[转]http://www.syyong.com/Go/Go-implements-the-soundex-algorithm.html SOUNDEX 返回由四个字符组成的代码 (SOUNDEX) 以评估两个字符串的相似性. Soundex("Euler") == Soundex("Ellery"); // E460 Soundex("Gauss") == Soundex("Ghosh"); // G200 Soundex(…

Atitit.跨语言 java c#.net php js常用的codec encode算法api 兼容性  应该内置到语言里面 1. 常用算法1 1.1. 目录2 1.2. 定义和用法编辑2 1.3. 语法编辑2 1.4. 提示和注释编辑3 2. 现有类库框架 jdk  vs apache codec vs .net3 1. 常用算法 Zip zlib gzip rar Md5 Rsa  rc2 rc4 sha dsa Des TripleDES Aes Base64 Bin2hex 类似He…

<?php /* * * MySQL_5.5中文参考手册 485开始 * * mysql> SELECT CASE 1 WHEN 1 THEN 'one' -> WHEN 2 THEN 'two' ELSE 'more' END; -> 'one' mysql> SELECT CASE WHEN 1>0 THEN 'true' ELSE 'false' END; -> 'true' mysql> SELECT CASE BINARY 'B' -> WH…

规则语言参考 概述 Drools有一个"本地"的规则语言.这种格式在标点符号上非常轻,并且通过"扩展器"支持自然语言和领域特定的语言,使语言能够变形到您的问题领域.本章主要与本机规则格式一致.用于表示语法的图表被称为"铁路"图表,它们基本上是语言术语的流程图.技术上非常热衷的也可以参考DRL.g这是规则语言的Antlr3语法.如果您使用Rule Workbench,则可以通过内容帮助为您完成许多规则结构,例如,输入"ru"并按…

N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念,通常在NLP中,人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理.另外一方面,N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度.这是模糊匹配中常用的一种手段.本文将从此开始,进而向读者展示N-Gram在自然语言处理中的各种powerful的应用. 基于N-Gram模型定义的字符串距离 利用N-Gram模型评估语句是否合理 使用N-Gram模型时的数据平滑算法 欢迎关注白马负金羁的博客 htt…

ElasticSearch 2 (26) - 语言处理系列之打字或拼写错误 摘要 我们喜欢在对结构化数据(如:日期和价格)做查询时,结果只返回那些能精确匹配的文档.但是,好的全文搜索不应该有这样的限制.相反,我们可以扩大范围,包括更多可能匹配的词语,使用相关度评分将更匹配的文档放置在结果集的顶部. 事实上,只做精确匹配的全文搜索很有可能会让用户失望,难道我们不希望搜索 "quick brown fox" 可以匹配到包含 "fast brown foxes" 的文档,…

规则语言参考 概述 Drools有一个“本地”的规则语言.这种格式在标点符号上非常轻,并且通过“扩展器”支持自然语言和领域特定的语言,使语言能够变形到您的问题领域.本章主要与本机规则格式一致.用于表示语法的图表被称为“铁路”图表,它们基本上是语言术语的流程图.技术上非常热衷的也可以参考DRL.g这是规则语言的Antlr3语法.如果您使用Rule Workbench,则可以通过内容帮助为您完成许多规则结构,例如,输入“ru”并按Ctrl +空格键,即可为您构建规则结构. 规则文件 规则文件通常是扩…

一.规则文件 标准的规则文件以”.drl”结尾. 一套完整的规则文件内容如下: package:包名,只限于逻辑上的管理,若自定义的查询或函数位于同一包名,不管物理位置如何,都可以直接调用. import:规则引用问题,导入类或静态方法. global:全局变量,使用时需要单独定义变量类型 function:自定义函数,可以理解为Java静态方法的一种变形,与JavaScript函数定义相似. queried:查询. rule end:规则内容中的规则体,是进行业务规则判断.处理业务结果的部分.…

