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搜索资源列表

  1. PHP开发实战1200例源码

  2. 目录 第1篇 基础篇 第1章 开发环境 2 1.1 AppServ——PHP集成化安装包 3 实例001 通过AppServ配置PHP开发环境 3 实例002 AppServ应用技巧 6 实例003 第1个PHP程序 7 1.2 XAMPP——PHP集成化安装包 8 实例004 通过XAMPP配置PHP开发环境 8 实例005 测试XAMPP是否安装成功 11 实例006 XAMPP应用技巧 12 实例007 第2个PHP程序 13 1.3 IIS+PHP+MySQL——独立搭建PHP 开发环

  3. 所属分类：PHP

    • 发布日期：2012-09-22
    • 文件大小：37748736
    • 提供者：thbcsl

  1. c#字符串相似度源码 编辑距离 余弦相似性 SimHash

  2. C#源码,演示字符串相似度 编辑距离 余弦相似性 SimHash算法

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2018-05-22
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：qq_29577295

  1. DELPHI Levenshtein算法 字符串相似度计算（附源码）

  2. 比较两个字符串的相似度，利用Levenshein算法计算出两个字符串的最小编辑距离，根据最小编辑距离得出相似度，例如： 字符串1:1234 字符串2:51234，则他们的相似度为：4/5。

  3. 所属分类：Delphi

    • 发布日期：2018-11-30
    • 文件大小：239616
    • 提供者：qq_28865003

  1. go-edlib:Golang字符串比较和编辑距离算法库，具有-源码

  2. Go-edlib：编辑距离和字符串比较库 Golang字符串比较和编辑距离算法库，具有：Levenshtein，LCS，Hamming，Damerau levenshtein（OSA和相邻换位算法），Jaro-Winkler，Cosine等。 目录 要求 （v1.13 +） 介绍 Golang开源库，其中包括大多数（以及不久以后）的编辑距离和字符串比较算法，还有一些额外的功能！ 设计为与Unicode字符完全兼容！ 该库已100％测试覆盖 :beaming_face_with_smiling_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_42130862

  1. InSpace:用于工程学的UW星际iN原位预测算法（InSpace）旨在预测感兴趣细菌（BOI）在太空飞行条件下的相对生存能力。 数据来自NASA GeneLab-源码

  2. 在太空 用例（直接）： 预测感兴趣细菌（BOI）在太空飞行条件下的相对生存力 预测航天条件下目标细菌（BOI）基因簇的表达谱 用例（隐式）： 查找BOI和测试/训练数据集之间的匹配基因/基因同源物 功能-使用“程序包A”将FASTA从数据集ENTREZ ID连接到BOI的NCBI BLAST 输入-BOI名称的字符串（属种） 输出-布尔值T / F，相似度百分比的浮动，以及对用户的说明字符串（例如T（40％）：至少有一个（或多个）匹配项-计算预测，F（0％）：“未找到匹配项，请指定其他细

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42140716

  1. 字符串相似度：根据Dice系数找到两个字符串之间的相似度，该程度通常比Levenshtein距离好-源码

  2. 字符串相似度 根据找到两个字符串之间的相似度，该相似度通常比要好。 目录 用法 对于Node.js 安装使用： npm install string-similarity --save 在您的代码中： var stringSimilarity = require ( "string-similarity" ) ; var similarity = stringSimilarity . compareTwoStrings ( "healed" , "sealed" ) ; var ma

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：21504
    • 提供者：weixin_42099942

  1. text_similarity：具有文本比较端点的快速示例Flask API-源码

  2. 文字相似度 使用Docker部署Flask API的示例 该API包含一个端点，该端点接受包含两个字符串的JSON数组的POST请求。 返回向量化字符串之间的计算余弦相似度。 以下说明应在装有Docker引擎和Python> = 3.6Linux系统上工作。 1.从DockerHub中提取Docker映像 docker pull elusiveaxion/text_similarity:latest 2.从Docker镜像构建/运行容器 从上面拉出的图像中构建并运行（ docker r

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42153615

  1. 字符串相似度评分：今天有很多方法可以找到两个字符串之间的相似度（也可以使用许多距离测量法来找到），此仓库将提供一种时间高效的方法来推导python中两个字符串的相似度得分-源码

  2. 字符串相似度评分 今天有很多方法可以找到两个字符串之间的相似性（也使用许多距离度量来查找），此仓库将提供一种时间高效的方法来推导python中两个字符串的相似性得分。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42116794

  1. 监督产品相似度：:balance_scale:神经网络，用于对两个产品标题是否代表同一实体进行分类-源码

  2. 产品匹配神经网络 用法 iPython Notebook旨在用作神经网络的测试平台。 TestingGrounds.ipynb只是了解不同功能和模型的地方。 这也是我在将新代码放入实际python文件之前编写新代码的地方。 torch_train_model.py是在哪里训练模型。 TestingModels.ipnb.py允许您测试自己的不同标题/字符串，以查看模型的性能如何。 src目录是用于创建数据和生成模型的函数。 models目录包含到目前为止已训练的不同模型，以及fastTe

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_42097967

  1. FFRK-Mastery-Scraper：用于在rFFRecordKeeper上刮取精通测量线程的脚本-源码

  2. FFRK-掌握刮板 用于在/ r / FFRecordKeeper上刮取精通测量线程的脚本 要自己运行它，您将需要Python 3以及一些依赖项，所有这些都可以通过“ pip install blah”获得： PRAW-Python Reddit API strsimpy-字符串相似度库，用于捕获拼写错误/缩写 numpy-用于统计字符串相似性指标 您还需要在脚本内添加自己的客户端ID和密码，才能使用Reddit API。 视觉指示在这里-如果您已经拥有Reddit帐户，则只需两分钟即可：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42130889

