分析了经典差分放大电路的共模抑制比CMRR与输入电阻RIN 1.经典差分放大电路 基于运放的经典差分放大电路在各模电教材中均能找到,利用分离电阻和运算放大器实现,如图1所示为一种差分放大电路: 图1 经典差分电路 (1)理想状态下的分析 首先将OP1177看作理想运放,利用虚短.虚断的原理,可以得到: VP=V2*R4/(R3+R4)---------------------(1) (V1-VN)/R1=(VN-VOUT)/R2------------(2) VN=VP-------------

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/hu948162999/article/details/47727159 本文主要介绍了在短语.句子.多词查询中.solr在控制查询命中数量.之后再对结果集进行排序. 在solr中 默认是or 查询.也就是说:假设搜索q 中 分出来的词越多.所匹配的数量也就越多. 如:搜索短语  "中国联想笔记本" ,分词结果:中国 .联想 . 笔记本. 覆盖结果集:仅仅要文档中包括这3个随意词,都给返回. 排序结果:依照solr的打分公式.默

//获取筛选参数 $params = Request()->only(['keywords','brand_id', 'cat_id']); $where = "brand_id = " . $params['brand_id'] $where .= " or (goods_name like '%" . $params['keywords'] . "%' or goods_sn like '%" . $params['keywords']

前面两篇介绍了怎样编译SeetaFace的前两部分,现在就来讲下第三部分Face Identification的编译和使用. 其实,步骤基本上是一直的,如下: 1.新建一个空的DLL工程: 2.修改配置器: 3.添加include 4.添加lib文件路径和依赖项 5.修改预处理器 6.打开OpenMP 7.添加源文件到工程中 这里,将FaceIdentification\src文件夹下的所有文件(test除外)添加到工程中: 8.编译工程得到lib文件和dll文件(Release的步骤也是一样的

测试数据 ["美科学家发现人体新器官","科学家发现新器官"],["曝高云翔悉尼被捕","高云翔涉性侵被捕"],["走失柯基犬被摔死事件","柯基犬摔死后续"],["张继科景甜公布恋情","张继科公布恋情"] string-similarity  (gem "string-similarity")   https://githu

特征的匹配大致可以分为3个步骤: 特征的提取 计算特征向量 特征匹配 对于3个步骤,在OpenCV2中都进行了封装.所有的特征提取方法都实现FeatureDetector接口,DescriptorExtractor接口则封装了对特征向量(特征描述符)的提取,而所有特征向量的匹配都继承了DescriptorMatcher接口. 简单的特征匹配 int main() { const string imgName1 = "x://image//01.jpg"; const string im

Nginx location模块整理 具体的Nginx安装就不在这里描述了,这里只是为了对location的描述 Nginx环境 a. 查看当前系统cat /etc/redhat-release [root@nginx /]# cat /etc/redhat-release CentOS release 6.7 (Final) [root@nginx /]# b. 查看系统内核uname –r [root@nginx /]# uname -r 2.6.32-573.el6.x86_64 [roo

最近给某大学网站制作一个功能,需要给全校所有的学生提供就业单位发布职位的自动匹配,学生登陆就业网,就可以查看适合自己的职位,进而可以在线投递. 全校有几万名学生,注册企业发布的职位也有上万,如何在很短的时间内(不影响学生访问网站),通过建立好的匹配模型迅速的对学生——职位进行匹配? 建模篇 我以前给银行开发过房地产自动估价软件,按照标准做法是用欧几里得贴近算法或者海明贴近度,但是那种算法太复杂,属于应用数学的范畴,需要依靠精准的建模.我们就业办的老师是在实战上打拼的,没有高深的理论基础,所以建模

模板匹配在工业中经常有两个用途,一模板匹配进行产品定位,二根据匹配度来判断是OK的产品还是NG的产品.我用OPENCV做了个模板匹配定位的DEMO. (1)点击打开图像按钮打开一幅图像 (2)点击定义模板就行拖动橡皮条进行模板设置 (3)模板定义好后就可以再打开其他图像进行模板匹配定位了 附图如下:

