句子相似度簇 sensim_cluster使用Levenshtein距离计算文本数据（来自文件）的相似度，并对结果进行聚类（分层聚类）。 聚类结果以树状图显示。 用法 准备数据文件 在下面运行该程序 # -*- coding: utf-8 -*- import sys from sensim_cluster . sensim_cluster import SensimCluster from matplotlib import pyplot as plt from scipy . cluster . hierarchy import dendrogram cluster = SensimCluster ( 'YOUR_DATAFILE_PATH' ) ids = cluster . get_ids () result = cluster . ward () mod_ids = [ id [

最小编辑距离，字符串相似度，即将一个字符串转换成另一个字符串所需要的最少编辑次数（编辑包括添加，删除，替换三种）

基于transformers+bert预训练模型在语义相似度任务上的finetune

《相似三角形的判定1》教学反思.pdf，这是一份不错的文件

使用python写微博关注者之间，相似度最高的十个用户的mapreduce，代码有点粗糙，主要是给大家提供思路的，不同的问题是需要修改的。

检索图像问题的一般解法 DeepEmbedding空间使用第一个搜索空间研究（DeepMetric）深度哈希（DeepHash）的空间映射函数，将空间空间的学习映射到低维嵌入引擎的空间映射函数。抽取特征，即本次实验研究的第二个问题，第二个问题为特征搜索问题 关于本项目的使用 1.下载相应训练的数据集 2.采用不同的损失类型对模型进行运行train cub200模型 nohup python train_mx_ebay_margin.py --gpus=1 --batch-k=5 --use_viz --epochs=30 --use_pretrained --steps=12,16,20,24 --name=CUB_200_2011 --save-model-prefix=cub200 > mycub200.out 2>&1 & 运行火车 stanford_online_product nohup python train_mx_ebay_margin.py --batch-k=2 --batch-size=80 --use_pretrained --use_viz --gpus

资源包含文件：设计报告word+项目源码 开发工具：Python 3.7 Flask opencv-python 库 numpy 库 基于一张样板图片，对九张其他图像进行相似度的计算，得到“最相似”的一张图片。尝试多种算法，并对图像检索方法进行探索。 要求：基于 PIL 库或者 OpenCV 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125233650

大数据技术分享 Hadoop技术分享 Hadoop在反作弊中的应用 案例分享：应用MR计算用户相似度 共31页.pdf

第5章 序列比对与数据库相似性搜索

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