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图灵奖人物3 理查德·卫斯里·汉明

第二天，当他来回答问题时，我对他说：“算术显然是正确的，但我不知道氧和氮的捕获截面的公式——毕竟，在需要的能量水平上不能进行实验。”...就在福克斯被揭露为间谍之前几周把它卖掉了，联邦调查局认为这个时机可疑到足以审问汉明。虽然汉明描述他在洛斯阿拉莫斯的角色是一个“电脑看门人”，他看到了实验中不可能进行的实验。...在1950年发表的一篇具有里程碑意义的论文中，他引入了一个概念，即两个代码词不同的位置数，因此将一个代码词转换为另一个代码词需要多少次变化，今天称为汉明距离。...在《编程学科》（1967）中，埃德杰·迪克斯特将其归因于汉明高效的寻找正则数的问题。这个问题被称为"汉明问题"，在计算机科学中，常规数字通常被称为汉明数字，尽管他没有发现它们。...在我们目前使用的微积分书中，我觉得没有一个学生愿意关心课本上的问题！文本中的问题能够解决填字游戏，但其结果在生活中没有任何意义。

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面试|海量文本去重~simhash

simhash算法是google发明的，专门用于海量文本去重的需求，所以在这里记录一下simhash工程化落地问题。 下面我说的都是工程化落地步骤，不仅仅是理论。...海量simhash查询 抽屉原理 之前说过，判定2篇文章相似的规则，就是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...但是也可以知道，因为冗余的索引份数从4份变成了10份，所以其实是在牺牲空间换取时间。 对应的，这么大量的存储空间，再继续使用redis也是不可能的事情，需要换一个依靠廉价磁盘的分布式存储。

2.6K30
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2020-10-22在线识图搜索引擎

想想自己能不能实现这个功能，起初我是这么想的，对两张图片从左上角的第一个像素点一直比较到右下角的最后一个像素点，并在比较时记录它们的相似度，可能是我太天真了(主要还是知识限制了想象)，这样做有很多问题，...比如说两张图片大小不一致、核心要素点的位置不同等...最终只得借助网络了，找到了一种叫做均值哈希的算法(Average hash algorithm)，接下来具体阐述它的基本思路以及适用场景。...2、简化色彩: 将8乘8的小图片转换成灰度图像。 3、计算平均值: 计算所有64个像素的灰度平均值。 4、比较像素的灰度: 将每个像素的灰度，与平均值进行比较。...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。

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从0到1，了解NLP中的文本相似度

汉明距离 Hamming distance在信息论中，表示为两个「等长」字符串之间对应位置的不同字符的个数。换句话说，汉明距离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。...到了这一步，我们可以发现，对于句子S1和S2的相似度问题，已经被我们抽象到如何计算上述两个向量的相似问题了。...算法为每一个网页生成一个向量指纹，在simhash中，判断2篇文本的相似性使用的是海明距离。...在上面的示例中，当我们选择10个分词时，其汉明距离仅为4，几乎符合了我们对文本相似（汉明距离3）的判断。...PASS 也就是结果的汉明距离为12，远远大于我们预定的汉明距离3，这样的结果跟我们通过预先相似度计算出来的0.76分（相比于1分）相差很远，可见simhash对于短文本的相似度比较还是存在一些偏差的

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图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度

但是这个方法在比较图片相似度的时候用到的并不多，原因我之后再说，这里先来介绍下另外两个概念——图像指纹和汉明距离。...汉明距离 通过上述对图像指纹的描述我们知道了可以利用感知哈希算法将图片转换成某种字符串，而比较字符串有一种名为汉明距离的表示方法。...以下定义摘自维基百科： 在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离（英语：Hamming distance）是两个字符串对应位置的不同字符的个数。...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。 通常用汉明距离来衡量两张图片的差异，汉明距离越小，则代表相似度越高。汉明距离为0，即代表两张图片完全一样。...之后我将会讲述如何通过深度学习抽取图像特征的方式来比较图片的相似度。 由于能力有限，在整理描述的过程中难免会有些错误，如有建议，可以留言区批评指正?

