首先： 图片如下 18.jpg 19.jpg 20.jpg 21.jpg 算法以及对比结果 一、 package com.aliyun.picture.demo; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.*; import java.awt.col ...
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2018-10-12 17:45:39
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两字符的相似度：即字符A到B的最小编辑次数。（AKA） （1）python-Levenshtein 汉明距离，要求：两字符长度一致。即len(str1)==len(str2) hamming(str1, str2) （2）编辑距离（插入，修改，删除） distance(str1, str2) （3） ...
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2018-09-25 19:34:49
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1. 聚类分析 聚类分析（cluster analysis）是一组将研究对象分为相对同质的群组（clusters）的统计分析技术 >> 将观测对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分，划分后每个群组内部各对象相似度很高，而不同群组之间的对象彼此相异度很高。 *** 回归、分类、聚类的区别 ： ...
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2018-09-20 01:13:09
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一、算法总体框架 图中z代表的是模板图像，算法中使用的是第一帧的groundtruth；x代表的是search region，代表在后面的待跟踪帧中的候选框搜索区域；??代表的是一种特征映射操作，将原始图像映射到特定的特征空间，文中采用的是CNN中的卷积层和pooling层；6*6*128代表z经过 ...
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2018-09-19 21:43:18
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特征向量 机器学习方法 距离度量 2.曼哈顿距离：在曼哈顿街区要从一个十字路口开车到另一个十字路口，驾驶距离显然不是两点间的直线距离。这个实际驾驶距离就是“曼哈顿距离”，也称为“城市街区距离”。 3.切比雪夫距离：国际象棋中，国王可以直行、横行、斜行，所以国王走一步可以移动到相邻8个方格中的任意一个 ...
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2018-09-12 11:10:05
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为此我们需要一种应对于海量数据场景的去重方案，经过研究发现有种叫 local sensitive hash 局部敏感哈希 的东西，据说这玩意可以把文档降维到hash数字，数字两两计算运算量要小很多。查找很多文档后看到google对于网页去重使用的是simhash，他们每天需要处理的文档在亿级别，大大 ...
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2018-09-05 17:28:37
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如果两个文件相似度很高，那么上下文格式的diff，将显示大量重复的内容，很浪费空间。1990年，GNU diff率先推出了"合并格式"的diff，将f1和f2的上下文合并在一起显示。 它的使用方法是加入u参数（代表unified）。 $ diff -u f1 f2 显示结果如下： f1 2012-0 ...
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2018-09-03 12:05:47
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转自：http://blog.csdn.net/u012160689/article/details/15341303 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，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性" ...
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2018-08-29 20:29:22
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~~(这道题太简单啦...虽说我锤了一上午都没过...我能说这道题和$CF1029C$算是同一道题吗...）~~ 按照时间顺序来说...$CF1029$在$CF1028$前面(而且$CF1029$还是$Div3$),前后没差多长时间就惊现高相似度题目~~(所以CF是有多迫切想让大家上分)~~ "CF ...
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2018-08-29 16:55:54
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1. KNN分类算法原理及应用 1.1 KNN概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断你的类型。 本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。 1.2 算法图示 从训练集中找 ...
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2018-08-24 18:11:09
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