| 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
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。
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~
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。
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。
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
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。
参考资料：https://help.salesforce.com/articleView?id=managing_duplicates_overview.htm Salesforce 很重要的一个平台
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。
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
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：
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。
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。
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。
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：
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。
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。
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；
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？
倘若要在一堆数据中对一个关键词进行匹配搜索，传统做法是把数据拆分开，然后遍历他们，看看是否包含这个关键词，对于 “fin” 和 “finish” 这样存在包含关系的单词来说是没问题的，但是对于 “fish” 和 “finish” 这样并不存在包含关系的单词就失效了，这时候期望计算出两个单词的相似性，比如 “fish” 和 “finish” 都包含 “ish”，“ish” 的长度是 3，我们可以理解相似性为 3。目前主流做法是通过最长公共子串来寻找两个或多个已知字符串最长的子串。
上节课给大家介绍了MySQL中常见的基础用法 MySQL常用基础用法集锦，这节课我们准备对上节课的内容做个补充，本期内容我们想跟大家聊聊MySQL模糊匹配关键字LIKE以及CASE WHEN的基本用法。
原因：2018年3月9日 笔记 说明：读书笔记 1.1 两种模糊匹配 1.1.1 横向模糊匹配 一个正则可匹配的字符串的长度不是固定的 比如正则 /ab{2,5}c/ 表示匹配这样一个字符串：第一个字符是 “a”，接下来是 2 到 5 个字符 “b”，最后 是字符 “c”。 1.1.2 纵向模糊匹配 一个正则匹配的字符串，具体到某一位字符时，它可以不是某个确定的字符，可以有多种 可能。 比如 /a[123]b/ 可以匹配如下三种字符串： “a1b”、”a2b”、”a3b”。 1.2 字符组 1.2.1 范围
应用模糊匹配算法的最佳方案是，当列中的所有文本字符串仅包含需要比较的字符串，而不是额外的组件时。 例如，与比较相比，与Apples4ppl3s比比产生更高的相似性分数进行比较ApplesMy favorite fruit, by far, is Apples. I simply love them!。
SQL模糊查询，使用like比较字，加上SQL里的通配符，请参考以下： 1、LIKE’Mc%’ 将搜索以字母 Mc 开头的所有字符串（如 McBadden）。 2、LIKE’%inger’ 将搜索以字母 inger 结尾的所有字符串（如 Ringer、Stringer）。 3、LIKE’%en%’ 将搜索在任何位置包含字母 en 的所有字符串（如 Bennet、Green、McBadden）。 4、LIKE’_heryl’ 将搜索以字母 heryl 结尾的所有六个字母的名称（如 Cheryl、Sheryl）。 5、LIKE'[CK]ars[eo]n’ 将搜索下列字符串：Carsen、Karsen、Carson 和 Karson（如 Carson）。 6、LIKE'[M-Z]inger’ 将搜索以字符串 inger 结尾、以从 M 到 Z 的任何单个字母开头的所有名称（如 Ringer）。 7、LIKE’M[^c]%’ 将搜索以字母 M 开头，并且第二个字母不是 c 的所有名称（如MacFeather）。 ————————————————- 呵呵，要完整的例句啊。下面这句查询字符串是我以前写的，根据变量 zipcode_key 在邮政编码表 zipcode 中查询对应的数据，这句是判断变量 zipcode_key 为非数字时的查询语句，用 % 来匹配任意长度的字符串，从表中地址、市、省三列中查询包含关键字的所有数据项，并按省、市、地址排序。这个例子比较简单，只要你理解了方法就可以写出更复杂的查询语句。
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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。
Fuzzywuzzy 是一款可以对字符串模糊匹配的工具， 它使用 Levenshtein Distance 来计算出那些易用包中序列之间的差异。
第一章 正则表达式字符匹配攻略 正则表达式是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置。请记住这句话。 然而关于正则如何匹配字符的学习，大部分人都觉得这块比较杂乱。 毕竟元字符太多了，看起来没有系统性，不好记。本章就解决这个问题。 内容包括： 两种模糊匹配 字符组 量词 分支结构 案例分析 1. 两种模糊匹配 如果正则只有精确匹配是没多大意义的，比如/hello/，也只能匹配字符串中的”hello”这个子串。 var regex = /hello/; console.log( regex.test("hello
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"。
模糊字符串匹配（Fuzzy string matching）是一种查找近似模式（而不是完全匹配）的技术。换句话说，模糊字符串匹配是一种搜索类型，即使用户拼错单词或仅输入部分单词进行搜索，也会找到匹配项。也称为近似字符串匹配(approximate string matching)。
小程序名字怎么都奇奇怪怪的？ 自己怎么也搜不到想要的小程序 比如下面，简直惨不忍睹，如果不是提前知道完整全名，几乎搜不出来。 于是，犀利的网友开始吐槽： 对于一个APP重度使用者来说，小程序意味着一早
这里的 i 就是指最上面语法中的那个 options 的值 i 是其的一个选项，代表忽略大小写的意思。 这里 options 还有以下几个选项供使用：
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。
Elasticsearch（以下简称ES）中的模糊查询官方是建议慎用的，因为的它的性能不是特别好。不过这个性能不好是相对ES自身的其它查询（term，match）而言的，如果跟其它的搜索工具相比ES的模糊查询性能还是不错的。
PostgrSQL有个模块叫pg_trgm，可以对字符串来进行比较相似度，并通过加GIST或者GIN索引来达到提速的效果。在一般的RDBMS中这种需求都会进行全表扫描的，但是PG如果加了这个模块，在一定场景下就可以使用索引来提速了。 一、背景 我们有一个需求根据人员的拼音码(或者药品的拼音码)进行搜索，因为拼音码不一定是全的，故通常给的方案是模糊搜索，在拼音码的首尾两端各加一个百分号，但是效率通常很慢，一般情况下也不建议这么做。 二、环境 OS：CentOS 6.5 DB：PostgreSQL 9.3 三、步骤 1.因为DB是通过源码编译的，所以创建很简单，只要添加一个扩展
模糊查询即模糊检索，是指搜索系统自动按照用户输入关键词的同义词进行模糊检索，从而得出较多的检索结果。与之相反的是“精准搜索”。模糊检索也可以说是同义词检索，这里的同义词是用户通过“检索管理”中的“同义词典”来配置的。
文本模糊匹配主要是指对两段文本含义相近程度的计算，当我们需要处理的数据集比较多样或者是未标准化的脏数据时，通过模糊匹配主要实现的是去除重复值的操作。 高级的模糊匹配涉及到的是自然语言处理的一部分内容，这里所说的模糊匹配则是一种相对比较简单的匹配方式,例如两个相近的表达方式(‘underground’ ‘subway’),一些可能出现的拼写错误和较小的语法错误或句法偏移(‘apple’ ‘appel’)以及一些并列词语位置的颠倒之类的等等一些不会涉及到语义分析的一些内容。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
已知一个其它来源的字符串, 它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串
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