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近似匹配( all.equal的类比表示相同)？

近似匹配是指在比较两个对象时，判断它们是否在一定的误差范围内相等。在编程中，近似匹配常用于比较浮点数或复杂数据结构的相等性。

分类：近似匹配可以分为数值近似匹配和结构近似匹配两种类型。

数值近似匹配：用于比较数值类型的数据，例如浮点数。由于浮点数的精度限制，直接比较两个浮点数是否相等可能会出现误差。因此，数值近似匹配通过设定一个误差范围，判断两个浮点数是否在该范围内相等。

结构近似匹配：用于比较复杂数据结构，例如数组、对象等。结构近似匹配考虑了数据结构的层次关系和元素之间的相似性。通过递归比较数据结构的各个元素，可以判断它们是否在一定的误差范围内相等。

优势：近似匹配的优势在于可以处理由于精度限制或数据结构复杂性导致的相等性判断问题。通过设定合理的误差范围，可以更准确地比较数据的相等性，提高程序的鲁棒性和可靠性。

应用场景：近似匹配在很多领域都有应用，特别是涉及到数值计算和数据分析的场景。例如，在科学计算中，比较实验结果和理论计算结果时，由于实验误差和计算误差的存在，常常需要进行近似匹配。在机器学习和数据挖掘中，比较模型预测结果和真实标签时，也可以使用近似匹配来判断它们的相似性。

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相关搜索:不排序的近似匹配 vlookup近似匹配的替代方案基于近似匹配的返回单元格表示与*相同的SQL变量 python中的浮点类型是否只表示实数的近似值？是否表示不匹配通配符的路由？Nodejs - keepAlive表示使用了相同的连接以R表示的平均相同值在两组名称之间查找最接近的近似匹配类似于Excel中垂直搜索近似匹配的SQL select语句如果3列中的值匹配，则表示完全匹配-MS Excel R中两个数据集之间的近似字符串匹配如何表示数学符号并捕获相同的用户输入如何告诉Kotlin星形投影表示相同的类型参数匹配的所有列具有相同的值将一组整数分成近似相同太阳的两个子组近似匹配查找- Excel中的相似文本字符串(无VBA和无模糊匹配外接程序)恰好匹配相同字符的N次重复在不同列中匹配相同的日期为什么PasswordEncoder的相同口令不匹配？

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94.5928215833 12305 3973 2009-05-14T20:43:05Z 39.0146281324 -94.5907831192 9627 需求：将data_big中有data_small第一列所对应的那一行重新写入新的...94.5928215833 12305 3973 2009-05-14T20:43:05Z 39.0146281324 -94.5907831192 9627 代码： ''' 根据data_small筛选数据集，得到新的小数据集...-1) for i in content1: x_1 = i.split() for j in content2: x_2 = j.split() if x_1[0] == x_2[0]: # 如果相同写入新的文件...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning

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ACL2022 | 跨模态离散化表示学习：让不同的模态共享相同的词表

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白话Elasticsearch20-深度探秘搜索技术之使用rescoring机制优化近似匹配搜索的性能

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OracleMysql中 instr() 函数的用法|OracleMysql中 instr()跟like有相同的功能进行模糊匹配查询， instr()更高级

格式二： instr( C1,C2,I,J ) -----》说明： instr(源字符串, 目标字符串, 起始位置, 匹配序号) C1 被搜索的字符串 C2 希望搜索的字符串 I 搜索的开始位置,默认为...1 J 出现的位置,默认为1 描述为：在C1中搜索C2，从第 I 个位置开始搜索(包括这个I)，直到出现第J次C2，返回这个序号，（I 也可以为负数，表示从倒数第一个位置开始数，但是返回的序号还是从正的数的那个序号...instr() 和like的相同之处，首先回顾一下like的用法：字段 like ‘%关键字%’ 表示字段包含”关键字”的所有记录字段 like ‘关键字%’...表示字段以”关键字”开始的所有记录字段 like ‘%关键字’ 表示字段以”关键字”结束的所有记录字段 not like '%关键字 %' 表示字段不包含“关键字”的所有...' 表示字段不包含“关键字”的所有 /*这两条查询的效果是一样的*/ select * from tableName where name like '%hello%'; select * from

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白话Elasticsearch19-深度探秘搜索技术之混合使用match和近似匹配实现召回率（recall）与精准度（precision）的平衡

doc，排在最前面，precision ---- 分析利弊直接用match_phrase短语搜索，会导致必须所有term都在doc field中出现，而且距离在slop限定范围内，才能匹配上 match...那么就无法作为结果返回比如： java spark --> hello world java --> 就不能返回了 java spark --> hello world, java spark --> 才可以返回近似匹配的时候...，召回率比较低，因为精准度太高了但是有时可能我们希望的是匹配到几个term中的部分，就可以作为结果出来，这样可以提高召回率。...同时我们也希望用上match_phrase根据距离提升分数的功能，让几个term距离越近分数就越高，优先返回就是优先满足召回率，意思，java spark，包含java的也返回，包含spark的也返回...，包含java和spark的也返回；同时兼顾精准度，就是包含java和spark，同时java和spark离的越近的doc排在最前面 . ---- 方案此时可以用bool组合match query和match_phrase

