支持的算法有： LEVENSHTEIN 对应于 UTL_MATCH.EDIT_DISTANCE 或 UTL_MATCH.EDIT_SIMILARITY，并给出字符编辑距离或相似性的度量。...DAMERAU_LEVENSHTEIN 距离与经典 LEVENSHTEIN 距离的不同之处在于，除了三种经典的单字符编辑操作（插入、删除和替换）之外，其允许的操作中还包括转置。...JARO_WINKLER 对应于 UTL_MATCH.JARO_WINKLER（0-1 之间的百分比）或 UTL_MATCH.JARO_WINKLER_SIMILARITY（相同，但范围为 0-100）...它计算以单词（而不是字母）作为匹配单位的两个短语的 LEVENSHTEIN 或编辑距离。 LONGEST_COMMON_SUBSTRING 查找两个字符串之间的最长公共子字符串。...如果指定 UNSCALED，则返回以下之一： LEVENSHTEIN 或编辑距离 JARO_WINKLER 百分比值 N-grams，公共子串的数量 LCS，最长公共子串的长度 select col1,
Swift中有一个defer A defer statement is used for executing code just before transferring program control...defer 所声明的 block 会在当前代码执行退出后被调用。正因为它提供了一种延时调用的方式，所以一般会被用来做资源释放或者销毁，这在某个函数有多个返回出口的时候特别有用。 ?...Objective-C Swift 在OC中也有一个类似的方法：__attribute__((cleanup(...)))...这个方法可以在作用域结束的时候执行指定的方法: { ......中的defer: - (void)defer:(void (^)(void))block { __strong void(^deferBlock)(void) __attribute__((cleanup
距离 定义 Jaro Distance也是字符串相似性的一种度量方式，也是一种编辑距离，Jaro 距离越高本文相似性越高;而Jaro–Winkler distance是Jaro Distance的一个变种...而Jaro-Winkler则给予了起始部分就相同的字符串更高的分数，他定义了一个前缀p，给予两个字符串，如果前缀部分有长度为 的部分相同，则Jaro-Winkler Distance为：[1503285570954...)/100.0; // 计算 Jaro-Winkler score return matchScore; } 应用 在Wetest舆情监控中，我们在找寻游戏名简称和全称的对应关系时便使用到了...Jaro-Winkler score进行衡量，其中我们将Jaro分数大于0.6的认为是相似文本，之后在总的相似文本中提取最相似的作为匹配项，实现效果还不错： [1503285787141_4240_1503285787748....png] 其中冒号左边是待匹配项，右边是匹配项，Jaro-Winkler score较高的一般都是正确的匹配项。
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。...Levenshtein.jaro_winkler(s1, s2) 计算Jaro–Winkler距离，而Jaro-Winkler则给予了起始部分就相同的字符串更高的分数，他定义了一个前缀p，给予两个字符串...，如果前缀部分有长度为ι的部分相同，则Jaro-Winkler Distance为： ?...dj是两个字符串的Jaro Distance ι是前缀的相同的长度，但是规定最大为4 p则是调整分数的常数，规定不能超过25，不然可能出现dw大于1的情况，Winkler将这个常数定义为0.1 这样，上面提及的...MARTHA和MARHTA的Jaro-Winkler Distance为： dw = 0.944 + (3 * 0.1(1 − 0.944)) = 0.961 9.
