故事起源于工作的一个实际问题,要分析两个文本序列间的相似性,然后就想着干脆把一些常见的字符串相似性内容一并整理一下好了。
最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目,里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。
jvm-sandbox-repeater 是阿里开源的一款可基于 jvm-sandbox (阿里另一开源项目)可对应用目标 jvm 进行动态增强同时对目标服务的指定流量进行录制及回放的工具,使用过程中遇到如下问题:
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。编辑距离是指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小操作数,操作包括插入、删除和替换等。
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。
有这样一个需求:需要对于用户发布的内容标题进行相似度对比,如果有之前的内容和当前发布的内容标题相似度到达某个阈值时则禁止发布或进行其他的一些操作。
因为发送邮件要限制发送频率,有一些邮件都是同类型的邮件,只是时间不一样,这样就需要判断发送邮件内容的相似度。网上找了相关方法,发现这个 similar_text 是可以用的,而且很好用,不会有计算不准的情况。有时候不自己试试,真的很容易被网上的言论误导。
在上一期中,我们介绍了API资产的识别技术,探讨了API资产的定义以及各类风格API的识别技术。在本期中,我们将继续介绍API资产识别中的API聚合技术。
最近好久没有写文章了,上一篇文章还是九月十一的时候写的,距今已经两个月了,期间一直在忙一些工作上的事情,今天终于有点空闲,所以写一篇文章散散心。
本文探讨了基于字符串相似度、语义相似度的文本相似度计算方法,并分析了这些方法在文本相似度计算中的优缺点。同时,本文还介绍了一种基于深度学习的方法,该方法在文本相似度计算上具有较好的性能。
作者:faithchen,腾讯 PCG 测试开发工程师 一、背景 自动化测试对于我们提升研发效能、CI/CD(持续集成/持续交付)是不可或缺的部分。在后台自动化测试中,接口测试尤为重要,它能够保证被测后台服务的质量,以及接口逻辑的正确性等,帮助我们快速测试功能、提高测试覆盖率、把控质量风险等。 1.1 后台接口测试 接口测试是功能测试的一种,是测试系统组件间接口的一种测试,重点在于检验对于服务接口的数据交换的正确性,一般全部依赖真实链路,测试时需要启动被测服务。如下图是某个Server A的接口测试
字符串余弦相似性算法是通过利用我们初中就学过的三角函数中的余弦定理来计算两个字符串的相似度,它是定义在向量空间模型(Vector Space Model)中的。
python自带的字符串相似度检测库 difflib query_str = '市公安局' s1 = '广州市邮政局' s2 = '广州市公安局' s3 = '广州市检查院' print(difflib.SequenceMatcher(None, query_str, s1).quick_ratio()) print(difflib.SequenceMatcher(None, query_str, s2).quick_ratio()) print(difflib.SequenceMatcher(No
Python,被称为一种“胶水”语言。简单易学,快速上手,快速收益。近期因需要分析点数据,又重新拾起来,并快速解决问题。特总结一下,作为工具类语言,Python 还是非常不错的,推荐使用。
隐私清除是手机质检的重要一环,我们回收的手机在经过自动化质检完成后,会对手机进行隐私清除。
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录。 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),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,如果它们的距离越大,说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯
第1,3和5行可能指的是拼写和格式略有偏差的同一个人。在小型数据集中,可以手动清洁细胞。但是在庞大的数据集中呢?如何梳理成千上万的文本条目并将类似的实体分组?
