标签：VBA 有时候，不一定会查找到精确的值，如果是这样的话，应该可以找到最接近的值。有很多公式可以实现，然而本文不使用公式，而是使用VBA代码来实现。...下面的VBA代码将遍历一系列单元格，并评估最接近的匹配值。...)) '结果区域 rng.Offset(, 1).ClearContents Mx = Application.Max(rng) '遍历单元格并查找 For Each..." End Sub 找到最接近值的关键是找到目标（目标匹配的数字）和被评估单元格中的数字之间的最小数字。...如果两个值之间的差为零，则有匹配项，否则，范围内最接近零的数字是最接近的匹配项，因为该数字是最接近的。 本示例中，评估的数字在列B中，你可以根据需要进行更改。
对于那些已经熟悉基本矢量搜索概念并想直接跳到如何在ClickHouse中完成矢量搜索的读者，您可以在这里找到第二部分。...这些单词，也称为术语，然后将用于构建一个类似于在书后面找到的索引。该索引将包含文本中每个单词的计数、它们出现的文档ID，称为帖子，以及每个术语在文档中出现的频率的计数。...当用户想要搜索这个文本仓库（我们现在有相应的嵌入）时，需要将用户的搜索转换为嵌入本身。然后，可以将用户的搜索嵌入与文本仓库的嵌入集合进行比较，以找到最接近的匹配。...在树的每一层，选择最接近查询点的节点并评估其子节点。搜索一直持续到到达叶节点，其中包含最接近查询点的数据点的子集。然后可以通过计算查询点和叶节点中数据点之间的距离来找到最近的邻居。...这可以用来允许用户使用单词进行搜索，并找到概念上匹配的图像！OpenAI在2021年引入了这样一种算法，称为CLIP（对比语言-图像预训练）。
对于文本，这意味着用户可以查询自然语言问题——查询将转换为向量，该向量使用将所有搜索项转换为向量的相同嵌入模型。然后查询向量将与所有对象向量进行比较，以找到最接近的匹配项。...同样，图像或音频文件也可以转换为向量，使人们能够根据向量的接近程度(或数学相似性)搜索匹配项。如今，将数据转换为向量可比几年前简单多了，而这要归功于一些可用的向量转换器模型。...它们可以对存储的向量执行CRUD操作(创建、读取、更新和删除)，提供数据持久性，并通过元数据过滤查询。当将向量搜索与数据库操作结合起来时，就会得到一个可以用于多种应用程序并具有强大功能的工具。...为了找到相似的匹配项，可以使用用于创建向量嵌入的相同机器学习嵌入模型，将主题项或查询转换为向量。向量数据库比较这些向量的接近度以找到最接近的匹配项，并提供相关的搜索结果。...用户可以使用相似的对象和相同的机器学习模型查询数据库，以便更轻松地比较和找到相似的匹配项。重复数据删除和记录匹配。考虑一个从目录中删除重复项目的应用程序，使目录更有用和相关。
EKG可以经济高效地存储有关客户历史记录的数万个数据点。嵌入可以帮助我们离线分析此数据，并实时使用压缩后的数据进行嵌入更新。 既然我们知道了我们要嵌入的内容，我们就可以理解为什么它具有特定的结构。...唯一的区别是为每个新维度添加一个距离项。 与词嵌入类似 我们在图嵌入运动中获得的许多知识都来自于自然语言处理领域。数据科学家使用单词嵌入技术创建了英语中任意两个单词或短语之间的精确距离计算。...一旦您在这些量表上给每个单词评分后，您就可以找到类似的单词。例如，单词“公主”在皇室性别空间中可能最接近单词“女王”。 这里的挑战是，在这些维度中手动给每个单词评分会花费很长时间。...但是通过使用机器学习并设定好一个良好的错误判断函数，该函数可以知道何时可以用一个单词替换另一个单词或在另一个单词之后衔接其他单词。我们可以训练一个神经网络来计算每个单词的嵌入。...通过以上介绍，就像句子在概念图中的单词之间穿梭一样，我们需要随机遍历我们的EKG，以了解我们的客户，产品等之间的关系。 图形嵌入如何存储？ 图形嵌入存储为与我们的EKG的顶点或子图相关联的数字向量。
