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如何实现拼写纠错功能

在使用搜索引擎时，当我们输入错误的关键词时，当然这里的错误是拼写错误，搜索引擎的下拉框中仍会显示以正确关键词为前前辍的提示，当你直接回车搜索错误的关键词时，搜索引擎的结果中仍包括正确关键词的结果。...1、在字符串 a (或字符串b) 中 index 处的字符删除，编辑距离 +1，然后比较 a[index+1] 与 b[index] 2、在字符串 a (或字符串b) 中，a[index]前的位置插入一个字符...，编辑距离 +1，然后比较 a[index] 与 b[index+1] 3、在字符串 a (或字符串b) 中，a[index]的位置替换一个字符，编辑距离+1，然后比较 a[index+1] 与 b[index...状态转移 字符 f = f ，因此单元格 B2 的值为 0 ，相应的 f 与 fa 的编辑距离为 1 因此 C2 的位置是 1，同理可得第 1 行和第 A 列的编辑距离。...接下来求 C3，C3 的值可以 C2 增加一个字符，B3 删除一个字符，或者 B2 替换一个字符转化而来，这三者的最小距离为 min(1+1,1+1,0+0) = 0 ，同样的道理可以得出其余所有格子的数值

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我们与「邪恶GPT」的距离

大型模型驱动创新变革时代 网络安全与伦理道德问题走上舞台 是福音还是威胁？ 是善意还是「邪恶」？...虚假信息传播、网络钓鱼 社交工程、恶意代码生成 未受限制的大模型 正危及信息可信和荼毒网络生态 洞见大模型风险 剖析「善良大模型」与「邪恶GPT」的距离 wormGPT生成密码暴力破解代码 当审查机制沾染...预设紧急场景突破安全审查[7] 入/侵/机/制 该类入侵从原理上分析，与角色扮演大致相同。通过构造特殊场景继而生成不安全输出。...而题材生成则通过杂糅不同题材与不良输入，生成看似奇怪的内容，欺骗基于语义理解对输入输出进行过滤的模型，最终达到了绕过安全审查机制的目的。...确保大模型输出的安全性需要社会各界的共同努力，包括建立更严格的审查机制、培训模型以拦截不适当内容、鼓励用户提供反馈等。 推动大模型在社会中的正向赋能，保持与「邪恶GPT」的距离。

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PHP语言中我最喜欢的10个函数

Levenshtein Levenshtein算法是一种用于比较两个字符串的算法，可以计算两个字符串之间的编辑距离。...例如：传入 PHP is awesome 两次，将导致 0 的距离： levenshtein("PHP is awesome", "PHP is awesome"); // 0 但是，传入两个不同的短语将导致更大的距离...相似度计算可以根据Levenshtein距离来定义，常见的方法包括将Levenshtein距离转换为相似度百分比或者相似度得分等。...PHP中的levenshtein()函数也支持与字符串相似度相关的计算，代码如下： $s1 = 'Tinywan'; $s2 = 'ShaoBoWan'; $max_length = max(strlen...Metaphone键是一种语音算法，用于通过单词的发音来索引单词。它使用更大的英语发音规则。 metaphone("Light color schemes!")

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MySQL索引与MongoDB索引的区别

介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE MySQL索引与MongoDB索引的区别 1....背景 最近学习了MySQL的索引的相关内容，而目前生产系统上使用的使MongoDB，遂对这两个不同数据库的索引进行了下对比。这里的MySQL值得使Innodb存储引擎。 2....两个数据库之间的区别 MySQL中的Innodb采用的使B+Tree作为索引的结构，而MongoDB使用的使B-Tree作为索引结构，所以这两个数据库索引之间的区别也就是这两种数据结构之间的区别 2.1...既然涉及到了 join 操作，无外乎从一个表中取一个数据，去另一个表中逐行匹配，如果索引结构是 B + 树，叶子节点上是有指针的，能够极大的提高这种一行一行的匹配速度 非关系型数据库 在MongoDB中...因此，正规的设计应该如下 假设name这列，我们建了索引 此时的执行语句 db.class.find( { name: '1班' } ) 这样就能查询出自己想要的结果。

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从编辑距离、BK树到文本纠错

搜索引擎里有一个很重要的话题，就是文本纠错，主要有两种做法，一是从词典纠错，一是分析用户搜索日志，今天我们探讨使用基于词典的方式纠错，核心思想就是基于编辑距离，使用BK树。...下面我们来逐一探讨： 编辑距离 1965年，俄国科学家Vladimir Levenshtein给字符串相似度做出了一个明确的定义叫做Levenshtein距离，我们通常叫它“编辑距离”。...BK树的核心思想是： 令d(x,y)表示字符串x到y的Levenshtein距离，那么显然： d(x,y) = 0 当且仅当 x=y （Levenshtein距离为0 字符串相等） d(x,y...以后插入一个单词时首先计算单词与根的Levenshtein距离：如果这个距离值是该节点处头一次出现，建立一个新的儿子节点；否则沿着对应的边递归下去。...BK查询 如果我们需要返回与错误单词距离不超过n的单词，这个错误单词与树根所对应的单词距离为d，那么接下来我们只需要递归地考虑编号在d-n到d+n范围内的边所连接的子树。

