字符串相似度匹配算法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
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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
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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
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問(wèn)題描述:該問(wèn)題暫無(wú)描述
Steven
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回答:理論上沒(méi)有，本質(zhì)都是二進(jìn)制存儲(chǔ)，比較過(guò)程最多取決于內(nèi)存長(zhǎng)度。
charles_paul
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... 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)...
...一種行之有效的語(yǔ)義類(lèi)抽取方法，包含三個(gè)模塊：并列度相似計(jì)算、上下位關(guān)系提取以及語(yǔ)義類(lèi)生成 [22]。1) 并列相似度計(jì)算?并列相似度計(jì)算其結(jié)果是詞和詞之間的相似性信息，例如三元組（蘋(píng)果，梨，s1）表示蘋(píng)果和梨的相似...
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......
由于最近涉及到匹配相似圖片的問(wèn)題，所以在此記錄下解決辦法：差異值哈希算法 + 顏色直方圖 環(huán)境要求：Python cv2庫(kù) math庫(kù) 差異值哈希算法 檢索相似圖片，第一個(gè)想到的就是差異值哈希算法。這個(gè)算法的步驟是： 縮小尺寸...
...上的線(xiàn)條。例如，您可以使用余弦相似度來(lái)獲得兩個(gè)等長(zhǎng)字符串之間的數(shù)值相似度。（如果您以前使用過(guò) Word2Vec，可能已間接用到余弦相似度。）這一方法的確非常實(shí)用，能夠?qū)蓚€(gè)高維向量（兩個(gè)長(zhǎng)句或兩個(gè)長(zhǎng)數(shù)組）之間的關(guān)...
...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...
...有辦法引導(dǎo)用戶(hù)去訪問(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...
...Y) #初始化api.SetPageSegMode(tesseract.PSM_SINGLE_LINE) #設(shè)置為單行字符串模式api.SetVariable(tessedit_char_whitelist, whitelist) #設(shè)置白名單stringOCR = tesseract.ProcessPagesBuffer(mBuffer, len(mBuffer), api) 該方法的優(yōu)...
...Y) #初始化api.SetPageSegMode(tesseract.PSM_SINGLE_LINE) #設(shè)置為單行字符串模式api.SetVariable(tessedit_char_whitelist, whitelist) #設(shè)置白名單stringOCR = tesseract.ProcessPagesBuffer(mBuffer, len(mBuffer), api) 該方法的優(yōu)...
...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...
...器學(xué)習(xí)合并，包括實(shí)時(shí)計(jì)算和離線(xiàn)計(jì)算，算法方面參考了相似度、決策樹(shù)、分類(lèi)等算法。以相似度來(lái)說(shuō)：首先采集告警的多維度信息，包括時(shí)間、主機(jī)、服務(wù)、分組hostgroups、應(yīng)用applications、標(biāo)簽tags等基本維度信息，計(jì)算不同告...
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
