st2vec相似性2vec spatio_temporal
目标跟踪基础：两张图片相似度算法
本文来自公众号“AI大道理” —————— 目标跟踪就是在时序帧中搜索目标的过程，本质上就是检索。 不管是传统的目标跟踪中的生成模型和判别模型，还是用深度学习来做目标跟踪，本质上都是来求取目标区域与搜索区域的相似度，这就是典型的多输入。 目标跟踪为什么需要相似度？ 在跟踪中，下一帧的目标要和上一帧的 ......
孪生网络：图片相似度对比神器
本文来自公众号"AI大道理" —————— Siamese Network（孪生网络）很早就被发明了，它的作者是著名的卷积神经网络LeNet-5的作者LeCun。最早用来从相似图片数据集上学习图片表示的网络结构就是siamese网络。两幅图通过两个共享权重的CNN得到各自的表示，而各自表示的距离决定 ......
相似的文字
title: 相似的文字 tags: [] categories: 未分类 top: | A | B | |:-:|:-:| | 主 | 王 | | 前 | 箭 | | 弯 | 湾 | | 磨 | 蘑 | | 玉 | 王 | | 境 | 镜 | | 仍 | 奶 | | 国 | 困 | | 大 | 太 ......
实用模型推荐(一)相似度,文本向量化:text2vec-base-chinese
1.开源地址:https://github.com/shibing624/text2vec 2.使用场景:文本相似度计算,文本转指令 3.API封装: import uvicorn from fastapi import FastAPI from loguru import logger from ......
图书搜索领域重大突破！用Apache SeaTunnel、Milvus和OpenAI提高书名相似度搜索精准度和效率
 作者 | 刘广东，Apache SeaTunnel Committer ## 背景 目前，现有的图书搜 ......
【机器翻译中的文本相似度分析】如何通过相似度分析提高机器翻译的准确性？
[toc] 机器翻译是人工智能领域的重要应用之一，其目的是将一种语言的文字表达方式翻译成另一种语言的文字表达方式，以便人们能够更好地理解和交流。然而，机器翻译的准确性一直是一个备受争议的话题。本文将介绍机器翻译中的文本相似度分析技术，通过相似度分析来提高机器翻译的准确性。 ## 1. 引言 机器翻译 ......
sentence-transformers(SBert)中文文本相似度预测(附代码)
sentence-transformers(SBert)中文文本相似度预测(附代码) https://blog.csdn.net/weixin_54218079/article/details/128687878 https://gitee.com/liheng103/sbert-evaluate ......
使用EasyExcel对excel数据进行相似度判断
@Data public class ExeclDto { /** * execl表 */ private String filename; /** * 需要匹配的工作表名 */ private String name1; /** * 需要匹配的工作表名 */ private String name ......
Python - 中文文本进行余弦相似度比较
今天，在看论文的时候，突然想到了一件事情，爱是相对的，是双方的事情。那么“你爱我”和“你爱我”的相似度是多少呢？采用余弦相似度的方式来进行相似度比较。首先“简单”的介绍一下余弦相似度： 概念：余弦相似性通过计算两个向量的余弦角来测量两个向量之间的相似性。 余弦相似性公式如下： 当时，找关于中文的相似 ......
叶子相似的树
请考虑一棵二叉树上所有的叶子，这些叶子的值按从左到右的顺序排列形成一个 叶值序列 。  举个例子，如上图所示，给定一 ......
自然语言处理 Paddle NLP - 文本语义相似度计算（ERNIE-Gram）
基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配 ## 1. 背景介绍 文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。 在本案例中以权威的语义匹配数据集 [LCQMC](http://icrc.hitsz.edu.cn/Article/show/171.html) ......
Loj #6041. 「雅礼集训 2017 Day7」事情的相似度
做到这题，发现自己对$SAM$的一些性质还不知道，特此记录。 题目要求01字符串区间内前缀的最长公共后缀 由SAM parent tree性质可知，2个前缀的最长公共后缀就是它们在parent tree上lca的len值 如何去感性理解 我们知道，在parent tree上每个节点都代表了一个end ......
2363.合并相似的物品
问题描述 2363. 合并相似的物品 (Easy) 给你两个二维整数数组 items1 和 items2 ，表示两个物品集合。每个数组 items 有以下特质： items[i] = [valueᵢ, weightᵢ] 其中 valueᵢ 表示第 i 件物品的 价值 ， weightᵢ 表示第 i ......
余弦相似熵，多尺度余弦相似熵，层次余弦相似熵，时移多尺度余弦相似熵，复合多尺度余弦相似熵，精细复合多尺度余弦相似熵（Matlab版）
余弦相似熵（Cosine Similarity Entropy）， 多尺度余弦相似熵（Multiscale Cosine Similarity Entropy）， 复合多尺度余弦相似熵（composite multiscale Cosine Similarity entropy）， 精细复合多尺度余 ......
