在MATLAB中计算两个正态云模型之间的相似度，源代码，数值可修改

监督学习中的损失函数常用来评估样本的真实值和模型预测值之间的不一致程度，一般用于模型的参数估计。受应用场景、数据集和待求解问题等因素的制约，现有监督学习算法使用的损失函数的种类和数量较多，而且每个损失函数都有各自的特征，因此从众多损失函数中选择适合求解问题最优模型的损失函数是相当困难的。研究了监督学习算法中常用损失函数的标准形式、基本思想、优缺点、主要应用以及对应的演化形式，探索了它们适用的应用场景和可能的优化策略。本研究不仅有助于提升模型预测的精确度，而且也为构建新的损失函数或改进现有损失函数的应用研究提供了一个新的思路。

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

此函数使用 Jaccard 系数 (JC) 计算两个图像之间的相似性度量。

Milvus 是一款全球领先的开源向量数据库，赋能 AI 应用和向量相似度搜索，加速非结构化数据检索。用户在任何部署环境中均可获得始终如一的用户体验。 Milvus 2.0 是一款云原生向量数据库，采用存储与计算分离的架构设计。

基于MABAC，相似性度量和EDAS的区间中性多属性决策算法

人脸相似度对比源代码。上传包含人脸的两张图片，即可比较出是否是同一个人。 参考博客: https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/127382452 中的[人脸相似度对比]说明,接口文档

人脸相似度对比源代码。上传包含人脸的两张图片，即可比较出是否是同一个人。 参考博客: https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/127382452 中的[人脸相似度对比]说明,接口文档

煤矿井下传送带在无煤或煤量较少的状态下长时间高速运转, 会耗费大量的电能. 为了节省井下传送带造成的电能损耗, 本文提出了一种边缘结构相似算法和YOLOv3结合的传送带空载判定方法. 通过边缘结构相似算法将结构特征和边缘特征相融合, 每相邻10帧比较图片的相似度, 连续比较3次判断传送带的运行状态. 若传送带运行, 则运用自适应锚框机制的YOLOv3模型, 检测传送带上的煤量, 最后判断传送带是否空载. 实验结果表明, 该方法可以有效准确的判断传送带的空载状态, 检测准确率达到96.85%.

主要介绍了python Opencv计算图像相似度过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下