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搜索大量字符串以获得最接近匹配的最有效方法是什么？

搜索大量字符串以获得最接近匹配的最有效方法是使用字符串匹配算法。其中最常用的算法包括：

暴力匹配算法（Brute Force）：逐个比较目标字符串和待匹配字符串的每个字符，时间复杂度为O(n*m)，其中n为目标字符串长度，m为待匹配字符串长度。这种算法简单直接，但效率较低。
KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）：通过预处理待匹配字符串，构建next数组，利用已经匹配过的信息来避免不必要的比较，时间复杂度为O(n+m)，其中n为目标字符串长度，m为待匹配字符串长度。KMP算法在大量字符串匹配场景中效率较高。
Boyer-Moore算法：通过预处理待匹配字符串，构建坏字符表和好后缀表，利用坏字符和好后缀的规律来跳过不必要的比较，时间复杂度为O(n/m)，其中n为目标字符串长度，m为待匹配字符串长度。Boyer-Moore算法在大量字符串匹配场景中效率较高。
Trie树算法：将待匹配字符串构建成一棵树状结构，通过遍历树来进行匹配，时间复杂度为O(m)，其中m为待匹配字符串长度。Trie树算法适用于大量字符串的前缀匹配场景。
Aho-Corasick算法：基于Trie树的改进算法，通过构建自动机来实现多模式匹配，时间复杂度为O(n+m+k)，其中n为目标字符串长度，m为待匹配字符串总长度，k为匹配成功的次数。Aho-Corasick算法适用于多模式匹配场景。

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通过增加lambda，使网络聚焦于图像的重要部分，这在某些任务中是很有效的。距离的测量 1、索引高质量搜索相似图像的另一个关键点是排名，即显示给定查询的最相关结果。...它的主要度量是建立索引的速度、搜索的速度和消耗的内存。最简单的方法是直接使用嵌入向量进行暴力的搜索，例如使用余弦距离。但是当有数据量很大时就会出现问题——数百万、数千万甚至更多。...搜索速度明显降低。这些问题可以以牺牲质量为代价来解决——通过压缩(量化)而不是以原始形式存储嵌入。同时也改变了搜索策略——不是使用暴力搜索，而是尝试用最小的比较次数来找到最接近给定查询的嵌入向量。...有大量的高效的框架来近似搜索最接近的对象。例如NMSLIB, Spotify Annoy, Facebook Faiss, Google Scann。...使用最接近搜索输入的 top-k 来生成新的嵌入，在最简单的情况下可以取平均向量。如上图所示，还可以对嵌入进行加权，例如通过问题中的距离或与请求的余弦距离进行加权排序。

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算法+数据结构（第02篇）玩扫雷就是优化算法

员工需要在两组数字中分别取两个数字相加，使得相加的结果与目标正整数最接近。哪位员工先做出结果，那么奖品就归谁。为了使赢率最高，请问应该采用什么样的策略或者方法？显然，这是在对一个特定问题找方法。...数据与规则抽取数据的来源：数据一般在原问题描述中以名词、量词形式出现数据的摘取：并不是所有的名词和量词都是有效数据。很明显，只有和问题求解相关的名词和量词才有意义。...那么是不是所有的动词都有效呢？也不是。只有和规则相关的动词才是有效的。规则的发掘：规则就是抵达结果的条件。...回到当前问题，根据问题描述，显然属于搜索类型。套路第三步：经验匹配现在我们来翻看已有的搜索算法，看看有没有能与当前问题匹配的。...要得到这样的效果，显然我们需要一种性质——这种性质必须是容易获得的：要么可以直接从当前数据中获取，要么可以通过已有方法（算法）获取。最容易想到的就是有序性，这种性质可以通过排序算法获取。

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js 几种保留小数点后两位

i 是一个修饰符 (搜索不区分大小写)。使用字符串方法在 JavaScript 中，正则表达式通常用于两个字符串方法 : search() 和 replace()。...search() 方法用于检索字符串中指定的子字符串，或检索与正则表达式相匹配的子字符串，并返回子串的起始位置。...replace() 方法用于在字符串中用一些字符替换另一些字符，或替换一个与正则表达式匹配的子串。 search() 方法使用正则表达式 var str = "Visit Runoob!"...说明 floor() 方法执行的是向下取整计算，它返回的是小于或等于函数参数，并且与之最接近的整数。...说明 ceil() 方法执行的是向上取整计算，它返回的是大于或等于函数参数，并且与之最接近的整数 JavaScript round() 方法四舍五入的用法 round() 方法可把一个数字舍入为最接近的整数

