我正在尝试使用scipy稀疏矩阵实现余弦相似度,因为我在使用正常矩阵(非稀疏)时遇到了内存错误。然而,我注意到当输入矩阵(观察值)较大时,稀疏和非稀疏矩阵的余弦相似度的内存大小(以字节为单位)几乎相同。我是不是做错了什么,或者,有没有办法解决这个问题?这里的代码中,输入有5%为1,95%为0。
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from scipy import sparse
A = np.random.rand(10000, 1000)<.05
A_sparse = spa
我正在使用 python示例:
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)
img2 = img.copy()
template = cv2.imread('template.jpg',0)
w, h = template.shape[::-1]
# All the 6 methods for comparison in a list
methods = ['cv2.TM_CCOEFF',
我正在使用 gem在PostgreSQL中执行全文搜索,它工作得很好。但是,有些搜索在应该返回的时候没有返回任何视频结果。
例如,搜索“物质状态”将返回10个结果,因为视频有一个名为“物质状态”的标签。但是“物质的三种状态”返回的结果为零。类似地,“放射性碳测年”返回1个视频,而“碳测年”不返回任何内容。
下面是我如何设置我的模型:
# app/models/video.rb
class Video < ApplicationRecord
include PgSearch::Model
...
pg_search_scope(:user_search, {
aga
我有一个这样的模型(非Hadoop):
DataModel data = new FileDataModel(new File("file.csv"));
UserSimilarity userSimilarity = new PearsonCorrelationSimilarity(dataModel);
userSimilarity.setPreferenceInferrer(new AveragingPreferenceInferrer(data));
UserNeighborhood userNeighborhood = new NearestNUserNeighbor
我一整天都在努力想办法解决这个问题,但我就是搞不清楚。
目前,我正在使用现场到现场的渗流进行殖民模拟。我试着把它放大到10^6,然而,传统的numpy方法计算距离,我使用的是二次二次,所以对于如此大的运行,程序运行超过一天。我真的希望这个更快。我一直在寻找解决方案,但是我找不到任何帮助我解决这个问题的方法,因为我有一个自定义类,用于模拟。
因此,我希望每个节点与所有其他节点之间的距离,如果节点在彼此的D_max内,则绘制一个边缘,允许两个节点之间的迁移。
`density = 0.14 #Stellar density per cubic parsec
L = 100
Patches = i
我试图有效地找到一个短短语和一个大语料库之间的相似性,例如,假设我的语料库是一书。这本书有数万字。
除此之外,我还有几个简短的短语。例如:
phrase1 = "Call me Ishmael" # This is the first sentence in the book exactly.
phrase2 = "Call me Isabel" # This is like the previous with changes of few letters from the third word.
phrase3 = "Call me Is mael&
我正在执行数据清理,我的任务之一是删除相似的重复联系人。
示例:
BILL CROSBIE, BILL CROSBY, BILL CROSSBY; or KRISTEN HARRIS, KRISTIN HARIS.
因此,没有确切的规则,但通过手动扫描,我可以看出它们非常相似,肯定是重复的。
谁能提供一个我如何使用SSIS来做这件事的例子?
我知道我可以使用模糊查找,但它需要一个正确的引用表或引用数据,然后与需要数据清理的表进行比较。但是,有没有可能我可以使用SSIS中的脚本组件工具来使用一个算法,该算法可以获得匹配最多的字符。C#代码应该是什么样子的呢?
我刚开始使用SSIS,没有太多的经
我正在用Python语言在scipy.sparse中进行稀疏矩阵乘法A^-1@B。A和B都以csc格式存储。A和B的大小大约是1E+6 x 2E+5和1E+6 x 1E+6,我的直觉告诉我不应该颠倒A,而应该交替使用scipy.sparse.spsolve。但是spsolve(A,B)给了我内存问题。我也尝试过像gmres和cg这样的迭代求解器。但是由于这种迭代求解器的结果通常是密集的,所以内存问题仍然会出现。有没有人知道是否有合适的方法来解决这个大规模的问题?非常感谢你们!