原文:HowToDoInJava 协议:CC BY-NC-SA 4.0 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远. ApacheCN 学习资源 目录 JMS 教程 JMS 教程 – Java 消息服务教程 JMS 点对点消息示例 JMS 发布/订阅消息示例 HornetQ 教程 HornetQ 单体 – 基本的 JMS 消息传递示例 使用 Maven 的 HornetQ 独立服务器示例 Spring3 Hornetq 独立集成示例 Gson 教程 Gson 教程 Gso…

Soundex是一种语音算法,利用英文字的读音计算近似值,值由四个字符构成,第一个字符为英文字母,后三个为数字.在拼音文字中有时会有会念但不能拼出正确字的情形,可用Soundex做类似模糊匹配的效果. 之前做过模糊匹配,用的是正则表达式.但显然,用签名算法的效率更高. 算法简要说明 将英文字按以下规则替换(除第一个字符外): a e h i o u w y -> 0 b f p v -> 1 c g j k q s x z -> 2 d t -> 3 l -> 4 m n -…

catalogue . TF-IDF . 基于空间向量的余弦算法 . 最长公共子序列 . 最小编辑距离算法 . similar_text . local sensitive hash 局部非敏感哈希 . SSDEEP Hash . K-means聚类算法 . 二分K-means算法 1. TF-IDF Relevant Link: http://qianxunniao.iteye.com/blog/1831780 2. 基于空间向量的余弦算法 将分词后的词频作为向量分量,将每个文件转化为一个向量…

[功能]返回字符串参数的语音表示形式 [参数]c1,字符型 [返回]字符串 [说明]相对于比较一些读音相同,但是拼写不同的单词是非常有用的. 计算语音的算法: 1.保留字符串首字母,但删除a.e.h.i.o.w.y 2.将下表中的数字赋给相对应的字母 (1) 1:b.f.p.v (2) 2:c.g.k.q.s.x.z (3) 3:d.t (4) 4:l (5) 5:m.n (6) 6:r 3. 如果字符串中存在拥有相同数字的2个以上(包含2个)的字母在一起(例如b和f),或者只有h或w,则删除其…

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩…

Paxos算法在分布式领域具有非常重要的地位.但是Paxos算法有两个比较明显的缺点:1.难以理解 2.工程实现更难. 网上有很多讲解Paxos算法的文章,但是质量参差不齐.看了很多关于Paxos的资料后发现,学习Paxos最好的资料是论文<Paxos Made Simple>,其次是中.英文版维基百科对Paxos的介绍.本文试图带大家一步步揭开Paxos神秘的面纱. Paxos是什么 Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不…

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为…

好文集合: 深入浅出React(四):虚拟DOM Diff算法解析 全面理解虚拟DOM,实现虚拟DOM…

以前看过kmp算法,当时接触后总感觉好深奥啊,抱着数据结构的数啃了一中午,最终才大致看懂,后来提起kmp也只剩下“奥,它是做模式匹配的”这点干货.最近有空,翻出来算法导论看看,原来就是这么简单(先不说程序实现,思想很简单). 模式匹配的经典应用:从一个字符串中找到模式字串的位置.如“abcdef”中“cde”出现在原串第三个位置.从基础看起 朴素的模式匹配算法 A:abcdefg  B:cde 首先B从A的第一位开始比较,B++==A++,如果全部成立,返回即可:如果不成立,跳出,从A的第二位开…

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网…

本PPT从JVM体系结构概述.GC算法.Hotspot内存管理.Hotspot垃圾回收器.调优和监控工具六大方面进行讲述.(内嵌iframe,建议使用电脑浏览) 好东西当然要分享,PPT已上传可供下载(点此下载),另外良心推荐阅读<深入理解Java虚拟机JVM高级特性与最佳实践.pdf>(点此下载).…

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(…

前言: 对于SHA安全散列算法,以前没怎么使用过,仅仅是停留在听说过的阶段,今天在看图片缓存框架Glide源码时发现其缓存的Key采用的不是MD5加密算法,而是SHA-256加密算法,这才勾起了我的好奇心,所以趁着晚上没啥事,来学习一下. 其他几种加密方式: Android数据加密之Rsa加密 Android数据加密之Aes加密 Android数据加密之Des加密 Android数据加密之MD5加密 Android数据加密之Base64编码算法 Android数据加密之异或加密算法 SHA加密算…

