相似度_Tag标签_程序员俱乐部

在图像分析领域保持长期领先地位的搜索巨头Google，近日又推出了一款引爆用户体验的新应用——“谷歌艺术与文化”App。用户可以拿起一张自拍照，然后与博物馆里成千上万的知名画作进行相似度匹配。令人欣喜的是，该应用的识别准确度还是相当给力的。外媒Cnet编辑GaelFashingbauerCooper也尝试了一下，结果在该应用给出的多个匹配结果中，最像的那个竟然是雷阿诺（Renoir）。这款应用引发了不少网友尝鲜... 查看全文

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。据百度百科介绍：编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做EditDistance），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，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。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kitten一字转成sitting：sitten（k→s）sittin（e→i）sitting（→g... 查看全文

利用编辑距离(EditDistance)计算两个字符串的相似度编辑距离(EditDistance)，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。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。例如将kitten一字转成sitting:sitten(k→s)sittin(e→i)sitting(→g)俄罗斯科学家VladimirLevenshtein在1965年提出这个概念... 查看全文

余弦相似性原理：首先我们先把两段文本分词，列出来所有单词，其次我们计算每个词语的词频，最后把词语转换为向量，这样我们就只需要计算两个向量的相似程度.我们简单表述如下文本1：我/爱/北京/天安门/经过分词求词频得出向量（伪向量）[1,1,1,1]文本2：我们/都爱/北京/天安门/经过分词求词频得出向量（伪向量）[1,0,1,2]我们可以把它们想象成空间中的两条线段，都是从原点（[0,0,...]）出发，指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角，如果夹角为0度，意味着方向相同、线段重合... 查看全文

问题许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串，我们希望能够有办法判断其相似程度。我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为：1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）。2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）。3.删除一个字符（如把“travelling”变为“traveling”）。比如，对于“abcdefg”和“abcdef”两个字符串来说，我们认为可以通过增加/减少一个“g“的方式来达到目的。上面的两种方案，都仅需要一次操作... 查看全文

importjava.awt.image.BufferedImage;importjava.io.File;importjavax.imageio.ImageIO;/***比较两张图片的相似度*@authorGuihua**/publicclassBMPLoader{//改变成二进制码publicstaticString[][]getPX(Stringargs){int[]rgb=newint[3];Filefile=newFile(args);BufferedImagebi=null;try... 查看全文

在我以前的文章《网站收录差，网页相似度在作祟》已经将到了三个主要引起网页相似度的原因。网页头部、网页侧边和导航以及网页底部，他们占了网页相似度的25%~30%。这一章，我会教大家如何降低网页的相似度，从而提升网站的收录。如今很多站长在建站的时候都会选择套用模板，就连关键词和网页的描述统一调用。所以，很多站长确实很苦恼自己明明是原创内容居然百度没有收录，或是就算收录了，以前的内容被剔除了。首页网页头部。首先我们保证每个网页有着不同的标题，不同的描述。注意了，这里的不同是指标题和描述... 查看全文