字符串的相似度算法SEARCH AGGREGATION
回答:大家好，我們以java排序算法為例，來(lái)看看面試中常見(jiàn)的算法第一、基數(shù)排序算法該算法將數(shù)值按照個(gè)位數(shù)拆分進(jìn)行位數(shù)比較，具體代碼如下：第二、桶排序算法該算法將數(shù)值序列分成最大值+1個(gè)桶子，然后遞歸將數(shù)值塞進(jìn)對(duì)應(yīng)值的桶里，具體代碼如下：第三、計(jì)數(shù)排序算法該算法計(jì)算數(shù)值序列中每個(gè)數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù)，然后存放到單獨(dú)的數(shù)組中計(jì)數(shù)累加，具體代碼如下：第四、堆排序算法該算法將數(shù)值序列中最大值挑選出來(lái)，然后通過(guò)遞歸將剩...
molyzzx
|
1357人閱讀
回答:Linux下的命令是豐富多樣的，查找字符串的方式也有好幾種，下面一一列舉：=====================grep命令：例子：grep -rin ’查找的字符串’ *說(shuō)明：-r：表示遞歸查找-I：表示忽略大小寫(xiě)-n：表示顯示行號(hào)*：表示當(dāng)前目錄的所有的文件注意：若要查找的字符串若包含空格，則需要使用引號(hào)grep 字符串1 | 字符串2 * ：查找包含字符串1或字符串2的行g(shù)rep 字符串...
gplane
|
865人閱讀
問(wèn)題描述:該問(wèn)題暫無(wú)描述
Steven
|
765人閱讀
回答:后臺(tái)不等于內(nèi)核開(kāi)發(fā)，但了解內(nèi)核肯定有助于后臺(tái)開(kāi)發(fā)，內(nèi)核集精ucloud大成，理解內(nèi)核精髓，你就離大咖不遠(yuǎn)了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc，數(shù)據(jù)庫(kù)支持oracle/informix/mysql，讓你輕松了解程序干了什么。本站正在舉辦注解內(nèi)核贏工具活動(dòng)，你對(duì)linux kernel的理解可以傳遞給她人。
wenshi11019
|
709人閱讀
回答:先表明立場(chǎng)，任何時(shí)候都不要在后臺(tái)代碼里拼接sql。(除了中小公司內(nèi)部報(bào)表類(lèi)需求外)首先，提主遇到的大公司拼接sql，都明顯是偽命題。在互聯(lián)網(wǎng)公司的應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)，是嚴(yán)禁嵌套，拼接sql的。一個(gè)大流量超高并發(fā)的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接池資源，是非常寶貴的。基本決定了系統(tǒng)的性能上限。不然為什么加分布式緩存，數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表呢？對(duì)于高頻低熵的系統(tǒng)，明顯高頻次低耗時(shí)的數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接是最可靠的方式。其次，對(duì)于各種大型的傳統(tǒng)I...
codercao
|
1230人閱讀
...入一個(gè)字符，刪除一個(gè)字符。 算法實(shí)現(xiàn)步驟: 1 設(shè)置n為字符串s的長(zhǎng)度。(我是個(gè)小仙女) 設(shè)置m為字符串t的長(zhǎng)度。(我不是個(gè)小仙女) 如果n等于0，返回m并退出。如果m等于0，返回n并退出。構(gòu)造兩個(gè)向量v0[m+1] 和v1[m+1]，串聯(lián)0..m...
...的是基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾?；谟脩?hù)的協(xié)同過(guò)濾首先計(jì)算相似用戶(hù)，然后再根據(jù)相似用戶(hù)的喜好推薦物品，這個(gè)算法有這么幾個(gè)問(wèn)題：用戶(hù)數(shù)量往往比較大，計(jì)算起來(lái)非常吃力，成為瓶頸； 用戶(hù)的口味其實(shí)變化還是很快的，不...
... 關(guān)鍵詞：剽竊，相似性，搜索，令牌，字符串拼貼類(lèi)別：GT算法，GT性能，F(xiàn).2.2。 模式匹配，H.3.3，H.5.2。，I.5.4。 文本處理，K.3.m.，K.5.1 檢測(cè)類(lèi)似的程序1.所有要比較的程序都被解析（或根據(jù)輸入進(jìn)行掃描）語(yǔ)...
