关于局部敏感哈希算法，之前用R语言实现过，但是由于在R中效能太低，于是放弃用LSH来做相似性检索。学了Python发现很多模块都能实现，而且通过随机投影森林让查询数据更快，觉得可以试试大规模应用在数据
摘要总结：本文研究了基于LSH(Locality-Sensitive Hashing)的相似性度量方法，并将其应用于文本相似度计算。主要思路是将文本表示为向量，并使用LSH函数将向量映射到不同的桶中，然后根据桶内的向量相似度对文本进行排序。实验结果表明，该方法在文本相似度计算任务上取得了较好的效果。
最近短期计划是学习一下Python，最好的学习方式当然是实践了，今天用Python实现了下lsh算法，代码比较简陋。。。（2016.1.17）
本文介绍了自然语言处理中的文本相似度计算方法和应用场景，并详细阐述了基于LSH（Locality-Sensitive Hashing）方法、基于树的方法（如随机森林、梯度提升树等）和基于图的方法（如k-Nearest Neighbors，k-NN）等应用场景。同时，文章还对未来的研究方向进行了展望，包括模型性能的评价、适用领域的拓展、计算效率的提升等。
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。
str() 函数将对象转化为适于人阅读的形式。 是一种Python内置函数 返回值：一个对象的string格式
有一个数轴，上面有 n 个传送门，使用第 i 个传送门，你可以从 x_i 走到 y_i，花费的时间为 t_i 秒。你的速度为 1 格/秒，有 m 次询问，每次你要从 a_i 走到 b_i，最多使用一次传送门，问最少需要多少秒。
局部敏感哈希示意图（from: Piotr Indyk） LSH的基本思想是：将原始数据空间中的两个相邻数据点通过相同的映射或投影变换（projection）后，这两个数据点在新的数据空间中仍然相邻的概率很大，而不相邻的数据点被映射到同一个桶的概率很小。也就是说，如果我们对原始数据进行一些hash映射后，我们希望原先相邻的两个数据能够被hash到相同的桶内，具有相同的桶号。对原始数据集合中所有的数据都进行hash映射后，我们就得到了一个hash table，这些原始数据集被分散到了hash table的桶内，每个桶会落入一些原始数据，属于同一个桶内的数据就有很大可能是相邻的，当然也存在不相邻的数据被hash到了同一个桶内。因此，如果我们能够找到这样一些hash functions，使得经过它们的哈希映射变换后，原始空间中相邻的数据落入相同的桶内的话，那么我们在该数据集合中进行近邻查找就变得容易了，我们只需要将查询数据进行哈希映射得到其桶号，然后取出该桶号对应桶内的所有数据，再进行线性匹配即可查找到与查询数据相邻的数据。换句话说，我们通过hash function映射变换操作，将原始数据集合分成了多个子集合，而每个子集合中的数据间是相邻的且该子集合中的元素个数较小，因此将一个在超大集合内查找相邻元素的问题转化为了在一个很小的集合内查找相邻元素的问题，显然计算量下降了很多。 那具有怎样特点的hash functions才能够使得原本相邻的两个数据点经过hash变换后会落入相同的桶内？这些hash function需要满足以下两个条件： 1）如果d(x,y) ≤ d1， 则h(x) = h(y)的概率至少为p1； 2）如果d(x,y) ≥ d2， 则h(x) = h(y)的概率至多为p2； 其中d(x,y)表示x和y之间的距离，d1 < d2， h(x)和h(y)分别表示对x和y进行hash变换。 满足以上两个条件的hash functions称为(d1,d2,p1,p2)-sensitive。而通过一个或多个(d1,d2,p1,p2)-sensitive的hash function对原始数据集合进行hashing生成一个或多个hash table的过程称为Locality-sensitive Hashing。 使用LSH进行对海量数据建立索引（Hash table）并通过索引来进行近似最近邻查找的过程如下： 1. 离线建立索引 （1）选取满足(d1,d2,p1,p2)-sensitive的LSH hash functions； （2）根据对查找结果的准确率（即相邻的数据被查找到的概率）确定hash table的个数L，每个table内的hash functions的个数K，以及跟LSH hash function自身有关的参数； （3）将所有数据经过LSH hash function哈希到相应的桶内，构成了一个或多个hash table； 2. 在线查找 （1）将查询数据经过LSH hash function哈希得到相应的桶号； （2）将桶号中对应的数据取出；（为了保证查找速度，通常只需要取出前2L个数据即可）； （3）计算查询数据与这2L个数据之间的相似度或距离，返回最近邻的数据； LSH在线查找时间由两个部分组成： （1）通过LSH hash functions计算hash值（桶号）的时间；（2）将查询数据与桶内的数据进行比较计算的时间。