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rcnn=region proposals（候选区域） + CNN 1、用Selective Search（选择性搜索）产生候选区域，是基于像素相似性进行的分割 1️⃣用论文《Efficient Graph-Based Image Segmentation》得到初始分割区域 R，每个元素是小子图 定义：边的权重是两个节点的像素差 定义：子图C的图内距离INC(C)为该图的

相似

相似形  放缩与相似形 形状相同的图形叫相似的图形,或者叫相似形 ps:大小相同的两个相似形，它们可以重合，这时它们是全等形 如果两个多边形是相似形，那么这两个多边形的对应角相等，对应线段成比例ps:当两个相似的多边形是全等形时，它们的对应边的长度的比值都是1 边数相同的多边形

相似记录中查找出最新的一条记录

SELECT a* FROM amj_aged_nursing_cost a WHERE NOT EXISTS( SELECT * FROM amj_aged_nursing_cost b WHERE b.aged_card_num = a.aged_card_num AND b.create_time > a.create_time AND b.id > a

实体对齐常见的步骤

转载源 知识融合一般分为两步,本体对齐和实体匹配两种的基本流程相似,如下: 一、实体对齐常见的步骤： 1.1 数据预处理 语法正规化 2) 数据正规化 1.2 记录链接 把实体通过相似度进行连接 1.3 相似度计算 分成属性相似度和实体相似度。其中，属性相似度可以通过编辑距离（Levenstein，W

相似变换与相似矩阵

基底不同，向量的坐标值就不同 。对于同一个向量，选取的基底不同，其所对应的坐标值就不同。 例如： 向量 \(a\) 在空间中的位置是固定的，如果使用第一组基底 \((e_1,e_2)=(\begin{bmatrix}1\\0 \end{bmatrix},\begin{bmatrix}0\\1 \end{bmatrix})\)。 向量 \(a\) 表示为 \(3\begin{bmat

关于样本增强贴图的实验结果思考

三种贴图方式： 海量图片随机贴图、相似图片随机贴图、相似图片在空白区域贴图 以上三种贴图方式无法说明哪一种更有优势，针对某种logo可能有自己合适的贴图方式，如a类logo适合海量图片随机贴，b类logo适合相似图片随机贴 专门测试某一种贴图方式的效果时，不应当仅使用某个类别的更新，因为

contrastive loss对比损失函数及梯度计算

Contrastive loss 最初源于 Yann LeCun “Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping” CVPR 2006。 该损失函数主要是用于降维中，即本来相似的样本，在经过降维（特征提取）后，在特征空间中，两个样本仍旧相似；而原本不相似的样本，在经过降维后，在特征空间中，两个样本仍旧

Debiased Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Representation无监督句子表示中的对比学习去偏

论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.00656v1 Comments:11 pages, accepted by ACL 2022 main conferenceSubjects:Computation and Language (cs.CL)Cite as:arXiv:2205.00656 [cs.CL] (or arXiv:2205.00656v1 [cs.CL] for this version) https://doi.org/10.48550/arXiv.2

ybt 1123：图像相似度

1123：图像相似度 时间限制: 1000 ms         内存限制: 65536 KB提交数: 32029     通过数: 20309 【题目描述】 给出两幅相同大小的黑白图像（用0-1矩阵）表示，求它们的相似度。说明：若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同，则称它们在该位置具有相同的像素点。两幅图像的相

C#求两数组相似度

// 用泛型委托实现对象的自定义比较。 using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Runtime.InteropServices; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; namespace CRApp { static c

java算法（1）---余弦相似度计算字符串相似率

余弦相似度计算字符串相似率 功能需求：最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻，储存到公司数据中。这里面就有一个技术点，就是如何保证你已爬取的新闻，再有相似的新闻                或者一样的新闻，那就不存储到数据库中。（因为有网站会去引用其它网站新闻，或者把其它网

02。张兴兴剪辑学习笔记（转场）

转场包括： 1，声音转场（声音前置j-cut/声音后置l-cut） 2，匹配转场（相似声音，相似形状，相似动作（动作连续性匹配转场/动作相似性匹配转场），相似颜色，相似景别） 3，运动镜头转场（推，拉，移，甩，上升，下降） 4，遮挡镜头转场 5，出画入画转场 6，跳跃转场 7，两集镜头转场   蒙太奇剪辑手法： 　1.宏观蒙太奇 　　理解:宏

