[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

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

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

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

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

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

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

[佛山市选2013]JZOJ2020年8月7日提高组T3 海明距离 题目 描述 对于二进制串a,b,他们之间的海明距离是指两个串异或之后串中1的个数.异或的规则为: 0 XOR 0 = 0 1 XOR 0 = 1 0 XOR 1 = 1 1 XOR 1 = 0 计算两个串之间的海明距离的时候,他们的长度必须相同.现在我们给出N个不同的二进制串,请计算出这些串两两之间的最短海明距离. 数据 对于30%的数据有1≤N≤100 对于全部数据,有1≤N≤100000 题解 捕捉到一只翻车的HowarLi

//计算两点距离 -(float)distanceBetweenTwoPoint:(CGPoint)point1 point2:(CGPoint)point2 { ) + powf(point1.y - point2.y, )); }

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)])

原文:[百度地图API]如何根据摩卡托坐标进行POI查询,和计算两点距离 摘要: 百度地图API有两种坐标系,一种是百度经纬度,一种是摩卡托坐标系.在本章你将学会: 1.如何相互转换这两种坐标: 2.使用该坐标进行反地址解析: 3.坐标附近全部POI的查询: 4.计算两点间的距离. ------------------------------------------------------------------------------ 最终画面效果图 百度地图API常用两种坐标系,一是球面坐标

前言: 在业务当中,我们经常要计算元素的大小和元素在页面的位置信息.比如说,在一个滚动区域内,我要知道元素A是在可视区内,还是在隐藏内容区(滚动到外边看不到了).有时还要进一步知道,元素是全部都显示在可视区,还是有部分在可视区部分在隐藏内容区.有时还要进一步知道,在隐藏内容区的那一部分是占多大的大小.so,来聊聊如何获取元素的大小和位置信息. 偏移量:计算元素距离顶部的高度 在二维的世界里,可以想象成一个二维坐标系.每一个元素在坐标系内都有两个基本的属性:大小和位置. 大小: dom元素在页面的

Spark Java API 计算 Levenshtein 距离 在上一篇文章中,完成了Spark开发环境的搭建,最终的目标是对用户昵称信息做聚类分析,找出违规的昵称.聚类分析需要一个距离,用来衡量两个昵称之间的相似度.这里采用levenshtein距离.现在就来开始第一个小目标,用Spark JAVA API 计算字符串之间的Levenshtein距离. 1. 数据准备 样本数据如下: {"name":"Michael", "nick":&qu

微信小程序计算经纬距离 微信小程序计算两点间的距离 getDistance: function (lat1, lng1, lat2, lng2) { lat1 = lat1 || 0; lng1 = lng1 || 0; lat2 = lat2 || 0; lng2 = lng2 || 0; var rad1 = lat1 * Math.PI / 180.0; var rad2 = lat2 * Math.PI / 180.0; var a = rad1 - rad2; var b = lng1

根据地图上的两点坐标,计算直线距离,在网上找到javascript的写法,用C#实现一下 /// <summary> /// 根据地图上的两点坐标,计算直线距离 /// </summary> /// <param name="sLat">起点纬度</param> /// <param name="sLng">起点经度</param> /// <param name="eLat&q

numpy计算路线距离 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 enumerate遍历数组 np.diff函数 numpy适用数组作为索引 标记路线上的点 \[X={X1,X2,X3,X4,X5,X6}\] \[Xn=(x_n,y_n)\] import numpy as np # 适用二维数组表示地图上的六个点 # city_position.shape=(6,2) 表示旅行商经过的路线 city_position=np.array([[1,18],[6,23],[8

js版-胡老师 google.maps.LatLng.prototype.distanceFrom = function(latlng) {    var lat = [this.lat(), latlng.lat()]    var lng = [this.lng(), latlng.lng()]     var R = 6378137;    var dLat = (lat[1] - lat[0]) * Math.PI / 180;    var dLng = (lng[1] - lng[0

;   //5秒刷新一次 private Handler refreshHandler = new Handler(){ //刷新界面的Handler public void handleMessage(Message msg) { switch (msg.what) { case ConstantValues.REFRESH_UI: if (isRefreshUI) { LogUtil.info(DistanceComputeActivity.class, "refresh ui")

实现两个矩阵的无循环计算欧氏距离 Euclidean distance navigation: 1.问题描述 2.解决方法 1.问题来源 kNN算法中会计算两个矩阵的距离 可以使用循环的方法来实现,效率较低 def compute_distances_one_loop(self, X): """ train:5000x3072 test: 500x3072 - X: A numpy array of shape (num_test, D) containing test da

PyTorch 实战:计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础,本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想,并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离. 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布