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广告行业中那些趣事系列32：美团搜索NER技术实践学习笔记

这种方法虽然可以产生充分的候选集合，但是仅通过特征阈值过滤无法有效地平衡精确率与召回率，实际应用中通常挑选较高的阈值保证精度而牺牲召回；有监督学习通常涉及复杂的语法分析模型或深度网络模型，且依赖领域专家设计复杂规则或大量的人工标记数据...3.3 词典在线匹配 3.3.1初始词典在线匹配方案以及存在的问题初始词典在线匹配方法直接针对Query做双向最大匹配获得成分识别候选集合，再基于实体搜索量PV筛选出最终结果。...4.3 在线预测模型性能优化 BERT是典型的预训练+微调两阶段模型，因为效果好和应用范围广所以是目前NLP领域最火的模型之一。...除了上述模型蒸馏和预测加速提升在线模型预测性能之外，对于搜索日志中pv较高的query可以将预测结果以词典方式上传到缓存，进一步减少模型在线预测的QPS压力。...我们选择最接近于模型预测的一种，这样选择的理论意义在于模型已经收敛到预测分布最接近于真实分布，我们只需要在预测分布上进行微调，而不是大幅度改变这个分布。那从校正候选中如何选出最接近于模型预测的一种呢？

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LeetCode 700题题解答案集合 Python

搜索插入位置 35 搜索插入位置 LeetCode-Python-36. 有效的数独 36 有效的数独 LeetCode-Python-37....最接近的二叉搜索树值 270 最接近的二叉搜索树值 LeetCode-Python-272. 最接近的二叉搜索树值 II 272 最接近的二叉搜索树值 II LeetCode-Python-273....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....有效的山脉数组 941 有效的山脉数组 LeetCode-Python-942. 增减字符串匹配 942 增减字符串匹配 LeetCode-Python-944....一年中的第几天 1154 一年中的第几天 LeetCode-Python-1155. 掷骰子的N种方法 1155 掷骰子的N种方法 LeetCode-Python-1156.

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深度学习应用实践指南：七大阶段助你创造最佳新应用

你必须考虑现有技术的性能水平很高，是否值得在本报告中提出的建议下进行逐步改进。不要因为只是看起来像最新最伟大的方法而进行深度学习。...如果这是合适的，下载最接近你的数据的数据集用于预训练。另外，考虑创建合成数据。合成数据具有可以创建大量样本并使其多样化的优点。项目目标也指导训练数据样本的选择。...阶段 3：找出你的应用程序与最相近的深度学习应用程序之间的相似点专家知道不能每个项目都从头开始。这就是为什么他们被称为专家的原因。他们再使用以前的解决方案、搜索其他研究人员的深度学习文献来解决问题。...你应该仔细搜索谷歌学术（https://scholar.google.com）和 arXiv（https://arxiv.org）以获取深度学习的应用程序。...除了评估输出外，你还应该可视化你的架构并测量内部实体（internal entity），以了解为什么获得这样的结果。离开模型诊断，你将很难解决问题或提高性能。

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离开谷歌的副作用：外面很难找到这么好用的开发工具

从代码搜索起步大家可以先从代码搜索起步。事实上，当一个程序员离开谷歌之后，他最怀念的往往就是代码搜索工具。你可以自己尝试不同的代码搜索引擎，验证它们究竟效果如何，并在确定有效后再向同事推荐。...我们需要保证代码搜索查询语言既富有表现力，又简单易用。字面搜索应该更直观，而且提供更高级的模式匹配功能。规模：确保代码搜索引擎的规模适应性能够匹配你的代码库大小。...如果你的代码库超过数 GB，那么代码搜索引擎是否支持三元组索引（https://swtch.com/~rsc/regexp/regexp4.html）就非常重要了，这也是我们以常规方式在大型代码库上实现表达式匹配的唯一方法...在谷歌之外，我们能找到的跟 Critique 最接近的工具当数 Gerrit 了。...4 是时候迈出最终一步了软件开发生命周期当中，最棘手的部分往往就是 CI 和 build 系统。这是因为要想理解整个 build，就必须以非常具体的方式观察整个代码库的每一部分。

