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图片结构相似性算法：SSIM

之前介绍了通过Hash进行图片相似度识别的一系列算法，本次接着来介绍另一种非常常用的衡量两幅图片相似度的指标——SSIM。...1 SSIM算法 SSIM（structural similarity）是一种用来衡量图片相似度的指标，也可用来判断图片压缩后的质量。...上述S函数为C3=C2/2的简化形式。...SSIM计算时需要保证图片大小相同，并且根据上述算法原理得知，要基于灰度进行计算，因此对图片进行灰度化处理。 STEP 2：加窗。...局部求SSIM指数的效果要好于全局，用标准差为1.5的高斯加权函数作为加权窗口，每一步基于窗口内像素进行计算，得到由局部SSIM指数构成的SSIM指数映射矩阵。 STEP 3：计算。

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OpenCV 实现SSIM结构相似性算法

SSIM算法的介绍： http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/70158835 代码做了一下处理：（1）设置两组对比试验，将原图进行核为...5*5的滤波，与原图比较求得SSIM指数。...将原图进行核为10*10的滤波，与原图比较求得SSIM指数。...（2）将SSIM指数折算为百分制（3）采用高斯模糊求得图像的均值代码参考： http://jingyan.baidu.com/article/456c463b67aa310a5931447a.html

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图像质量评估算法 SSIM(结构相似性)

，即为结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标。...而如果两幅图像是压缩前和压缩后的图像，那么SSIM算法就可以用来评估压缩后的图像质量。 SSIM如何表征相似性：先给出一组公式： ?...所以结构相似度指数从图像组成的角度将结构信息定义为独立于亮度、对比度的反映场景中物体结构的属性，并将失真建模为亮度、对比度和结构三个不同因素的组合。...而在实际应用中，一般采用高斯函数计算图像的均值、方差以及协方差，而不是采用遍历像素点的方式，以换来更高的效率。...下面的链接我们将用一个简单的程序实现SSIM算法，并作出对比实验： http://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/70160307

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LSH算法：高效相似性搜索的原理与Python实现

而Spotify之所以能够推荐符合用户口味的音乐，是因为它成功地通过相似性搜索算法将用户与品味相似的其他用户进行了匹配。 LSH技术的优势在于它能够在保证搜索速度的同时，提供高质量的搜索结果。...在本文中，我们将深入探讨LSH算法背后的理论基础，并提供一个易于理解的Python实现示例，帮助读者更好地掌握这一技术。...不必对每个向量进行详尽的比较，而是可以通过近似方法缩小搜索范围，只关注那些最可能相关的向量。局部敏感哈希（LSH）算法就是这样一种能够提供亚线性搜索时间的技术。...它通过将相似的项映射到同一个“桶”或“哈希表”位置，从而快速识别出潜在的最近邻。在本文中，将详细介绍LSH算法，并深入探讨其背后的工作原理。...k-Shingling 是一种将文本字符串转换为一组“shingles”（片段）的方法。

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【算法优化】文本相似性去重算法优化实践【终结篇】

1、前一版本算法分析前一版本的算法主要时间是消耗在合并有交集的类别上，代码结构如： for i, cls in enumerate(clses): for cls_j in clses[i+1...显然这里是一个两层循环，平方的时间复杂度，如果列表有1万个元素，这就变成了1亿次循环（平方就是这么可怕）！那这里优化的方向：是否减少输入的列表的长度？循环能否转成矩阵计算（并行计算）？...一段simhash码的子串有16个二进制位，该子串的表达空间最大有2的16次方（共65536），就算有一亿篇文章，如果均分成65536份，那也变得很小（当然实际的分布并不是均匀的），如果从这点出发，那计算的时间复杂度将会大大降低...重新梳理一下这算法流程，假设有三篇文章，每篇文章有4个simhash子串：文章1: A1, B1, C1, D1 文章2: A2, B2, C2, D3 文章3: A3, B3, C3, D3 按照我们的假设...，相对于第三个版本的平方时间复杂度，那是快多了，1.7万的文章进行相似性过滤时间能降到一秒以下。

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LSH算法：高效相似性搜索的原理与Python实现II

局部敏感哈希（LSH）是一种高效的近似相似性搜索技术，广泛应用于需要处理大规模数据集的场景。在当今数据驱动的世界中，高效的相似性搜索算法对于维持业务运营至关重要，它们是许多顶尖公司技术堆栈的核心。...面对大规模数据集，LSH通过哈希函数将项目分配到不同的桶，从而简化搜索过程。 LSH算法的一个关键特点是它与常规哈希函数不同。...传统哈希函数致力于最小化哈希冲突，而LSH算法则有意增加哈希冲突的概率，目的是将相似的项目聚集在一起。 “哈希函数对比：上图展示了两种哈希函数的效果。...在相似性搜索中，始终需要在不同的索引选项和参数设置之间寻找最佳解决方案，这是一种平衡的行为。总结选择正确的相似性搜索算法取决于多种因素，包括数据集的大小和维度、搜索性能的要求，以及准确性的容忍度。...除了LSH，还有许多其他算法适合于高效的相似性搜索，例如： HNSW（Hierarchical Navigable Small World）：提供在大规模数据集上进行近似最近邻搜索的能力。

