...然后再分別計(jì)算其相似度,最后綜合考慮。 圖像指紋與漢明距離 在介紹下面其他判別相似度的方法前,先補(bǔ)充一些概念。第一個(gè)就是圖像指紋 圖像指紋和人的指紋一樣,是身份的象征,而圖像指紋簡(jiǎn)單點(diǎn)來(lái)講,就是將圖像按照...
... are different. Given two integers x and y, calculate the Hamming distance.漢明距離是兩個(gè)字符串對(duì)應(yīng)位置的不同字符的個(gè)數(shù),這里指二進(jìn)制的不同位置 2.例子 Input: x = 1, y = 4 Output: 2 Explanation: 1 (0 0 0 1) 4 (0 1 0 0) ↑ ...
...Distance 題目鏈接 461. Hamming Distance 題目分析 本題要求計(jì)算漢明距離。 漢明距離是使用在數(shù)據(jù)傳輸差錯(cuò)控制編碼里面的,漢明距離是一個(gè)概念,它表示兩個(gè)(相同長(zhǎng)度)字對(duì)應(yīng)位不同的數(shù)量,我們以d(x,y)表示兩個(gè)字x,y之間的漢...
...近需要做大規(guī)模的文本相似度的計(jì)算,所以用到了simhash+漢明距離來(lái)快速計(jì)算文本的相似度。** **simhash的原理如下圖:其中的weight采用的是jieba的tf-idf的結(jié)果。**** **附上python3的源代碼:** import mathimport jiebaimport jieba.analyse class SimHa...
...????切換次數(shù)的計(jì)算可以理解為兩個(gè)二進(jìn)制序列之間的漢明距離(hamming distance),即兩個(gè)二進(jìn)制序列之間的不同的數(shù)的個(gè)數(shù)。漢明距離可以用異或操作實(shí)現(xiàn)。 ????????此外,各數(shù)字的二進(jìn)制表示之間的漢明距離總共只有10*10=10...
...稱IPD),不僅存儲(chǔ)空間低,而且比較IPD,可以轉(zhuǎn)化為比較漢明距離(hamming distance),漢明距離為兩個(gè)二進(jìn)制串不同位的個(gè)數(shù),用異或就可以簡(jiǎn)單高效的完成計(jì)算。 BRIEF算法并不包含興趣點(diǎn)檢測(cè)(檢測(cè)可以用FAST或Harris等方法),...
...成的數(shù)組合在一起就構(gòu)成了1024位的整數(shù) 對(duì)比不同圖片的漢明距離 對(duì)比兩個(gè)圖片生成的整數(shù)有多少位不一樣。一般漢明距離小于 5 ,兩張圖片的相似度就很高了。 差異值哈希算法的 Python 代碼 import cv2 # 差異值哈希算法 def dhash(...
...數(shù) ord=np.inf: 無(wú)窮范數(shù) d = np.linalg.norm(vec1-vec2, ord=arg) 漢明距離(Hamming Distance) 在信息論中,兩個(gè)等長(zhǎng)字符串之間的漢明距離(Hamming distance)是兩個(gè)字符串對(duì)應(yīng)位置的不同字符的個(gè)數(shù) 計(jì)算公式 $$dist(A,B)=sum_{i=0}^n{A[i]igoplus B[i]}$$ 試...
...圍內(nèi)的數(shù),將兩個(gè)數(shù)轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制,二進(jìn)制不同位數(shù)即為漢明距離。思路:將兩個(gè)數(shù)用bin()轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制(需要去除前面的bin),因?yàn)槲粩?shù)不同所以需要在前面補(bǔ)充一定位數(shù)的0,然后將兩個(gè)字符串遍歷就可以直接得到漢明距...
...GC的性能已經(jīng)差不多可以實(shí)用了。以求兩個(gè)百萬(wàn)維向量的漢明距離(Hamming Distance)為例(應(yīng)用場(chǎng)景是兩份數(shù)據(jù)求相似度,卻互相不泄露數(shù)據(jù)內(nèi)容),這樣的安全兩方計(jì)算已經(jīng)可以在1.5秒左右完成。 安全多方計(jì)算的安全模型 半誠(chéng)實(shí)...
...ort Levenshtein 算法說(shuō)明 1). Levenshtein.hamming(str1, str2) 計(jì)算漢明距離。要求str1和str2必須長(zhǎng)度一致。是描述兩個(gè)等長(zhǎng)字串之間對(duì)應(yīng) 位置上不同字符的個(gè)數(shù)。 2). Levenshtein.distance(str1, str2) 計(jì)算編輯距離(也稱為 Levenshtein距離)。是描...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...