言归正传,上周更新了 cim 第一版:为自己搭建一个分布式的 IM 系统。没想到反响热烈,最高时上了 GitHubTrendingJava 版块的首位,一天收到了 300+ 的 star。
如何使用thefuzz 库,它允许我们在python中进行模糊字符串匹配。此外,我们将学习如何使用process 模块,该模块允许我们在模糊字符串逻辑的帮助下有效地匹配或提取字符串。
AutoCompleteBox是一个常见的提高输入效率的组件,很多WPF的第三方控件库都提供了这个组件,但基本都是字符串的子串匹配,不支持拼音模糊匹配,例如无法通过输入ldh或liudehua匹配到刘德华。要实现拼音模糊搜索功能,通常会采用分词、数据库等技术对待匹配数据集进行预处理。某些场景受制于条件限制,无法对数据进行预处理,本文将介绍在这种情况下如何实现支持拼音模糊搜索的AutoCompleteBox,先来看下实现效果。
数据结构是计算机科学中的一个重要概念,它描述了数据之间的组织方式和关系,以及对这些数据的访问和操作。常见的数据结构有:数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆和图。
| 导语 字符串匹配算法通常分为两个步骤:预处理(Preprocessing)和匹配(Matching)。所以算法的总运行时间为预处理和匹配的时间的总和。 1.明确你的目标是算法选择最重要的事 文本匹配算法有很多,按照匹配模式串的个数,通常分为单模匹配和多模匹配,根据匹配的精确程度,可以分为精确匹配和模糊匹配。 无论是单模还是多模,精确抑或模糊,都是由最简单的暴力匹配算法作为基础,通过一点点微小进步,缓慢的优化拓展出来的,一系列基于特定数据结构的算法集合。除了作为字符串匹配算法之源头的暴力匹配算法外,其余
在信息论、语言学和计算机科学中,Levenshtein distance是用于测量两个字符串之间差异的字符串度量。非正式的说就是两个单词之间的Levenshtein distance是将一个单词更改为另一个单词所需的单字符编辑(插入,删除或替换)的最小步骤。
N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念,通常在NLP中,人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面,N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度。这是模糊匹配中常用的一种手段。本文将从此开始,进而向读者展示N-Gram在自然语言处理中的各种powerful的应用。
数据“aaacbc”,匹配“abc”,也是匹配,因为数据按照“abc”的顺序,算法不管数据有多长,只要数据存在和匹配相同的顺序,那么就匹配。
一:介绍 我们知道SIFT算法通常通过对每个关键点生成128个特征向量作为描述子、SURF算法通常对关键点生成最少64个特征向量作为描述子。但是对于图像来说创建上千或者上万个这样的描述子内存开销比较大,运行速度受到严重影响。特别对嵌入式设备与一定设备来说,内存限制尤为明显,而且匹配的时候计算也比较耗时。 但是实际上这些特征数据OpenCV在匹配的时候并没有完全利用上,而是通过PCA、LDA等方法对它进行压缩,或者是LSH(局部敏感哈希)方法把这些特征描述子压缩从浮点数转换为二进制字符串,然后通过汉
FuzzyWuzzy是一个基于Levenshtein Distance算法的模糊字符串匹配工具包。该算法计算两个序列之间的差异,即从一个字符串转换到另一个字符串所需的最少编辑操作次数。编辑操作可以是替换、插入或删除字符。编辑距离越小,两个字符串的相似度越大。
处理海量日志对每一个运维来说都非常的头疼,日志分析我们首先需要把需要的数据从海量的日志中匹配出来,降低数据量,然后在分析这些日志。那么从海量的日志中把我们需要的日志找出来就需要我们写一个公式来匹配,那么如何才能写一个这样的公式呢?