因此，LSH的查找时间至少是一个sublinear时间。为什么是“至少”？因为我们可以通过对桶内的属于建立索引来加快匹配速度，这时第（2）部分的耗时就从O(N)变成了O(logN)或O(1)（取决于采用的索引方法）。 LSH为我们提供了一种在海量的高维数据集中查找与查询数据点（query data point）近似最相邻的某个或某些数据点。需要注意的是，LSH并不能保证一定能够查找到与query data point最相邻的数据，而是减少需要匹配的数据点个数的同时保证查找到最近邻的数据点的概率很大。 二、LSH的应用 LSH的应用场景很多，凡是需要进行大量数据之间的相似度（或距离）计算的地方都可以使用LSH来加快查找匹配速度，下面列举一些应用： （1）查找网络上的重复网页 互联网上由于各式各样的原因（例如转载、抄袭等）会存在很多重复的网页，因此为了提高搜索引擎的检索质量或避免重复建立索引，需要查找出重复的网页，以便进行一些处理。其大致的过程如下：将互联网的文档用一个集合或词袋向量来表征，然后通过一些hash运算来判断两篇文档之间的相似度，常用的有minhash+LSH、simhash。 （2）查找相似新闻网页或文章 与查找重复网页类似，可以通过hash的方法来判断两篇新闻网页或文章是否相
Uber 的全球用户每天会产生500万条行程，保证数据的准确性至关重要。如果所有的数据都得到有效利用，t通过元数据和聚合的数据可以快速检测平台上的滥用行为，如垃圾邮件、虚假账户和付款欺诈等。放大正确的数据信号能使检测更精确，也因此更可靠。
机械相似性代表着，两个文本内容上的相关程度，比如“你好吗”和“你好”的相似性，纯粹代表着内容上字符是否完全共现，应用场景在：文章去重；
第一次：所有更新，后面增量每天的数据更新26日：1：002：00，2：003：00，左闭右开,一个小时更新一次
print('hello' in name) #判断hello 是否存在name里,执行结果为True
局部敏感哈希(LSH)通常用于近似最近邻算法(ANN) 操作(向量搜索)。LSH的特性也可以在以矢量为输入的神经网络模型中得到利用(例如，各种的音频、视频和文本嵌入等内容信号)。
作为一个视觉数据处理平台，拥有从海量图片中学习并理解其内容的能力是非常重要的。为了检测几近重复的相似图片，我们使用了一套基于 Spark 和 TensorFlow 的数据流处理系统——NearDup。这套系统的核心由一个使用 Spark 实现的批量化 LSH（locality-sensitive hashing，局部敏感哈希）搜索器和一个基于 TensorFlow 的分类器构成。这个数据流处理系统每天能够比较上亿个分析对象，并渐进式地完成各个图像类别的信息更新。在本文中，我们将讲解如何使用这项技术更好地理解海量图片内容，从而使得我们产品前端界面的推荐内容和搜索结果具有更高的信息准确性、更大的数据密度。
1.什么是离散化 数据离散化是一个非常重要的思想。 为什么要离散化?当以权值为下标的时候，有时候值太大，存不下。 所以把要离散化的每一个数组里面的数映射到另一个值小一点的数组里面去。 打个比方，某个题
关于golang程序在k8s中的远程调试，可以参考使用dlv进行，但是这种方式缺陷也很明显，已部署的工作负载，需要重新制作镜像，重新部署，对业务也有一定侵入性，也不够灵活。
参与代码编译，以@开头，类似与添加注释，又不是注释，它的作用是将类或方法与特定的应用程序相关联。
本文介绍的是ICLR2020入选 Oral 论文《Reformer: The Efficient Transformer》，作者来自UC 伯克利和谷歌大脑。
本文探讨了数据挖掘领域中相似集合搜索的问题，介绍了基于LSH（Locality-Sensitive Hashing）算法的相关实现。主要包括LSH的基本思想、流程、性质、实现细节和应用。
文档结构 文档表示 距离度量 KD树 原理 构建 查询 复杂度 KD树的KNN KD树的逼近KNN 不适用高维数据 LSH LSH潜在的问题 LSH算法 复杂度 概率逼近 多表 文档结构 文档表示 词
Spring是一个开源框架，Spring是于2003 年兴起的一个轻量级的Java开发框架，由Rod Johnson 在其著作ExpertOne-On-One J2EE Development and Design中阐述的部分理念和原型衍生而来。Spring的核心是控制反转（IoC）和面向切面（AOP）。
