1. 自然地使用[CLS] 2. cosine similairity 3. 长短文本的区别 4. sentence/word embedding 5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS] BERT可以很好的解决sentence-level的建模问题,它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务,即成对句子的sentence-level问题.BERT也给出了此类问题的Fine-tuning方案: 这一类问题属于Sentence Pair C

我们再工作中可能会遇到需要判断两个字符串有多少相似度的情况(比如抓取页面内容存入数据库,如果相似度大于70%则判定为同一片文章,则不录入数据库) 那这个时候,我们应该怎么判断呢? 不要着急,python自带的difflib库就可以帮助我们解决这个问题. 首先,difflib是python自带的,所以不需要安装,直接引用即可. 活不多少,直接上代码 代码如下: import difflib #判断相似度的方法,用到了difflib库 def get_equal_rate_1(str1, str2)

题目来源:http://community.topcoder.com/stat?c=problem_statement&pm=12588 在判断 ‘+’ 的时候使用了 重叠度 的概念,跟一般的 “先去掉这个位置,看剩下的位置能不能符合条件” 方法不太一样. 代码如下: #include <algorithm> #include <numeric> #include <iterator> #include <functional> #include &

一.相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:<Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks>,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进.学习这篇paper的算法,需要熟悉Siamese Networks(经典老文献<Signature Verification Using a Siamese Time Delay Neural Network

在使用百度人脸识别出现的问题:小米6调用摄像机是黑白的一个情况,iOS上会出现识别准确性上的问题(多次代开认证,会通过) 人脸识别(活体验证): 1.芝麻认证 : 0.4元/次,需要企业企业认证.不能有与芝麻信用类似的业务,如:保险... 2.旷视 : 0.5/次.企业认证.业务限制 3. 百度人脸识别 :免费的---可以同时处理10条认证,  企业认证, 4.科大讯飞   人脸检测  2000万次   1年 7.2万  活体检测只能上传一段视频来检测 需要和商务沟通 我们使用的百度,,,, 需

基于2-channel  network的图片相似度判别 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:<Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks>,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进.学习这篇paper的

一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品. 而没有学习训练过的机器就没办法了. 但是图像是一个个像素点组成的,我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了.其中颜色特征是最常用的,(其余常用的特

前排提示:本文为综述性文章,梳理搜索相关技术,如寻求前沿应用可简读或略过 搜索引擎介绍 搜索引擎(Search Engine),狭义来讲是基于软件技术开发的互联网数据查询系统,用户通过搜索引擎查询所需信息,如日常使用的Baidu.Google等:广义上讲,搜索引擎是信息检索(Information Retrieval,IR)系统的重要组成部分,完整的信息检索系统包含搜索引擎.信息抽取(Information Extraction).信息过滤(Infomation Filtering).信息推荐(

做一些笔记记录自己的学习过程 第一节课介绍了数据结构的基本概念,首先没有直接给出相关的定义而是通过思考如何在书架上摆放书籍这样一个简单的类比了解到数据的组织方式的重要性,并通过printN函数的循环实现和递归实现的差异来说明解决问题方法的效率跟空间的利用效率有关,计算多项式在某一个给定点处的值来说明解决问题方法的效率与算法的设计有关. void PrintN(int N){int i; for (i=1;i<=N;i++){ printf("%d\n",i);}return;}/

上篇我们用遗传算法求解了方程,其中用到的编码方式是二进制的编码,实现起来相对简单很多, 就连交配和变异等操作也是比较简单,但是对于TSP问题,就稍微复杂一点,需要有一定的策略, 才能较好的实现. 这次的TSP问题的题目是: 随机产生10~30个城市,每个城市之间的距离也是随机产生,距离的范围是[1,50],求最优的路径 ========================================================== 下面就是具体的求解,由于我的策略是基于知网上的<一种改进的遗

Sol Splay+Hash+二分答案. 用Splay维护Hash,二分答案判断. 复杂度 \(O(nlog^2n)\) PS:这题调了两个晚上因为没开long long.许久不写数据结构题感觉写完整个人都不好了... 感觉还是应该经常开几道数据结构题来毒自己. Code /************************************************************** Problem: 1014 User: BeiYu Language: C++ Result: A