前几天的一篇文章给大家分享了利用 Selenium 自动刷课的脚本,时光飞逝,挂脚本刷完时长,又到了要考试的日子。对于这种 “无关紧要” 的考试,我打算继续使用 聪明 的自动化工具帮我完成考试~
在日常开发工作中,经常会遇到这样的一个问题:要对数据中的某个字段进行匹配,但这个字段有可能会有微小的差异。比如同样是招聘岗位的数据,里面省份一栏有的写“广西”,有的写“广西壮族自治区”,甚至还有写“广西省”……为此不得不增加许多代码来处理这些情况。
Elasticsearch的倒排索引确实支持模糊查询和通配符查询。这两种查询类型允许用户在搜索时使用不完整的或模糊的词汇来匹配文档内容。下面我将详细描述这两种查询类型的工作原理,并提供一些Elasticsearch命令和简化的源码片段来说明它们是如何工作的。
这是一条我们在MySQL中常用到的模糊查询方法,通过通配符%来进行匹配,其实,这只是冰山一角,在MySQL中,支持模糊匹配的方法有很多,且各有各的优点。好了,今天让我带大家一起掀起MySQL的小裙子,看一看模糊查询下面还藏着多少鲜为人知的好东西。
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Mybatis、MongoDB 或者 Solr 引擎在查询数据的时候,如果存在%_等通配符时,这些特殊符号都不会被作为字符串进行搜索,会导致查询不出数据或者查询出来的数据是不准确的,这个时候就需要对特殊字符进行转义。
之前笔者写过一篇文章关于如何做搜索,但那篇文章的角度是从文本相似度角度写的。那种方式是目前发展的趋势,但是真正的搜索特别是网页搜索不可能在大范围的文本之间两两算相似度的。那样搜索引擎的效率会变得特别低下。本文将从字符串模糊匹配的角度介绍一下搜索引擎。 一般的搜索,要分为两个步骤:搜索和排序。搜索的方法有很多,为了高效一般进行字符串或关键词匹配,而用户提供的一些关键词可能不是数据库中保存的,例如使用倒排的方法很难找到Head节点,此处需要使用模糊匹配的方式。这里简单列举一下Learning-to-Rank排序
2021-02-21:手写代码:高性能路由,也就是一个字符串和多个匹配串进行模糊匹配。一个数组arr里是"a","moonfdd",字符串"moonfdd"能匹配到,理由是arr里有。字符串"xayy"也能匹配到,理由是arr里的"a",第1个星对应"x",第2个星对应"yy"。
文章主要讲述了如何通过自然语言处理技术,如词向量、文本分类、情感分析等,来对文本进行相似性分析。同时,文章也介绍了一些具体的应用场景,如搜索引擎、文本分类、情感分析等。
参考资料:https://help.salesforce.com/articleView?id=managing_duplicates_overview.htm Salesforce 很重要的一个平台
某天领导report了一个问题:线上的CPU自从上一个版本迭代后就一直处于居高不下的状况,领导看着这段时间的曲线图判断是有两条线程在不停的死循环。
星光不负赶路人,时光不负有心人,想要轻松通过四六级。还得是脚踏实地,一步一个脚印,做好充足的复习准备。预祝大家无论是期末考还是四六级,都能取得理想的成绩,然后回家过个好年~~
N-Gram(N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念,通常在NLP中,人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来评估一个句子是否合理。N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度,这是模糊匹配中常用的一种手段。本文将从此开始,进而向读者展示N-Gram在自然语言处理中的各种Powerful的应用
通过表达式:变量名 = string在规则中声明变量,其中,变量名只能为大小写字母、数字和下划线。示例:
文件操作的时候使用with语句可以自动调用关闭文件操作,即使出现异常也会自动关闭文件操作。
纯文本差异对比在许多场景下都有应用,如语音识别技术对识别率的评估,需要将识别后的文本与预期文本之间做差异对比计算;又如我们使用 Git 进行代码提交时,通常会使用git diff来查看这次编辑发生了哪些改动。 这里我们先简单定义一下差异 diff:是指目标文本和源文本之间的区别,也就是将源文本变成目标文本所需要的操作。 以上问题的一个通常解决方案是 Eugene W.Myers 在 1986 年发表的一篇论文 An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations中提出的 Myers 差分算法,该算法是一个能在大部分情况产生「最短的直观的 diff」的算法。 google/diff-match-patch 项目是 Myers 差分算法的一种实现。但是该项目缺少 Golang 语言的一个实现。 go-diff 就是 google/diff-match-patch 项目的一个 Golang 版本的补充。 go-diff 主要提供三个功能:
感受到大家普遍对KMP都是充满了这样或者那样的疑惑,那么我针对前两篇文章的大家的相关疑问,来说好好说一说。
横向模糊指的是,一个正则可匹配的字符串的长度不是固定的。其实现方式是使用量词,譬如 {m, n},表示连续出现最少 m 次,最多 n 次。
这时用户将输入一些可识别的数值或符号,或从已有标识中选其一,然后创建实体对象。这是一种非常简单方案,但也可能变得复杂。 由于需用户自己生成高质量的标识。所以标识可能唯一,却有可能是不正确的。
FuzzyWuzzy 是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据Levenshtein Distance 算法计算两个序列之间的差异。
前两天,因为一个没有经过深思熟虑的建议,让一位粉丝朋友写的一行代码,足足跑了一下午还没跑完,深感内疚;而且发现这个问题在实际的开发中也很容易遇到,且很难发现,今天来反思总结一下;
对于一个给定的 source 字符串和一个 target 字符串,你应该在 source 字符串中找出 target 字符串出现的第一个位置(从0开始)。如果不存在,则返回 -1。
因为在 pandas 中可以把筛选和统计两种逻辑分开编写,所以代码清晰好用。 问题在于pandas 中要实现模糊匹配,只能使用正则表达式或某种具体的函数。
like、not like在SQL中用于模糊查询,%表示任意个字符,_表示单个任意字符,如果需要在模糊查询中查询这两个通配符,需要用ESCAPE进行转义,如下:
这篇文章我都忘记啥时候写的了, 现在是放在我的博客上面, 时间记录的是17年. 同样, 搬过这里来, 文章内容我还是照样不更改, 保持原样, 代码可能会有点差...:)
还记得有一次笔试题,有一道括号匹配的算法题,当时没有学习数据结构和算法,思路很模糊,后来了解一些数据结构之后就有思路了,今天将解法写出来。
示例: 在源字符串“You may be out of my sight, but never out of my mind.”中查找“my”的个数。输出:匹配个数为2
在编程的世界中,我们总是不断追求更高的性能,更优雅的设计,以及更复杂的特性。然而,我们不应忽视一个基本且重要的原则——代码的可读性。那么究竟何谓代码的可读性?顾名思义,代码可读性是指代码可理解的程度,是代码作者通过代码这个媒介,将需要表达的信息输出到读者脑中的能力。所以有的人说好的代码必然有清晰完整的注释,也有人说代码即注释,是代码简洁之道的最高境界,后者的观点飞哥持保留意见,毕竟真正能够做到代码即注释的有几人呢?
kmp算法又称“看毛片”算法,是一个效率非常高的字符串匹配算法。不过由于其难以理解,所以在很长的一段时间内一直没有搞懂。虽然网上有很多资料,但是鲜见好的博客能简单明了地将其讲清楚。在此,综合网上比较好的几个博客(参见最后),尽自己的努力争取将kmp算法思想和实现讲清楚。 kmp算法完成的任务是:给定两个字符串O和f,长度分别为n和m,判断f是否在O中出现,如果出现则返回出现的位置。常规方法是遍历a的每一个位置,然后从该位置开始和b进行匹配,但是这种方法的复杂度是O(nm)。kmp算法通过一个O(m)的预处理
当 needle 是空字符串时,我们应当返回什么值呢?这是一个在面试中很好的问题。
今天是小浩算法“365刷题计划”第84天 。前几天的内容大家可能会觉得比较散。这是因为我目前正在筹划背包系列和贪心系列两个主题的内容,所以时间比较紧张,就拿出了之前写的一些题解凑凑数。不过呢,今天我将为大家开启一个新的篇章 - 字符串匹配系列篇,文章写得很用心,相信大家定有所获。
定义混合索引时,可以为添加到索引的每个属性键选择性地指定参数列表。 这些参数控制特定键的索引方式。JanusGraph识别以下索引参数。 是否支持这些取决于配置的索引后端。 除了此处列出的参数之外,特定索引后端还可能支持自定义参数。
2、两边的双引号都是可有可无的,但当字符串为空的时候就会报错,提示unary operator expected,因此,需要加入双引号;
本文讲述了一种分离文章内容中标题与内容的方法,并对该方法进行了优缺点分析。该方法通过正则表达式或逐行处理的方式,将标题与内容分离,并存储在数据库中。该方法具有可读性高、效率高等优点,但也存在一些缺点,如正则表达式难以掌握、消耗内存较大等。该方法可用于社区、媒体、产品等多种场景。
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