在森林中见过会动的树，在沙漠中见过会动的仙人掌过后，魔法少女LJJ已经觉得自己见过世界上的所有稀奇古怪的事情了 LJJ感叹道“这里真是个迷人的绿色世界,空气清新、淡雅,到处散发着醉人的奶浆味；小猴在枝头悠来荡去,好不自在；各式各样的鲜花争相开放,各种树枝的枝头挂满沉甸甸的野果；鸟儿的歌声婉转动听,小河里飘着落下的花瓣真是人间仙境” SHY觉得LJJ还是太naive，一天，SHY带着自己心爱的图找到LJJ，对LJJ说：“既然你已经见识过动态树，动态仙人掌了，那么今天就来见识一下动态图吧” LJJ：“要支持什么操作？” SHY：“ 1.新建一个节点，权值为x。 2.连接两个节点。 3.将一个节点a所属于的联通快内权值小于x的所有节点权值变成x。 4.将一个节点a所属于的联通快内权值大于x的所有节点权值变成x。 5.询问一个节点a所属于的联通块内的第k小的权值是多少。 6.询问一个节点a所属联通快内所有节点权值之积与另一个节点b所属联通快内所有节点权值之积的大小。 7.询问a所在联通快内节点的数量 8.若两个节点a，b直接相连，将这条边断开。 9.若节点a存在，将这个点删去。” LJJ：“我可以离线吗？” SHY：“可以，每次操作是不加密的，” LJJ：“我可以暴力吗？” SHY：“自重” LJJ很郁闷，你能帮帮他吗
在介绍min-hash算法之前，我们必须先简单介绍一下LSH（局部敏感哈希 Locality Sensitive Hashing）的概念。
在这篇文章中，我们想展示一些不同于流行的东西。这些都是深夜浏览GitHub的感悟，以及同事们分享的压箱底东西。这些软件包中的一些是非常独特的，使用起来很有趣的Python包。
如果突然让你回答，“ Geoffrey Hinton 的出生年月日是？”，相信大部分人是不知道的，转头直接百度或谷歌，然后找到相关词条，抽取关键信息，回答：“1947年12月6日”（冷知识 get）。
大型的 Transformer 往往可以在许多任务上实现 sota，但训练这些模型的成本很高，尤其是在序列较长的时候。在 ICLR 的入选论文中，我们发现了一篇由谷歌和伯克利研究者发表的优质论文。文章介绍了两种提高 Transformer 效率的技术，最终的 Reformer 模型和 Transformer 模型在性能上表现相似，并且在长序列中拥有更高的存储效率和更快的速度。论文最终获得了「8，8，6」的高分。
面试邀请： 在“拉钩”上投了简历，2h后HR打电话邀请第二天下午四点面试。 面试内容： 基本是根据简历上项目经历来问的。 ---- 图像水印算法：傅里叶定义式，如何实现的（matlab库函数），有没有快速计算方法（快速傅里叶变换），快速傅里叶变换的思想 图像检索：整个检索系统的结构，每张图取了多少个SIFT响应点，LSH算法原理，KD-TREE速度是否比LSH快（面试官好像不知道LSH，用的是KD-TREE），sift特征（如何提取，做差分运算的目的（相当于获得高频信号，也可以在频域实现），sift特征有哪
也是目前求相似解决方案很赞的一个。 官方地址：https://apple.github.io/turicreate/docs/api/turicreate.toolkits.nearest_neighbors.html
我们知道最小哈希签名能够把一篇较大的文档压缩成一个较短的签名并且不影响文档间的Jaccard相似度。很多情况下，我们用最小哈希签名的目的就是为了方便的对文档进行存储，并且对于给定的文档，能在大量的文档中快速的查找相似的文章。现在我们能做到快速的对两篇文章进行相似度比较，但是当总的文档数目比较大的时候，比较所有文档的最小哈希签名仍然是一个非常耗时耗力的事。而我们知道，对于给定的文档而言，文档库中的绝大多数文档其实都没有比较的意义，如果能有一个方法能过滤掉不需要比较的大量文档，那么显然就能加快整个查找的过程。这个思路其实可以称为"Filter and Refine"，"先过滤，后提纯"。而实现这个的方法，就是LSH(Locality-Sensitive Hashing 局部敏感哈希)。
在当前，随着新一轮技术浪潮的兴起，以传统计算机技术为基础的信息时代正逐步过渡到由人工智能、云计算等关键技术驱动，各领域趋向融合的信息新时代。在这一背景下，数据库技术也正朝着崭新的方向不断发展。前不久刚结束的 ACM SIGMOD 2021 大会上，就涌现出很多值得关注的前沿技术热点。 为了让更多的数据库从业者能了解数据库领域的最新研究成果，熟悉行业前沿发展趋势，近日，腾讯云数据库联合深圳计算机学会数据科学与工程（DSE）专委会，举办了一场围绕 SIGMOD 2021 与数据库前沿研究热点的线上研讨会分享
在当前，随着新一轮技术浪潮的兴起，以传统计算机技术为基础的信息时代正逐步过渡到由人工智能、云计算等关键技术驱动，各领域趋向融合的信息新时代。在这一背景下，数据库技术也正朝着崭新的方向不断发展。前不久刚结束的 ACM SIGMOD 2021 大会上，就涌现出很多值得关注的前沿技术热点。 为了让更多的数据库从业者能了解数据库领域的最新研究成果，熟悉行业前沿发展趋势，近日，腾讯云数据库联合深圳计算机学会数据科学与工程（DSE）专委会，举办了一场围绕 SIGMOD 2021 与数据库前沿研究热点的线上研讨会分享活动
在今天的数据驱动的世界中，在AI兴起的当下，信息检索和相似性搜索已经成为了许多领域的核心技术，包括但不限于各类AI应用、推荐系统、电子商务、社交媒体和生物信息学。这些领域的一个共同需求是能够快速、准确地找到与给定对象最相似的其他对象。为了满足这个需求，我们需要一个强大、灵活且高效的搜索引擎。这就是Elasticsearch和ElastiKNN的用武之地。