与MARHTA的字符都是匹配的，但是这些匹配的字符中，T和H要换位才能把MARTHA变为MARHTA,那么T和H就是不同的顺序的匹配字符，t=2/2=1....那么这两个字符串的Jaro Distance即为: 而Jaro-Winkler则给予了起始部分就相同的字符串更高的分数，他定义了一个前缀p，给予两个字符串，如果前缀部分有长度为 的部分相同...，则Jaro-Winkler Distance为： dj是两个字符串的Jaro Distance 是前缀的相同的长度，但是规定最大为4 p则是调整分数的常数，规定不能超过0.25，不然可能出现dw...大于1的情况，Winkler将这个常数定义为0.1 这样，上面提及的MARTHA和MARHTA的Jaro-Winkler Distance为： dw = 0.944 + (3 * 0.1(1 − 0.944...)) = 0.961 以上资料来源于维基百科： http://en.wikipedia.org/wiki/Jaro-Winkler_distance
欧几里得距离 在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。欧几里得距离有时候有称欧氏距离，在数据分析及挖掘中经常会被使用到，例如聚类或计算相似度。 ?...公式中包含了欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离。 闵可夫斯基距离的定义： 假设两点： ? 明氏距离公式为： ? p取1或2时的明氏距离是最为常用的，p=2即为欧氏距离，而p=1时则为曼哈顿距离。...Levenshtein.jaro_winkler(s1, s2) 计算Jaro–Winkler距离，而Jaro-Winkler则给予了起始部分就相同的字符串更高的分数，他定义了一个前缀p，给予两个字符串...，如果前缀部分有长度为ι的部分相同，则Jaro-Winkler Distance为： ?...dj是两个字符串的Jaro Distance ι是前缀的相同的长度，但是规定最大为4 p则是调整分数的常数，规定不能超过25，不然可能出现dw大于1的情况，Winkler将这个常数定义为0.1 这样，上面提及的
这里的全班协作就类似于一个集合学习算法，即由几个较小的算法同时工作，并形成最终的答案。 应用 集合学习算法主要应用于回归和分类问题或监督学习问题。...应用 解释性模型通常用于需要作出解释的场景。比如展示 「为什么 」做出某个决定，或者解释两个或多个变量之间「如何」相互关联。在实践中，你的机器学习模型的可解释性与机器学习模型本身的性能一样重要。...5 相似性算法 （KNN、欧几里得距离、余弦、列文斯坦、Jaro-Winkler、SVD...） 什么是相似性算法？ 相似性算法是指那些计算记录/节点/数据点/文本对的相似性的算法。...欧几里德距离：一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。...列文施泰因算法：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。Jaro-Winkler算法：Jaro–Winkler distance 适合于较短的字符之间计算相似度。
这里的全班协作就类似于一个集合学习算法，即由几个较小的算法同时工作，并形成最终的答案。 算法应用 集合学习算法主要应用于回归和分类问题或监督学习问题。...算法应用 解释性模型通常用于需要作出解释的场景。比如展示 「为什么 」做出某个决定，或者解释两个或多个变量之间「如何」相互关联。 在实践中，你的机器学习模型的可解释性与机器学习模型本身的性能一样重要。...相似性算法 KNN、欧几里得距离、余弦、列文斯坦、Jaro-Winkler、SVD… 什么是相似性算法 相似性算法是指那些计算记录/节点/数据点/文本对的相似性的算法。...欧几里德距离：一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。...列文施泰因算法：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。 Jaro-Winkler算法：Jaro–Winkler distance 适合于较短的字符之间计算相似度。
这里的全班协作就类似于一个集成学习算法，即由几个较小的算法同时工作，并形成最终的答案。 应用 集成学习算法主要应用于回归和分类问题或监督学习问题。...应用 解释性模型通常用于需要作出解释的场景。比如展示 「为什么 」做出某个决定，或者解释两个或多个变量之间「如何」相互关联。 在实践中，你的机器学习模型的可解释性与机器学习模型本身的性能一样重要。...05 相似性算法 (KNN、欧几里得距离、余弦、列文斯坦、Jaro-Winkler、SVD...)...欧几里德距离： 一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。...列文施泰因算法： 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。 Jaro-Winkler算法： Jaro–Winkler distance 适合于较短的字符之间计算相似度。
Python关键词筛选分类,使用Levenshtein模块进行关键词筛选及分类，使用编辑距离的算法，速度相当快。...Levenshtein Levenshtein距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。...inverse() #用于反转所有的编辑操作序列 jaro() #计算2个字符串的相识度，这个给与相同的字符更高的权重指数 jaro_winkler() #计算2个字符串的相识度，相对于jaro 他给相识的字符串添加了更高的权重指数...-1，相同后面进行对比不同，最后2个对比相同返回0 median() #找到一个列表中所有字符串中相同的元素，并且将这些元素整合，找到最接近这些元素的值，可以不是字符串中的值。...simi=Levenshtein.jaro_winkler(kw,muci) if simi >= 0.8: result[muci]["list
相似性度量 (Similarity Measurement) 用于衡量两个元素之间的相似性程度或两者之间的距离 (Distance)。...Jaro-Winkler 距离 对于给定的两个字符串 ? 和 ? ，Jaro 相似度定义为： ? 其中， ? 为字符串 ? 的长度， ? 为匹配的字符的个数， ? 换位数目的一半。...，尽管 C, T 均出现在两个字符串中，但是他们的距离超过了 1 (即， ? )，因此 ? 。 Jaro-Winkler 相似度给予了起始部分相同的字符串更高的分数，其定义为： ? 其中， ?...的 Jaro 相似度， ? 为共同前缀的长度 (规定不超过 ? )， ? 为调整系数 (规定不超过 ? )，Winkler 将其设置为 ? 。...对于这类问题常见的解决方式是对长文本利用 TF-IDF，BM25等方法或进行主题建模后，再同查询的关键词进行匹配计算相似度度。 长文本 v.s.
