比较多样本，字段内多样本等相关样本得出一个相似度指标分别通过Oracle函数和Mysql构建函数并作对比分析，从而结合实际样本得出靠谱的判断。

音乐风格相似性检测算法研究.pdf

单词和文本相似性度量_Roff_代码_相关文件_下载

一、FastDup 简介 二、安装 FastDup库 三、使用 FastDup 3.1 相似性度量 3.2 测试代码 3.3 测试结果 四、查看 FastDup源码 五、更改 FastDup源码的参数 5.1 源码研读 5.2 如何只查找重复或相似图像 六、FastDup 的算法原理

介绍一下原理：RGB图像通过公式转化为灰度图像，完成图像的灰度化，建立灰度直方图，通过两幅图像的灰度直方图，以4个灰度值为一组，建立64组数据，因为灰度直方图的定义域就是0~255，所以总共有256组数据，将所得的64组数据中的每4个数据，通过加权求和，得到64个数值，这些数值便是图像的“指纹”，将两组图像的指纹映射到64维空间，得到两组64维空间向量，通过空间夹角余弦公式得到两组图像的余弦值，将余弦值加一后除二，得到的小数乘100便是相似度。 这个程序的具体实现呢，大致分为三部分：1、将图像灰度化；2、将灰度化的图像建立直方图；3、将直方图映射到多维空间得到向量后计算夹角余弦值。

vue-airbnb 风格的日期选择器 这是流行的 AirBnb 日期选择器的 VueJs 版本。支持范围选择、禁用日期、自定义配置等等。真正的轻量级和良好的浏览器支持！ 效果展示： https://raw.githubusercontent.com/MikaelEdebro/vue-airbnb-style-datepicker/master/docs/images/datepicker-mobile.gif 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

向量 Postgres 的开源向量相似度搜索 CREATE TABLE table (column vector( 3 )); CREATE INDEX ON table USING ivfflat (column); SELECT * FROM table ORDER BY column < - > ' [1,2,3] ' LIMIT 5 ; 支持 L2 距离、内积和余弦距离 安装 编译安装扩展（支持 Postgres 9.6+） git clone --branch v0.1.7 https://github.com/ankane/pgvector.git cd pgvector make make install # may need sudo 然后将其加载到要使用它的数据库中 CREATE EXTENSION vector; 您还可以使用 、 或安装它 入门 创建一个 3

基于相似度聚类的Android异常检测.pdf

短文本聚类在数据挖掘中发挥着重要的作用,传统的短文本聚类模型存在维度高、数据稀疏和缺乏语义信息等问题,针对互联网短文本特征稀疏、语义存在奇异性和动态性而导致的短文本聚类性能较差的问题,提出了一种基于特征词向量的文本表示和基于特征词移动距离的短文本聚类算法。首先使用Skip-gram模型(Continuous Skip-gram Model)在大规模语料中训练得到表示特征词语义的词向量;然后利用欧式距离计算特征词相似度,引入EMD(Earth Mover's Distance)来计算短文本间的相似度;最后将其应用到Kmeans聚类算法中实现短文本聚类。在3个数据集上进行的评测结果表明,效果优于传统的聚类算法。

学习视觉相似度对于各种视觉任务至关重要，如图像聚类、人脸检测或图像检索，从而为日常应用奠定基础，如智能手机上的图像集合的智能排列、浏览器中的网络规模的图像搜索或在线购物时推荐产品。今天，学习捕捉相似度的视觉表示的主要方法是深度度量学习，它专门针对从新颖的、看不见的类中检索对象和图像。此外，相似性学习与对比学习密切相关，对比学习是自监督学习的主导方法，分别是迁移学习。 在本教程中，我们将深入介绍深度度量学习(DML)的领先学习范式，以及如何实际评估其(超出分布)泛化的未来方向。具体来说，本教程将涵盖以下主题: (i) DML目标函数的概况，(ii)先进的和上下文相关的DML公式，(iii) DML中数据采样的重要性，(iv)公平和现实地评估DML方法的最佳实践，最后，(v)我们将DML与计算机视觉和模式识别的相关领域联系起来，如对比学习，少样本学习，迁移学习和人脸识别。