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解析SDN与实际应用的距离

其二是网络提供与虚拟化服务器、储存等数据中心环境适配的特性，这些特性包含与虚拟机的互动、虚拟机的识别等。...这两类技术方案的设计目的都是为了实现网络环境的移动性与敏捷性。我们需要对网络体系进行编程的途径，而实现该目的的手段除了网络虚拟化以及软件定义网络之外还有网络功能虚拟化。...网络虚拟化与网络功能虚拟化能够直接作用于现有网络，因为它们的运行基础是服务器以及与之相交互的“经过处理”的流量;软件定义网络则要求采用全新的网络结构，其中数据与控制平台必须加以划分。...在SDN的广阔应用前景中，包括物理与虚拟资源在内的所有资源将在软件控制的世界当中协同工作。 SDN应用的安全，SDN本身也会存在漏洞，特别是复杂的SDN的控制器。...因此，企业需如何将安全系统融入SDN网络是未来应用SDN的关键。 未来，SDN也许会在企业中普遍应用，实现网络的可编程性，使上层的软件应用与下层的硬件彻底剥离。

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唯一索引与主键索引的比较

唯一索引 唯一索引不允许两行具有相同的索引值。 如果现有数据中存在重复的键值，则大多数数据库都不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。当新数据将使表中的键值重复时，数据库也拒绝接受此数据。...该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义一个主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特殊类型。主键索引要求主键中的每个值是唯一的。当在查询中使用主键索引时，它还允许快速访问数据。...； 3主健可作外健，唯一索引不可； 4主健不可为空，唯一索引可； 5主健也可是多个字段的组合； 6主键与唯一索引不同的是： (1).有not null属性； (2).每个表只能有一个。...4.对于内容基本重复的列，比如只有1和0，禁止建立索引，因为该索引选择性极差，在特定的情况下会误导优化器做出错误的选择，导致查询速度极大下降。...6.对小表进行索引可能不能产生优化效果，因为查询优化器在遍历用于搜索数据的索引时，花费的时间可能比执行简单的表扫描还长，设计索引时需要考虑表的大小。记录数不大于100的表不要建立索引。

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python实现字符串模糊匹配

那样搜索引擎的效率会变得特别低下。本文将从字符串模糊匹配的角度介绍一下搜索引擎。 一般的搜索，要分为两个步骤：搜索和排序。...主要解决的问题类似，“刘得华演过的电影”与“刘德华演过的电影”表示的是同一个意思。 1. 编辑距离 首先给大家介绍一下编辑距离，编辑距离就是用于衡量两个字符串之间的差异。...例如句子刘得华演过的电影”与“刘德华演过的电影”只需要一次替换“得”为“德”，所以二者之间的距离为1。如果两个字符串S1和S2，长度分别为i,j。...那么二者之间的距离D(i,j)可以表示为： （1）min(i,j)==0，即S1,S2中存在空字符串 D(i,j)=max(i,j) （2）min(i,j) !...（1）安装 需要安装python-Levenshtein库用于计算上述讲解的编辑距离。

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大数据级新闻去重实现 - 1.在线实时方案

先说说在线方式，基于的技术主要是：Levenshtein距离（编辑距离）和SimHash算法。 Levenshtein距离 莱文斯坦距离，又称Levenshtein距离，是编辑距离的一种。...Levenshtein距离优缺点分析 通过Levenshtein距离/文档长度这个比值评估是否相似。 Levenshtein距离优势很明显，简单快速。...Levenshtein距离+SimHash海明距离共同的局限性分析 首先，Levenshtein距离和SimHash海明距离都是针对两个新闻进行对比是否相似。...没办法直接判断，一篇文章是否在某一集合中存在与他相似的。也就是说，对于任何一篇文章，我们都要和目前库里面的每篇文章进行Levenshtein距离计算和SimHash海明距离计算。...计算Levenshtein距离，这样也是通过上面simHash分块减少检索与计算量 其他未来可行的方案 我还查询了一些其他方式，例如 分层布隆过滤器论文地址：https://arxiv.org/pdf/

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经纬度与距离的换算关系图_经纬度对应距离

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一、经纬度距离换算 a）在纬度相等的情况下： 经度每隔0.00001度，距离相差约1米； 每隔0.0001度，距离相差约10米； 每隔0.001度，距离相差约100米； 每隔0.01度，距离相差约...b）在经度相等的情况下： 纬度每隔0.00001度，距离相差约1.1米； 每隔0.0001度，距离相差约11米； 每隔0.001度，距离相差约111米； 每隔0.01度，距离相差约1113米；...二、Geohash距离换算（使用base32编码） 如果geohash的位数是9位数的时候，大概为附近2米 下表摘自维基百科：http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash geohash...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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腾讯面试题之Java实现莱文斯坦（相似度）算法

