package com.imageretrieval.features; import com.imageretrieval.utils.ImageUtil; /** * 旋转不变的感知哈希<br
最简单的方法是使用加密哈希（例如MD5, SHA-1）判断。但是局限性非常大。...比较简单、易用的解决方案是采用感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm)。 感知哈希算法是一类算法的总称，包括aHash、pHash、dHash。...顾名思义，感知哈希不是以严格的方式计算Hash值，而是以更加相对的方式计算哈希值，因为“相似”与否，就是一种相对的判定。 aHash：平均值哈希。速度比较快，但是常常不太精确。 pHash：感知哈希。...dHash：差异值哈希。Amazing！精确度较高，且速度也非常快。因此我就选择了dHash作为我图片判重的算法。.../archives/529-Kind-of-Like-That.html http://blog.iconfinder.com/detecting-duplicate-images-using-python
实现图片相似度比较的哈希算法有三种：均值哈希算法，差值哈希算法，感知哈希算法下文简单介绍感知哈希算法，其他算法等后续文档再述。...感知哈希算法是一个比均值哈希算法更为健壮的一种算法，与均值哈希算法的区别在于感知哈希算法是通过DCT（离散余弦变换）来获取图片的低频信息。...（5）计算平均值：如同均值哈希一样，计算DCT的均值。...计数+1，n最终为相似度 if hash1[i] == hash2[i]: n = n + 1 return n/(shape[0]*shape[1]) # 感知哈希算法
一、开发 一个基于linux的态势感知系统，基于python和flask框架开发，项目文件目录如下： admin -核心算法 charts -图表生成 model -类 app.py -主文件...这里的密码是邮箱授权码） 3、环境 适配linux，且由于作者水平有限，中间件只支持apache，确保linux用户权限为root，且安装有iptables防火墙命令（不需要告警可忽略iptables） python3...，pyecharts0.x 特别说明，在官方给出解决办法之前请勿安装jinja3.1.1，不然会因markup被破坏无法渲染到前端） 4、命令 在以上基础下，执行以下命令进行安装： 请用python3...执行： python3 install.py 在依赖和数据库都安装成功成功后，执行 python3 app.py 待控制台输出以下字样即安装成功 INFO:werkzeug: * Running on
什么是感知机？ 感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。 感知机的定义？ ?...感知机的线性可分性？ ? 感知机的损失函数？ ? 感知机学习算法的原始形式？ ? 举个例子： ? ? ? ? 感知机学习的对偶形式？ ? ? ? 举个例子： ? ?
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78066956 感知机(perceptron)作为机器学习的基础，理解了感知机的原理以及实现...本文主要是参考了李航的《统计学习方法》，然后使用python实现了感知机，并对二维数据集进行分类，验证了算法的有效性。...本文主要内容如下： 感知机基本原理 算法步骤 代码实现 ---- 下面先贴出最终的运行结果，数据集红色点集合，以及蓝色点集合是二分类数据集，红线为最终的分类平面，运行结果如下： ?...感知机基本原理 ---- 感知机是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别取+1、-1。感知机将输入空间分为正负两类的超平面，称为判别模型。...感知机的学习目的在于求出最佳超平面，由此导入基于误分类的损失函数。利用随机梯度下降法(**不是严格上的随机梯度下降法**)对损失函数进行最小化，求得感知机模型。
前言 文章于2020年发表在SIGIR上，提出了一个内容感知的神经哈希协同过滤方法（NeuHash-CF模型）。...换句话说，这两个模型均不是学习在冷启动设置下的哈希码，而是将其作为一个子目标。在冷启动设置下，如何将内容特征映射到哈希码中，这样一种方式极大地限制了哈希码在冷启动设置下的泛化能力。...用户侧编码： 用户哈希组件直接从用户ID中学习用户哈希码。 ? 其中 为学到的用户特征，为用户特征维度，为用户的one-hot编码，因此，根据得到用户的每一位哈希码： ?...先前有关语义哈希的工作表明，在解码之前将随机噪声注入哈希码可提高鲁棒性，并导致更通用的哈希码。 ? 物品侧编码： 根据物品的内容信息对物品进行编码得到物品的哈希码： ? ?...因此在这些用户上基于哈希的方法性能较差。
什么是多层感知机？...上图可以看到，多层感知机层与层之间是全连接的。多层感知机最底层是输入层，中间是隐藏层，最后是输出层。...参考：https://blog.csdn.net/fg13821267836/article/details/93405572 多层感知机和感知机的区别？ 我们来看下感知机是什么样的： ? ?...从上述内容更可以看出，感知机是一个线性的二分类器，但不能对非线性的数据并不能进行有效的分类。因此便有了对网络层次的加深，理论上，多层感知机可以模拟任何复杂的函数。 多层感知机的前向传播过程？...多层感知机的反向传播过程？
