def cal_sim2(A,B): ''' A :query [1,2] B: answers [[1,2],[3,5]] ''' need_norm=False A = np.array(A) B = np.array(B) A=A/np.linalg.norm(A) if need_norm: #A=A/np.linalg.norm(A) B= B/np.linalg.norm(B,axis=1).reshape(B.shape[0],1) sim = A.dot(B.T) return…

一.简单总结 其实相似度计算方法也是老生常谈,比如常用的有: 1.常规方法 a.编辑距离 b.Jaccard c.余弦距离 d.曼哈顿距离 e.欧氏距离 f.皮尔逊相关系数 2.语义方法 a.LSA b.Doc2Vec c.DSSM ...... 二.利用熵计算相似度 关于什么是熵.相对熵.交叉熵的概念,网上有很多,这里就不总结了.本篇主要关注工程方面,即怎么用代码实现,参考的论文来自<Content-based relevance estimation on the web using int…

印刷版(SCI) 双月刊 ,500种 联机版(SciSearch) 周更新 ,600种 光盘版(带文摘)(SCICDE) 月更新 ,500种(同印刷版) 网络版(SCIExpanded) 周更新 ,600种(同联机版) <工程索引>(EngineeringIndex,EI),1884年创刊,由美国工程信息公司出版,报道工程技术各学科的期刊.会议论文.科技报告等文献. 版本(及区别名称) 出版周期 收录文献源 光盘版(EI Compendex) 双月刊 2600种 网络版(EI Compende…

前面有文章提到过,K-means算法,第一步骤是找出样本点的的所属聚类.下面用两种方式实现,一种是普通的循环,一种是完全向量化计算. 假设 : X 是m×n样本矩阵,其每一行是一个样本,m表示样本数目,n表示特征数目: centroids是K×n矩阵,K表示聚类数目,n表示特征数目,每一行是一个聚类的中心. idx是m×1矩阵,idx(i) 表示第i个样本所属的聚类下标.(取值范围 1..K ) 半循环半向量化方式 实现: 思想:循环遍历每一个样本点,计算每一个样本点距离K个聚类中心的值,并取最…

linux环境下,没有首先安装python_Levenshtein,用法如下: 重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现. 1. Levenshtein.hamming(str1, str2) 计算汉明距离.要求str1和str2必须长度一致.是描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数.如 2. Levenshtein.distance(str1, str2) 计算编辑距离(也成Levenshtein距离).是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入.删…

torchnet+VGG16计算patch之间相似度 torch VGG16 similarity 本来打算使用VGG实现siamese CNN的,但是没想明白怎么使用torchnet对模型进行微调...所以只好把VGG的卷积层单独做一个数据预处理模块,后面跟一个网络,将两个VGG输出的结果输入该网络中,仅训练这个浅层网络. 数据:使用了MOTChallenge数据库MOT16-02中的pedestrian 代码: -- -------------------------------------…

上个月本人开发和上线了一个在SharePoint 2010上基于HTML5的移动OA网站,后端服务采用自定义的基于AgilePoint工作流引擎的Sharepoint Web服务,前端主要采用Jquery Mobile和HTML5进行构建.主要用于各级领导在各种移动终端(苹果.安卓.平板等)进行流程审批和流程查询,同时为了了解网站访问和使用情况以进一步改进功能提供参考,自定义了一个访问日志的列表,用于记录访问日志,由于可以根据浏览器用户代理信息计算出是否为移动终端及客户端访问系统等,本文主要介绍…

BD AC D 三大检索指的是:SCI(科学引文索引 ).EI(工程索引 ).ISTP(科技会议录索引 ) 即Science Citation Index.Engineering Index.Conference Proceedings Citation Index - Science(原名ISTP—Index to Scientific & Technical Proceedings)是世界著名的三大科技文献检索系统,是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具,其中以SCI最为重要. 学…

目录 更改elasticsearch的score评分 插件源码解读 脚步一 脚本二(fast-vector-distance) 部署 测试 创建索引 查询 版本说明 项目详细见github 参考文献 更改elasticsearch的score评分 在某些情况下,我们需要自定义score的分值,从而达到个性化搜索的目的.例如我们通过机器学习可以得到每个用户的特征向量.同时知道每个商品的特征向量,如何计算这两个特征向量的相似度?这个两个特征向量越高,评分越高,从而把那些与用户相似度高的商品优先推荐给…