五.特征降维（就是相似的很高的或者无用的特征需要去掉）
# 1.什么是特征降维 >降低的对象为二维数组 此处的降维为**降低特征**的个数 **降维是指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组“不相关”主变量的过程** ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/19141 ......
LLM Sentence Embedding向量化相似性搜索技术初探
一、向量表示对ML/AI的意义 0x1：向量是AI理解世界的通用数据形式 1、向量是多模态高维数据的压缩 当我们见到一个熟悉的人或物的时候，大脑是这样思考的：首先，眼睛中的视杆细胞和视锥细胞记录下光的强度。这些信号传递到位于你大脑后方的视觉皮层，在皮层中数以百万计的神经元以不同的强度被激活。激活信号 ......
【一步步开发AI运动小程序】十、姿态动作相似度比较
> 随着人工智能技术的不断发展，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让**云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导**等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本 ......
基于MECAT的长读长对相似基因组比对算法的研究与实现
基于MECAT的长读长对相似基因组比对算法的研究与实现 何欣雨 北京交通大学 摘要：基因测序的意义是使人类从根本上认知疾病发生的原因,做到正确的治疗疾病、尽早的预防疾病。例如肿瘤和红斑狼疮等疾病都是和基因变异有关,如果能过通过测序技术知道变异点,对精准治疗,攻克难题有重大意义。第三代测序技术是Pac ......
颠覆性新工具：瞬间生成相似图片！
**根据给定图片生成类似的图片**，如果有这样的工具就太方便了。 比如你是一名设计师，给客户设计了一张图，如果能快速生成几张类似的图片，是不是就给客户提供了更大的选择空间。 再比如你平时写文章、做 PPT，需要用到配图，使用网上的图片会有什么问题？可不可以用这个工具呢？可以发挥自己想象力。 **cl ......
python Levenshtein—计算字符串相似性
参考：https://maxbachmann.github.io/Levenshtein/ Levenshtein 距离，也称编辑距离，是一种字符串度量，用于衡量两个序列之间的差异。通俗地说，两个字符串之间的 Levenshtein 距离是将一个字符串更改为另一个字符串所需的最小单字符编辑（插入、删 ......
关于余弦相似性的取值范围为-1到1的归一化
对于余弦相似性（Cosine Similarity），其范围确实是介于-1到1之间。这是因为余弦相似性衡量的是两个向量之间的夹角，其值的符号表示向量之间的方向关系，而数值的大小表示它们的相似程度。 当两个向量的夹角为0度时，即完全重合，余弦相似性为1。当两个向量的夹角为90度时，即正交或无关，余弦相 ......
python计算余弦相似性和汉明距离
要使用矩阵相乘来计算7个二进制编码之间的余弦相似性，我们需要先将二进制编码转换为数值向量。对于每个二进制编码，我们可以将0映射为-1，将1映射为1，从而得到一个数值向量。然后，我们可以将这些数值向量表示为一个矩阵，并进行矩阵相乘来计算余弦相似性。 以下是一个示例代码，使用Python和NumPy库来 ......
2023-05-23：如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等， 那么称 X 和 Y 两个字符串相似。如果这两个字符串本身是相等的，那它们也是相似的。 例如，“tars“
2023-05-23：如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等， 那么称 X 和 Y 两个字符串相似。如果这两个字符串本身是相等的，那它们也是相似的。 例如，"tars" 和 "rats" 是相似的 (交换 0 与 2 的位置)； "rats" 和 "arts" 也是相似 ......
经典的Graph Embedding方法：DeepWalk 和 Node2vec
DeepWalk Deep Walk，它是 2014 年由美国石溪大学的研究者提出的。它的主要思想是在由物品组成的图结构上进行随机游走，产生大量物品序列，然后将这些物品序列作为训练样本输入 Word2vec 进行训练，最终得到物品的 Embedding Node2vec 2016 年，斯坦福大学的研 ......
数据挖掘中常用的相似性度量方法
[TOC](目录) 本文将介绍数据分析、数据挖掘、机器学习等领域中常用的相似性度量（Similarity Measurement）方法。 # (1) Manhattan Distance（曼哈顿距离） 我们知道曼哈顿街区有一个个方块构成，从一个十字路口（0,0）到另一个十字路口（3,3）的最短路程， ......
余弦相似度精度问题引起的偏差
余弦相似度精度问题引起的偏差 余弦相似度值不等于1(实际是等于1) 两个向量$a$和$b$是相同的，余弦相似度值应该是1，但是通过sklearn和numpy计算的结果却不等于1，会出现大于1或者小于1的情况，实际上余弦值应该是在[-1, 1]这个区间内的。 使用sklearn.metrics.pai ......
余弦相似性的应用
余弦相似性 介绍 余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。 cosine_similarity是一种度量两个非零向量之间夹角的相似性的方法。它的计算方法如下： $cosine_similarit ......