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【算法】几道常见的算法字符串算法题

1 KMP 算法 ? 谈到字符串问题，不得不提的就是 KMP 算法，它是用来解决字符串查找的问题，可以在一个字符串（S）中查找一个子串（W）出现的位置。...具体算法细节请参考： 字符串匹配的KMP算法: http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/Knuth%E2%80%93Morris%E2%80%93Pratt_algorithm.html...算法: http://blog.jobbole.com/76611/ 汪都能听懂的KMP字符串匹配算法【双语字幕】: https://www.bilibili.com/video/av3246487/...BM算法也是一种精确字符串匹配算法，它采用从右向左比较的方法，同时应用到了两种启发式规则，即坏字符规则和好后缀规则，来决定向右跳跃的距离。...《字符串匹配的KMP算法》:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/Knuth%E2%80%93Morris%E2%80%93Pratt_algorithm.html

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Map Matching-轨迹相似性度量算法-Discrete Frechet Distance

Fréchet distance(弗雷歇距离)是法国数学家Maurice René Fréchet在1906年提出的一种路径空间相似性计算方法。...直观的理解，Fréchet distance就是狗绳距离：主人走路径A，狗走路径B，他们行进的速度可能不同，但是不允许backtracking，各自走完这两条路径过程中所需要的最短狗绳长度。...Fréchet distance不仅考虑了曲线的空间位置，同时还考虑了曲线中形状点的顺序。...假设多边形曲线为P，Q；要计算P和Q的Fréchet distance，要先找到对应的点对序列其中，为了保证点的顺序，对于所有的 ,令然后计算对应点对的最大距离:...longest link 离散弗雷歇距离(Discrete Frechet Distance)的计算如下: 离散弗雷歇距离离散弗雷歇距离(Discrete Frechet Distance)算法

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【算法】查找字符串的 KMP 算法

“在一个字符串S中查找一个词W出现的位”是一道常见的面试题。相对于那些要对树、图进行操作的算法，这个算法要处理的是一维线性的字符序列。看起来似乎简单不少，那么算法难度会更低吗？让我们来看看。...简单直接的字符串查找算法算法原理首先，如果只是笼统地从一个字符串中查找另一个字符串，有一种很直接的方法，那就是：从 S 的第 1 个字符开始，与 W的每一个字符一一匹配。...算法流程图本算法流程图如下： ? 算法运行示例按照它进行字符串查找的案例如下： ? 算法性能这个算法又简单又好操作，唯一的缺点是有点慢。...如果字符串 A 和 X，存在 A = XB，其中 B 是任意的非空字符串，那就称 X 为A的前缀。所有前缀构成前缀集合。...与直接算法的对比我们横向对比一下直接查找字符串算法和 KMP 算法，会发现，其实就是紫色框内的部分不同而已。 ?

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进击算法：字符串匹配的 BM 算法

进击算法：字符串匹配的 BM 算法 BM 算法介绍各种文本编辑器的 "查找" 功能（Ctrl+F），大多采用 Boyer-Moore 算法。 ?...Boyer-Moore 算法不仅效率高，而且构思巧妙，容易理解。1977 年，德克萨斯大学的 Robert S. Boyer 教授和 J Strother Moore 教授发明了这种算法。...Methods 来介绍 BM 算法。...算法实现下面我们来分别计算 shift(好后缀) 和 shift(坏字符)。先来求shift(坏字符)，具体算法如下： ?...to n-1, do i = n - Nj(P) + 1 L'(i) = j 上面算法中我们是假设已经知道了Nj(P)了，然后通过Nj来计算出L'(i)，那我们怎么计算Nj呢？

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字符串匹配算法_字符串模式匹配算法

目录 Brute-Force算法 Knuth-Morris-Pratt算法确定有限状态自动机部分匹配表 Boyer-Moore算法 Rabin-Karp算法总结 ---- 网络信息中充满大量的字符串...算法涉及到前缀和后缀的概念：如果存在A=Sb（A、S为非空字符串），则称S为A的前缀；同样，如果存在A=bS（A、S为非空字符串），则称S为A的后缀。...Boyer-Moore算法当可以在文本字符串中回退时，如果从右向左扫描模式字符串并将它和文本串匹配，那么就能得到一种非常快的字符串查找算法——Boyer-Moore算法。...简明的算法思想使得即使在对于需要在输入流中匹配字符串时，构造缓冲机制也是可接受的选择。实际上，BM算法还可以更快，可以移动更大的距离。...BF算法的好处在于BF算法的每一次内循环都需要N个字符进行逐一比较，而RK算法则是采用哈希策略对其每一次内循环中的待检验字符串进行哈希运算后和模式串的哈希值进行比较。