哈希函数要尽量均匀地分布输入，以避免冲突，即多个输入映射到同一个输出的情况。 Python中提供了字典(dict)类型来实现哈希表。...整个操作过程在常数时间内完成，因为Python实现了哈希表来支持这些操作。 除了Python中的字典，哈希表也可以自己实现。...以下是一个使用Python列表和哈希函数来创建简单哈希表的示例： hash_table = [None] * 10 # 初始大小为10的哈希表，初始值为None def hash_function(...key): return hash(key) % len(hash_table) # 使用Python内置哈希函数，对哈希表大小进行取模 # Insert key = 'apple' value...哈希函数使用Python的内置哈希函数，并对哈希表大小进行取模操作。
hash Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。...Python 中可散列的数据类型 官方定义 翻译过来就是： 如果一个对象的哈希值在其生命周期中从不变化(它需要一个 __hash__()方法) ，并且可以与其他对象进行比较(它需要一个 _ eq _ (...Hashability 使对象可用作字典键和集合成员，因为这些数据结构在内部使用哈希值。...Python 中可以用 hash() 方法来做这件事情: 内置的 hash() 方法可以用于所有的内置类型对象。...参考资料 流畅的Python(2017年人民邮电出版社出版) https://docs.python.org/3/glossary.html#term-hashable https://baike.baidu.com
Python 算法基础篇之散列查找算法：哈希表、哈希集合、哈希映射 引言 散列查找算法是一种高效的查找技术，通过散列函数将键映射到数组的索引位置，实现快速的查找、插入和删除操作。...本篇博客将介绍散列查找算法的三种常见应用：哈希表、哈希集合和哈希映射，并通过实例代码演示它们的应用。 ❤️ ❤️ ❤️ 1....哈希集合的实现类似于哈希表，不同之处在于哈希集合只存储键而不存储值。...当需要判断元素是否存在于哈希集合中时，可以通过散列函数计算出元素的哈希值，然后查找哈希集合中的索引位置，如果存在则表示元素存在于哈希集合中。 4....实例演示 现在，让我们通过实例代码来演示哈希表、哈希集合和哈希映射的应用。
前言： 哈希表（Hash Table）也叫散列表,是一种用于快速存取的数据结构。...其内部实现是通过把键（key）码映射到表中的一个位置来访问记录，其中的“映射”也就是哈希函数，而“表”即哈希表。本文将重点介绍实现哈希表的2种方法：拉链法和线性探测法。...2.HashMap实现 实现哈希表主要分以下两步： step1:定义哈希函数 哈希函数的实现不唯一，在此我们以java自带的hashCode()为基础进行修改。...结语： 同之前介绍的红黑树一样，哈希表也是一种高效的存储于查找的数据结构，特别适用于大数据的场合。至于在何时使用哈希表何时使用红黑树这个不一而论。因为，存储的效率还更数据本身相关。...不过，由于哈希一向擅长处理跟字符串相关的存储，所以对于大量的字符串存储与查找可以优先考虑哈希表。
Python 哈希表与可哈希对象 =================== 哈希表（散列表） ------------- 哈希是从 Hash 音译过来的，哈希表（hashtable），也叫做散列表。...哈希表是键值对的无序集合，其每个键都是唯一的，核心算法是通过索引去查找值，Python 中的字典符合哈希表结构，字典中每个键对应一个值，my_dict={"key1":"value1","key2":"...可哈希与不可哈希 ------------- 这部分在 官方文档 说的比较绕，简单说一下的结论（也是大家共识的），一个对象（Python 中万物皆对象）在生命周期内，保持不变，就是可哈希的（hashable...Python hash() 函数 --------------------- hash 函数用于获取一个对象的哈希值，语法结果为 hash(object)，返回值是对象的哈希值， 哈希值是整数。...这篇博客的总结 ------------ 本篇博客为大家说明了 Python 的哈希表概念和可哈希对象，对于初学阶段是有帮助的。
感知器 1. 实验目的 2. 实训内容 3. 感知器原理 4....代码方法和步骤 4.1 向量的计算 4.1.4某向量中的每个元素和标量相乘scala_multiply(v, s) 4.2.感知器 4.2.1初始化感知器__init__ 4.2.2训练(多次迭代) 4.2.3...实验目的 1.理解感知器的基本原理 2.提高基础编程能力 2. 实训内容 例子：用感知器实现or函数 0 表示false， 1表示true 3....感知器原理 感知器（perceptron）是人工神经网络中最基础的网络结构（perceptron一般特指单层感知器），单层感知器的模型，公式为 其中X代表向量[x1,x2,…,xn,1]，W代表向量[...4.2.1初始化感知器__init__ 初始化感知器 ，设置输入参数的个数input_num [初始权重0.0，初始偏置项0.0] def __init__(self, input_num, activator