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ICML 最佳论文提名论文：理解词嵌入类比行为新方式

word2vec（W2V）这类神经网络生成的词嵌入以其近似线性的特性而闻名，比如「女人之于王后就像男人之于国王」这种类比嵌入，描述了一种近似平行四边形的结构。有趣的是，这个特性并不是从训练中得来的。...., 2014）拥有与 W2V 相同的架构。它的嵌入具有可比性，并具有线性类比结构。对于偏差 b_i、b_j 和归一化常数 Z，Glove 的损失函数在以下等式成立时是最优的： ?...研究者推测，支持 Glove 嵌入类比结构的理论基础也是相同的，但可能由于其增加的灵活性而更加薄弱。...其中「|W| < l」表示 |W| 充分小于 l。...在未来的工作中，研究者的目标是将他们对词嵌入之间关系的理解扩展到其他依赖于底层矩阵分解的离散对象表示应用中，例如图嵌入和推荐系统。

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762 字符串匹配----给定两个长度相同的字符串 a 和字符串 b。如果在某个位置 i 上，满足字符串 a 上的字符 a 和字符串 b 上的字符 b 相同，那么这个位置上的字符就是匹配

给定两个长度相同的字符串 aa 和字符串 bb。...如果在某个位置 ii 上，满足字符串 aa 上的字符 a[i]a[i] 和字符串 bb 上的字符 b[i]b[i] 相同，那么这个位置上的字符就是匹配的。...如果两个字符串的匹配位置的数量与字符串总长度的比值大于或等于 kk，则称两个字符串是匹配的。现在请你判断给定的两个字符串是否匹配。...输入的字符串中不包含空格。输出格式如果两个字符串匹配，则输出 yes。否则，输出 no。数据范围 0≤k≤10≤k≤1, 字符串的长度不超过 100100。

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NLP︱词向量经验总结（功能作用、高维可视化、R语言实现、大规模语料、延伸拓展）

相似词的寻找方面极佳，词类比方面不同数据集有不同精度。 ? 不过，上述都是实验数据，从实际效果来看，TFIDF-BOW的效果，在很多情况下比这些高阶词向量表示的方式还要好，而且操作简单，值得推广！...；或者寻找相同主题时，可以使用。...sense2vec的demo网站 6、近义词属性词向量通过求近似，可以获得很好的一个性质，除了可加性，就是近似性。...条件概率比的等式如何转换为单词向量？我们可以使用类比来表示单词意思（如用向量改变性别），语法（如改变时态）或其他类比（如城市与其邮政编码）。...文档分类：本体分类词粒度的，SWEM-concat比较好文本序列匹配（主要包括自然语言推理，问答中答案句选择和复述识别任务）序列匹配对于关键词更加敏感，所以SWEM更好。 ?

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「R」R 的属性和类

> a[2,2] [1] 5 > b[2,2] Error in b[2, 2] : 量度数目不对咦，这两个对象在R里面是不是相同的啊？...,1] [,2] [,3] [,4] [1,] TRUE TRUE TRUE TRUE [2,] TRUE TRUE TRUE TRUE [3,] TRUE TRUE TRUE TRUE 结果表明对象的所有元素都是相同的...但这不意味着这两者完全一样的，我们自己也能很明显感觉它们的差异。 R中有一个all.equal函数可以用来比较两个对象的数据和维度以甄别两个对象是否近乎相同，若不同则会返回其原因。...> identical(a, b) [1] FALSE 通过赋予对象b一个维度属性，可以将b转化为一个与a相同的数组。...> dim(b) <- c(3, 4) > b[2,2] [1] 5 > all.equal(a,b) [1] TRUE > identical(a,b) [1] TRUE 类对象的类是对象的属性之一

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NC单细胞文章复现(六)：Gene expression signatures(1)

} return(mns) }) #检查数据 all.equal(colnames(lehman_avg_exps), rownames(pd_ct)) #只看868个上皮细胞的情况 lehman_avg_exprs_epithelial...Average.log.fold.change > 0), ] #下调基因有197个 ml_down <- ml_signature[which(ml_signature$Average.log.fold.change < 0), ] #匹配一下...# 每个样本的normal signatures 数目 all.equal(colnames(HSMM_allepith_clustering), names(assignments_normsig_both_epithelial...#检查数据 all.equal(HSMM_allepith_clustering$Cluster, clustering_allepith) all.equal(colnames(normsig_avg_both_epithelial...第三个gene siganatures:从接受手术前化疗治疗的原发性乳腺癌患者的残存肿瘤群体中富集的基因中获得的，包括354个基因。

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【SLAM】卡内基梅隆大学&Facebook人工智能研究中心，利用语义和近似几何推理的空间拓扑表示法，解决未知的环境中导航问题