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探索相似性度量算法在局域网监控软件中的应用

相似性度量算法在局域网监控软件中的应用是非常广泛的！就像网络的小助手，可以帮管理员更轻松地搞定设备和流量的事情，还可以让网络更稳、更快、更安全。...接下来就让我们一起来探索相似性度量算法在局域网监控软件中的应用吧：流量奇迹检测：想象一下，有个算法可以比较实时网络流量和正常流量的模式，然后敏锐地发现不对劲的流量，比如那些DDoS攻击和恶意流量，就像是网络的超级警察...应用识别：这些算法也能辨别出正在使用的应用程序，通过比较流量的特征，让网络管理员清楚地了解应用程序的分布，就像是网络的应用达人。...用户行为安全管家：通过分析用户的行为，这些算法能够探测到不寻常的用户行为，比如未经授权的访问或数据泄露，就像是网络的安全管家。...不过，咱们还是要记住，在实际使用中，还是要根据监控需求和网络情况，来选择合适的相似性度量算法。可能会用到一些酷炫的算法，比如余弦相似度、欧氏距离、Jaccard相似性等，就像是网络的魔法师一样。

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【算法】字符串

字符串相乘 4.1 分析 4.2 代码 1. 14....最长公共前缀 1.1 分析从第一个字符串开始两两比较，把比较相同的字符部分更新到一个存放目前相同字符的ret中，然后把ret继续向后面的字符串比较，继续更新ret就行。...利用中心扩展算法，固定完中间位置后，用两个指针一个在走左边，一个走右边，如果两个指针执行的字符是一样的，就移动，一直到指针指向的字符不同，或者一个指针越界。...二进制求和 3.1 分析模拟的竖式计算的步骤，如果相加等于2，那么就进1，然后将这个字符取模就加到要返回的结果中，一直到两个字符串都结束。但是结果是与题目要的是相反的，所以得将得到字符串逆置。...把每一个位置的值相乘之后，先不进位，把每次计算的结果放在一个数组里面，最后再来处理进位。这里得先把两个字符串逆置,再无进位相乘相加，然后处理进位，最后处理前导0。

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算法：字符串

使用这种搜索算法可以跳过一些文本字符，从而具有亚线性的平均时间复杂度。最著名的 BM 算法，以及 Horspool 算法、Sunday 算法都使用了这种方法。...Rabin-Karp 算法、BDM 算法、BNDM 算法和 BOM 算法使用的就是这种思想。...其中， Rabin-Karp 算法使用了基于散列的子串搜索算法多模式串匹配问题多模式串匹配算法大多使用了一种基本的数据结构：「字典树（Trie）」。...著名的「AC 自动机算法」就是在 KMP 算法的基础上，与「字典树」结构相结合而诞生的。而「AC 自动机算法」也是多模式串匹配算法中最有效的算法之一。...) ,其中n是文本串T的长度所以KMP整个算法的时间复杂度是 O(n + m) ,相对于朴素匹配算法 O(n*m) 的时间复杂度，KMP算法的效率有了很大的提升 字符串题目一般考虑使用滑动窗，双指针

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字符串的匹配算法_多字符串匹配

文章目录 BF算法 RK算法编辑器中的全局替换方法：BM算法坏字符好后缀规则代码实现 KMP算法一说到字符串匹配算法，不知道会有多少小伙伴不由自主的想起那个kmp算法呢？...想到是很正常的，谁让它那么优秀呢。 ---- BF算法不要被事物的表面现象所迷惑，这个算法全称：Brute Force，有个拉风的中文名：暴力匹配算法。能想明白了吧。...我说的是类似的场景，没有封装好的函数时候，好写，好改。 ---- RK算法 RK 算法的思路是这样的：我们通过哈希算法对主串中的 n-m+1 个子串分别求哈希值，然后逐个与模式串的哈希值比较大小。...我们假设要匹配的字符串的字符集中只包含 K 个字符，我们可以用一个 K 进制数来表示一个子串，这个 K 进制数转化成十进制数，作为子串的哈希值。...比如要处理的字符串只包含 a～z 这 26 个小写字母，那我们就用二十六进制来表示一个字符串。

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【JavaScript 算法】KMP算法：高效的字符串匹配

