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- 字符串相似度 內(nèi)容精選 換一換
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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(lái)實(shí)現(xiàn)。 Hash匹配相似度：對(duì)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(lái)實(shí)現(xiàn)。來(lái)自：百科2.1 大顆粒度檢測(cè)方法：根據(jù)源代碼文件的相似度來(lái)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(cè)方法：來(lái)自：百科
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利用算法進(jìn)行相似度計(jì)算，從而檢測(cè)出二進(jìn)制程序中引用了哪些開源軟件及對(duì)應(yīng)的版本號(hào)信息，因此特征庫(kù)的全面性和及時(shí)性對(duì)二進(jìn)制SCA檢測(cè)結(jié)果起到至關(guān)重要的作用，本文簡(jiǎn)單闡述如何基于源碼來(lái)生成二進(jìn)制SCA特征。 檢測(cè)原理及流程簡(jiǎn)介： 在二進(jìn)制SCA檢測(cè)原理中提到對(duì)于常量字符串、部分類名稱、來(lái)自：百科![]()
文字轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音 適用于哪些場(chǎng)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(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問題對(duì)的相似度，可解決問答、對(duì)話、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問題。 通過中文分詞、短文本相似度、命名實(shí)體識(shí)別等相關(guān)技術(shù)計(jì)算兩個(gè)問題對(duì)的相似度，可解決問答、對(duì)話、語(yǔ)料挖掘、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問題。 文本分析來(lái)自：專題![]()
類別。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。 聚類 聚類是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)的細(xì)分等。來(lái)自：百科![]()
基于 視頻指紋 技術(shù)，準(zhǔn)確識(shí)別視頻相似度 支持大規(guī)模指紋庫(kù) 優(yōu)化向量檢索，支持大規(guī)模指紋庫(kù)快速比對(duì) 場(chǎng)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(shí)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(lái)自：百科![]()
支持快捷、高相似度的風(fēng)格化照片建模能力，您只需要上傳照片即可快速生成高相似度的3D風(fēng)格化數(shù)字人。同時(shí)，您可通過風(fēng)格化捏臉工具快速生成風(fēng)格化3D數(shù)字人模型。常見社交、會(huì)議等偏UGC場(chǎng)景。 寫實(shí)模型 支持快捷、高精度的寫實(shí)建模能力?？梢曰谡嫒?D掃描采集，直接制作出寫實(shí)的、高擬真度、高擬來(lái)自：百科![]()
完成后，會(huì)返回執(zhí)行結(jié)果。 字符處理函數(shù) GaussDB 提供的字符處理函數(shù)主要用于字符串與字符串、字符串與非字符串之間的連接，以及字符串的模式匹配操作。 二進(jìn)制字符串函數(shù) GaussDB支持二進(jìn)制字符串函數(shù)。 位串函數(shù) GaussDB支持位串函數(shù)。 設(shè)置 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 實(shí)例自動(dòng)備份策略來(lái)自：專題![]()
人臉檢測(cè)及比對(duì)功能適用于客戶企業(yè)對(duì)員工進(jìn)行電子考勤，也可協(xié)助企業(yè)客戶做安防監(jiān)控。 圖2電子考勤 軌跡分析 人臉?biāo)阉鞣?wù)可檢索出圖庫(kù)中與輸入人臉最相似的N張人臉圖片及相似度。根據(jù)返回圖片的時(shí)間、地點(diǎn)及行為信息，協(xié)助客戶實(shí)現(xiàn)軌跡分析。 圖3軌跡分析 客流分析 客流分析對(duì)于商場(chǎng)具有重要價(jià)值?；谌四樧R(shí)別來(lái)自：百科![]()
息。 該場(chǎng)景能幫助您實(shí)現(xiàn)以下功能。 推薦好友、商品或資訊 通過好友關(guān)系、用戶畫像、行為相似性、商品相似性、資訊傳播路徑等，實(shí)現(xiàn)好友、商品或資訊的個(gè)性化推薦。 用戶分群 通過對(duì)用戶畫像、行為相似度或者好友關(guān)系等，進(jìn)行用戶分群，實(shí)現(xiàn)用戶群體分析管理。 異常行為分析 通過對(duì)用戶行為、伴來(lái)自：百科![]()
選項(xiàng)，學(xué)生只能手動(dòng)打字輸入，請(qǐng)您根據(jù)需要使用。 教師還可以設(shè)置檢查學(xué)生上交作業(yè)的相似度（如上圖所示），如果教師在設(shè)置作業(yè)時(shí)勾選了這個(gè)選項(xiàng)，教師可以檢查學(xué)生上交作業(yè)的相似度，并查看作業(yè)相似度報(bào)告。相似度僅供參考，請(qǐng)您根據(jù)作業(yè)需要使用。 四、小組作業(yè) “小組作業(yè)”是一款 pc 端、移來(lái)自：云商店![]()
擬視頻內(nèi)容制作等。 華為云風(fēng)格化數(shù)字人 風(fēng)格化數(shù)字人模型服務(wù)，面向社交、會(huì)議等偏UGC場(chǎng)景，為客戶提供快捷、高相似度的風(fēng)格化照片建模能力，用戶上傳照片即可快速生成高相似度的3D風(fēng)格化數(shù)字人。同時(shí)，pc端用戶可通過風(fēng)格化捏臉工具可快速生成風(fēng)格化3D數(shù)字人模型。 先新年期間華為云風(fēng)格來(lái)自：百科![]()
FPR（假正例率，橫坐標(biāo)），ROC曲線越接近左上角，該分類器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范圍下的準(zhǔn)確率 將圖片根據(jù)特征值，如亮度、模糊度等劃分為幾個(gè)部分，分別測(cè)試幾個(gè)部分的精度然后繪圖。 特征分布 圖片特征值的分布圖。 值敏感度 展示不同類別數(shù)據(jù)在不同特征值范圍內(nèi)的F1值 ，用于判別模型對(duì)哪個(gè)特征范圍內(nèi)的圖片效果較好。來(lái)自：百科![]()
Interface，應(yīng)用程序編程接口）的方式提供給用戶，用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取人臉處理結(jié)果，幫助用戶自動(dòng)進(jìn)行人臉的識(shí)別、比對(duì)以及相似度查詢等，打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)，提升業(yè)務(wù)效率。 當(dāng)前人臉識(shí)別提供了以下子服務(wù)： 人臉檢測(cè) 人臉比對(duì) 人臉?biāo)阉?活體檢測(cè) 華為云 面向未來(lái)的智能來(lái)自：百科![]()
一致性要求非常高的場(chǎng)景是不適合的。 寫操作的性能壓力還是集中在主機(jī)上。 主機(jī)出現(xiàn)故障，需要實(shí)現(xiàn)主從切換，人工干預(yù)需要響應(yīng)時(shí)間，自動(dòng)切換復(fù)雜度較高。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：百科![]()
穩(wěn)定性，有效避免視頻文件的格式轉(zhuǎn)換、編輯、裁剪拼接、壓縮旋轉(zhuǎn)等操作的影響。 可用于視頻相似查重、視頻版權(quán)、視頻快速審核、廣告識(shí)別、數(shù)字版權(quán)管理等多種場(chǎng)景，請(qǐng)聯(lián)系技術(shù)支持獲取具體API。 視頻相似查重 建立獨(dú)立的視頻指紋庫(kù)，將查詢視頻與該庫(kù)中的視頻指紋進(jìn)行快速比對(duì)，實(shí)時(shí)召回重復(fù)視頻來(lái)自：百科
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