[algorithm]pta 7-1 集合相似度 给定两个整数集合,它们的相似度定义为:Nc/Nt×100%。其中Nc是两个集合都有的不相等整数的个数,Nt是两个集合一共有的不相等整数的个数。你的任务就是计算任意一对给定集合的相似度。输入格式:输入第一行给出一个正整数N(≤50),是集合的个数。随后N行
聚类分析可以作为其它算法的预处理步骤：利用聚类进行数据预处理，可以获得数据的基本概况，在此基础上进行特征抽取或分类就可以提高精确度和挖掘效率。也可将聚类结果用于进一步关联分析，以获得进一步的有用信息。可以作为一个独立的工具来获得数据的分布情况：聚类分析是获得数据分布情况的有效方法。通过观察聚类得到的每个...
(2)统计集合N中每一类样本的个数Ci,i=1,2,...,c。 (3)最终的分类结果为argmaxiCi,即Ci最大的值对应的那个类别。 k=1的近邻算法称为最近邻算法。 kNN算法实现简单,缺点是当训练样本数大、特征向量维数很高时计算复杂度高。因为每次预测时要计算待预测样本和每一个训练样本的距离,而且要对距离进行排序找到...
在日志文本生成方面,Copilot和CodeWhisper的表现相似,远远优于其他模型。平均而言,这些模型生成的日志语句与实际语句的相似度分别为19.4%和34.1%。从不同的日志成分来看,LLMs在预测日志级别和生成日志文本方面的表现趋势相似。Copilot和CodeWhisper在所有指标中表现最好。然而,InCoder在预测日志级别方面表现较差,但在生成...
题的目标很简单,就是求两个正整数A和B的和,其中A和B都在区间[1,1000]。稍微有点麻烦的是,输入并不保证是两个正整数。 输入格式: 输入在一行给出A和B,其间以空格分开。问题是A和B不一定是满足要求的正整数,有时候可能是超出范围的数字、负数、带小数点的实数、甚至是一堆乱码。
具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里...
首先,文章介绍了数据去重的三种粒度:文档级别、段落级别和句子级别。然后,详细阐述了文档级别去重的核心思想:将文档向量化,通过向量的相似度比较判断文档是否重复,并进一步解释了Simhash和Minhash在这一过程中的应用。 Simhash算法的原理和步骤: 1. 分词处理:使用BPE或其他分词器对文档进行分词,将文档分解为若干个词语(...
值得注意的是,MegaPairs完全基于开源数据集和开源模型进行自动化构建和标注。通过引入多个相似度模型和两阶段标注方法,MegaPairs能够在无需人工参与的情况下,扩展性地生成大规模、高质量且多样化的多模态检索指令数据集。 △ MegaPairs多模态三元数据构造流程
Jaccard(杰卡德)距离:与杰卡德相似系数相反,用两个集合中不同元素所占元素的比例来衡量两个集合(样本)的区分度。 由于Jaccard相似系数主要用于计算符号度量或布尔值度量的个体间的相似度,无法衡量差异具体值的大小,只能获得“是否相同”这个结果,所以Jaccard系数只关心个体间共同具有的特征是否一致这个问题。
Search Pipeline:支持把文本查询语句自动转换成向量以便进行相似度计算3. k-NN索引:存放向量的索引3. 将图像数据集... "remote_text_embedding": { "remote_config": model_remote_config, "field_map": { "caption": "caption_embedding" ... 云原生...