1. 词条查询(Term Query) 词条查询是ElasticSearch的一个简单查询。它仅匹配在给定字段中含有该词条的文档，而且是确切的、未经分析的词条。term 查询 会查找我们设定的准确值。term 查询本身很简单，它接受一个字段名和我们希望查找的值。 下面代码查询将匹配 college ...
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2017-05-19 15:11:29
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https://www.51nod.com/tutorial/course.html#!courseId=3 转移方程： 注意如何对齐的。 这个算法的特点是，S和T字符串左边始终是对齐的。为了更好地理解这个算法中的递推公式，我们把两个字符串按照特定方式对齐。 以字符串S=ALGORITHM和T=AL ...
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2017-05-13 15:20:19
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题目描写叙述： 给定一个源串和目标串。可以对源串进行例如以下操作： 1. 在给定位置上插入一个字符 2. 替换随意字符 3. 删除随意字符 写一个程序。返回最小操作数，使得对源串进行这些操作后等于目标串，源串和目标串的长度都小于2000。 思路： 设状态dp[i][j] 表示从源串s[0...i] ...
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2017-05-13 14:22:29
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编辑距离定义： 编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转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。 例如将eeba转变成abac： 所以eeba和abac的编辑距离就是3 俄罗斯科学家Vladimir L ...
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2017-05-11 22:27:06
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public class Solution { public int hammingDistance(int x, int y) { return Integer.bitCount(x ^ y); }} bitCount api : Returns the number of one-bits in ...
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2017-05-02 23:41:37
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使用Levenshtein计算相似度距离，装下模块，调用下函数就好。 拿idf还得自己去算权重，而且不一定准确度高，一般做idf还得做词性归一化，把动词形容词什么全部转成名词，很麻烦。 Levenshtein.distance(str1,str2) 计算编辑距离（也称Levenshtein距离）。是 ...
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2017-04-23 15:02:05
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2017/3/14 15:14:02概念汉明距离（Hamming Distance）是使用在数据传输差错控制编码里面的，汉明距离是一个概念，它表示两个（相同长度）字对应位不同的数量，我们以d（x,y）表示两个字x,y之间的汉明距离。对两个字符串进行异或运算，并统计结果为1的个数，那么这个数就是汉明距... ...
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2017-04-13 09:15:38
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题意：设A,B是两个字符串。我们现在要用最少的操作的次数，将字符串A转换成字符串B,这里所说的字符操作有三种： （1）删除一个字符 （2）插入一个字符 （3）将一个字符改为另一个字符 任务： 对任意A,B计算出字符串A转换成字符串B的最少操作次数 输入：第一行为字符串A 第二行为字符串B 长度都小于 ...
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2017-04-08 18:58:55
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要求： 给定两个整数x和y，0 ≤ x, y < 231. 求x和y的汉明距离。 Example: ...
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2017-04-07 00:40:42
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前言 在图论之中，衡量两个点之间的距离可以用多种测量方法。本文主要是总结几种相似性度量方法，主要内容参考自Wiki和Tsingke的博客（见参考部分）。 目录 1.欧式距离 2.标准化欧式距离 3.曼哈顿距离 4.切比雪夫距离 5.闵可夫斯基距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德 ...
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2017-04-05 20:49:31
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