单例模式怎么定义的，可能在不同的语言，不同的书中不完全一样，但是概况开来都应该是:一个类有且仅有一个实例，并且自行实例化向整个系统提供。...Objective-C中的单例 我们通常在OC中实现一个单例方法都是这样： static HLTestObject *instance = nil; + (instancetype)sharedInstance...Swift中的单例 利用Swift中的一些特性，Swift中的单例可以超级简单，like this: class HLTestObject: NSObject { static let sharedInstance...) { object = NSObject() arrayM = NSMutableArray() super.init() } } 当然，由于Swift...的特性，在Swift中创建单例的方式也不止一种，需要注意的是要确保该类有且仅有一个实例就OK了。
词语之间的相似性可以通过词向量来表示 不同于之前我们讨论的One-hot Representation表示方式，论文中指出在进行训练时，向量空间表达的词语维度一般为30、60或100，远远小于词典长度17000...而神经网络语言模型可以做到这一点，原因是：1）在神经网络语言模型中假设了相似的词在词向量上也是相似的，即向量空间中的距离相近，2）模型中的概率函数关于词向量是光滑的，那么词向量的一个小变化对概率的影响也是一个小变化...我们最终训练得到的词向量，在整个神经网络模型中，似乎只是一个参数，但是这个副作用也正是word2vec中的核心产物。...围绕本篇博文的主题，即文本相似度的度量，word2vec产生的词向量可以非常方便的让我们做这件事情，利用欧氏距离或者cos都可以。...Wetest舆情：http://wetest.qq.com/bee/ 参考文献 莱文斯坦距离 Commons Lang Jaro–Winkler distance 字符串相似算法-(1) Jaro-Winkler
参照表一个常见的用途就是做数据的查询和检验。提供一个输入字段，如果输入字段里的值没有匹配上，就给对应的数据行做一个错误标志。...根据PC4_1字段里的四位数字，再使用“流查询”步骤从参照表中查询城市名称。...这里设置的默认值的前缀和后缀都是***，这样设置有两个目的：首先，检查数据的时候比较容易找到这些异常数据；其次，查询后在模糊匹配原始输入的城市名时，这个默认值不会和原来的任何城市名有相似度。...后面模糊查询的目的主要是为了检查一些拼写或完整性错误。...再使用另一个计算器步骤，把City和RefCity作为字段A和字段B，使用Jaro-Winkler匹配算法，把新生成的字段命名为cityscore。此时预览数据，可以看到如下图所示的结果。 ?