4.6K30

彻底弄懂LSH之simHash算法

我的学习目标：像吴军博士一样深入浅出地讲解出来一个知识点，这需要很深厚的积累，我以前写的《彻底弄懂最短路径问题》，自己感觉挺不错的，网友反馈也不错；虽然说实践和理论相辅相成，笔者个人觉得鲜血little...衡量两个内容相似度，需要计算汉明距离，这对给定签名查找相似内容的应用来说带来了一些计算上的困难；我想，是否存在更为理想的simhash算法，原始内容的差异度，可以直接由签名值的代数差来表示呢？ 　　...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。...于是问题就转变为如何切割64位的q。 　　将64位平分成若干份，例如4份ABCD，每份16位。 　　...例如：将64位平分成4份ABCD，每份16位，在BCD的48位上，我们再分成4份，WXZY，每份12位， 汉明距离的3位可以散落在任意三块，那么A与WXZY任意一份合起来做精确的28位…剩下3份用来检查汉明距离

1.6K20

一段尘封的中国 Linux 往事

适逢其时，方汉这些人便率先用上了互联网。 两年后，有“中国Linux第一人”之称的宫敏博士用软盘从芬兰将Linux源代码第一次带回了中国，同时带回了80G容量的自由软件，也掀起了一波热潮。...他们一起解决了很多Linux中文化的问题，在圈内一时有了“中文Linux三剑客”的名头。...三人创立蓝点仅一年时间，便将公司上市并且做到了4亿美元市值，堪称一时传奇，具体怎么做到的，《沸腾十五年》中也有详述。 随后Linux圈便爆发了著名的北京拓林思与深圳蓝点的大战。...他在对雷峰网谈起这段经历时，言词中仍然还保留着当年的喜悦之情： “代码是开源的，这样我遇到问题就能自己研究改进，实在解决不了还能找世界范围内懂的人解决，不像Windows是一个黑盒，出了问题不知道找谁。...一代人做一代人的事情，章文嵩、方汉、苏哲、魏永明等等中国开源先驱们不断探索创新，让这颗种子在中国生根发芽，并且将开源的信仰发扬传承。

1.3K10

汉诺塔——各种编程范式的解决

于是，一个问题就这样被分解为三个小问题，达到了递归的降阶。 　　...C++的代码并不难改，只要遍历一把list，每个转换一遍，然后再来合并list就行了。...其实，C++11也同样引入了lambda，于是C++局部也可以引入函数式编程，我在这里不给出代码，这个就交给有兴趣的读者去完成吧。 　　...于是解决turn就转化为turn_list问题，处理的问题规模得到了降阶，这的确是解决递归的真谛啊。 　　...初始的时候n个盘都在第一根柱子上，可不可以使用汉诺塔的规则一步步移动到某个给定的放法？再进一步，可以编程解决吗？ 　　4.这个问题比较难一点，需要一定的数学推导了。

1.8K30

【译】向量搜索的相似度度量

其他度量还有可用于二进制向量的汉明距离和杰卡德系数。 在这篇文章中，我们将涵盖： 向量相似度度量 L2 或欧几里得距离 L2 距离是如何工作的？ 何时应该使用欧几里得距离？...这意味着我们在使用倒排文件索引[10]或类似HNSW[11]的图索引时应该小心使用内积。 译注：在倒排文件索引或HNSW（一种图索引方法）这类数据结构中，我们通常希望快速找到与给定查询最相似的项。...汉明距离 hamming 汉明距离可以应用于向量或字符串。对于我们的用例，让我们继续使用向量。汉明距离衡量了两个向量的 条目 之间的“差异”。例如，“1011”和“0111”的汉明距离为 2。...在向量嵌入方面，汉明距离只适用于二进制向量。浮点向量嵌入[12]是由神经网络的倒数第二层输出的，由 0 到 1 之间的浮点数。...与汉明距离一样，杰卡德只适用于二进制数据。我发现传统的“并集”和“交集”形式令人困惑。我用逻辑上的方式理解它。它本质上就是 A “或” B 减去 A “且” B 再除以 A “或” B。