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人工智能(AI)遇上仿制药

本文讨论了仿制药行业中人工智能的可能实现，如查找生物仿制药：预测分析和自然语言处理，用于搜索药物的数据库，以查找科学家可用于生产仿制药的相似化合物；研究药物化合物的晶体结构：预测分析，用于确定化合物的形状对某些制造方法和其他药物开发过程的反应...；盐和多晶型物筛选：用于确定化合物溶解度的机器学习，以确保其随时间推移保持其有效性。...人工智能提出了很多疯狂的期望；但是，发生的事情是当人们尝试应用模型，应用AI系统时，在现实世界中，效果并不理想。其次，当技术领域的工作人员与医疗保健行业的人交谈时，发现不匹配。...一些AI供应商声称，他们的解决方案可以分析生物仿制药上的大量信息，以揭示有关其化学特性的信息，例如化合物的溶解度以及不同制造方式时的形状。...预测性分析解决方案可以分析数千种化合物的研究数据，以获得有关化合物溶解度的相关数据点，包括该化合物在各种状态下可能采取的任何先前发现的化学反应或形状。 ?

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JavaScript 高级程序设计（第 4 版）- 基本引用类型

RegExp构造函数属性全名简写说明 input $_ 最后搜索的字符串(非标准特性) lastMatch $& 最后匹配的文本 lastParen $+ 最后匹配的捕获组(非标准特性) leftContext...toFixed()返回包含小数点位数的数值字符串 toExponential()返回科学计数法表示的数值字符串（接收一个参数，表示结果中小数的位数） toPrecision()会根据情况返回最合理的输出结果...BMP字符，也可以通过一个代理对表示 Unicode提供4种规范化形式，可以将字符规范化为一致的格式，无论底层字符的代码是什么 4种规范化形式：NFD、NFC、NFKD和NFKC 字符串操作方法 concat...() 字符串模式匹配方法 match(),返回第一个元素时与整个模式匹配的字符串，其余元素则是与表达式中的捕获组匹配的字符串 search()，返回模式第一个匹配的位置索引 localeCompare...以10为底e的对数 Math.PI π的值 Math.SQRT1_2 1/2的平方根 Math.SQRT2 2的平方根 min()和max() 接受任意多个参数舍入方法 Math.ceil() 向上舍入为最接近的整数

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深度学习与中文短文本分析总结与梳理

（大公司或许有，但没有开源）本文暂且梳理一下，尝试围绕深度学习和短文本处理的方方面面就最简单的概念进行一次梳理，并且试图思考一个问题：深度学习处理中文短文本的最终效果是什么？...现有的分词算法可分为3大类： 3.1 基于字符串匹配和规则的分词方法基于字符串匹配的分词方法又称为机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字与一个＂足够大的＂词典中词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串...，需要大量的标注语料，并且分词速度也因搜索空间的増大而有所减慢。...在总控部分的协调下，分词子系统可获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。...使用深度学习则可以在特征抽取层面构造统一的模型以同时处理这些问题，并通过多任务学习的方法在模型中对其关联性进行建模，从而获得更好的性能。

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JavaScript笔记

search() 方法搜索特定值的字符串，并返回匹配的位置 slice() 提取字符串的某个部分并在新字符串中返回被提取的部分。...) 返回 x 的绝对（正）值： Math.ceil(x) 的返回值是 x 上舍入最接近的整数： Math.floor(x) 的返回值是 x 下舍入最接近的整数 Math.sin(x) 返回角 x（以弧度计...\w 匹配单个字符 \uxxxx 查找以十六进制数 xxxx 规定的 Unicode 字符。量词 n+ 匹配任何包含至少一个 n 的字符串。 n* 匹配任何包含零个或多个 n 的字符串。...匹配任何包含零个或一个 n 的字符串。 RegExp对象 test() 方法用于检测一个字符串是否匹配某个模式，如果字符串中含有匹配的文本，则返回 true，否则返回 false。...exec() 方法用于检索字符串中的正则表达式的匹配。该函数返回一个数组，其中存放匹配的结果。如果未找到匹配，则返回值为 null。

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