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在定长六角列表中查找最小汉明距离的最快方法

可以通过以下步骤实现：

首先，了解汉明距离的概念：汉明距离是指两个等长字符串之间对应位置上不同字符的个数。对于六角列表，可以将其视为一个字符串列表，每个字符串代表一个六角数。
接下来，需要编写一个函数来计算两个六角数之间的汉明距离。可以使用循环遍历两个六角数的每个字符，并比较它们是否相等。如果不相等，则汉明距离加一。
然后，需要遍历定长六角列表中的每个六角数，并与其他六角数进行比较，计算汉明距离。可以使用两层循环来实现，外层循环遍历列表中的每个六角数，内层循环遍历其他六角数。
在计算汉明距离的过程中，可以使用一个变量来记录最小的汉明距离，并在每次计算出更小的汉明距离时更新该变量。
最后，返回最小的汉明距离作为结果。

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汉明距离图片性质显然，汉明距离作为一个距离度量，满足距离度量的三大性质：非负性、对称性以及三角不等式。图片定义七：设 C 是一个 (n,M)码。...码 C 的最小距离定义为 C 中的任意两个不同的码字的汉明距离的最小值，记为 d(C)，即图片定义八：设图片。x 中非零分量的个数称为汉明重量，记为 W(x)。...最近邻译码定义十：设 x 是一个码字，经过信道传输后，在接收端我们收到的向量为 y。由于噪声的干扰，可能图片，并且y 可能不是一个码字。将 y 译为与 y 汉明距离最小的码字图片是合理的。...检错和纠错码的最小距离是刻画码的检错和纠错性能的一个重要参数。一般用 (n,M,d) 表示码长为 n，码字个数为 M，最小距离为 d 的一个码。...新码的构造我们可以利用一个已知的码来构造新码： 9.1 延长码将一个码中每个码字都增加一个或多个分量，称为码的延长。最常用的码的延长方法是对每个码字都增加一个奇偶校验位。

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Barcoding || 海量单细胞的关键技术

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以图搜图：Python实现dHash算法

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Verilog数字系统基础设计-检错与纠错（汉明码、BCH编码等）

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2020-10-22在线识图搜索引擎

均值哈希的基本思路 1、缩小尺寸: 去除图片的高频和细节的最快方法是缩小图片，将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。不要保持纵横比，只需将其变成8乘8的正方形。...那么完成了以上步骤,一张图片就相当于有了自己的"指纹"了,然后就是计算不同位的个数，也就是汉明距离（例如1010001与1011101的汉明举例就是2，也就是不同的个数）。...如果汉明距离小于5，则表示有些不同，但比较相近，如果汉明距离大于10则表明完全不同的图片。以上就是均值哈希的基本实现思路，总体来说是比较简单的。...函数中获取64个像素的灰度值时直接通过了R来获取，因为RGB都是一样的，所以哪一个都可以。...灰度值换算：baike.baidu.com/item/灰度值/10… 效果演示： 1、原图查找 ? 2、完全马赛克查找 ?

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不同品种猫猫有多相似呢，Python 文本相似度计算

查找了一下资料找到了几种实现方法，实现的目的都一样，小编就做了一个对比。...数据处理数据原始有很多列，我们需要把 O 列直至末尾的这些描述每个品种猫猫的文本合为一列：以此计算每个品种的描述与其他品种描述的相似度，把“描述”列作为文本列表，“品种”作为索引，两两计算。...其他距离其他距离的计算方法还有欧式距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，杰尔德距离，汉明距离，这些值的范围没有上限，越小说明文本越相似。...结果小编使用了所有方法计算相似度，fuzzywuzz 方法计算的时间最快，其次是 difflib，且结果比较直观，其他方法都需要文本向量化在比较，所以在文本较长时，时间有点久。...源码获取在公众号对话框回复关键字“文本相似度”即可获取 END

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hdoj 4712 Hamming Distance(靠人品过的)

我先解释一下汉明距离以下来自百度百科在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的字符不同的个数。换句话说，它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。...例如： * 1 与 0 之间的汉明距离是 1。 * 214 与 214 之间的汉明距离是 0。 * "abcd" 与 "aacd" 之间的汉明距离是 1。...汉明重量是字符串相对于同样长度的零字符串的汉明距离，也就是说，它是字符串中非零的元素个数：对于二进制字符串来说，就是 1 的个数，所以 11101 的汉明重量是 4。...汉明距离在信息论、密码学等方向有很重要的应用。这个题是让你求n个数两两之间最小的汉明距离，而且规定了每个数是长度为5的16进制数，可以想到求出最大的值为20，最小为10。...没想到什么好的算法，看了人家的解题报告，依靠RP，随机找1000000对点求最小值，不过还是过了。

