相似度算法主要任务是衡量对象之间的相似程度，是信息检索、推荐系统、数据挖掘等的一个基础性计算。现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。1、欧式距离欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离），在二维和三维空间中的欧氏距离就是两
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
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今天的产品涉及到一个相似度匹配算法，上网查了这类算法很多。跟研发讨论，研发推荐使用余弦值相似度算法。余弦值相似度算法是个什么算法？余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。 余弦值越接近1，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"，余弦值越接近0，也就是两个向量越不相似，也就是这两个字符串越不相似。 是不是更加云里雾里了
题目描述小G通过摆放一些城市和道路构成了一个世界地图。趁着小G出去玩的时候，大G把小G的世界地图上的城市全部打乱并放在了原来这些城市所在的位置（并不是一一对应），又修改了一些道路。小G玩完回来后发现自己的东西被打乱了，感到非常生气，但是他又被一个更有趣的问题...
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2018-09-21 21:50:00
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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
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
文章目录一、什么是knn算法二、算法原理三、通用步骤四、简单应用 一、什么是knn算法knn算法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的模型。其输入是实例的特征向量，输出为实例的类别。寻找最近的k个数据，推测新数据的分类。二、算法原理 对于上面的这个散点图，已知的点是分布在一个二维空间的，当然，在实际生活中，情况会变得复杂，可能是多维的。这个例子表示的是肿瘤病人的相关信息，横
之前遇到一个需求需要做数据筛选上报以便控制峰值，我们想从集合中选取出变化最大的记录上传，集合的个数、集合类型、或者集合类元素的类型都不确定，于是在网上寻找相关的功能代码，奈何没找到，于是自己写了一个定义相似度计算基本规则如果比较的对象实现了接口相似度方法的情况下直接调用方法计算相似度，接口如下：
public interface Similarity<T> {
double c
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8. 汉明距
怎么对比两张图片的相似度1、首先打开微信，选择底部“发现”。如图所示。2、然后在点击进入“小程序”。如图所示。3、然后输入“腾讯AI体验中心”搜索，点击进入。4、选择“人脸对比”。如图所示。5、上传两张图片上去，点击“人脸比对”。6、最后两个人的相似度就出来了。完成效果图。C#怎么来判断2张图片相似度很麻烦，而且计算量很大，这个属于人工智能的范畴。如果这“两张相似图片”可以规定很多前提，比如相同分
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。
欧式距离使用差值的平和再求根即可以计算欧式距离，为了保证相似度的值在0-1范围内，可以使用如下公式：相似度 = 1/(1 + 距离),当距离为0时相似度为1，距离很远时相似度为0。# 基于欧式距离的相似度计算
def ecludSim(inA,inB):
return 1.0/(1.0 + np.linalg.norm(inA - inB))
dataA = np.array([[2, 0, 0,
词语的语义相似度计算主要有两种方法 ：
一类是通过语义词典，把有关词语的概念组织在一个树形的结构中来计算；
1. 语义相似度
Dekang Lin认为任何两个词语的相似度取决于它们的共性(Commonality)和个性(Differences)，然后从信息论的角度给出了定义公式：
其中，分子表示描述A，B共性所需要的信息量；分母表示完
#简单的音频相似度对比 Demo##环境 AndroidStudio、MATLAB、Audacity ##基本思路和流程 1. 录音，保存音频数据 2. 从二进制文件中获取音频原始数据 3. 音频滤波 4. 计算音频信号短时能量 5. 截取音频信号有效数据 6. 对对比音频数据进行同上操作 7. 计算标准音频与对比音频数据的余弦距离##核心代码import java.io.DataInputStr
1. 自然地使用[CLS]2. cosine similairity3. 长短文本的区别4. sentence/word embedding5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS]BERT可以很好的解决sentence-level的建模问题，它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务，即成对句子的sente
说明：这篇是写使用百度人脸识别API进行人脸相似度识别对比，如 给两个人物照片，判断是否是同一个人。简单的4步完成。1，获取百度人脸识别API的API Key和Secret Key。(10分钟内完成)使用百度账号登录百度AI平台，网址：http://ai.baidu.com/tech/face， 若没有直接注册一个账号。登录后需要点击“创建应用”填写命名一下，完成后返回，点击“管理应用”，就可以看
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
现有的文本语义匹配模型
a. Cross-encoder类模型（例如 BERT）将两段文本concat，通过BERT直接输出相似度；优点是简单，可以实现文本深交互，缺点是由于计算量太大，无法在召回阶段使用；
b. Bi-encoder类模型（例如 DPR）将两段文本分别通过模型获得文本表征，最后再通过一个相关性判别函数计算两个文本表征之间的相似度；因为在最后的相关性判别函数时才发生交互，所以可以离
对于图像的相似性匹配常用的方法包括以下几种：1. 获取（区域或全局）直方图（颜色直方图，灰度直方图，LBP，HOG等）直接利用各种相似性距离度量，或者计算其各阶矩，或者对其曲线进行二值化，然后进行比较。其中各种相似性距离度量在另外一篇博客中做了介绍，各种矩常用的包括一阶矩（即均值），二阶矩（即方差），无穷阶矩（最大值）；曲线的二值化是g(i) = hist(i)>hist(i+1)?1:0（