使用octave编程的时候,一定要注意使用向量化编程的思想,下面我就说说我今天做题遇到的一个K-means聚类问题,如何使用octave中的函数向量计算聚类中心centroids. octave几个函数: bsxfun: 二元操作函数,调用方式: bsxfun (F, A, B),A为 向量.二维矩阵或多维矩阵,B也为 向量.二维矩阵或多维矩阵,F为二元操作函数.如果 A 和 B 维度数不一样,或者 对应维度长度不一样,此函数会首先尝试把 A 和 B 都broadcast 到相同维度,且对应维度…

http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA主题模型评估方法--Perplexity http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA-math-LDA 文本建模 http://www.iyunv.com/thread-59890-1-1.html 用python计算lda语言模型的困惑度并作图 h…

题目描述: 对于不同的字符串,我们希望能有办法判断相似程度,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,具体的操作方法如下: 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和减少一个“g”的方式来达到目的.上面的两种方案,都只需要一次操作.把这个操作所需要的次数定义为两个字符串…

static void Main(string[] args) { Levenshtein(@"今天天气不错", @"今天的天气不错啊"); Console.Read(); } /// <summary> /// 字符串相似度计算 /// </summary> /// <param name="str1"></param> /// <param name="str2">…

Levenshtein Distance莱文斯坦距离定义: 数学上,两个字符串a.b之间的莱文斯坦距离表示为levab(|a|, |b|). levab(i, j) = max(i, j)  如果min(i, j) = 0; =  min(levab(i - 1, j) + 1, levab(i, j-1) + 1, levab(i - 1, j - 1) + 1)     (ai != bj) 否则其中ai != bj 是指示函数,当ai != bj 时为1, 否则为0. 核心公式就是下面:…

背景知识: (1)tf-idf 按照词TF-IDF值来衡量该词在该文档中的重要性的指导思想:如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它很可能就反映了这篇文章的特性,正是我们所需要的关键词. tf–idf is the product of two statistics, term frequency and inverse document frequency.      //Various ways for determining the exact values of both…

原创,转载请注明出处! 程序具有一下功能窗口界面1,Input输入(读入文件,所有的文件都读入)2,Output输出(检验是否读取正确,从结构体数组读入)3,Length统计(此文件里有110本图书)4,Locate查找(根据图书的名字查找,可根据输入的图书名称查找该图书所在的位置从1开始,满足该名称的图书有多本,都要输出,输出满足条件图书的所有信息)5,Get(该查找有个位置i,找出该列表中第i本书的信息,结果唯一)6,Insert(i,插入新的图书,在指定位置i插入图书,总数+1,反映到文件…

01-正常工资计税 (包括同一月多地计税方式) 02-年终奖计税 (包括可分批发放,但计税总额不变)  按工资 除以月份,看落在那个计税区间,获取税率和扣除数,再用总额*税率-扣除数,要考虑当月工资如果没到3500计税标准的情况,需提前扣掉. 03-偶然所得计税   偶然所得税率唯一,20%,定义到系统参数中,可以调整.   总额*%20 04- 一次性补偿收入计税 (总额-(上年度平均工资*3+其他[新加的项目,比如社保等]))/最大工作年限-税前扣除数算出税,  再用算出的税*最大工作年限…

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口.Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. 以上是百度百科对ES的介绍.本文主要记述在linux环境下安装Elasticsearch及基本的可视化工具sense,并使用ES索引MongoDB中的数据,使我们可以直接通过…

一.多维数组 1.生成ndarray     (array函数) .np.array()生成多维数组 例如:import numpy as npdata1=[6,7.5,8,0,1]     #创建简单的列表print(data1)arr1=np.array(data1)    #将列表创建数组print(arr1) 2.ndarry的数据类型 (1)dtype()   #获取数组元素类型(浮点数.复数.整数等) data=np.random.randn(2,3)   #生成随机数组print(…