动态规划的基本思想 动态规划的基本思想在于发现和定义问题中的子问题,这里子问题可也以叫做状态;以及一个子问题到下一个子问题之间 是如何转化的 也就是状态转移方程 因此我们遇到一个问题的时候 应该想一想这个问题是否能用某种方式表示成一个小问题,并且小问题具有最优子结构 最优子结构:问题的最优解由相关子问题的最优解组合而成,这些子问题可以独立求解 关于最优子结构 我们来看2个示例 1、求无权有向图中q-t的最短路径 如果q-t间的最短路径经过了点w 那么我们可以证明 q-w w-t也均是最短路径 所以无
今天负能量满满、累到爆炸,唯一值得欣慰的是要刷的两道题都是简单题目,而且还都能取巧(虽然取巧便违背了题目的初衷)。
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库实现图像的局部敏感哈希(LSH)算法,并通过具体实验展示了该算法的有效性。同时,本文还探讨了如何将LSH算法应用于海量数据查找中,提供了一种高效的海量数据查找方法。
fi是一个文件标识符,遍历其每行,产生循环 对一个外部的文件,通过python的函数将
Milvus (https://milvus.io/) 向量搜索引擎开源半年以来,全球已经有数百家企业或组织用户。焦点科技是一家以 B2B 外贸交易为主营业务的科技公司,也是 Milvus 的用户。
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做一个知识的索引 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库(基于pycurl)。 pycurl – 网络库(绑定libcurl)。 urllib3 – Python HTTP库,安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库,无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库。 mechaniz
这个列表包含与网页抓取和数据处理的 Python 库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库(基于 pycurl)。 pycurl – 网络库(绑定 libcurl)。 urllib3 – Python HTTP 库,安全连接池、支持文件 post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具 Python 风格的 Python 库,无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup
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Jieba分词是目前使用比较多的中文分词工具,我们在做文本处理以及关键词处理的时候经常需要使用分词技术提取我们需要的核心词信息。
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PHP验证码识别实例,识别的过程包括对图像的二值化、降噪、补偿、切割、倾斜矫正、建库、匹配,最后会提供实例代码,能够直接运行识别。
最近在做一个海量图片检索的项目,可以简单的理解为“以图搜图”,这个功能一开始是搜索引擎带火的,但是后来在电商领域变得非常实用。在制作这个图片检索的项目前,笔者搜索了一些资料,如今项目临近结尾,便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。
awesome系列真是碉堡了~今天把Python的爬虫工具搬过来~ ——————译文分割线—————— 本列表包含Python网页抓取和数据处理相关的库。 网络相关 通用 urllib - 网络库(标准库) requests - 网络库 grab - 网络库(基于pycurl) pycurl - 网络库 (与libcurl绑定) urllib3 - 具有线程安全连接池、文件psot支持、高可用的Python HTTP库 httplib2 - 网络库 RoboBrowser - 一个无需独立浏览器即可访问
之前笔者写过一篇文章关于如何做搜索,但那篇文章的角度是从文本相似度角度写的。那种方式是目前发展的趋势,但是真正的搜索特别是网页搜索不可能在大范围的文本之间两两算相似度的。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。搜索的方法有很多,为了高效一般进行字符串或关键词匹配,而用户提供的一些关键词可能不是数据库中保存的,例如使用倒排的方法很难找到Head节点,此处需要使用模糊匹配的方式。这里简单列举一下Learning-to-Rank排序
Apache-commons-lang中的StringUtils工具类中提供了相当丰富的方法,涉及到判断,截取,排序,选择,查找,计算,替换,转换等方面。
本文内容参考Github:https://github.com/lorien/awesome-web-scraping/blob/master/python.md
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”。 字符串A到B的编辑距离是指,只用插入、删除和替换三种操作,最少需要多少步可以把A变成B。例如,从FAME到GATE需要两步(两次替换),从GAME到A
学Python,想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富,开源项目也非常多。
学Python,想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富,开源项目也非常多。 Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取,分析,存储 当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么? 简单来说这段过程发生了以下四个步骤: 查找域名对应的IP地址。 向IP对应的服务器发送请求。 服务器响应请求,发回网页内容。 浏览器解析网页内容。 那么学习爬虫需要掌握哪些库呢? 通用: urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库(基于pycurl)。
在计算机科学中,字符串模糊匹配( fuzzy string matching)是一种近似地(而不是精确地)查找与模式匹配的字符串的技术。换句话说,字符串模糊匹配是一种搜索,即使用户拼错单词或只输入部分单词进行搜索,也能够找到匹配项。因此,它也被称为字符串近似匹配。
最近碰到了文本相似度的问题,想到了猫猫数据中有品种的相关描述,于是用品种描述文本来研究一下文本相似度计算的。
但是经过我们仔细一想,赫然发现,俩个函数的算法应该是一模一样的。唯一的区别就是,进来的个人信息和择偶标准 是女方,还是男方而已,也就是对调一下而已。
都说python语言简洁、集成高效,一行代码往往能实现很多复杂的操作,比如两变量交换、心形输出、打印乘法口诀等等。但这些总归还是不太实用。那么我们换做在LeetCode中,看看用python一行代码都能解决什么问题。
Python基础 # 向控制台输出内容结束后,不换行 print("*",end="") # 自带换行 print("") %d 以十进制输出数字 %x 以十六进制输出数字 列表 List(列表) 用 [] 定义,数据 之间使用 , 分隔 也叫作数组数组 name_list = ["zhangsan", "lisi", "wangwu"] # API In [1]: name_list. name_list.append name_list.count name_list.insert n
Pickle模块读入任何Python对象,将它们转换成字符串,然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程,叫做unpickling。
在Python中,所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_),但不能以数字开头。
“python没有什么数据结构是用list解决不了的,如果有,那就再加个dict。”
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