收藏了1万条url，现在给你一条url，如何找出相似的url 使用Levenshtein(莱文斯坦)编辑距离来实现相似度算法 所谓Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数...，操作包括一切你使用的手段将一个字符串转换成另一个字符串，比如插入一个字符、删除一个字符..等等；操作次数越少，说明两个字符串距离Levenshtein Distance越小，表示两个字符串越相似。 ...定义相似度=1-莱文斯坦距离/两个url的最大长度 1、UrlSimilar.java package com.week.similar; import java.io.FileInputStream...for (int a = 0; a <= len1; a++) { dif[a][0] = a; } for (int a = 0; a <= len2...; a++) { dif[0][a] = a; } //计算两个字符是否一样，计算左上的值 int temp; for

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【leetcode】#542.01 给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离

题目描述： 给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离。 两个相邻元素间的距离为 1 。.../实参替换形参中不为0的值，保留为0的值 var updateMatrix = function(matrix) { let row = matrix.length; //获取矩阵的行数...], ] 二、根据实参矩阵修改矩阵中为0的值 2.1此时从左至右从上至下，各元素只与上左元素作比较 for (var i = 0; i < row; i++){ for (var j = 0; j <...col; j++){ //此时从左至右从上至下，各元素只与上左元素作比较 if (j > 0) temp[i][j] = Math.min(temp[i][j - 1] + 1, temp[...，各元素可与下右元素作比较 for (var i = row - 1; i >= 0;i--){ for (var j = col - 1; j >= 0; j--) { //此时从右至左从下至上，各元素可与下右元素作比较

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普通索引与唯一索引的区别_唯一索引怎么设置

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 所谓普通索引，就是在创建索引时，不附加任何限制条件(唯一、非空等限制)。该类型的索引可以创建在任何数据类型的字段上。...所谓唯一索引，就是在创建索引时，限制索引的值必须是唯一的。通过该类型的索引可以更快速地查询某条记录。 普通索引还是唯一索引？...我们以中的例子来说明，假设字段k上的值都不重复。 InnoDB的索引组织结构 接下来，我们就从这两种索引对查询语句和更新语句的性能影响来进行分析。...在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行change buffer中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。...索引选择和实战 回到一开始的问题，普通索引和唯一索引应该怎么选择。其实，这两类索引在查询能力上是没差别的，主要考虑的是对更新性能的影响。所以，这里建议尽量选择普通索引。

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python 各类距离公式实现

那么a与b之间的闵氏距离（无论是曼哈顿距离、欧氏距离或切比雪夫距离）等于a与c之间的闵氏距离，但是身高的10cm真的等价于体重的10kg么？因此用闵氏距离来衡量这些样本间的相似度很有问题。...P：样本A与B都是1的维度的个数 q：样本A是1，样本B是0的维度的个数 r：样本A是0，样本B是1的维度的个数 s：样本A与B都是0的维度的个数 那么样本A与B的杰卡德相似系数可以表示为： 这里p+q...包可以方便的计算编辑距离 包的安装： pip install python-Levenshtein 我们来使用下： # -*- coding:utf-8 -*- import Levenshtein...(texta,textb) 接下来重点介绍下保重几个方法的作用： Levenshtein.distance(str1, str2) 计算编辑距离（也称Levenshtein距离）。...，这也是马氏距离与欧式距离的最大差异之处。

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字符串相似度算法-莱文斯坦距离算法

莱文斯坦(Levenshtein)距离 莱文斯坦距离可以解决字符串相似度的问题。...在莱文斯坦距离中，对每一个字符都有三种操作:删除、添加、替换 例如有s1和s2两个字符串，a和b是与之对应的保存s1和s2全部字符的数组，i/j是数组下标。...莱文斯坦距离的含义，是求将a变成b(或者将b变成a)，所需要做的最小次数的变换。...举个例子，字符串"kitten" 与“sitting” 的莱文斯坦距离是3，因为将kitten变为sitting，最少需要三次变换： 第一步 kitten -> sitten （字符k变成s） sitten...的源码:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#python-levenshtein 下载的时候，注意源码包的python版本与本机安装python

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MySQL索引优化与常见失效场景，聚簇索引与非聚簇索引的区别

本文将深入探讨MySQL索引的优化策略，介绍常见的索引失效场景，并详细解释聚簇索引与非聚簇索引的区别。 索引优化策略 选择合适的索引列 在创建索引时，选择适合作为索引列的字段非常重要。...考虑联合索引 联合索引是基于多个列的索引，可以提供更精确的查询。但是要注意不要创建过多的索引，因为索引的维护也会带来开销。在选择联合索引时，需要根据实际查询情况权衡选择合适的列组合。...避免冗余索引 创建冗余索引会浪费存储空间，并且在数据修改时会增加索引维护的成本。因此，需要定期审查数据库中的索引，删除不必要的冗余索引。...聚簇索引与非聚簇索引的区别 聚簇索引 聚簇索引是表中数据行的物理排序顺序，因此表只能有一个聚簇索引。通常情况下，表的主键会默认创建为聚簇索引。...代码演示 下面通过一个简单的代码示例，演示了如何创建索引、避免索引失效，并展示聚簇索引与非聚簇索引的效果。

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