语义文本相似度 Anant Maheshwari Simeng Sun Danni Ma Yezheng Li 抽象的 语义文本相似度（STS）衡量句子的含义相似度。 该任务的应用包括机器翻译，摘要，文本生成，问题解答，简短答案分级，语义搜索，对话和会话系统。 我们开发了具有多种功能的支持向量回归模型，包括使用基于比对的方法和基于语义组合的方法计算的相似度得分。 我们还使用BiLSTM和卷积神经网络（CNN）训练了句子的语义表示。 在测试数据集中，我们系统输出的人类评级之间的相关性高于0.8。 介绍 此任务的目的是测量给定句子对之间的语义文本相似性（它们的含义，而不是它们在语法上是否看起来相似）。 尽管进行这样的评估对人类来说是微不足道的，但是构建模仿人类水平性能的算法和计算模型却代表了一个困难而深刻的自然语言理解（NLU）问题。 范例1： 中文：小鸟在水盆里洗自己。 英文释义：这只鸟

python 实施八个评估指标来访问两个图像之间的相似性。这八个指标如下：RMSE、PSNR、SSIM、ISSM、FSIM、SRE、SAM 和 UIQ。 图像相似度测量 实施八个评估指标来访问两个图像之间的相似性。八项指标如下： 均方根误差 (RMSE) , 峰值信噪比 (PSNR) , 结构相似性指数（SSIM）， 基于特征的相似度指数（FSIM）， 基于信息论的统计相似性度量（ISSM）， 信号重构误差比 (SRE) , 光谱角映射器 (SAM)和 通用图像质量指数 (UIQ) 指示 以下分步说明将指导您安装此软件包并使用命令行工具运行评估。 注意：支持的 python 版本为 3.6、3.7、3.8 和 3.9。 安装包 pip install image-similarity-measures 为了更快地评估 FSIM 指标，pyfftw需要该软件包。您可以单独安装它，也可以通过speedups额外的： 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

毕业设计之：基于 Python 的股票价格序列相似性分析 完整代码+数据集 摘要：本文主要能够根据用户所提供的股票寻找同行业内与其价格序列相似的股票，并能通过其在历史中的重复性对今后的趋势做预测。使用 Python 及相关库，结合动态时间弯曲(DTW)算法，用折线图的方式形象直观地展现出分析结果。 关键字：Python；股票价格序列；相似性；时间动态弯曲法；DTW

非度量空间库（NMSLIB） 重要笔记 NMSLIB是通用的，但速度很快，请参阅的结果。 我们最快的方法HNSW的独立实现。 所有文档（包括使用Python绑定和查询服务器，方法和空格的描述，构建库等）都可以上找到。 对于一般性问题，请使用：GitHub问题页面用于Bug和功能请求。 目标 非度量空间库（NMSLIB）是高效的跨平台相似性搜索库，也是评估相似性搜索方法的工具包。 核心库没有任何第三方依赖。 最近它已经越来越流行。 特别是，它已成为的一部分。 该项目的目标是创建一个有效且全面的工具包，用于在通用和非度量空间中进行搜索。 即使该库包含多种度量空间访问方法，我们的主要重点还是通用和近似搜索方法，尤其是非度量空间的方法。 NMSLIB可能是第一个在原则上支持非度量空间搜索的库。 NMSLIB是一个可扩展的库，这意味着可以添加新的搜索方法和距离函数。 NMSLIB可以直接在

实现说明 主要实现文章前半部分的工作，PyTorch实现，基于的工作，PyTorch才是世界上最屌的框架，逃脱。 实现参考 代码说明 （1）主要修改： 输出表示形式： BertForSequenceClassification 输入表示形式： BertEmbeddings 输入和输出都实现了多种策略，可以结合具体的任务，找到最佳的组合。 （2）非主要实现：examples下的关于classification的文件 （3）服务部署：基于Flask，可以在本地开启一个服务。具体实现在中。 （4）代码正确参考，不提供数据集，不提供预训练模型，不提供训练后的模型（希望理解吧）。 （5）相

matlab检索相似图像 - 基于颜色、纹理和形状特征相似性分数融合的遗传算法图像检索

为了准确地估计源图像的清晰区域，提高多聚焦图像融合的效率，提出了一种新的基于清晰度估计的图像融合方法。首先利用基于离散小波的清晰度估计方法获取源图像的聚焦区域；然后使用均值滤波和空洞填充进一步优化该聚焦区域；最后结合清晰度估计和相似性特性，将不同聚焦区域合并生成融合图像。该方法获得的融合图像在客观评价和主观质量上都优于以往基于清晰度的图像融合方法。

总结了轨迹相似性度量方法包括：欧式距离（Euclidean Distance），动态时间归整（Dynamic Time Warping，DTW）等等

基于MABAC，相似性度量和EDAS的区间中性多属性决策算法

近年来,基于异质信息网络的研究受到国内外广泛的关注,很多研究工作(如聚类、分类、推荐等)都是在异质信息网络上开展的。异质信息网络是一种包含不同类型节点和边的网络,它具有更加复杂的网络结构和更加丰富的语义信息,可以更全面地表示系统的组成对象和他们之间的关系。在异质信息网络中,度量节点间的相似性是开展聚类、推荐等工作的基础。目前,国内外已提出许多相似性度量方法来解决异质信息网络节点相似性度量的问题,HeteSim算法就是其中一种代表性方法。HeteSim是一种基于双向随机游走的度量方法,目前HeteSim相似度计算均采用单节点计算模式,然而随着信息网络的急剧膨胀,传统的单节点计算模式已无法满足HeteSim快速计算的需求,开发在集群上运行的HeteSim并行化算法成为当务之急。本文基于分布式计算框架Spark,研究并实现了异质信息网络相似性度量方法HeteSim的并行化算法。首先,本文提出基于矩阵乘法的HeteSim并行化算法。HeteSim并行化的核心是矩阵乘法的并行化,本文针对传统矩阵乘法并行化算法内存消耗大,网络开销大,执行时间长的缺点,提出改进算法,并基于改进算法,实现了基于矩阵乘