如上图所示，倒排索引主要由单词词典和倒排文件组成，单词词典存放在内存中，是组成所有文档的单词的集合，单词词典内的每条索引项记载了单词本身的一些信息和指向倒排列表的指针，通过这个指针就可以找到对应的倒排列表...单词词典 如何快速的在单词词典中定位到某个单词，通过指针获得倒排索引项对于搜索的相应速度非常重要。随着网络新词的出现，单词词典需要自身维护，如何高效的构建和查找，对于单词词典非常中嗯要。...建立哈希加链表结构 在建立索引的过程中，单词词典会被建立起来，在解析文档的过程中，对于文档中出现的某个单词T，首先利用哈希函数获得的哈希值，找到对应的哈希项，找到对应的冲突链表，遍历冲突链表，如果存在这个单词则说明之前出现过...主要利用B树高效查找的特点。B树和哈希的查找方式不同，需要字典项进行排序，而哈希并不要求此过程，形成层级查找结构，先找到子树，再进行顺序遍历即可找到匹配的叶子节点。...这实际也是数据压缩的最简单的方法，后面还会更为详细的介绍索引结构的建立，动态索引的维护和更新以及索引在查询中是如何起作用的。
SequenceMatcher SequenceMatcher 是一个比较两个字符串并根据它们的相似性返回数据的函数。通过使用 ratio()，我们将能够根据比率/百分比来量化这种相似性。...similarity.ratio()) # Output: 0.8163265306122449 get_close_matches 接下来是 get_close_matches，该函数返回与作为参数传入的字符串最接近的匹配项...语法： get_close_matches(word, possibilities, result_limit, min_similarity) 下面解释一下这些可能有些混乱的参数： word 是函数将要查看的目标单词...possibilities 是一个数组，其中包含函数将要查找的匹配项并找到最接近的匹配项。 result_limit 是返回结果数量的限制（可选）。...min_similarity 是两个单词需要具有的最小相似度才能被函数视为返回值（可选）。
单词搜索 79 单词搜索 LeetCode-Python-80. 删除排序数组中的重复项 II 80 删除排序数组中的重复项 II LeetCode-Python-81....匹配子序列的单词数（字符串 + 二分查找 + 哈希表） 792 匹配子序列的单词数 LeetCode-Python-796. 旋转字符串 796 旋转字符串 LeetCode-Python-797....节点与其祖先之间的最大差值 1026 节点与其祖先之间的最大差值 LeetCode-Python-1027. 最长等差数列 1027 最长等差数列 LeetCode-Python-1028....设计文件系统 1166 设计文件系统 LeetCode-Python-1167. 连接棒材的最低费用 1167 连接棒材的最低费用 LeetCode-Python-1168....转变数组后最接近目标值的数组和（二分试探） 1300 转变数组后最接近目标值的数组和 LeetCode-Python-1302.层数最深叶子节点的和（层序遍历BFS） 1302 层数最深叶子节点的和 LeetCode-Python
不仅如此，这种方法剥离了单词的所有局部语境——也就是说它会去掉句子中（或句子之间）紧密相连的单词的信息。...Word2Vec 系统将遍历所有给出的 gram 和输入的单词，并尝试学习适当的映射向量（嵌入），这些映射向量保证了在给定输入单词的情况下，正确的上下文单词能得到更高概率。...在本教程中，我首先会介绍如何将数据收集成可用的格式，然后对模型的 TensorFlow 图进行讨论。请注意，在 Github 中可找到本教程的完整代码。...然后我们遍历验证集中的每一个词，使用 argsort（）函数输入相似度的负值，取前 8 个最接近的词并按降序进行排列。打印出这 8 个词的代码，我们就可以看到嵌入过程是如何执行的了。...您可以在下面看到随机初始化和 50,000 次迭代标记之间的某些选定验证词的改进： 开始： 最接近 nine 的词：heterosexual, scholarly, scandal, serves, humor