KMP算法（Knuth-Morris-Pratt Algorithm）是一种用于在文本中高效查找子串的字符串匹配算法。...它通过预处理模式字符串，构建部分匹配表（又称为失配表），在匹配过程中避免重复扫描，从而提高匹配效率。本文将详细介绍KMP算法的原理、实现及其应用。...一、算法原理 KMP算法的核心思想是在匹配过程中利用已经匹配的部分信息来避免重复匹配。其主要步骤如下：构建部分匹配表：对于模式字符串中的每个位置，计算在该位置之前的子串的最大前缀和后缀的长度。...四、总结 KMP算法是一种高效的字符串匹配算法，通过构建部分匹配表，在匹配过程中避免重复扫描，从而提高匹配效率。...理解和掌握KMP算法，可以有效解决字符串匹配问题，广泛应用于字符串查找、文本编辑、DNA序列分析和数据挖掘等领域。

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【算法优化】记一次不太成功的文本相似性去重算法优化实践

0、背景 ---- 在我们舆情分析系统里，有一个功能是文章搜索，返回相似性去重后的文章，这里比较耗时的是一个相似性去重的功能，就是在返回的数据集里将相似的文章去掉。...当数据集数量大于一定值时，基于ES倒排索引的提前剪枝的效率就体现出来的。当然，这个算法也不是一无是处，当数据量比较小的时候，这个算法可以比ES更高效。...4、总结 ---- 做算法优化，不能头脑发热撸起袖子就干，而是要先考虑清楚算法的时间复杂度和空间复杂度，如果多想一想，其实第一个版本的优化根本不会发生。...结合ES的特性来考虑，第二种情况的结果应该也是可以预见的。后面还比较了很多聚类的算法，其实情况都类似，再好聚类算法也需要现算，这就避免不了时间延迟的问题，还不如用原来的方案。...在写这个文章的时候，就这个问题想到，算法最耗时的其实是要计算去重后的文章总数用于分页，但是这个分页是否真的是必须存在的呢？

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字符串匹配的KMP算法

关于字符串匹配KMP算法其实不难，只要理解字符串下一步匹配需要移动的个数就可以了，但是说是这么说，实际理解肯定会有或多或少的问题，要是大家看完之后还是有问题有疑问的同学，可以再文章底部加我~ 字符串匹配的...KMP算法 字符串匹配是计算机的基本任务之一。...许多算法可以完成这个任务，Knuth-Morris-Pratt算法（简称KMP）是最常用的之一。它以三个发明者命名，起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth。 ?...这种算法不太容易理解，网上有很多解释，但读起来都很费劲。直到读到Jake Boxer的文章，我才真正理解这种算法。下面，我用自己的语言，试图写一篇比较好懂的KMP算法解释。 1. ?...就这样，直到字符串有一个字符，与搜索词的第一个字符相同为止。 4. ? 接着比较字符串和搜索词的下一个字符，还是相同。 5. ? 直到字符串有一个字符，与搜索词对应的字符不相同为止。 6. ?

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字符串匹配的KMP算法

字符串匹配是计算机的基本任务之一。举例来说，有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"，我想知道，里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"？...许多算法可以完成这个任务，Knuth-Morris-Pratt算法（简称KMP）是最常用的之一。它以三个发明者命名，起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth。...这种算法不太容易理解，网上有很多解释，但读起来都很费劲。直到读到Jake Boxer的文章，我才真正理解这种算法。下面，我用自己的语言，试图写一篇比较好懂的KMP算法解释。 1....就这样，直到字符串有一个字符，与搜索词的第一个字符相同为止。 4. 接着比较字符串和搜索词的下一个字符，还是相同。 5. 直到字符串有一个字符，与搜索词对应的字符不相同为止。 6....KMP算法的想法是，设法利用这个已知信息，不要把"搜索位置"移回已经比较过的位置，继续把它向后移，这样就提高了效率。 8. 怎么做到这一点呢？

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【算法优化】记一次不太成功的文本相似性去重算法优化实践【续】

在前一篇文章中，简单的以为可以将计算总数的部分去掉，但是如果去掉了总数的计算，就没法计算每个文章的热度（就是相似文章的数量），这点客户没法接受。所以，还是得想法子继续优化。...1、回顾前一个版本的算法在前一个版本的算法里，我们使用numpy实现成矩阵运算的形式，在数据量1.7万的时候，还是比直接使用es查询要慢。...分析这其中的原因，主要是计算量太大了，而es则可以充分利用已有的索引机制来提升效率。那有没有办法降低算法的时间复杂度呢？剪枝、分治、贪心、。。。。...于是，我们就可以采用分治法，将一个64位的simhash字符串均分成若干段，例如如果我们将上面的simhash串切成长度相等的4段： 0111001111110101 0111001000001111...3.3 合并有交集的类别上面的算法已经聚合了很多的列表，一篇文章最多可能被分到了4个类别上，需要对有交集的类别进行合并： # 合并所有有交集的分类id # TODO 这个步骤最耗时间，超过99%的时间都是消耗在这里

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