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OpenCV图像哈希计算及汉明距离的计算

OpenCV均值哈希与感知哈希计算，比对图像相似度，当计算出来的汉明距离越大，图像的相似度越小，汉明距离越小，图像的相似度越大，这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索....., N - 1 式中, Subscript[W, N] = e^(-j*2 \[Pi]/N) N称为DFT变换区间长度，N \[GreaterSlantEqual] M通常称 (1) 式和 (...，汉明长度为8*8=64个字节长度 //最快速的去除高频和细节，只保留结构明暗的方法就是缩小尺寸。...++] = '0'; else rst[index++] = '1'; } } return rst; } 计算汉明距离.../** 汉明距离函数取哈希字符串进行比对，两字符串长度必须相等才能计算准确的距离 */ int HanmingDistance(string &str1, string &str2) { //

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相似性︱python+opencv实现pHash算法+hamming距离（simhash）（三）

最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。这等同于”汉明距离”(Hamming distance,在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。...得到哈希值之后，需要求距离，这里较多使用海明距离（来源）。这等同于”汉明距离”(Hamming distance,在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。...同时，得到海明相似性。 . 三、海量数据查找经验本节来源于：海量数据相似度计算之simhash短文本查找 simhash的数据也会暴增，如果一天100w，10天就1000w了。...我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash，计算量还是蛮大，普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ，和5000w数据比较需要1.8 s。...比如同时客户端发送过来两条需要比较相似度的请求，在服务器这边都进行了一个排队处理，一个接着一个，第一个处理完了在处理第二个，等到第一个处理完了也就加入了simhash库。

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最全的JavaScript 算法与数据结构

每种算法和数据结构都有自己的 README 并提供相关说明以及进一步阅读和 YouTube 视频。数据结构数据结构是在计算机中组织和存储数据的一种特殊方式, 它可以高效地访问和修改数据。...字符串 A 莱温斯坦距离 - 两个序列之间的最小编辑距离 B 汉明距离 - 符号不同的位置数 A 克努斯-莫里斯-普拉特算法 - 子串搜索 A 字符串快速查找 - 子串搜索 A 最长公共子串 A 正则表达式匹配...- 诱捕雨水问题 (动态编程和暴力版本) A 八皇后问题 A 骑士巡逻算法范式算法范式是基于类的设计的通用方法或方法的算法。...独特路径 B 雨水收集 - 疏导雨水问题 A 莱温斯坦距离 - 两个序列之间的最小编辑距离 A 最长公共子序列 (LCS) A 最长公共子串 A 最长递增子序列 A 最短公共子序列 A 0-1背包问题...以下是一些最常用的大O标记法列表以及它们与不同大小输入数据的性能比较。

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AI综述专栏| 大数据近似最近邻搜索哈希方法综述（下）

3 哈希排序方法简介哈希排序指的是在哈希过程的最后一步，对数据库中所有点哈希得到的二进制码的排序问题。汉明距离是最常用的二进制码排序标准，但它无法对那些与查询点具有相同汉明距离的二进制码排序。...图3.1 汉明距离排序示例 ? 表3.1 哈希排序方法分类因此从2011年开始不断有人研究哈希排序算法。近年来的哈希排序成果主要基于两类距离：加权汉明距离和非对称距离。...几种代表性的哈希排序方法分类详见表3.1，其中标号为[1]中参考文献。 3.1 加权汉明距离加权汉明距离的权重一般由两部分组成：Offline权重和Online权重。...在存储上，仅仅多额外存储一个查询点的非二进制化向量与检索过程的整个存储量级相比是可以忽略的。非对称距离的实数量级与汉明距离的整数量级相比，可以对距离空间进行更浓密的划分。...也就是说，非对称距离可以将汉明距离无法区分的二进制码重新排序，从而提高检索精度。 4 总结我们简述了哈希方法的发展历史，并从一个新颖的角度对哈希方法进行清晰地分类。

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用Python实现常见的“距离”

Distance) 5.夹角余弦(Cosine) 6.汉明距离(Hamming distance) 7.杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient) 8.贝叶斯公式...(Manhattan Distance) 从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。...有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离(L∞范数)。 ?...汉明距离(Hamming distance) (1)汉明距离的定义两个等长字符串s1与s2之间的汉明距离定义为将其中一个变为另外一个所需要作的最小替换次数。...例如字符串“1111”与“1001”之间的汉明距离为2。应用：信息编码（为了增强容错性，应使得编码间的最小汉明距离尽可能大）。

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【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（已分享，附代码）