4.5 树 链表的插入和删除比较快，但是查找却比较慢，因为不管我们查找什么数据，都需要从链表的第一个数据项开始，遍历到找到所需数据项为止，这个查找也是平均需要比较N/2次。...：Word 文档中单词拼写检查功能是如何实现的？...如何爬取网页链接：可以获取到网页的 HTML 文件，看成一个大的字符串，然后利用字符串匹配算法，获取 或者 这样的标签内容。 ②、网页去重 利用布隆过滤器。...英文网页：只需要通过空格、标点符号等分隔符，将每个单词分割开来就可以了。 中文网页：借助词库并采用最长匹配规则，来对文本进行分词。...6.3 查询 doc_id.bin：记录网页链接和编号之间的对应关系。 term_id.bin：记录单词和编号之间的对应关系。
您正试图找到一本与特定书籍（比如说"[古兰经]{.underline}"）最相似的书。但是，搜索所有这些书将花费很长时间。这就是 ANN 的作用所在，它无需查看每一本书即可找到最接近的匹配书。...它的工作原理如下： 索引：创建一个可以快速指向最相似书籍的特殊索引。 近似值：使用此指数来估计哪本书可能是最接近的匹配。...如果我们想找到这两种颜色之间的相似性，一种方法就是简单地测量向量之间的角度。这个角度可以从 0 到 90 度变化，或者如果我们通过取余弦值对其进行归一化，它将从 0 到 1 变化。...在此步骤中，数据库可以利用特定的索引方法（例如 HNSW），也可以通过将查询向量与表中的每个向量进行比较来执行强力搜索以找到最接近的匹配项。...支持其他数据格式：支持各种文件类型（图像、音频文件......）并包括不同格式的转换和处理工具。 自动化数据清理和预处理：自动化执行标准化、过滤噪音/异常值和处理缺失值等任务，以确保数据干净可靠。
词典 HanLP词典 词典格式是空格为分隔符的表格形式 第一列是单词本身 第二列和第三列是词性和相应的词频 如果单词本身就有空格，使用英文逗号分隔的.csv文件 词典加载 利用Python进行加载 def...+ 1)，才能把"北京大学"匹配出来 word = text[i:j] # 通过切片取出[i,j)之间的全部单词，看其是否在词典中 if word in dic:...# 将找到的真正最长单词 word 赋值给longest_word word_list.append(longest_word) # 全部遍历完成之后，最长单词追加到空列表中 i +...从后往前遍历 word = text[j: i+1] # 通过切片取出[j：i+1]之间的（需要包含i）之间的全部单词 if word in dic: if...# 将找到的真正最长单词 word 赋值给longest_word word_list.insert(0, longest_word) # 全部遍历完成之后，最长单词追加到空列表中 i
similarity.ratio()) # Output: 0.8163265306122449 get_close_matches 接下来是 get_close_matches，该函数返回与作为参数传入的字符串最接近的匹配项...possibilities 是一个数组，其中包含函数将要查找的匹配项并找到最接近的匹配项。 result_limit 是返回结果数量的限制（可选）。...它按以下顺序接收几个参数： 事件执行的时间 活动优先级 事件本身（一个函数） 事件函数的参数 事件的关键字参数字典 下面是一个示例，说明如何一起使用这两个函数： import sched import...3. binaascii binaascii 是一个用于在二进制和 ASCII 之间转换的模块。...以下是它的两个函数： setraw() 将其参数 (fd) 中文件描述符的模式更改为 raw。 setcbreak() 将其参数 (fd) 中的文件描述符的模式更改为 cbreak。
