原发信息中还提到了 Soundex 和 Levenstein 距离,询问是否推荐使用这些算法。2、解决方案Levenstein 距离是一种衡量两个字符串之间差异的算法。...在 MySQL 中,可以使用存储过程来计算 Levenstein 距离。...例如:CALL levenstein('column1', 'column2', @distance);SELECT * FROM mytable WHERE levenstein_distance...< 3;除了 Levenstein 距离,还可以使用其他算法来计算两个字符串之间的差异,例如 Soundex 算法。...', ('column1', 'column2', @distance))# 打印 Levenstein 距离print("Levenstein distance:", distance)# 关闭游标和连接
已知抗菌肽序列(AMP)与:1)反馈前产生的合成基因编码的蛋白质;2)反馈后产生的合成基因编码的蛋白质,之间的组间编辑距离(Levenstein distance)。
分子生成采用完全匹配率(EM),前三命中率(hit@3),BLEU,Levenstein距离,以及基于RDK指纹,MACCS指纹和Morgan指纹的相似度进行评估。
2.3 评估指标 序列准确度(SA,强约束) 平均Levenstein距离(ALD,序列相似度) 平均Tanimoto相似度和Tanimoto@1.0(AMFTS和MFTS @1.0,分子指纹相似度)生成的分子指纹和原始分子指纹之间的相似性用
为true) 5)set setAllowLeadingWildcard to true. 8.模糊查询、相似查询:不是精确的查询,通过对查询的字段进行重新插入、删除和转换来取得得分较高的查询解决(由Levenstein
5) set setAllowLeadingWildcard to true. 8.模糊查询、相似查询:不是精确的查询,通过对查询的字段进行重新插入、删除和转换来取得得分较高的查询解决(由Levenstein
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