用于查看图像相似度的图像对，避免拼接图像，操作非常方便，可以指定两个文件夹，也可以指定两个csv文件，而且基于pyqt5的全新界面布局方式，类似pycharm，非常简洁干净

第一个任务是要求用自己最擅长的语言编程读取一个TXT文本中的字符，找出每一章节中"Arthur"出现的次数和显示出程序所用的总时间。很明显的这就是一个字符串匹配问题。所以我先用一个传统的字符串比较方法来实现，为了提高效率，考虑到字符串匹配较好的算法有Brute force（暴力搜索）其预处理时间为O（0），匹配时间复杂度O（N*M）；KMP的预处理时间O（M），匹配时间复杂度O（N）；BM的预处理 O（N+M^2），匹配时间复杂度O（N）。因为所需处理的数据量不大，因此我选择用KMP算法来改进匹配效率。

程序由opencv实现，实现直方图匹配，程序正常运行，在此基础上你可以进一步研究！

UTP直连线与交叉线对比 两个端口均标有或均没标有“X”时用交叉线. 有且仅有一个端口标记有“ X”时使用直连线. 1x 2x 3x 4x 1x 2x 3x 4x 1x 2x 3x 4x Purpose: This figure describes a simple way to determine whether one should use a crossover or straight thru cable.

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余弦相似度算法文本相似度算法的对比及python实现五种常见的相似度算法：余弦相似度（cosine_similarity）、jaccard相似度、编辑距离（Levenshtein）、MinHash、SimHash + 海明距离。

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