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

直方图可以用来描述不同的参数和事物,如物体的色彩分布,物体的边缘梯度模版以及目标位置的当前假设的概率分布. 直方图就是对数据进行统计的一种方法,并且将统计值定义到一系列定义好的bin(组距)中,获得一张数据分布的统计图. 比如,现在有一个一维数组,其值从0-255,我们可以以20为组距,来分别统计数组中0-20的数据的总量,20-40的数据的总量,最后,以这个bin作为横轴,统计值作为y轴,得到一张统计图,这就是数据范围的直方图,再比如,一张灰度图像,值也是0-255,我们也可以这样做,这样也能

模板匹配的作用在图像识别领域作用可大了.那什么是模板匹配? 模板匹配,就是在一幅图像中寻找另一幅模板图像最匹配(也就是最相似)的部分的技术. 说的有点抽象,下面给个例子说明就很明白了. 在上面这幅全明星照中,我们想找出姚明头像的位置,并把它标记出来,可以做到吗? 可以,这就是模板匹配的要做的事情. 其实模板匹配实现的思想也是很简单很暴力的,就是拿着模板图片(姚明头像)在原图(全明星照)中从左上至右下依次滑动,直到遇到某个区域的相似度低于我们设定的阈值,那么我们就认为该区域与模板匹配了,也就是我们

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到"编辑距离算法",关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗

OpenCV 学习笔记(模板匹配) 模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一.这种方法的原理非常简单,遍历图像中的每一个可能的位置,比较各处与模板是否"相似",当相似度足够高时,就认为找到了我们的目标. 在 OpenCV 中,提供了相应的函数完成这个操作. matchTemplate 函数:在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数:在给定的矩阵中寻找最大和最小值,并给出它们的位置 在具体介绍这两个函数之前呢,我们还要介绍一个概念,就是如何来评价两

检索出的数据列表按字段匹配的优先顺序 一.举例 比如,发布一篇文章,文章包括基本的字段包括标题.发布时间.点击率.关键字.内容.当在页面中输入“教育”搜索关键词,会检索出指定字段包括“教育”的所有数据,举例: id title keyword content 纳税 继续教育,赡养父母,房屋贷款 教育,子女 上学 义务教育 好好学习天天向上 毕业 好好工作好好学习 结束教育教育 有以上三条数据,如果按照默认的ES检索机制,会按照最多匹配的优先级,比如,id为1的keyword和content字段都

<题目链接> 奔小康赚大钱 Problem Description 传说在遥远的地方有一个非常富裕的村落,有一天,村长决定进行制度改革:重新分配房子.这可是一件大事,关系到人民的住房问题啊.村里共有n间房间,刚好有n家老百姓,考虑到每家都要有房住(如果有老百姓没房子住的话,容易引起不安定因素),每家必须分配到一间房子且只能得到一间房子.另一方面,村长和另外的村领导希望得到最大的效益,这样村里的机构才会有钱.由于老百姓都比较富裕,他们都能对每一间房子在他们的经济范围内出一定的价格,比如有3间房子

[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处 在业务中经常会遇到类似数据库的"like"的模糊匹配需求,而es基于分词的全文检索也是有类似的功能,这个就是短语匹配match_phrase,但往往业务需求都不是那么简单,他想要有like的功能,又要允许有一定的容错(就是我搜索"东方宾馆"时,"广州花园宾馆酒店"也要出来,这个就不是单纯的"like"),

百度百科:模板匹配是一种最原始.最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题.它是图像处理中最基本.最常用的匹配方法.模板匹配具有自身的局限性,主要表现在它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化,该算法无效. 简单来说,模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域. 工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大. 代码如下: #模板匹配 imp

在全文搜索中默认排序是按照匹配度权值score排序的,权值越大位置越靠前,那为什么有很多时候全词匹配反而不在最前面那,其实很简单因为全词匹配权值也就是100,但是还有很多权值大于100的排在了前面. 比如 搜索“中国”,分词是 中,国,中国.那么有两个值“中国人”,“中国人在中国”这两个那个权值更大那,显然是“中国人在中国”权值更大,所以“中国人在中国”排在前面,全词匹配的“中国人”反在后面. 那如何让全词匹配结果在最前面那. 一个简单的办法,再建一个不分词的字段存储相同值,匹配. A不分词:“

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位