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「自然语言处理(NLP)」“句子向量可直接用二进制表示？？”

为此本文提出了四种不同的策略来将连续句和一般句嵌入转换成二值化的形式，同时保留它们丰富的语义信息。...此外，利用学习的二值表示方法，可以通过计算两句话的汉明距离来评估两句话的语义关联，与连续嵌入之间的内积运算相比，汉明距离计算效率更高。...3、更重要的是，我们在多个句子匹配数据集上证明，简单地计算二进制表示上的汉明距离，其性能与计算连续对应项之间的余弦相似度相当，但是余弦相似度的计算效率更低。...Autoencoder Architecture     上述方法存在一个共同的问题，即模型目标不是直接学习的二进制代码保留原始连续嵌入的语义信息，而是训练后采用单独的二值化步骤。...当一个新的输入到达时，调节器在第6行预测一个反馈类型。

98920

Swift 汉明距离 - LeetCode

LeetCode 题目： 汉明距离 两个整数之间的汉明距离指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。 给出两个整数 x 和 y，计算它们之间的汉明距离。...参考百度百科：10进制转2进制 代码一： func hammingDistance(_ x: Int, _ y: Int) -> Int { //初始化两个空数组来装各自对应的二进制...、、、这毕竟也算是一个正常的思路 方案二：位运算：按位异或+右移运算 参考百度百科：位运算 x 和 y 异或得到的就是一个包含所求汉明距离的一个数，此时用右移运算去做统计 代码二： func hammingDistance...1 : 0 num = num >> 1 } return sum } 执行用时：12ms 用Swift开始学习算法中，在LeetCode中开始做初级算法这一章节，将做的题目在此做个笔记...，希望有更好方法同学们cue我哦。

80620

《Redis设计与实现》读书笔记（三十五） ——Redis 二进制位数组及SWAR汉明重量算法

因此，要使用查表法，通常会建立8位或者16位的表。 3、variable-precisionSWAR算法 bitcount需要实现的计算二进制位的数量，在数学上称为计算汉明重量。...目前最好的算法是variable-precision SWAR，该算法通过一系列的位移和位运算操作，可以在常数时间内计算多个字节的汉明重量，并且不需要耗费额外的内存。...4）步骤4 i * (0x01010101) 计算出的是bitarray的汉明重量，并记录在二进制位的最高八位。通过>>24右移运算，将汉明重量移动到最低八位。得到的结果就是最终的结果。...查找法使用8位长度的表，swar方面使用每个循环调用4次，即128位。 在执行bitcount的时候，redis会根据二进制位的数量。如果大于128位，则用swar；否则用查表法。...使用swar时，共需要循环n/128向下取整次；使用查找表，共需要循环n mod 128次。 六、bitop实现 bitop接受选项and、or、xor、not，分别对应c语言中的&、|、^、~。

1.3K40

机器学习数据挖掘面试总结

我提到了正则化,然后又问L1和L2的区别? 问了一道题至今没搞懂,在一个圆圈里,有无数多个点,均有两个属性,现在使用决策树来进行切分,切6刀,画出图?what...........链家: 笔试: 现场笔试,2个小时10道编程题,纯手写 现有5角,2角,1角,例如:输入6角,输出:多少种拼凑法 大整数相乘 两个二进制数,求其汉明距离,例如011和101,汉明距离为2 最小编辑距离算法...一面: 1分钟自我介绍,直接问项目,从刚开始做到最后,全部讲一遍,面试官会打断我,然后问一些问题 如何清理数据,遇到缺失值怎么处理?以及各种填充方法的使用场景?...问到了最终方案，我说用的xgboost（果然让我把xgboost原理讲了一遍，不过这次让我推到出来，我就从决策树开始推，然后提升树，梯度提升树，再到xgboost）。...二面（综合面）： 本科学习情况，研究生学习情况 未来规划，实习地方的期望 会用C/C++吗 兴趣爱好 我们公司会很辛苦的 balabala......

