最近帮很多本科毕业生做文本数据分析，经常遇到的一个需求是计算文档相似度。 思路： 抽取语料（所有文档）中的词语，构建词典（词语与数字对应起来）。 根据构建的词典对每个文档进行重新编码（将文档转化为向量）。 使用余弦计算相似度 下面的corpus是我在知乎live随便找到的几个评论，拿来当
在平常的板砖过程中，经常会遇到突击报告输出，如项目总结报告，工程单站验证报告，由于时间紧的关系，很多情况下会出错，特别是在P工程单站验证报告的时候，大家都懂的。本工具能自动检测分析所提供的WORD及EXCEL文档中的所有图片相似度，能有效的提高报告自检效率。数据需求把要检测的文档放到”
在平常的板砖过程中，经常会遇到突击报告输出，如项目总结报告，工程单站验证报告，由于时间紧的关系，很多情况下会出错，特别是在P工程单站验证报告的时候，大家都懂的。本工具能自动检测分析所提供的WORD及EXCEL文档中的所有图片相似度，能有效的提高报告自检效率。数据需求把要检测的文档放到”
1.分形，具有以非整数维形式充填空间的形态特征。通常被定义为“一个粗糙或零碎的几何形状，可以分成数个部分，且每一部分都（至少近似地）是整体缩小后的形状”，即具有自相似的性质。 2.分形是一个数学术语，也是一套以分形特征为研究主题的数学理论。分形理论既是非线性科学的前沿和重要分支
图片相似度 _概述 今天在用一个软件清理手机时，看到了一个比较好的功能：相似图片删除。软件识别出相册中类似的图片，删除相似图片，进而释放手机存储。 上网查了这个功能的基本实现算法，有挺多算法求图片相似度的，常见的有均值哈希算法、差值感知算法、感知哈希算法、单通道直方图等等，网上
leetcode刷题笔记5637题 判断字符串的两半是否相似 地址：5637. 判断字符串的两半是否相似 问题描述： 给你一个偶数长度的字符串 s 。将其拆分成长度相同的两半，前一半为 a ，后一半为 b 。 两个字符串 相似 的前提是它们都含有相同数目的元音（'a'，'e'，'i'，'o'，'u'，'A'，'E'，'I'，'O�
function similar(s, t, f) { if (!s || !t) { return 0 } var l = s.length > t.length ? s.length : t.length var n = s.length var m = t.length var d = [] f = f || 3 var min = function(a, b, c) { return a <
余弦相似度公式 \(\cos\alpha={\vec a} {\cdot} {\vec b}{|\vec a||\vec b|}\) 向量\(\vec a\)与向量\(\vec b\)的余弦相似度等于，向量\(\vec a\)与向量\(\vec b\)的点积，除以向量\(\vec a\)与向量\(\vec b\)的长度 函数cos_sim计算了向量的余弦相似度，参数b为一个矩阵n\(\times\)m的
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/138107999 首发于 算法加油站 写文章 常见的距离算法和相似度计算方法 奋发的菜鸟酱 华东师范大学 计算机技术博士在读 91 人
在推荐系统中，协同过滤算法是应用较多的，具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法，核心点就是基于"一个人"或"一件物品"，根据这个人或物品所具有的属性，比如对于人就是性别、年龄、工作、收入、喜好等，找出与这个人或物品相似的人或物，当然实际处理中参考的因子会复杂的多。 本
値踏み 「ねぶみ」 估价，评价 てきぱき 麻利，爽快，敏捷，利落 支え 「つかえ」 堵塞（物），阻碍'（物） 翻す 「ひるがえす」 翻过来，翻转。迅速地呈现出反面 段板 「だんいた」 （楼梯）踏步板 のっそり 动作迟钝 外光 「がいこう」 户外的光线 ポートレート portrait ;
接口（英文：Interface），在JAVA编程语言中是一个抽象类型，是抽象方法的集合，接口通常以interface来声明。一个类通过继承接口的方式，从而来继承接口的抽象方法。 接口并不是类，编写接口的方式和类很相似，但是它们属于不同的概念。类描述对象的属性和方法。接口则包含类要实现的方法。 http
以下为我个人理解记忆： 证明两个矩阵不相似： 注意必要条件是满足相似的前提哈！ 证明两个矩阵相似： 这是汤家凤讲义上的思路分析： 一、题目1 首先复习一下对角化问题： 我们仅需牢记判断对角化时，找多重特征值即可，若k(重数)=s(无关向量个数)=n(阶数)-r(【A-λE】的秩) 若是n个不同的特征