4.2 通用函数:快速的元素级数组函数 通用函数(即ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数. 1)一元(unary)ufunc,如,sqrt和exp函数 2)二元(unary)ufunc,可接受2个数组,并返回一个结果数组,如add或maximum函数   3)部分ufunc可返回多个数组,如modf,是Python内置函数divmod的矢量化版本,可返回浮点数数组的整数部分和小数部分: 4)Ufuncs可以接受一个out可选参数,这样就能在数组原地进行操作. 列举部分一…

infolite 今天为大家分享一个爬虫利器-infolite.这是一个chrome浏览器的插件,如果你在写爬虫的时候对复杂繁琐的控件路径分析是深恶痛绝.那么infolite绝对是你最好的选择. 安装 打开chrome浏览器进到chrome的网上商店页面.在搜索栏敲入infolite,如图所示   如果搜索不出来,搜索SelectorGadget 然后点击安装,等待安装完毕后重启浏览器会发现浏览器左上角多了一个放大镜的小标志,如图所示   使用 点击放大镜按钮进入infolite界面,在网页上选…

Given a 2D matrix matrix, find the sum of the elements inside the rectangle defined by its upper left corner (row1, col1) and lower right corner (row2, col2). The above rectangle (with the red border) is defined by (row1, col1) = (2, 1) and (row2, co…

def get_ord_list(str): return [ord(i) for i in str] def calcu_approx(str1,str2): def dot(A,B): return (sum(a*b for a,b in zip(A,B))) def cosine_similarity(a,b): return dot(a,b) / ( (dot(a,a) **.5) * (dot(b,b) ** .5) ) ord_list1 = get_ord_list(str1) o…

摘  要  在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的.为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages ).试验证明,比起其他网页去重算法(I-Match),DDW具有很好的抵抗噪声的能力及近似线性的时间和空间复杂度,在大规模实验中获得良好测试结果. 关键词  网页去重算法   特征向量   近似网页   支持向量机 第一部分介绍现有去重算法:第…

余弦相似度计算: \cos(\bf{v_1}, \bf{v_2}) = \frac{\left( v_1 \times v_2 \right)}{||v_1|| * ||v_2|| } \cos(\bf{M_1}, \bf{M_2}) = \frac{\left(M_1 \times M_2^T \right)}{||M_1|| \times ||M_1||^T } ### 矩阵矢量化操作 ### 按行计算余弦相似度 ### 两矩阵计算相似度向量应为同维度 ### 返回值RES为A矩阵每行对B矩…

目录: 一.简介: 1.用户意图识别概念 2.用户意图识别难点 3.用户意图识别分类 4.意图识别方法: (1)基于规则 (2)基于穷举 (3)基于分类模型 二.意图识别具体做法: 1.数据集 2.数据处理 3.query分析 query纠错.[query rewrite] query 词自动提示.[query相关性计算] query扩展,[query相关性计算] query自动分类.[query类目预测] 语义标签.[query tagging] 4.特征工程 5.分类训练 三.应用场景 四.…

一.简介:TF-IDF 的改进算法 https://blog.csdn.net/weixin_41090915/article/details/79053584 bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法.通俗地说:主要就是计算一个query里面所有词q和文档的相关度,然后再把分数做累加操作. 我们有一个query和一批文档Ds,现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数,我们的做法是,先对query进行切分,得到单词qi,然后单词的分数由3部分组成: 单词qi和D之间的相关性…

作者 吕亚霖,2019年加入作业帮,作业帮基础架构-架构研发团队负责人,在作业帮期间主导了云原生架构演进.推动实施容器化改造.服务治理.GO微服务框架.DevOps的落地实践. 张浩然,2019年加入作业帮,作业帮基础架构-高级架构师,在作业帮期间,推动了作业帮云原生架构演进.负责多云k8s集群建设.k8s组件研发.linux内核优化调优.底层服务容器化相关工作. 背景 大规模检索系统一直都是各个公司平台业务的底层基石,往往是以千台裸金属服务器级别的超大规模集群的方式运行,数据量巨大,对于性能.…

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…

1 向量化( Vectorization ) 在逻辑回归中,以计算z为例,$ z =  w^{T}+b $,你可以用for循环来实现. 但是在python中z可以调用numpy的方法,直接一句$z = np.dot(w,x) + b$用向量化完成,而且你会发现这个非常快. ng做了个实验,求两个100万长的一维向量的內积,用向量化花了1.5毫秒,而用for循环计算花了400多毫秒. 所以平常记得用向量化,一定要避免使用for循环,你的代码会快很多. CPU和GPU都有并行化的指令,有时候叫SIM…