UIUC 论文名称：Neural Topological SLAM for Visual Navigation 原文作者：Devendra SinghChaplot 本文研究了图像目标导航问题，即在未知的环境中导航到目标图像所指示的位置...为了解决这个问题，我们设计了有效利用语义和提供近似几何推理的空间拓扑表示法。该表示法的核心是具有相关语义特征的节点，这些语义特征通过粗糙的几何信息相互连接。...本文描述了监督式的学习算法，这些算法可以在噪声驱动下构建、维护和使用空间拓扑表示法。通过视觉和物理仿真的实验研究表明，我们的方法建立了有效的表示，能够捕获结构规律，并且有效地解决长视距导航问题。

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表征学习 Contrastive Loss

，y为两个样本是否匹配的标签，y=1代表两个样本相似或者匹配，y=0则代表不匹配，margin为设定的阈值。...image.png 弹簧模型类比弹簧模型公式： F=-KX F表示两点间弹簧的作用力，K是弹簧的劲度系数，X为弹簧拉伸或收缩的长度，弹簧静止状态时X=0....论文中将该contrastive loss损失函数类比于弹簧模型：将成对的样本特征，使用该损失函数来表达成对样本特征的匹配程度。...注意弹簧的特性：当两点之间弹簧位移超Ｘ>m时，此时，弹簧发生形变，此时两点之间视为没有吸引力了。黑色样本表示和中心相似的样本，空心样本表示和中心不相似的样本。这些弹簧显示为红色的锯齿形线。...作用在这些点上的力用蓝色箭头表示。箭头的长度近似地给出了力的强度。显示使用仅吸引弹簧与类似点连接的点。损失函数及其梯度与相似的对相关。仅与半径m圆内的不同点相连。

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单细胞RNA-seq揭示TNBC的异质性（图表复现01）

后起之秀奔涌而至，欢迎大家在《生信技能树》的舞台分享自己的心得体会！...tsne_short_ct$Y, aes(x = col2, y = col1,shape = patient,color = factor(cell_types_cl_all, #这里需要两个坐标反一下，就可以得出和作者相同的图像...tpm.cnv <- tpm.rsem[match(intersect(rownames(tpm.rsem), rownames(nick_normalize)), rownames(tpm.rsem)),]#匹配我们现有的基因名称...rownames(log.tpm.cnv)) #将正常数据集限制在相同的基因上 mean.genes <- apply(log.nick_normalize, 1, mean) #计算正常细胞的平均值...) pd_epith <- readRDS("pd_epith.RDS") patients_now <- sort(unique(pd_ct$patient)) #按患者上皮细胞排列，与二维拷贝数图相同的顺序

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Feasibility of Learning

（1）在机器学习中hypothesis与目标函数相等的可能性，类比于罐子中橙色球的概率问题；（2）机器学习样本空间的x类比与罐子中的球；（3）h(x)与f不等类比与橙色球；（4）h(x)与f相等类比与绿色球...；（5）机器学习的训练D类比与从罐子中抽取的N个球。...公式图第一个公式表示在实际样本中h(x)与f(x)不相等的概率是多少。第二个公式表示在抽样样本中，h(x)与yn不相等的概率。...也就是说在该数据分布P下，h与f非常接近，机器学习的模型比较准确。 ? h固定时图当h是固定的，N很大，Ein(h) 与 Eout(h)近似相等时，并不能表示g近似等于f。...近似等于0，就证明了机器学习是可行的。

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几何哈希

从数据库中检索每个单独的对象并将其与搜索匹配的观察场景进行比较在计算上是低效的。例如, 如果场景仅包含圆形对象, 则检索与其匹配的矩形对象没有意义。...这些第一步努力集中在使用边界曲线匹配技术从轮廓中识别旋转, 平移和部分遮挡的二维物体。与简化的文本类比相反, 实现技术更复杂, 需要形状信息而不仅仅是局部特征的位置。...两种形状可以具有相同的局部特征, 但在外观上完全不同。如果形状的刚性是保守的, 那么不仅局部特征而且它们的相对空间配置也很重要。...他们开发了有效的算法, 用于识别由点集或由透视变换的仿射近似下的曲线表示的平面刚体, 并且它们扩展了在任意变换下识别点集的技术, 并将刚性3D对象与单个2D图像区分开来举例说明为简单起见, 此示例不会使用太多的点要素...哈希表: 大多数哈希表不能将相同的键映射到不同的值。因此在现实生活中, 不会在哈希表中对基本键(1.0,0.0)和(-1.0,0.0)进行编码。

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GNN教程：Weisfeiler-Leman算法！

如果设表示节点的特征信息（attribute），那么 Weisfeiler-Leman 算法的更新函数可表示为：在上式中，表示邻居Embedding的聚合函数，可以简单的将邻居Embedding...；用加权平均替代邻居信息拼接，上式中表示节点的Embedding聚合到节点时需要进行的归一化因子。...通过与 Weisfeiler-Lehman 算法的类比，我们可以理解即使是具有随机权重的未经训练的 GCN 模型也可以看做是图中节点的强大特征提取器。...拼接邻居方式的近似引入了另一层精度损失，因为比如求和，pooling等邻居聚合方式可能作用于不同的邻居集合下而得到相同的结果，所以不管是哪个模型，都没有达到目前Weisfeiler-Leman算法在图同构问题上的能力...在下一篇博文中我们将会详细分析这些近似方法带来的损失，并给出如何解决这些问题的方法。

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