在本文中，我们将研究前端开发人员经常必须处理的6个文本处理和操作，并了解正则表达式是如何简化这个过程的。 查找包含特定单词的句子 假设我们想要匹配文本中包含特定单词的所有句子。...匹配.所匹配到的结果的 0 次或者 1 次 g 告诉正则表达式引擎匹配所有匹配项，而不是在第一次匹配后停止 i 使搜索不区分大小写 从文件名中去除无效字符 下载的文件时，其名称中不应包含某些字符。...为此，我们首先需要找到 URL，然后将每个 URL 包裹在…标记中，并使用的href属性指向该URL： const str = "Visit https://en.wikipedia.org...删除重复的单词 有时，我们会发现有的文章单词重复了，如果通过遍历来去重，就很麻烦。...\b 匹配单词的边界 \w 匹配单词字符 + 匹配上一项的一次或多次 \1 是一个反向引用，它表示在第一对括号中所匹配的文本 \b 匹配单词边界 g 告诉正则表达式引擎匹配所有匹配项，而不是在第一次匹配后停止
如何解析页面获取链接，可以把整个页面看作一个大的字符串，利用字符串匹配算法，搜索这样一个网页标签，然后顺序读取之间的字符串，就是网页链接。...当找到某个关键词出现的位置之后，只需要依次往后遍历，直到对应结束标签（，，）为止。这期间遍历到的字符串连带着标签就应该从网页中删除。...借助词库并采用最长匹配规则，来对文本进行分词。所谓最长匹配，也就是匹配尽可能长的词语。具体到实现层面，我们可以将词库中的单词，构建成Trie树结构，然后拿网页文本在Trie 树中匹配。...在对网页文本信息分词的过程中，我们拿分割出来的单词，先到散列表中查找，如果找到，那就直接使用已有的编号；如果没有找到，再去计数器中拿号码，并且将这个新单词以及编号添加到散列表中。...当所有的网页处理（分词及写入临时索引）完成之后，再将这个单词跟编号之间的对应关系，写入到磁盘文件中，并命名为term_id.bin。 经过分析阶段，得到了两个重要的文件。
客服机器人是一种基于人工智能技术的自动化客服解决方案，它可以模拟人类客服工作并与客户进行对话，以提供即时且准确的帮助和支持，我在自己客服系统中使用了下面的算法实现关键词匹配，先计算分值，然后拿出分值最高的匹配项...实际使用的时候，预设的数据就是自己知识库的数据，查出具体ID，然后拿着ID去获取内容 这个类库的原理是，主要是针对输入的文本和预设数据集中的文本进行匹配，找到最匹配的数据项。...在匹配过程中，输入的文本首先会被切割成若干个单词，然后遍历预设数据集中的每一条数据，计算输入文本与该条数据的匹配程度，即分值，最终返回分值最高的数据项。...然后，匹配器会遍历每一条数据，遍历其中的单词，计算每个单词在输入文本中出现的次数，将次数累加起来，作为该条数据与输入文本的匹配分值。在遍历过程中，可以通过参数 exactMatch 来指定匹配方式。...最后，匹配器返回匹配分值最高的数据项，如果分值为 0 则表示未匹配成功。
那么，如何将特征点映射得到word呢。上面说过word是局部范围内特征点的聚类中心，那么需要进行聚类操作。比如有N个特征点，希望聚类成M个word，M 更新正向索引和逆向索引。每个单词拥有一个逆向索引表，记录包含该单词的帧，和权重。...那么假设我要在关键帧数据库中，找到与当前帧最相似的一帧，只需要找与当前帧共享单词的这些帧（逆向索引表记录下来了），统计他们与当前帧共享单词的总数，取总数最大的那一帧即可。...那么不需要逐一比较两帧的特征点，只需要先找到相同的节点，在节点里面再去逐一比较特征点。...遍历当前帧的单词集合，对于每个单词，它里面落入了许多历史关键帧，对这些帧计数+1，表示与当前帧共享一个单词，统计完当前帧的所有单词之后，取共享数量最多的那一帧，就是与当前帧最接近的一帧了。
