首发于我的gitpages博客 https://helenawang.github.io/2018/10/10/代码相似度计算框架调研 代码相似度计算框架调研 研究现状 代码相似度计算是一个已有40年研究历史的问题了.它的应用范围广泛,主要包括代码抄袭检测[3].软件维护中的相似代码查找等. Whale[1]于1988年首次提出一个代码相似性检测的通用框架和步骤,将检测过程分为以下两个阶段: 代码格式转换 + 相似度确定 后来很多检测方法都参考这一框架,并将检测过程细分为四个部分: 预处理 ->…

http://www.jb51.net/article/55941.htm C#实现: 复制代码 代码如下: #region 计算字符串相似度        /// <summary>         /// 计算字符串相似度         /// </summary>         /// <param name="str1">字符串1</param>         /// <param name="str2&qu…

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存…

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据,但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析.分析前我们需要对这些数据去除重复,如何选择和设计文本的去重算法?常见的有余弦夹角算法.欧式距离.Jaccard相似度.最长公共子串.编辑距离等.这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用,如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算,我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重.最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复.看起来很简单,我们来做个测试,就拿最简单的…

Storm分布式实时流计算框架相关技术总结 Storm作为一个开源的分布式实时流计算框架,其内部实现使用了一些常用的技术,这里是对这些技术及其在Storm中作用的概括介绍.以此为基础,后续再深入了解Storm的内部实现细节. 1. Zookeeper集群 Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务系统,其采用类似Unix文件系统树形层次结构的数据模型(如:/zoo/a,/zoo/b),节点内可存储少量数据(<1M,当节点存储大数据量时,实际应用中可能出现同步问题). Zookeep…

GraphLab介绍 GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架.框架使用C++语言开发实现. 该框架是面向机器学习(ML)的流处理并行计算框架,可以运行在多处理机的单机系统.集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下.框架的设计目标是,像MapReduce一样高度抽象.可以高效运行与机器学习相关的.具有稀疏的计算依赖特性的迭代性算法,并且保证计算过程中数据的高度一致性和高效的并行计算性能.该框架最初是为处理大规模机器学…

http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/42153261 图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现 2014-12-25 21:27 2959人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(72)  Image Processing(18)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 感知哈希算法(perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可…

欢迎转载,尊重原创,所以转载请注明出处: http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/30527785 本文讲述了OpenCV中几种访问矩阵元素的方法,在指定平台上给出性能比较,分析每种矩阵元素访问方法的代码复杂度,易用性. 一.预备设置 本文假设你已经正确配置了OpenCV的环境,为方便大家实验,在文中也给出了编译源程序的Makefile,其内容如代码段1所示. 采用如代码段2所示的计时函数,这段代码你可以在我之前的博文中找到,abtic()…

余弦相似度计算字符串相似率 功能需求:最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻,储存到公司数据中.这里面就有一个技术点,就是如何保证你已爬取的新闻,再有相似的新闻 或者一样的新闻,那就不存储到数据库中.(因为有网站会去引用其它网站新闻,或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中). 解析方案:最终就是采用余弦相似度算法,来计算两个新闻正文的相似度.现在自己写一篇博客总结下. 一.理论知识 先推荐一篇博客,对于余弦相似度算法的理论讲的比较清晰,我们也是按照这个方式来计算相似度的.网…

摘要: 通过前面的学习,大家已经了解了HDFS文件系统.有了数据,下一步就要分析计算这些数据,产生价值.接下来我们介绍Mapreduce计算框架,学习数据是怎样被利用的. 博主福利 给大家赠送一套hadoop视频课程 授课老师是百度 hadoop 核心架构师 内容包括hadoop入门.hadoop生态架构以及大型hadoop商业实战案例. 讲的很细致, MapReduce 就讲了 15 个小时. 学完后可以胜任 hadoop 的开发工作,很多人学的这个课程找到的工作. (包括指导书.练习代码.和…

Spark 定制版:005~贯通Spark Streaming流计算框架的运行源码   本讲内容: a. 在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示 b. 基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 注:本讲内容基于Spark 1.6.1版本(在2016年5月来说是Spark最新版本)讲解. 上节回顾 上节课主要从事务视角为大家探索Spark Streaming架构机制:Spark Streaming程序分成而部分,一部分是Driver,另外一部分是Executor.通过对Driver和…

Kafka Stream-Spark Streaming-Storm流式计算框架比较选型 elasticsearch-head Elasticsearch-sql client NLPchina/elasticsearch-sql: Use SQL to query Elasticsearch kafka stream vs spark streaming vs storm_百度搜索 [翻译]Kafka Streams简介: 让流处理变得更简单 - devos - 博客园 kafka strea…

http://www.douban.com/note/319219518/?type=like win7基于mahout推荐之用户相似度计算 2013-12-03 09:19:11    事情回到半年前,我想做关于推荐系统的东西,结果看到了强大的apache mahout,然后各种安装linux,hadoop,apache,mahout,taste,结局是,一个星期的努力,失败....linux实在是hold不住啊,最后放弃了,可是最近计算用户相似度,实在是喜欢mahout 的开源,硬着头皮使用…

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 最近在学习文本相似度的计算,前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量,这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面,本文准备换一个思路,从深度学习的角度来处理文本相似度的问题. 本文介绍DSSM(Deep Structured Semantic Models)深度学习架构. 2. DSSM原理 DSSM的原理很简单,通过搜索引擎里Q…

在知识图谱构建阶段的实体对齐和属性值决策.判断一篇文章是否是你喜欢的文章.比较两篇文章的相似性等实例中,都涉及到了向量空间模型(Vector Space Model,简称VSM)和余弦相似度计算相关知识.        这篇文章主要是先叙述VSM和余弦相似度相关理论知识,然后引用阮一峰大神的例子进行解释,最后通过Python简单实现百度百科和互动百科Infobox的余弦相似度计算. 一. 基础知识 第一部分参考我的文章: 基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解 第一步,向量空间模型VSM …

Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm适用的场景: Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中. 由于Storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用.(实时计算?) Storm集群架构 Storm集群采用主从架构方式,主节点是Nimbus,从节点是Supervisor,有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中,架构如下图所示 Nimbus:Storm集群的Master…

针对深度学习(神经网络)的AI框架调研 在我们的AI安全引擎中未来会使用深度学习(神经网络),后续将引入AI芯片,因此重点看了下业界AI芯片厂商和对应芯片的AI框架,包括Intel(MKL CPU).谷歌(TPU).NVidia(GPU).华为和寒武纪,发现所有的AI芯片都支持TensorFlow框架. 从收集到的信息来看: 1.目前TensorFlow在智能边缘计算中是主流,例如TensorFlow提供了移动端应用开发API,参考资料中包含了示例. 2.AI芯片对深度学习的加速效果,其中NVI…

本文是讲述怎样使用word2vec的基础教程.文章比較基础,希望对你有所帮助! 官网C语言下载地址:http://word2vec.googlecode.com/svn/trunk/ 官网Python下载地址:http://radimrehurek.com/gensim/models/word2vec.html 1.简介 參考:<Word2vec的核心架构及其应用 · 熊富林.邓怡豪,唐晓晟 · 北邮2015年>           <Word2vec的工作原理及应用探究 · 周练 ·…

参考:python文本相似度计算 原始语料格式:一个文件,一篇文章. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import jieba from gensim import corpora,models,similarities import codecs def cut_words(file): with open(file, 'r',encoding="utf-8") as f: text = f.read() words = j…

二.计算向数据移动如何实现? Hadoop1.x(已经淘汰): hdfs暴露数据的位置 1)资源管理 2)任务调度 角色:JobTracker&TaskTracker JobTracker: 资源管理.任务调度(主) TaskTracker:任务管理.资源汇报(从) Client: 1.会根据每次计算数据,咨询NN的元数据(block).算:split 得到一个切片的清单 map的数量就有了 2.split是逻辑的,block是物理的,block身上有(offset,locatios),spli…

目录 1. 正文 2. 目录 3. 参考 4. 相关 1. 正文 HTCondor是威斯康星大学麦迪逊分校构建的分布式计算软件和相关技术,用来处理高通量计算(High Throughput Computing )的相关问题.高通量计算中的Throughput应该是吞吐量的意思,也就是调度计算机资源的能力.与高性能计算(HPC)不同,高通量计算(HTC)应对的问题是在高性能的同时能够长时间稳定运行的能力,并充分利用集群或网络内计算资源.长时间计算时,集群或网络内计算资源往往是不可靠的,这中间蕴含了…

1. BERT 语义相似度 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. 有一个这样的场景,QA对话系统,…

本项目是使用scala语言给出了spark2.4.5计算框架中各模块的常用实例. 温馨提醒:spark的版本与scala的版本号有严格的对应关系,安装请注意. Spark Core RDD以及Pair RDD的常用算子 Spark SQL RDD转换为DataFrame DataFrame与MySQL的交互 Spark MLlib 流水线pipeline的基本用法 决策树 K均值 K-means 逻辑回归 LogisticRegression 超参优化 网格搜索 Spark Streaming…

目录 1 - 什么是 MapReduce 2 - MapReduce 的设计思想 2.1 如何海量数据:分而治之 2.2 方便开发使用:隐藏系统层细节 2.3 构建抽象模型:Map 和 Reduce 3 - MapReduce 的优劣 3.1 MapReduce 的优势 3.2 MapReduce 的限制 参考资料 版权声明 1 - 什么是 MapReduce 维基百科中,MapReduce 是 Google 提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算. MapReduce 是…

在前一篇文章 <海量数据相似度计算之simhash和海明距离> 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力.但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了.我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s.看起来相似度计算不是很慢,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600…

随着大数据的发展,人们对大数据的处理要求也越来越高,原有的批处理框架MapReduce适合离线计算,却无法满足实时性要求较高的业务,如实时推荐.用户行为分析等. Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架,通过它提供的丰富的API.基于内存的高速执行引擎,用户可以结合流式.批处理和交互试查询应用.本文将详细介绍Spark Streaming实时计算框架的原理与特点.适用场景. Spark Streaming实时计算框架 Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框…

storm分布式流式计算框架. nimbus:主进程服务(职责就是任务的分配的,程序的分发) supervisor:工作进程服务(职责就是启动线程池,接受任务,运行任务,报告任务的运行状态) 注意容错:supervisor与nimbus都是基于zookeeper来实现容错,任务运行的元数据存储的zk里面,如果工作节点宕机,zk可以发现,执行触发机制,通知nimbus,对任务进行重新的分发. =====================================================…

编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算.下顺便研究R简单使用的语言.概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 由于这里每一个数都是等概率的.所以就当做是数组或向量中全部元素的平均数吧.能够使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance整体方差和sample variance样本方差,差别是整体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中经常使用样本方差,R语言的var()函数计算的也是样本…

引用 前几天在网上看到一个淘宝的面试题:有一个很大的整数list,需要求这个list中所有整数的和,写一个可以充分利用多核CPU的代码,来计算结果.一:分析题目 从题中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”,这就已经充分告诉我们要采用多线程(任务)进行编写.具体怎么做呢?大概的思路就是分割List,每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和,最后等待所有的线程(任务)都执行完后就可得到这个“很大的List”中所有整数的和. 二:具体分析和技术方案 既然我们已经决定采用多线程…