Java实现标题相似度计算，文本内容相似度匹配，Java通过SimHash计算标题文本内容相似度

 目录 一、前言 二、关于SimHash 补充知识 一）、什么是海明距离 二）、海明距离的应用 三）、什么是编辑距离 三、SimHash算法的几何意义和原理 一）、SimHash算法的几何意义 二）、SimHash的计算原理  三）、文本的相似度计算 四、Java通过SimHash计算文本内容相似度代码示例 一）、新增依

欧氏距离、余弦相似度、Jaccard相似度的Python代码与实例

首先是一段计算三个相似度的Python代码。 需要注意的是，进行归一化操作后，三个函数取值范围都是0-1，而且都是数值越大表示相似性越高，数值为1代表完全相似。 import numpy as np def EuclideanDistance(dataA,dataB): '''【目的】计算欧氏距离（对应值的差平方之和再开方），注重数据

工程计算和数据科学中常用的9种测量距离

很多算法中，无论是自动驾驶算法还是人工智能算法，都会涉及到距离测量的内容。例如：欧氏距离或者cos相似度，在KNN、UMAP、HDBSCAN等算法中很常见。 理解这些距离测量使用的具体领域，对于我们理解不同类型的算法至关重要。以KNN为例，一般而言，KNN经常使用欧式距离，从欧式距离本身来说，就是

LeetCode力扣839.相似字符串组(C++)【并查集】详细解析+代码注释

LeetCode力扣839.相似字符串组 题目描述 如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等，那么称 X 和 Y 两个字符串相似。如果这两个字符串本身是相等的，那它们也是相似的。 给你多个字符串。每个字符串都是其他所有字符串的一个字母异位词。请问给出的字符串中有多

elasticsearch算法之推荐系统的相似度算法(一)

一、推荐系统简介 推荐系统主要基于对用户历史的行为数据分析处理，寻找得到用户可能感兴趣的内容，从而实现主动向用户推荐其可能感兴趣的内容； 从物品的长尾理论来看，推荐系统通过发掘用户的行为，找到用户的个性化需求，从而将长尾商品准确地推荐给需要它的用户，帮助用户发现那些他们感兴

【转载】 使用t-SNE可视化图像embedding

原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/81400277           ================================================         t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非常流行的非线性降维技术，主要用来对高维数据进行可视化。 本文将尽可能是使用简单的

华为云ModelArts初体验-飞机识别

一、前言 最近了解到华为云的ModelArts，它是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 文章目录 一、前言二、

推荐系统 --- 推荐算法 --- 基于用户行为的推荐算法 - 协同过滤算法

概述 历史 1992年，Goldberg、Nicols、Oki及Terry提出 基本思想 爱好相似的用户喜欢的东西可能也会喜欢 优点 共享朋友的经验，提高推荐的准确度根据爱好相似的用户喜欢的视频进行推荐，可以发现用户潜在的兴趣 缺点 数据冷启动不对视频的内容做分析，无法依据深层特征和

集合相似度 (25 分)

给定两个整数集合，它们的相似度定义为：Nc​/Nt​×100%。其中Nc​是两个集合都有的不相等整数的个数，Nt​是两个集合一共有的不相等整数的个数。你的任务就是计算任意一对给定集合的相似度。 输入格式： 输入第一行给出一个正整数N（≤50），是集合的个数。随后N行，每行对应一个集合。每个集

相似度比较

https://blog.csdn.net/wcs_152/article/details/83049741 实验内容在网上或者提前准备10张（或以上）图像，使用matlab提取图像直方图特征并进行显示；将图像特征进行保存（保存为矩阵形式.mat格式），并进行图像相似度比较（使用欧式距离）。

推荐系统----协同过滤算法

目录 1 算法概述2 用户协同过滤（UserCF）缺点 3 物品协同过滤（ItemCF）4 应用场景分析5 传统协同过滤的缺陷6 参考材料 1 算法概述 协同过滤算法（collaborative filtering）的主要目标是通过用户物品交互产生的协同（collaborative）信息，从而计算用户与用户之间的相似度、物品与物品

句子相似度及R语言实现

本次不讲原理，单纯用R语言计算句子相似度。 方式一：机械相似性两个文本内容上的相关程度，比如“你好吗”和“你好”的相似性，纯粹代表着内容上字符是否完全共现。——基于Jaccard相似系数计算句子相似度 Jaccard 系数指：句子A的分词词语与句子B的分词词语交集的大小与句子A的分词词语与

协同过滤推荐算法的用户向量相似度计算

给定“项目（items）*用户（Users）”矩阵。若采用余弦相似度计算用户向量的相似度，请预测用户1对项目2的评分（最相似用户取top-2用户）。 由于是5分制，四舍五入取整数，约等于4分