[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/hamming-distance.html [介绍] 在信息领域,两个长度相等的字符串的海明距离是在相同位置上不同的字符的个数,也就是将一个字符串替换成另一个字符串需要的替换的次数. 例如: xxxxyy和xxxxzz的海明距离是2: 111100 和 111111 的海明距离是2: 对于二进制数字来说,海明距离的结果相当于a^b结果中1的个数. [字符串]  C++ Code  123456789101112

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

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

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

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

一.问题描述 B1[1 2 3 4 5 6 7 8 9] B2[12 13 14 21 31 41 51  1 1 81 1 1] 两个十进制矩阵,行数不一样,分别是n1和n2,列数必须一致,为nwords,输出的矩阵Dh是[n1,n2],这和求两句真的欧氏距离一样的. 输出[1 1] = 1和12海明+2和13海明 + 3和14海明,[1 2] = 1和21 + 2和31 + 3和41,也就是说[i j]是B1第i行和B2第j行的海明距离. 二.问题分析 1和12 21 51 81分别求海明距

算法简介 SimHash也即相似hash,是一类特殊的信息指纹,常用来比较文章的相似度,与传统hash相比,传统hash只负责将原始内容尽量随机的映射为一个特征值,并保证相同的内容一定具有相同的特征值.而且如果两个hash值是相等的,则说明原始数据在一定概率下也是相等的.但通过传统hash来判断文章的内容是否相似是非常困难的,原因在于传统hash只唯一标明了其特殊性,并不能作为相似度比较的依据. SimHash最初是由Google使用,其值不但提供了原始值是否相等这一信息,还能通过该值计算出内容

python海明距离 - 5IVI4I_I_60Y的日志 - 网易博客 python海明距离   2009-10-01 09:50:41|  分类: Python |  标签: |举报 |字号大中小 订阅     def hammingDist(s1, s2):    assert len(s1) == len(s2)    return sum([ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(s1, s2)])

本文由  网易云发布. 10月22日至29日,全球计算机视觉顶尖专家们共聚威尼斯,参加ICCV2017国际计算机视觉大会,就领域内最新成果展开集中研讨,大会论文集也代表了计算机视觉领域最新的发展方向和最高水平.网易云安全(易盾)图像算法工程师邸新汉提交的两篇ICCV论文均被大会收录,并受邀参与专题研讨. ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议,由IEEE主办,全球范围内每两年召开一次.一直以来,ICCV的论文录用率非常低,是计算机视觉方向三大国际会议(另外两个为CVPR.ECCV)中公认级别最高

致网友:如果你不小心检索到了这篇文章,请不要看,因为很烂.写下来用于作为我的笔记. 2014年,在LSVRC14(large-Scale Visual Recognition Challenge)中,Google团队凭借 googLeNet 网络取得了 the new state of the art. 论文 Going deeper with convolutions 就是对应该网络发表的一篇论文: 主要内容: 主要围绕着一个 Inception architecture 怎么提出讲的: 不明

Simhash的算法简单的来说就是,从海量文本中快速搜索和已知simhash相差小于k位的simhash集合,这里每个文本都可以用一个simhash值来代表,一个simhash有64bit,相似的文本,64bit也相似,论文中k的经验值为3.该方法的缺点如优点一样明显,主要有两点,对于短文本,k值很敏感:另一个是由于算法是以空间换时间,系统内存吃不消. demo: package main import ( "fmt" "math" "strconv&qu

http://www.sci.utah.edu/~shachar/ 几篇论文都不错,但貌似05年之后就没有什么动作了.

用中文记下这篇论文的大致意思,以防止忘了.好记性不如烂笔头! 摘要:最近的一些研究在研究社交网络或WWW.研究者都集中于研究网络的“小世界性”,“幂率分布特性”,“网络传递性”(聚类性吧).本文提出网络的另一个特性:社团结构——社团内部链接十分紧密,社团之间链接较为稀疏.我们分别模拟数据和真实数据测试了算法,效果很好.又应用在了两个不知道社团结构的数据集上,能帮助我们更好的理解数据. 首先,介绍了小世界效应,幂率分布,聚类系数.然后说,本文我们提出了社团结构这一网络属性.总结说我们提出了一种社区

这是我在看论文时无意刷到的博客推荐的一篇文章"How to Read a Paper",教你怎么样看论文.对于研究生来说,看论文基本是日常,一篇论文十多二十页,如何高效地读论文确实非常重要,我也看了不少论文,有了一些体会,这篇文章介绍的方法值得参考. 原文来自https://blizzard.cs.uwaterloo.ca/keshav/home/Papers/data/07/paper-reading.pdf 这里还发现了翻译成中文的版本:https://wenku.baidu.co

2019年主动学习有哪些进展?答案在这三篇论文里 目前推广应用的机器学习方法或模型主要解决分类问题,即给定一组数据(文本.图像.视频等),判断数据类别或将同类数据归类等,训练过程依赖于已标注类别的训练数据集.在实验条件下,这些方法或模型可以通过大规模的训练集获得较好的处理效果.然而在应用场景下,能够得到的数据实际上都没有进行人工标注处理,对这些数据进行类别标注所耗费的人力成本和时间成本非常巨大.在一些专门的应用领域,例如医学图像处理,只有专门学科的专业医生能够完成对医学影像图像的数据标注.显然,

[清华NLP]图神经网络GNN论文分门别类,16大应用200+篇论文最新推荐 图神经网络研究成为当前深度学习领域的热点.最近,清华大学NLP课题组Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai同学对 GNN 相关的综述论文.模型与应用进行了综述,并发布在 GitHub 上.16大应用包含物理.知识图谱等最新论文整理推荐. GitHub 链接: https://github.com/thunlp/GNNPapers 目录            

CNN的权值正交性和特征正交性,在一定程度上是和特征表达的差异性存在一定联系的. 下面两篇论文,一篇是在训练中对权值添加正交正则提高训练稳定性,一篇是对特征添加正交性的损失抑制过拟合. 第一篇:Orthonormality Regularization Xie D, Xiong J, Pu S. All You Need is Beyond a Good Init: Exploring Better Solution for Training Extremely Deep Convolution

美国时间2月7-12日,AAAI 2020大会在纽约正式拉开序幕,AAAI作为全球人工智能领域的顶级学术会议,每年评审并收录来自全球最顶尖的学术论文,这些学术研究引领着技术的趋势和未来.京东云与AI在本次大会上有10篇论文被AAAI收录,涉及自然语言处理.计算机视觉.机器学习等领域, 充分展现了京东用技术驱动公司成长的发展模式以及技术实力,技术创新和应用落地也成为这些论文最吸引行业关注的亮点. 本届会议共收到的有效论文投稿超过8800篇,其中7737 篇论文进入评审环节,最终录取数量为1591篇

虽然ICCV2019已经公布了接收ID名单,但是具体的论文都还没放出来,为了让大家更快得看论文,我们汇总了目前已经公布的大部分ICCV2019 论文,并组织了ICCV2019论文汇总开源项目(https://github.com/extreme-assistant/iccv2019),目前已经收集到70篇论文,其中10篇Oral,13篇开源,见下方list.建议Oral的文章一定要去读一读. 本文中所有论文PDF已经打包上传到百度云,可以直接在GitHub项目上看到或者直接微信后台回复"ICCV

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