注意力机制是非常优美而神奇的机制，在神经网络「信息过载」的今天，让 NN 学会只关注特定的部分，无疑会大幅度提升任务的效果与效率。借助注意力机制，神经机器翻译、预训练语言模型等任务获得了前所未有的提升。
这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制。BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力。不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度，也限制了Transformer在长文本中的应用。
设置在受限环境中可用的程序，根据允许用户使用什么命令来初始化环境，任何程序想要在受限环境中执行则必须用jk_init命令拷贝到目录中。
一、初识跳板机 跳板机属于内控堡垒机范畴，是一种用于单点登陆的主机应用系统。跳板机就是一台服务器，维护人员在维护过程中，首先要统一登录到这台服务器上，然后从这台服务器再登录到目标设备进行维护。 但跳板机并没有实现对运维人员操作行为的控制和审计，使用跳板机过程中还是会有误操作、违规操作导致的操作事故，一旦出现操作事故很难快速定位原因和责任人。此外，跳板机存在严重的安全风险，一旦跳板机系统被攻入，则将后端资源风险完全暴露无遗。 比较优秀的开源软件jumpserver，认证、授权、审计、自动化、资产管理。 商业堡
最近秋招很多消息和内推都是通过牛客获得的，回馈一下发一波面经，希望能帮到大家~ 楼主华五本科海外硕士，一份美国大厂数据挖掘实习，没有相关领域的paper，投的都是算法/机器学习相关岗位。非科班（EE）所以计算机基础比科班大神们差很多，相关知识一半靠上课一半靠项目和自学。至今面了阿里百度头条和两个小厂，投了腾讯美团知乎爱奇艺都没有任何消息。。楼主还在美国实习，所以所有面试都是通过视频/微信语音进行的。
后面加这个参数就行了，这个是国内的镜像，用这个下载很快的，一般超时用这个国内的镜像下载就很快乐。
官方文档链接：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-features.html
FFF at Valentine Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)
Pinterest是世界上最大的图片社交分享网站。网站允许用户创建和管理主题图片集合,例如事件、兴趣和爱好。以下为来自Pinterest工程师关于代码审查的一些思考。
上一篇（R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（一，基本原理））讲解了LSH的基本原理，笔者在想这么牛气冲天的方法在R语言中能不能实现得了呢？
它的全名叫做 Statistical Machine Intelligence and Learning Engine，是一个快速、全面的机器学习系统。
理解序列数据 —— 如语言、音乐或视频 —— 是一项具有挑战性的任务，特别是当它依赖于大量的周围环境时。例如，如果一个人或一个物体在视频中消失，很久以后又重新出现，许多模型就会忘记它的样子。在语言领域，长短时记忆(LSTM)神经网络覆盖了足够的上下文来逐句翻译。在这种情况下，上下文窗口（在翻译过程中需要考虑的数据范围），从几十个词到大约 100 个词不等。最新的 Transformer 模型不仅改进了逐句翻译的性能，还可以通过多文档摘要生成整个 Wikipedia 的文章。这是可能的，因为 Transformer 使用的上下文窗口可以扩展到数千个单词。有了这样一个大的上下文窗口，Transformer 可以用于文本以外的应用，包括像素或音符，使其能够用于生成音乐和图像。
1\leq n \leq 5\times 10^4,1\leq m \leq 2\times 10^5,0\leq a_i \leq 10^6
作者以前就遇到过Linux整个系统文件权限都被设置为777。并且系统没有权限备份，当时服务器也不是云主机，所以没有快照备份。
第一次练习 ---- 下载习题 ---- 1. 姓名 ---- names = ['wjq', 'lys', 'hfcj', 'xhz', 'jcg'] for i in names: print(i) ---- 2. 问候 ---- names = ['wjq', 'lys', 'hfcj', 'xhz', 'jcg'] for i in names: print(f"hello,{i}!") ---- 3. 嘉宾名单 ---- names = ['wjq', 'hfcj', 'xhz',
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