前言: 前面学习总结了平时开发中遇见的各种数据加密方式,最终都会对加密后的二进制数据进行Base64编码,起到一种二次加密的效果,其实呢Base64从严格意义上来说的话不是一种加密算法,而是一种编码算法,为何要使用Base64编码呢?它解决了什么问题?这也是本文探讨的东西? 其他几种加密方式: Android数据加密之Rsa加密 Android数据加密之Aes加密 Android数据加密之Des加密 Android数据加密之MD5加密 Android数据加密之Base64编码算法 Android…

▓▓▓▓▓▓ 大致介绍 由于最近要考试复习,所以学习js的时间少了 -_-||,考试完还会继续的努力学习,这次用原生的JavaScript实现以前学习的常用的排序算法,有冒泡排序.快速排序.直接插入排序.希尔排序.直接选择排序 ▓▓▓▓▓▓ 交换排序 交换排序是一类在排序过程中借助于交换操作来完成排序的方法,基本思想是两两比较排序记录的关键字,如果发现两个关键字逆序,则将两个记录位置互换,重复此过程,直到该排序列中所有关键字都有序为止,接下来介绍交换排序中常见的冒泡排序和快速排序 ▓▓▓▓▓▓…

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法,和K-Means,BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比,DBSCAN既可以适用于凸样本集,也可以适用于非凸样本集.下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结. 1. 密度聚类原理 DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定.同一类别的样本,他们…

用菜鸟的思维学习算法 -- 马桶排序.冒泡排序和快速排序 [博主]反骨仔 [来源]http://www.cnblogs.com/liqingwen/p/4994261.html  目录 马桶排序(令人作呕的排序) 冒泡排序(面试都要问的算法) 快速排序(见证亚当和夏娃的爱情之旅) 马桶排序(令人作呕的排序) 一.场景:期末考试完了,老师要将同学们的分数从高到低排序.假设班上有 5 名同学,分别考了 5 分.3 分.5 分.2 分和 8 分[满分:10 分],排序后的结果就是 8 5 5 3 2,…

前面几篇博客我们已经陆陆续续的为大家介绍了7种排序方式,今天博客的主题依然与排序算法相关.今天这篇博客就来聊聊基数排序,基数排序算法是不稳定的排序算法,在排序数字较小的情况下,基数排序算法的效率还是比较高的.今天就来聊一下基数排序算法的原理以及代码的具体实现. 一.基数排序算法示意图 下方的基数排序算法的实现是利用"桶"来实现的,首先我们创建10个桶,然后按照基数入桶,基数的取值是从数字的低位到高位以此取值.我们还是以[62, 88, 58, 47, 62, 35, 73, 51, 9…

上篇博客我们主要聊了比较高效的归并排序算法,本篇博客我们就来介绍另一种高效的排序算法:快速排序.快速排序的思想与归并排序类似,都是采用分而治之的方式进行排序的.快速排序的思想主要是取出无序序列中第一个值,然后通过比较将比该值小的元素放到该值的前方,将比该值大的元素放在该值的后方.这样一来该值前方的数据都要比该值小,该值后方的数据都要比该值大.然后再次对前半部分和后边半部分无序的数列进行上述操作,这样不断的操作,无序的序列的规模不断被缩小.等问题的规模被缩小到一定程度后,我们的序列就变的有序了.…

本篇博客中的代码实现依然采用Swift3.0来实现.在前几篇博客连续的介绍了关于查找的相关内容, 大约包括线性数据结构的顺序查找.折半查找.插值查找.Fibonacci查找,还包括数结构的二叉排序树以及平衡二叉树的构建与查找,然后还聊了哈希表的构建与查找.接下来的几篇博客中我们就集中的聊一下常见的集中排序方式,并并给出相应的时间复杂度.本篇博客我们将会详细的介绍冒泡排序.插入排序.希尔排序以及选择排序,下篇博客将继续介绍堆排序.归并排序以及快速排序的相关内容.当然上述内容的代码实现我们依然采用S…