PageRanking 通过: Input degree of link "Flow" model - 流量判断喜好度 传统的方式又是什么呢? Every term在某个doc中的权重(地位). 公共的terms在Query与Doc中对应的的地位(单位化后)直接相乘,然后全部加起来,构成了cosin相似度. Efficient cosine ranking 传统放入堆的模式:n * log(k) 使用Quick Select:n + k * log(k) : "find to

下面两个写得很清楚了,就不在赘述. http://blog.sina.com.cn/s/blog_5cd4cccf0100apd1.htmlhttp://www.cnblogs.com/lyy289065406/archive/2011/07/30/2122265.html 我这里没用trie来表示颜色种类,而是用数组对颜色离散化,之后就差不多一样了,用并查集判断是否连通,再判断奇顶点的个数是否为0个或2个. 这题我开始大意了,刚开始就只判断奇数度的节点个数是否为0或2,没有考虑判断图的连通性.

题解转自http://blog.csdn.net/lyy289065406/article/details/6762370   文中部分思路或定义模糊,重写的红色部分为修改过的. 大致题意: 某个企业想把一个热带天堂岛变成旅游胜地,岛上有N个旅游景点,保证任意2个旅游景点之间有路径连通的(可间接连通).而为了给游客提供更方便的服务,该企业要求道路部门在某些道路增加一些设施. 道路部门每次只会选择一条道路施工,在该条道路施工完毕前,其他道路依然可以通行.然而有道路部门正在施工的道路,在施工完毕前是

参考学习链接:http://www.itnose.net/detail/6269425.html 机器学习相关算法,建议初学者去看看斯坦福的机器学习课程视频:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html(已经被翻译了) 所有文中示例见:http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-statistics.html 统计工具(1)摘要统计我们通过统计中可用的colStats函数提供RDD

package com.yang; import java.util.*; public class Apriori { private double minsup = 0.2;// 最小支持度    private double minconf = 0.2;// 最小置信度 // 注意使用IdentityHashMap,否则由于关联规则产生存在键值相同的会出现覆盖    private IdentityHashMap ruleMap = new IdentityHashMap(); //pri

引自http://www.cnblogs.com/android100/p/android-hand.html    http://blog.csdn.net/jiangshide/article/details/6293017 android的手势的识别和创建.使用到的是自带的android.gesture包,具体的例子参考的是Sample中GestureBuilder程序,利用该SDK下的GestureBuilder来生成势gestures文件下,然后我们把gestures文件拷贝到新建项目

考虑到学习知识的顺序及效率问题,所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理,也不再写python实现的源代码,只介绍下算法的基本思路,使大家对每种算法有个直观的印象,从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用,而重点是放在如何使用及使用的场景. (题外话: 今天看到一篇博文:刚接触机器学习这一个月我都做了什么?  里面对机器学习阶段的划分很不错,就目前而言我们只要做到前两阶段即可) 因为前两篇博客已经介绍了两种算法,所以这里的算法编号从3开始. 3.Mean-shift 1)概述 Mean-shift

一.前言 针对大叔据实时处理的入门,除了使用WordCount示例之外,还需要相对更深入点的示例来理解Storm,因此,本篇博文利用Storm实现了频繁项集挖掘的案例,以方便更好的入门Storm. 二.基础知识 2.1 频繁二项集挖掘 如顾客去超市购物时,牙膏和牙刷基本上都是摆放在一起,因为购买牙膏时,很有可能会购买牙刷.另外,“啤酒与尿布”的案例则是对订单进行分析挖掘后发现的规律,将啤酒和尿布一起摆放会促进啤酒的销量. 2.2 算法设计 本示例中不考虑太复杂的挖掘算法,只考虑将两个商品组合后的

最近看到一只我家徒儿发来的链接,原来是一堆百度AI的SDK,于是一时兴起就做了一只人脸识别,喵喵喵(●'◡'●) 一.准备工作 首先,当然是下载SDK啦:http://ai.baidu.com/sdk#sdk-category-bfr,可以根据自己的语言选择,在这里使用C# WPF 做示例 SDK里的文件大概是酱紫: FaceDemo.cs : 官方示例文件 AipSdk.dll : 需要调用的SDK AipSdk.XML : SDK注释 Newtonsoft.Json.dll : 用于解析JS