我的 GitHub 写在前面 这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/Networkengineering1834 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/Networkengineering1834/homework/11146 这个作业的目标 学习使用PSP表格、学习commit规范、学习算法
在进行AI模型开发时，数据的数量与质量直接影响模型效果。在实地数据采集之后，企业往往需要从大量数据中筛选出符合训练要求的相关数据，剔除质量差或不相关的数据，这个步骤被称为数据清洗。通常来讲，在清洗数据时主要会清理掉对训练任务没有用途的数据，例如在训练工厂工人佩戴安全帽识别模
RCNN（Regions with CNN features）是RGB在2014年提出的一种目标检测算法，RCNN是将CNN方法应用道目标检测问题上的一个里程碑，借助CNN良好的特征提取和分类性能，通过RegionProposal方法实现目标检测。 前面我们提到的滑动窗口法可以得到目标所在区域，但会产生大量的计算。除了滑动窗口法之
毕业设计日报 时间： 2020年 7 月 27 日 序号 工作任务 完成情况 待解决问题 解决方法 备注 1 政策对比 找到相似的要点 无 无 今日工作计划 对相似的要点进行解析，找出不同之处
余弦计算相似度度量 相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，相似度的值越大说明个体差异越大。 对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何，一个好的做法就是将这些文本中词语，映射到向量空间，形成文本中文字和
图片相似度算法（Java实现）差值哈希算法主要流程代码均值哈希算法主要流程代码感知哈希算法主要流程代码附 在公司实习的时候接到一个任务：对视频抽帧生成的图片做去重处理。所以调研了一些有关计算图像相似度的算法，目前只是用于对图片做去重处理，加以改进或许可以实现以图搜图。
人脸识别范围很广泛，目前有十个关键技术 1. 人脸检测（face detection）是检测出图像中人脸位置的技术 一般输入是一张图片，输出是人脸所在位置，常用矩形框标记在原图之上； 2. 人脸配准（face alignment）是定位人脸五官关键点坐标的技术 一般输入是人脸图像+人脸坐标框，输出是五官关键点坐标序
转自： http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html 余弦相似性 为了找出相似的文章，需要用到"余弦相似性"（cosine similiarity）。下面，我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。 为了简单起见，我们先从句子着手。 句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。
作者用128维的kernel卷积得到特征图F1，可视化后发现其中有很多相似的特征图（并不能说明冗余，比如你去掉这些相似的特征图，可能性能下降），认为kernel的维度过高，为保证提取到相同的特征信息，其中相似的特征图可以用线性变化得到。 因此用64维的kernel去卷积得到64个特征图F2，然后将F2进行线
判断一个矩阵是否与对角型矩阵相似 矩阵A存在相似对角阵的充要条件是:如果A是n阶方阵,它必须有n个线性无关的特征向量 不同特征值的特征向量肯定线性无关。重根情况下再判断特征矩阵的秩，根据秩与齐次矩阵基础解的个数判断属于这个特征值的线性无关的特征向量的个数
1.启发式推荐算法（Memory-based algorithms） 启发式推荐算法易于实现，并且推荐结果的可解释性强。启发式推荐算法又可以分为两类： 基于用户的协同过滤（User-based collaborative filtering）：主要考虑的是用户和用户之间的相似度，只要找出相似用户喜欢的物品，并预测目标用户对对应物品的评分
一.基本概念 1.无监督学习：数据无标签或者说是未知的，目标是通过对无标记数据的学习来揭示数据的内在性质和规律。主要研究方向有聚类，主要方法有降维 二.聚类 1.聚类：将数据样本划分为若干个通常是不相交的子集，这样每个子集就是一簇或者说是一类，每一类代表类中数据的某些规律，而且