Rosenblatt感知器 Rosenblatt感知器是一种最简单的感知器模型，即输出值为输入与对应权值相乘后取和再累加并加上偏置后通过符号函数的结果，即：Output = sgn(w0 * x0 +...当输出值与真实值不同时，对应的weight与该次输入数据与真实值和学习率的乘积相加，或可以描述为weight += input * (d - o) * n其中，input为输入值，d为真实值，o为输出值，n为学习率 Python...实现 Rosenblatt神经元的实现 通过Rosenblatt感知器的数学模型，可以很简单的使用numpy库实现感知机功能 import numpy as np class Rosenblatt(...结果 红线代表感知器的学习结果，可以看到很好的划分出了两个半月之间的界限
这个，一方面是需要用到balancer，一个就是机架感知了。 通常，balancer是自动启动的。而机架感知则需要单独配置和编写脚本。...不过，机架感知，不是说是感知哪个服务器坏了，是根据机架位置的拓扑结构来选取服务器进行任务的权重分配。...机架感知需要自己写一个脚本，然后放到hadoop的core-site.xml配置文件中，用namenode和jobtracker进行调用。 python代码摘自竹叶青的博客 #!.../usr/bin/python #-*-coding:UTF-8 -*- import sys rack = {"hadoop-node-31":"rack1", ...IP还是感知主机名，所以就都写上了。
作者：草yang年华 前言：我们经常会听见很多的概念，哈希值，哈希表，可哈希对象，不可哈希对象，散列表，字典，映射，等等，那么这么多的概念后面到底又有什么区别和联系，它们的本质又是怎么样的，本此系列文章将针对这些概念进行说明...对于不可变类型而言，不同的值意味着不同的内存，相同的值存储在相同的内存，如果将我们的不可变对象理解成哈希表中的Key,将内存理解为经过哈希运算的哈希值Value，这不正好满足哈希表的性质嘛。...，这显然是不符合哈希值的特性的，即出现了哈希运算里面的冲突。...a=Animal("dog") print(hash(a)) # 返回 1000 现在对于什么是python的可哈希对象和哈希函数如何实现应该有了比较清楚的了解了。...hash 代码根据键和每个进程的种子而变化很大；例如，"Python" 的 hash 值为-539294296，而"python"(一个按位不同的字符串)的 hash 值为 1142331976。
Python中，哈希是一种将相对复杂的值简化成小整数的计算方式。哈希值可以表示出原值所有的位，有些哈希值会得出非常大的数值，这样的算法通常用于密码学。 ...Python中也有基础的模块库可以支持部分哈希的算法。 不同的平台、不同的系统哈希值的计算可能会不同，这里简单对我自己的电脑做一个试探。...:/mnt/e/01_workspace/02_programme_language/03_python/03_OOP/2017/08/16$python -V Python 2.7.6 ...\03_OOP\2017\08\16>python-V Python 3.6.0 两个平台同时又是两个不同的软件版本，执行的结果确实是有一点差异。...但是，试探的对象创建的例子却跟我在其他地方看见的方式差不多，相应的哈希是通过id除以16实现的。只不过，在py2中的计算是整型，而py3中的计算则是浮点数。
哈希表 1.哈希表是一种以键值key存储数据value的结构，以key作为标识值存储value值；只要输入待查找的key，即可获取其对应的value值。...2.哈希表的设计 哈希函数的设计首先不能过于复杂，复杂的哈希函数会间接的影响hash表的性能；其次要求哈希值应该尽可能随机且均匀分布，避免或者减少哈希冲突的数量，使每个桶中存储的数据比较平均。...常规的设计方法有数据分析法，选择数据的业务特征提取部分数据进行计算，然后得到结果再与哈希表数组的长度求余后最为哈希值。另外还有直接寻址法、平方取中法、折叠法和随机数法等。...哈希函数 1.哈希函数计算达到的哈希值应该是一个非负整数 2.如果key1==key2，那么hash(key1)==hash(key2) 3.即使两个key的hash值相等，但是有可能key值不相等...对于线性探测法当哈希表中存储的元素越多时，哈希冲突的概率越高，极端情况下需要探测整个哈希表，时间复杂度为O(n)。
(散列)方法，哈希方法中使用的转换函数称为哈希(散列)函数，构造出来的结构称为哈希表(Hash Table)(或者称散列表) 例如：数据集合{1，7，6，4，5，9}； 哈希函数设置为：hash(key...= k_j，但有：Hash(k_i) ==Hash(k_j)，即：不同关键字通过相同哈希哈数计算出相同的哈希地址，该种现象称为哈希冲突或哈希碰撞。...把具有不同关键码而具有相同哈希地址的数据元素称为“同义词”。 发生哈希冲突该如何处理呢？ 2.3 哈希函数 引起哈希冲突的一个原因可能是：哈希函数设计不够合理。...哈希函数设计原则： 哈希函数的定义域必须包括需要存储的全部关键码，而如果散列表允许有m个地址时，其值域必须在0到m-1之间 哈希函数计算出来的地址能均匀分布在整个空间中 哈希函数应该比较简单...数字分析法通常适合处理关键字位数比较大的情况，如果事先知道关键字的分布且关键字的若干位分布较均匀的情况 注意：哈希函数设计的越精妙，产生哈希冲突的可能性就越低，但是无法避免哈希冲突 2.4 哈希冲突解决
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