今天，我們來(lái)聊聊協(xié)同過(guò)濾中的相似度計(jì)算方法有哪些。相似度的本質(zhì)推薦系統(tǒng)中，推薦算法分為兩個(gè)門(mén)派，一個(gè)是機(jī)器學(xué)習(xí)派，另一個(gè)就是相似度門(mén)派。機(jī)器學(xué)習(xí)派是后起之秀，而相似度派則是泰山北斗，以致?lián)纹饋?lái)推薦...
...你共同喜好的人來(lái)給你推薦 根據(jù)你喜歡的物品找出和它相似的來(lái)給你推薦 根據(jù)你給出的關(guān)鍵字來(lái)給你推薦，這實(shí)際上就退化成搜索算法了 根據(jù)上面的幾種條件組合起來(lái)給你推薦 實(shí)際上，現(xiàn)有的條件就這些啦，至于怎么發(fā)揮這...
...所有的故事都有開(kāi)始，也終將結(jié)束。本文將作為 NLP 漢字相似度的完結(jié)篇，為該系列畫(huà)上一個(gè)句號(hào)。起-NLP 中文形近字相似度計(jì)算思路承-中文形近字相似度算法實(shí)現(xiàn)，為漢字 NLP 盡一點(diǎn)綿薄之力轉(zhuǎn)-當(dāng)代中國(guó)最貴的漢字是什么？不...
...的筆墨并不多，占文章篇幅更多的是如何比較網(wǎng)頁(yè)之間的相似性，聚類(lèi)只是之后處理的一種手段。該文章提出了一種內(nèi)容提取算法，如下 從不同網(wǎng)站中收集網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行聚類(lèi) 將網(wǎng)頁(yè)解析成DOM樹(shù) 根據(jù)節(jié)點(diǎn)的位置和相同深度的節(jié)點(diǎn)數(shù)...
...統(tǒng)相關(guān)的理論非常多，但可用的實(shí)踐卻少見(jiàn)，要么是介紹相似度算法的demo，要么是講高大上架構(gòu)的文章，看懂這些離真正實(shí)現(xiàn)一個(gè)推薦系統(tǒng)還差著十萬(wàn)八千里。本文的重點(diǎn)不是介紹原理，也不是探討算法優(yōu)劣，側(cè)重點(diǎn)在于如何...
...統(tǒng)相關(guān)的理論非常多，但可用的實(shí)踐卻少見(jiàn)，要么是介紹相似度算法的demo，要么是講高大上架構(gòu)的文章，看懂這些離真正實(shí)現(xiàn)一個(gè)推薦系統(tǒng)還差著十萬(wàn)八千里。本文的重點(diǎn)不是介紹原理，也不是探討算法優(yōu)劣，側(cè)重點(diǎn)在于如何...
...可以通過(guò)矢量，被訓(xùn)練過(guò)的文檔矢量的下標(biāo)，或者原始的字符串標(biāo)簽來(lái)指定文檔（正面或者負(fù)面文檔）?！甤lip_start’ 和 ‘clip_end’則是指定了相似度檢索的范圍。 官方文檔其實(shí)說(shuō)明的不是很清楚，很多地方還是不容易理解。to...
安裝python-Levenshtein模塊 pip install python-Levenshtein 使用python-Levenshtein模塊 import Levenshtein 算法說(shuō)明 1). Levenshtein.hamming(str1, str2) 計(jì)算漢明距離。要求str1和str2必須長(zhǎng)度一致。是描述兩個(gè)等長(zhǎng)字串之間對(duì)應(yīng) 位置上不同字......
...有辦法引導(dǎo)用戶(hù)去訪(fǎng)問(wèn)推薦內(nèi)容。 算法選擇 如何能做到相似內(nèi)容的推薦呢，礙于小網(wǎng)站還跑在虛擬主機(jī)上（對(duì)的，連一個(gè)自己完整可控的服務(wù)器都沒(méi)有），所以可以想的辦法不多，條件限制在 只能用PHP+MySql。所以我想到的辦法...
...有辦法引導(dǎo)用戶(hù)去訪(fǎng)問(wèn)推薦內(nèi)容。 算法選擇 如何能做到相似內(nèi)容的推薦呢，礙于小網(wǎng)站還跑在虛擬主機(jī)上（對(duì)的，連一個(gè)自己完整可控的服務(wù)器都沒(méi)有），所以可以想的辦法不多，條件限制在 只能用PHP+MySql。所以我想到的辦法...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
張憲坤