85530

相似度计算——汉明距离

如果两个字符串在相同位置上的字符不同，那么它们之间的汉明距离就会加一。字符串之间的相似度越高，对应的汉明距离越小。 换句话说，两个字符串的汉明距离就是将字符串其对应位置上的不同字符的个数加起来。...在计算汉明距离时，我们的目标是计算两个字符串对应位不同的字符个数，因此可以使用异或运算。 异或运算的规则是相同为0，不同为1。...，可以做下这个题：汉明距离 汉明距离的应用场景 汉明距离在很多领域都有着广泛的应用。...汉明距离在密码学中的应用 在密码学中，汉明距离被用来衡量两个密文之间的相似度。它可以被用来判断密文是否被篡改或者被破解。此外，汉明距离还被用来衡量密钥的相似度，评估密码系统的安全性。...如在 SRAM PUF 计算时，通过片内汉明距离可以判断SRAM 上电序列之的稳定性，或通过片间汉明距离判断SRAM PUF作为物理指纹的独特性。

13110

LeetCode笔记：461. Hamming Distance

问题（Easy）： TheHamming distancebetween two integers is the number of positions at which the corresponding...大意： 两个数之间的汉明距离是指其比特位的不同的个数。 给出两个整数x和y，计算汉明距离。 注意: 0 ≤x,y< 231....因为实际上整数在计算机中就是以二进制存储的，所以可以用右移操作符来操作，更直白的也可以不断地除以2来右移，同时对2取模来得到每次最右边的那个数字，看看两个数取模得到的数是否一样，不一样则距离加一。...需要注意的就是每次除以2时要判断数字是否已经变成0了，同样的方式判断循环是否终止。...代码（C++）： class Solution { public: int hammingDistance(int x, int y) { int x1,y1,res = 0;

16010

Machine Learning -- 11种相似性度量方法(总结版)

(4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。...因此用闵氏距离来衡量这些样本间的相似度很有问题。 简单说来，闵氏距离的缺点主要有两个：(1)将各个分量的量纲(scale)，也就是“单位”当作相同的看待了。...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）。...(2)Matlab计算汉明距离 　　Matlab中2个向量之间的汉明距离的定义为2个向量不同的分量所占的百分比。

5.1K70

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)。...二、pHash算法python+opencv实现 参考自：opencv resize （C/C++/Python） 主要针对图像来进行解析。...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)。...还有第二点同一时刻发出的文本如果重复也只能保留一条和短文本相识度比较怎么解决。其实上面的问题解决了，这两个就不是什么问题了。...换一种思路，simhash可以作为局部敏感哈希第一次计算缩小整个比较的范围，等到我们只有比较700多次比较时，就算使用我们之前精准度高计算很慢的编辑距离也可以搞定。

4.6K50

图解AI数学基础 | 线性代数与矩阵论

同样，我们可以将『矩阵』分解为一组『特征向量』和『特征值』，来发现矩阵表示为数组元素时不明显的函数性质。特征分解（Eigen-decomposition）是广泛使用的矩阵分解方式之一。...使用特征分解去分析矩阵\boldsymbol{A}时，得到特征向量\nu构成的矩阵\boldsymbol{Q}和特征值构成的向量\boldsymbol{\Lambda }，我们可以重新将\boldsymbol...：http://blog.showmeai.tech/python3-compiler/#/ 6）汉明距离（Hamming Distance） [汉明距离 Hamming Distance] 汉明距离定义的是两个字符串中不相同位数的数目...例如，字符串‘1111’与‘1001’之间的汉明距离为2。信息编码中一般应使得编码间的汉明距离尽可能的小。...d{12} = \sum{k=1}^{n} \left ( x{1k} \oplus x{2k}\right ) 汉明距离的Python实现： import numpy as np a=np.array

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