[复习：word2vec的主要思想] 我们来回顾一下ShowMeAI上一篇 1.NLP介绍与词向量初步 提到的word2vec模型核心知识 模型会遍历整个语料库中的每个单词 使用中心单词向量预测周围的单词...，并遍历所有样本。...)：输入中心词并预测上下文中的单词 2.Continuous Bag of Words (CBOW)：输入上下文中的单词并预测中心词 之前一直使用naive的softmax(简单但代价很高的训练方法)，...GloVe的一些结果展示 [GloVe的一些结果展示] 上图是一个GloVe词向量示例，我们通过GloVe得到的词向量，我们可以找到frog（青蛙）最接近的一些词汇，可以看出它们本身是很类似的动物。...并与人类评估比照 5.9 最接近Sweden的一些单词 [最接近Sweden的一些单词] 5.10 相关性评估 [相关性评估] 使用 cosine similarity 衡量词向量之间的相似程度
文档检索问题可以定义为查找与查询匹配的top-k最相似的文档，其中相似性定义为文档向量与查询向量之间的点积或余弦距离。tf-idf是一个归一化频率。...因此，我们可以在划分IDF分数（在每个发布列表的头部）之后，计算具有匹配项的发布列表的所有TF分数的总和。Lucene还支持查询级别提升，其中一个提升因子可以附加到查询条件。...升压因子将相应地乘以项频率。 我们还查找纯粹基于文档（而不是查询）的静态分数。总分是静态和动态分数的线性组合。 虽然我们在上面的计算中使用的分数是基于计算查询和文档之间的余弦距离，但我们并不仅限于此。...这里将整个发布列表遍历。如果发布列表很长，响应时间延迟将会很长。有没有办法让我们不必遍历整个列表，仍然能够找到大概的顶级K文件？我们可以考虑一些策略。...新鲜版本的确定如下：具有较低等级（较小尺寸）的部分将被视为更新鲜。如果两个分段文件处于同一级别，则数字较高的那个文件更新。
循环字符串 循环遍历单词 “banana” 中的字母： for x in "banana": print(x) 循环列表 fruits = ["apple", "banana", "cherry"]...则返回匹配项 “\AThe” \b 返回指定字符位于单词的开头或末尾的匹配项 r”\bain” r”ain\b” \B 返回指定字符存在的匹配项，但不在单词的开头（或结尾处） r”\Bain” r”ain...“\S” \w 返回一个匹配项，其中字符串包含任何单词字符 （从 a 到 Z 的字符，从 0 到 9 的数字和下划线 _ 字符） “\w” \W 返回一个匹配项，其中字符串不包含任何单词字符 “\W”...（a，r 或 n）之一 [a-n] 返回字母顺序 a 和 n 之间的任意小写字符匹配项 [^arn] 返回除 a、r 和 n 之外的任意字符的匹配项 [0123] 返回存在任何指定数字（0、1、2 或...3）的匹配项 [0-9] 返回 0 与 9 之间任意数字的匹配 [0-5][0-9] 返回介于 0 到 9 之间的任何数字的匹配项 [a-zA-Z] 返回字母顺序 a 和 z 之间的任何字符的匹配，小写或大写
中序后继是它右子树中的最小节点，它大于该节点且最接近它。 替换法删除的思路分为以下步骤： 找到需要被删除的节点。 检查这个节点是否有两个子节点： 如果不是，处理起来比较简单，可以直接删除。...: 代码通过while循环遍历树找到匹配key的节点。...在循环中使用变量cur作为当前节点，变量parent作为cur的父节点 节点匹配: 当找到与key匹配的节点后: 如果该节点没有左子节点(cur->_left == nullptr), 那么它的右子节点直接替换它...我们检查cur是其父节点的左子还是右子，并相应地更新父节点的左指针或右指针，使其指向cur的右子节点。...这样，在二叉搜索树中删除了cur节点，并保持了其右子树 如果该节点既有左子节点也有右子节点, 那么需要找到该节点的中序后继节点来替代它。中序后继节点是在其右子树中值最小的节点。
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