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方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似度:計(jì)算相似性的常見方法(28種)是將一段二進(jìn)制代碼表示為向量或一組特征,使得類似的二進(jìn)制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應(yīng)用最多的是利用機(jī)器學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)。 Hash匹配相似度:對于多維向量數(shù)據(jù)相似度快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH來實(shí)現(xiàn)。來自:百科重磅發(fā)布!西駿數(shù)據(jù)與華為云 GaussDB 完成兼容互認(rèn)證 華為云GaussDB技術(shù)創(chuàng)新持續(xù)發(fā)力,榮膺DTCC2021創(chuàng)新大獎 再傳捷報(bào)!華為云GaussDB榮獲DTCC2022年度技術(shù)大獎 華為云GaussDB與中創(chuàng)軟件應(yīng)用服務(wù)器軟件完成兼容性互認(rèn)證來自:專題
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2.1 大顆粒度檢測方法:根據(jù)源代碼文件的相似度來判斷屬于什么組件和版本;文件相似度可以基于hash的嚴(yán)格匹配方法,也可以根據(jù)文本相似度匹配方法;這種匹配方法的優(yōu)點(diǎn)是效率高,匹配速度極快,確定是也很明顯,基于hash的容易漏報(bào),基于文本相似度的準(zhǔn)確率低; 2.2 細(xì)顆粒度檢測方法:來自:百科庫,利用算法進(jìn)行相似度計(jì)算,從而檢測出二進(jìn)制程序中引用了哪些開源軟件及對應(yīng)的版本號信息,因此特征庫的全面性和及時(shí)性對二進(jìn)制SCA檢測結(jié)果起到至關(guān)重要的作用,本文簡單闡述如何基于源碼來生成二進(jìn)制SCA特征。 檢測原理及流程簡介: 在二進(jìn)制SCA檢測原理中提到對于常量字符串、部分類名來自:百科
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文字轉(zhuǎn)換成語音 適用于哪些場景 智能問答系統(tǒng) 通過中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問題對的相似度,可解決問答、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 文本分析來自:專題
華為云計(jì)算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自:百科
華為云計(jì)算 云知識 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別:識別哪些對象是垃圾 3.來自:百科
基于 視頻指紋 技術(shù),準(zhǔn)確識別視頻相似度 支持大規(guī)模指紋庫 優(yōu)化向量檢索,支持大規(guī)模指紋庫快速比對 場景廣泛 支持媒資視頻、金融/教育/綜藝等領(lǐng)域視頻、短視頻、廣告視頻等多種視頻類型 視頻版權(quán) 能夠準(zhǔn)確識別編輯變換后視頻、自媒體再創(chuàng)作視頻與原始版權(quán)視頻之間的相似關(guān)系。為金融、教育、綜藝、來自:百科