  1. 字符串相似度-源码

  2. 字符串相似度 根据找到两个字符串之间的相似度，该相似度通常比要好。 安装 在终端或命令行中导航到您的项目文件夹： npm install string-similarity.ahk 在您的代码中： #Include %A_scr iptDir%\node_modules #Include string-similarity.ahk\export.ahk oStringSimilarity := new stringsimilarity() oStringSimilarity.compare

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42133452

  1. TNAS-源码

  2. 欢迎来到TNAS 寻求数据字符串之间的相似性模式 TNAS估计事物之间的相似性或相异性。 它将任何一组字符与任何其他一组字符进行比较，并估计一个或多个项目之间的相似度百分比。 概要 TNAS信息库包含John W.Ratcliff和John A.Obershelp于1983年开发的Ratcliff / Obershelp模式匹配算法的C ++和C＃版本，以解决对教育软件的担忧（Ratcliff，1988年）。 此处呈现的两个表示形式的主要不同之处在于，C＃方法提供了一套全面的预处理属性，这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42151305

  1. StringSimilarity.NET：Java字符串相似性的.NET端口-源码

  2. 字符串相似度.NET Java字符串相似性的.NET端口： : 一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。 当前实现了十二种算法（包括Levenshtein编辑距离和同级，Jaro-Winkler，最长公共子序列，余弦相似性等）。 查看下面的摘要表以获取完整列表... 下载 使用NuGet： Install-Package F23.StringSimilarity 总览 下面介绍了每种已实现算法的主要特征。 “成本”列给出了计算成本的估算值，以分别计算长度为m和n的两个字符串之间的相似度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：471040
    • 提供者：weixin_42111465

  1. nimlevenshtein：Levenshtein Nim模块包含用于快速计算Levenshtein距离和字符串相似度的函数-源码

  2. nimlevenshtein：Levenshtein Nim模块包含用于快速计算Levenshtein距离和字符串相似度的函数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_42146888

  1. 在Python中的轨迹分析和熊猫学习套件的学习方法：形成点集的轨迹基于Grid表示形式将轨迹建模为字符串.Benchmarked KNN，Random Forest，Logistic回归分类算法可对轨迹进行有效分类-源码

  2. Python中的轨迹分析和分类（Pandas和Scikit Learn） 一项针对数据挖掘研究生课程的大学项目。 给我们一个trainset，其中地理点与时间间隔成对。 首先，我们清理数据集，然后形成轨迹（具有相应的路线ID）。 本部分的最后一步是根据_their的total_distance和最大距离（它们的两个点之间）过滤掉一些轨迹。 该项目的目标首先是计算test_set_a1 / a2.csv和train_set.csv的轨迹之间的轨迹相似度。 用于该算法的算法是： 快速动态时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_42113456

  1. simstring：SimString的Python实现，一种简单有效的算法，用于近似字符串匹配-源码

  2. simstring Python实现，这是一种用于近似字符串匹配的简单高效的算法。 产品特点 使用此库，您可以从大量的字符串/文本中提取具有一定相似性的字符串/文本。 当您开发与语言处理有关的应用程序时，它将为您提供帮助。 该库支持各种相似度函数，例如余弦相似度，Jaccard相似度，并支持Word N-gram和Character N-gram作为特征。 您还可以轻松实现自己的特征提取器。 SimString具有以下功能： 快速的近似字符串检索算法。 100％精确检索。 尽管某些算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：830464
    • 提供者：weixin_42128270

  1. Java字符串相似度：各种字符串相似度和距离算法的实现：Levenshtein，Jaro-winkler，n-Gram，Q-Gram，Jaccard索引，最长公共子序列编辑距离，余弦相似度..-源码

  2. Java字符串相似度 一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。 当前实现了十二种算法（包括Levenshtein编辑距离和同级，Jaro-Winkler，最长公共子序列，余弦相似性等）。 查看下面的摘要表以获取完整列表... 下载 使用Maven： info.debatty java-string-similarity RELEASE 或检查。 该库需要Java 8或更高版本。 总览 下面介绍了每种已实现算法的主要特征。 “成本”列给出了计算成本的估算值，以分别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：473088
    • 提供者：weixin_42126668

  1. RapidFuzz：使用Levenshtein距离的Python快速模糊字符串匹配-源码

  2. 使用Levenshtein距离的Python和C ++快速模糊字符串匹配 ••• 描述 RapidFuzz是适用于Python和C ++的快速字符串匹配库，它使用的字符串相似度计算。 但是，有两个方面使RapidFuzz与FuzzyWuzzy脱颖而出： 它已获得MIT许可，因此可以为您的项目选择想要使用的任何许可，而在使用FuzzyWuzzy时则必须采用GPL许可 它主要是用C ++编写的，并且最重要的是，它对算法进行了许多改进，以使字符串匹配更快，同时仍提供相同的结果。 有关这些性能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42176827

  1. python-string-similarity：使用Python实现不同的字符串相似度和距离度量的库-源码

  2. python字符串相似度 tdebatty likeity的Python3.x实现 一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。 当前实现了十二种算法（包括Levenshtein编辑距离和同级，Jaro-Winkler，最长公共子序列，余弦相似性等）。 查看下面的摘要表以获取完整列表... 下载 从pypi： # pip install strsim # deprecated, do not use this! pip install -U strsimpy 总览 下面介绍了每种已实现算法的主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_42097369

  1. delphi计算两个字符串相似度源码 Levenshtein算法版

  2. Levenshtein算法python也是用的这个对比字符串相似度的，还不错

  3. 所属分类：Delphi

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：282624
    • 提供者：reghtml
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