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机电一体化 MapReduce 的余弦相似度 描述 该存储库说明了 CSMR 算法的实现。 说明 CSMR 算法的论文已在 2014 年人工智能应用和创新 (AIAI 2014) 会议上发表，标题为“CSMR: A Scalable Algorithm for Text Clustering with Cosine Similarity and MapReduce”。 纸 链接： : 指示 安装 Mahout 0.9 版本和 Hadoop 1.2.1 稳定版 进入 CSMR 目录： cd Cosine-Similarity-with-MapReduce 构建 CSMR： mvn install 在 Cosine-Similarity-with-MapReduce/bin 中添加带有原始格式文档的输入文件夹（将其命名为“输入”） 运行 CSMR： ./run-csmr.sh 查看

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图像比较 比较两个图像，并将其相似性评级为（0-100）。 程序执行步骤 使用Visual Studio打开“图像比较.sln”。 运行程序。 或在“ ImageComparison / WindowsFormsApplication1 / bin / Debug”文件夹中运行Image comparison.exe。

Treesimi 计算树之间的相似度，例如依赖树 将邻接表转换为嵌套集表 例如，CoNLL-U的['id', 'head']字段形成依赖关系树的邻接列表。 遍历邻接表比读取嵌套集慢。 因此，如果我们以后需要多次读取这三个表，则将邻接表一次转换为嵌套集表是有意义的。 import treesimi as ts adjac = [( 1 , 0 ), ( 2 , 1 ), ( 3 , 1 ), ( 4 , 2 )] nested = ts . adjac_to_nested ( adjac ) # columns: node id, left, right, depth # [[1, 1, 8, 0], [2, 2, 5, 1], [4, 3, 4, 2], [3, 6, 7, 1]] 演示：查询嵌套集表 要提取子树，我们只需要遍历列表（$ O（n）$） _ , lft0 , rgt0

改进的SIFT结合余弦相似度的人脸匹配算法

本例介绍如何用c调用libsvm,代码简单,有说明,学习者一学就会,

Java 基于知网的词汇相识度计算

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