(Hamming Distance)【了解】：两个等长字符串s1与s2的汉明距离为：将其中一个变为另外一个所需要作的最小字符替换次数。...与 2233796 　 irie与 rise汉明重量：是字符串相对于同样长度的零字符串的汉明距离，也就是说，它是字符串中非零的元素个数：对于二进制字符串来说，就是 1 的个数，所以 11101 的汉明重量是...因此，如果向量空间中的元素a和b之间的汉明距离等于它们汉明重量的差a-b。应用：汉明重量分析在包括信息论、编码理论、密码学等领域都有应用。...比如在信息编码过程中，为了增强容错性，应使得编码间的最小汉明距离尽可能大。...举例:X=[[0,1,1],[1,1,2],[1,5,2]]注：以下计算方式中，把2个向量之间的汉明距离定义为2个向量不同的分量所占的百分比。

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彻底弄懂LSH之simHash算法

因此海量文本中查重的任务转换位如何在海量simhash中快速确定是否存在汉明距离小的指纹。也就是：在n个f-bit的指纹中，查询汉明距离小于k的指纹。...在文章的实验中，simhash采用64位的哈希函数。在80亿网页规模下汉明距离=3刚好合适。...因此任务的f-bit=64 , k=3 , n= 8*10^11 　　任务清晰，首先看一下两种很直观的方法：　　1. 枚举出所有汉明距离小于3的simhash指纹，对每个指纹在80亿排序指纹中查询。...因为d’和d很接近，所以找出的集合f’也不会很大。　　最后在集合f’中查找和F之间海明距离为k的指纹也就很快了。　　...因此在一次完整的查找中，限定前q位精确匹配（假设这些指纹已经是q位有序的，可以采用二分查找，如果指纹量非常大，且分布均匀，甚至可以采用内插搜索），之后的2d-q个指纹剩下64-q位需要比较汉明距离小于3

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simhash的应用范围_Simplorer

原文链接：面试|海量文本去重~simhash – Spark高级玩法 – CSDN博客（1）抽屉原理一般来讲，判定2篇文章相似的规则，即为2个simhash的汉明距离<=3。...我们只能遍历100亿个simhash，分别做异或运算，看看汉明距离是否<=3，这个性能是没法接受的。...那么在查询时，我们对上述simhash做4段切割，然后做先后4次查询：用a=0000000000000000 找到了set集合，遍历集合里的每个simhash做异或运算，发现了汉明距离<=3的重复simhash...0x03 比较相似度海明距离：两个码字的对应比特取值不同的比特数称为这两个码字的海明距离。一个有效编码集中, 任意两个码字的海明距离的最小值称为该编码集的海明距离。...根据经验值，对 64 位的 SimHash ，海明距离在 3 以内的可以认为相似度比较高。假设对64 位的 SimHash ，我们要找海明距离在3 以内的所有签名。

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自识别标记(self-identifying marker) -（5）用于相机标定的CALTag图案设计

需要考虑两个限制因素： 1、每个code和其他code最小汉明距离为2的限制。这是为了避免10bit的code因为外界的干扰造成某些位发生翻转（从0变为1或者从1变为0）。...这是因为在自然环境中的纹理出现大部分是黑或白的概率比较大，举个极端的例子就明白了，比如上图左的情况，code全是1（白），这在自然界中很常见，这时候的code很容易和自然场景弄混淆；但是上图右中黑白相间且位置不同的情况非常少...所以要剔除掉黑白比例过大或过小的情况。 4、设计结果使用贪心查找法来寻找有效的code数目。...对于1024个code来说：由于上述限制因素2，排除掉30个code 由于对称性限制，排除掉302个code 因此剩下692个有效的code 假如最小汉明距离设置为3，则最后剩下的有效...但是在我们的应用中，自识别标记是作为阵列使用的，他们是按照一定的顺序排列的，所以即使最小汉明距离设置为2，也可以检测出在任何选择下的单个bit翻转的情况。

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高数学习笔记之范数与距离度量(python实现)

1向量为matrix格式，方法2为list 夹角余弦: [[0.92966968]] 0x06 汉明距离汉明距离的定义：两个等长字符串s1与s2之间的汉明距离定义为将其中一个变为另外一个所需要的最小替换次数...例如字符串“1111”与“1001”之间的汉明距离为2。应用：信息编码（为了增强容错性，应使得编码间的最小汉明距离尽可能大）。...import numpy as np from numpy import linalg ''' np.nonzero的用法，返回非零元素的位置(某行某列) vector = np.mat([[1,1,0,1,0,1,0,0,1...0,1,1,0,0,0,1,1,1]) smstr = np.nonzero(vector1-vector2) #print(np.array(smstr)) #print(np.array(smstr).ndim) print('汉明距离..., 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1], dtype=int64), array([0, 1, 3, 5, 8, 0, 2, 3, 5, 8], dtype=int64)) ''' 汉明距离

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计算机网络之数据链路层与局域网－差错控制

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