制流图方便的计算出来。 通常使用的计
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2023-07-19 11:01:41
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1.常见的时间复杂度和空间复杂度有哪些？O(1):constantcomplexity:constant常数复杂度O(logn):对数复杂度O(n):线性时间复杂度O(n^2)：平方O(N^3)：立方O(2^n)：指数O(n!)：阶乘2.时间复杂度和空间复杂度的重要性随着现在存储空间的便宜，很多情况下，我们是愿意用空间复杂度来换取时间复杂度的，因为内存，磁盘等这些和程序算法比起来，真的是太便宜的，
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2020-08-15 16:33:48
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# 图片相似度计算方法Java
## 引言
在现代社会中，我们经常需要对图片进行各种处理和比较。其中一个常见的需求是计算两张图片的相似度，即衡量两张图片之间的相似程度。图片相似度计算可以应用于图像搜索、图像复制检测、图像分类等多个领域。本文将介绍一种常用的图片相似度计算方法，并提供相应的Java代码示例。
## 图片相似度计算方法
一种常用的图片相似度计算方法是结构相似性(SSIM)指标。SS
什么是图像相似性度量？图像相似性度量是测量两幅图像的相似程度。这个定义看起来没有做什么解释，实际上图像相似性度量就像它的名字一样容易理解，通过度量的方式测度两幅图像到底有多么一样。相似性度量能做什么？从自顶向下的思维出发，研究完what is it ? 就该what can it do ?目前学术中最常用的场景是做目标追踪、位置获取，在一些算法如blobTracking，Meanshift，Cam
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2023-09-05 13:14:33
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常用的相似度计算方法：（1）欧氏距离（2）余弦相似度 （3）皮尔逊相关系数 （4）修正余弦相似度（5）汉明距离 （6）曼哈顿距离1、欧式距离：就是计算空间中两点的距离 def EuclideanDistance(x,y):
d = 0
for a,b in zip(x,y):
d += (a-b)**2
return d**0.52、余弦相似度（cosine） 夹角越小，余弦值
在taste里， PearsonCorrelationSimilarity的实现方式不是采用上述公式，而是采用3的实现。 Cosine相似度（Cosine Similarity）就是两个向量的夹角余弦，被广泛应用于计算文档数据的相似度 在taste里， 实现Cosine相似度的类是PearsonCorrelationSimilarity， 另外一
在现实中广泛使用的推荐系统一般都是基于协同过滤算法的，这类算法通常都需要计算用户与用户或者项目与项目之间的相似度，对于数据量以及数据类型不同的数据源，需要不同的相似度计算方法来提高推荐性能，在mahout提供了大量用于计算相似度的组件，这些组件分别实现了不同的相似度计算方法。下图用于实现相似度计算的组件之间的关系：图1、项目相似度计算组件图2、用户相似度计算组件下面就几个重点相似度计算方法做介绍：
原创
2013-12-08 02:32:16
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## Python中的预测准确度计算方法
在机器学习和数据分析中，评估模型的性能是非常重要的一步。其中，预测准确度是评估分类模型性能的一种常用指标。在Python中，我们可以使用一些方法来计算预测准确度，以帮助我们了解模型的表现如何。
### 预测准确度计算方法
预测准确度是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例。在Python中，我们可以使用混淆矩阵来计算预测准确度。混淆矩阵是一个二维矩阵
一、概念: 时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数) 比如：一般总运算次数表达式类似于这样： a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f a ！ =0时，时间复杂度就是O(2^n); a=0,b<>0 =>O(n^3); a,b=0,c<>0 =>O(n^2)依此类推 实例:for(i=1;i<=n;i++) {//循环了n*n次，当
原创
2023-03-03 10:58:44
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1)余弦相似度：通过对两个文本分词，TF-IDF算法向量化，对比两者的余弦夹角，夹角越小相似度越高，但由于有可能一个文章的特征向量词特别多导致整个向量维度很高，使得计算的代价太大不适合大数据量的计算。2)SimHash：算法的主要思想是降维，将高维的特征向量映射成一个f-bit的指纹(fingerprint)，通过比较两篇文章的f-bit指纹的Hamming Distance来确定文章是否重复
原创
2017-08-08 14:04:46
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W~J~T~E一、基本方法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，那么求句子相似度方法有哪些呢？ 编辑距离计算杰卡德系数计算TF 计算TFIDF 计算Word2Vec 计算 1）Word2Vec：其实就是将每一个词转换为向量的过程 这里我们可以直接下载训练好的 Word2Vec 模型，模型的链接地址为：news_12g_baid
向量的点乘:a * b公式：a * b = |a| * |b| * cosθ点乘又叫向量的内积、数量积，是一个向量和它在另一个向量上的投影的长度的乘积；是标量。点乘反映着两个向量的“相似度”，两个向量越“相似”，它们的点乘越大。向量的叉乘：a ∧ ba ∧ b = |a| * |b| * sinθ向
1.语义相似定义两个任意的词语如果在不同的上下文中可以相互替换且不改变文本的语义的可能性越大，那么两者之间的相似度就越高，否则相似度就越低。22.语义距离定义：数值在0到正无穷，0表示相似度为1，正无穷表示相似度为0。检测方法： 1.基于世界知识。根据世界知识方法一般是利用一部同义词词典来计算词语语义距离，现在常用的同义词词典有同义词词林、WordNet 和 HowNet 等，其中同义林词林和 W
算法复杂度前言：算法复杂度包括时间复杂度和空间复杂度，它是用来衡量一个程序效率的，本文主要讲解简易计算程序复杂度的方法。1.时间复杂度时间复杂度，大家可能看到时间就会以为，时间复杂度的计算是计算程序运行时间。其实不然，一个程序的运行时间取决于很多因素，包括计算机的优劣等，同一个程序在不同的计算机上所用时间是不同的，那么想要计算时间复杂度肯定不能通过运行所需时间来判断了。**时间复杂度：**一般将算
推荐算法基础--相似度计算方法汇总
2017年09月04日 15:21:57 Yoangh 阅读数 25186更多
分类专栏： 推荐算法
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推荐系统中相似度计算可以说是基础中的基础了，因为基本所有的推荐算法都是在计
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2019-09-10 18:30:00
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路面平整度是路面等级评定和路面施工验收时的一个重要指标，它直接反映了车辆行驶时的舒适度、安全性及路面的使用状态，为路面的维修和养护提供了重要参考。面对日益繁重的公路养护任务及管理信息化发展的需求，如何快速便捷的进行路面平整性能的检测成为一个具有现实意义的课题。智能手机的普及及其传感器技术的发展为道路管理者提供了一种新型便捷的路面平整度数据采集方式—基于智能手机的路面状况快速采集技术。此方法具有操作便捷，成本低廉，精度准确等优点，对路面养护管理信息化的发展有着不可或缺的作用。首先，对路面不平度评价指标进行
原创
2021-08-05 13:40:28
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# Java代码圈复杂度计算方法
## 概述
在软件开发中，圈复杂度是用来衡量代码复杂程度的一种指标。圈复杂度越高，代码逻辑越复杂，可读性和可维护性越差。因此，了解如何计算代码的圈复杂度是一个重要的技能。本文将介绍计算Java代码圈复杂度的方法，并逐步教会你如何实现。
## 流程图
下图展示了计算Java代码圈复杂度的整体流程：
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