在最新的一份调查中，Upwork 公布了 15 种兼职收入最高的编程语言，Objective-C 以时薪 66 美元位居榜首。...Objective-C 的流行也要归功于 iPhone 的成功。但近年来，苹果一直想让开发者放弃 Objective-C，转向 Swift。...Swift 是苹果在 WWDC2014 发布的一门编程语言，用来摆脱 Objective-C 的束缚，具有 “快速、现代、安全、互动” 的特点。...在这五年的时间里，我们的确见证了 Swift 的崛起和 Objective-C 的没落，虽然前者彻底取代后者还有很长一段距离。...其次，随着越来越多的开发者转向 Swift，愿意去学或从事 Objective-C 开发的程序员越来越少，这就造成了一种供需的不平衡。前段时间 COBOL 的「翻红」也是一个道理。
当然，要认真地写作，光靠记忆是不够的，案头（或者电脑中）还得堆着积累已久的读书笔记。这些笔记或散落在一部部书的眉边，或者置身于 evernote 的一篇篇 note 中。...但在 chaining 的过程中，绕不过去的数据类型是：maybe（option）和 exception。...比如说 elixir 就放了个彩蛋，在其类库里偷偷放上了这样的字符串相关性分析的函数（据我所知，其它语言都没有在 string 的类库中加这个）： iex(1)> String.jaro_distance...("tyr","try") 0.5555555555555555 （其实 jaro_distance 也不算彩蛋了，可能考虑到它在 CLI 中应用广泛，所以直接内置了） 类似的字符串相似性分析，clojure...: [Function: lk], jaro_winkler: [Function], tversky: { [Function: c] v: 0, A: [Function], m
）中导入需要暴露给 Swift 模块的 Objective-C 类，即可在 Swift 中访问相应 Objective-C 的类和方法 Objective-C 访问 Swift 在 Objective-C...用 Swift Module 系统，需要用到的 Objective-C 类用 import xxx 进行引用，即可在 Swift 中访问相应的 Objective-C 的类和方法 Objective-C...这样做的主要意义是： 语义上完整描述了一个框架的作用 提高编译时的可扩展性，同一模块只需编译或导入一次，避免了头文件的多次引用、解析 减少碎片化，每个模块只处理一次，环境的变化不会导致不一致 3.2 modulemap...5.5 Swift 调用 Objective-C 将 Swift 模块文件中，用import xxx 的形式进行模块的引用，包括 Objective-C 的二/三方库 5.6 Objective-C 调用...Swift Swift 类中将需要暴露给 Objective-C 模块引用的类，用 public 申明 Swift 类中需要暴露给 Objective-C 的方法要用关键字 @objc 在 Objective-C
即搞定，不再需要像oc里面需要写if判断或是问号表达式，Swift变得更加简洁。 布尔值 在C/Objective-C中，if、while、for之后的判断式并不需要一定传入布尔类型。...9.强制使用大括号 在C/Objective-C中，if、while、for之后的语句假如只有一行，是可以省略掉大括号的 。...循环、自增、赋值、字符串数组处理、value为字符串或数值的字典处理操作，Swift性能不如Objective-C； c. 整型数组处理，Swift优于Objective-C； d....其它的改动这里不再详述，请参阅苹果官方文档。 七、Swift的当前缺陷 Swift所面临的问题，也即到目前为止大多数程序员吐槽和诟病的关于动态特性（或叫“反射特性”,类似Java中的反射）。...Swift并非在C或OC基础上进行开发，而是重新设计和布局，Swift的目标在于具备处理广泛问题的能力，包括服务器端开发和系统编程。
在我之前关于苹果在 iOS 14 中使用了 Swift 和 SwiftUI 的文章中，我统计了 iOS 中使用 Swift 和 SwiftUI 的内置应用程序的数量。...这意味着 Objective-C 或 C++ 应用程序正在使用 C 代码。所以我们无法知道 Objective-C 或 C++ 应用程序是否使用了一些纯 C 代码。...因此，可以多次计算二进制文件，例如在 Swift 和 Objective-C 类别中。二进制文件的大小和重要性也没有考虑在内。...在 iOS 14 中的所有二进制文件中： 88% 使用 Objective-C 17% 使用 C++ 8% 使用 Swift 8% 完全用 C 1% 使用 SwiftUI 一些有趣的点： Objective-C...有趣的一点是，iOS 14 中 88% 的二进制文件直接或间接依赖于 Objective-C。Objective-C 仍然是 iOS 中的关键编程语言。
时间序列算法被用于各种商业应用中，如预测产品需求、销售，或分析客户在一段时间内的行为，它们还可以用来检测数据中的异常情况或趋势变化。...相似度算法 相似度算法被用来衡量一对记录、节点、数据点或文本之间的相似性。这些算法可以基于两个数据点之间的距离（如欧氏距离）或文本的相似性（如Levenshtein算法）。...它们可以用来识别类似的项目或向用户推荐相关内容。 算法 欧氏距离：对欧氏空间中两点之间直线距离的测量。欧氏距离计算简单，在机器学习中被广泛使用，但在数据分布不均匀的情况下可能不是最佳选择。...余弦相似度：基于两个向量之间的角度来衡量它们的相似度。 Levenshtein算法：一种测量两个字符串之间距离的算法，基于将一个字符串转化为另一个字符串所需的最小单字符编辑数（插入、删除或替换）。...Levenshtein算法通常用于拼写检查和字符串匹配的任务中。 Jaro-Winkler算法：一种测量两个字符串之间相似度的算法，基于匹配字符的数量和转置的数量。
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