中文模糊匹配演算法
❶ 兩個Dataframe的列值進行模糊匹配查詢的解決方法
在教育場景中，特別是疫情期間，學生通過家長的手機在釘釘平台上完成在線作業。釘釘導出的Excel格式中，學生名單直接以姓名呈現。起初，考慮到用釘釘號作為唯一標識來統計作業提交情況的思路，但發現由於學生可能使用不同家長的手機，導致同一學生擁有不同的釘釘號，從而不可行。因此，必須使用學生姓名來進行匹配統計。
首先，整理學生花名冊數據，包含姓名和班級信息，形成一個包含學生姓名（name）和所屬班級（class）欄位的CSV文件。然後，從每次作業導出的Excel文件中提取關鍵欄位：學員姓名和釘用戶ID，形成新的數據框架，命名為student_homework_Dataframe，並進行相應的欄位重命名，以便後續操作。
演算法分析階段，採用模糊匹配方法，將學生花名冊與作業數據進行比對。具體步驟包括：將兩個數據框架中的name與parent_name欄位進行匹配，通過正則表達式（re.search）實現字元串匹配，找出匹配的記錄，生成一個包含已提交作業學生的數據框架。接著，通過求兩個數據框架的差集，找出未提交作業的學生。
在實際操作中，首先為學生數據和作業數據添加一列merge_sign，初始值均為0，然後通過merge函數將兩個數據框架合並。利用apply函數和自定義的模糊匹配函數對name和parent_name欄位進行匹配。最後，通過求差集操作，實現對未提交作業學生的篩選。
具體代碼示例中，展示了如何使用groupby函數對差集數據按班級進行分組，並對每個班級的學生數據進行操作。同時，提供了將篩選出的學生姓名數據存為TXT文件的方法，便於後續分析或記錄。
總結而言，通過上述步驟，可以有效地解決在教育場景中使用釘釘平台進行在線作業提交時，因使用不同家長的手機導致的唯一標識不可行問題，實現了基於姓名的模糊匹配查詢，准確統計學生作業提交情況。同時，代碼示例提供了具體的操作流程和細節，方便開發者進行實踐和調整。
❷ pl/sql中如何實現兩個欄位的模糊查詢
在PL/SQL中，實現兩個欄位的模糊查詢通常不是直接通過資料庫內建的模糊匹配功能來比較兩個欄位的相似度，而是需要採用其他方法，比如字元串的編輯距離演算法。不過，針對某些特定場景，可以使用簡單的字元串截取和比較來得到近似的結果。以下是一些實現方法：
1. 使用字元串截取和比較
- 方法描述：通過截取兩個欄位的前n個字元並進行比較，來實現一種簡單的模糊匹配。這種方法適用於欄位值具有特定前綴或模式的場景。
- 示例代碼：sqlSELECT NameA, NameBFROM tableWHERE SUBSTR = SUBSTR;這個示例中，我們假設NameA和NameB欄位的前兩個字元相同可以作為一種模糊匹配的依據。2. 使用字元串的編輯距離演算法 方法描述：編輯距離演算法可以計算兩個字元串之間的差異程度，差異越小，相似度越高。PL/SQL中可以通過自定義函數來實現編輯距離的計算。 實現步驟：1. 編寫一個計算編輯距離的PL/SQL函數。2. 在查詢中使用該函數來比較兩個欄位的編輯距離，並根據距離值進行篩選。 示例：由於編輯距離演算法的實現相對復雜，這里不給出具體代碼，但通常涉及動態規劃等演算法思想。實現後，可以在查詢中這樣使用：sqlSELECT NameA, NameBFROM tableWHERE edit_distance <= threshold;
其中，edit_distance是自定義的編輯距離函數，threshold是設定的相似度閾值。
總結：
- 對於簡單的模糊匹配場景，可以使用字元串截取和比較的方法。
- 對於需要更精確匹配的場景，建議使用字元串的編輯距離演算法，這需要編寫額外的PL/SQL函數來實現。
❸ opencv學習筆記（二十二）：圖像特徵檢測之SIFT演算法
SIFT演算法學習筆記：
SIFT演算法簡介：
- 全稱：ScaleInvariant Feature Transform。
- 提出者：David Lowe，於1999年提出，2004年完善。
- 特點：解決了Harris角點檢測缺乏尺度不變性的難題，對圖像縮放、變形、雜訊、光照變化等具有較強的魯棒性。
SIFT演算法的應用：
- 物體識別：通過特徵點匹配實現物體的識別。
- 立體匹配：在雙目視覺中，通過匹配特徵點計算視差圖。
- 運動跟蹤：在視頻序列中，通過特徵點匹配實現目標的跟蹤。
- 圖像拼接：依賴於特徵點的匹配，實現圖像的拼接。
SIFT演算法的核心步驟：
- 構建高斯金字塔：對圖像進行不同尺度的高斯模糊，形成高斯金字塔。
- 構建高斯差分金字塔：對高斯金字塔的相鄰層進行差分運算，形成高斯差分金字塔。
- 尺度空間極值檢測：在高斯差分金字塔中，通過閾值化和初步極值點檢測，確定特徵點的位置。
- 特徵描述子生成：對每個特徵點，生成具有尺度不變性和旋轉不變性的特徵描述子。
SIFT演算法的優缺點：
- 優點：
- 對圖像的尺度變化、旋轉、雜訊和光照變化具有較強的魯棒性。
- 在物體識別、立體匹配、運動跟蹤等領域有廣泛應用。
- 缺點：
- 計算速度慢，不適合實時視頻處理。
- OpenCV實現的SIFT質量不高，但仍是學習和研究的重要工具。
SIFT演算法的學習建議：
- 理解原理：深入學習SIFT演算法的原理，包括尺度空間、特徵點檢測、特徵描述子生成等。
- 掌握應用：通過OpenCV提供的API，掌握SIFT演算法在實際應用中的代碼實現。
- 實踐練習：通過實踐練習，加深對SIFT演算法的理解和掌握。
❹ 通訊錄拼音搜索模糊匹配的演算法問題
我用java寫了個簡單的，你可以多測試下：
publicstaticvoidmain(String[]args){
String[]name={"wang","hai","bao"};
String[]tests={"whb","WaHB","wangHB","HB","wh","whbo","whba"};
for(Stringstring:tests){
System.out.println(string+":"+match(name,string));
}
}
publicstaticbooleanmatch(String[]source,Stringinput){
if(source==null||source.length==0||input==null||input.length()==0){
returnfalse;
}
Stringtemp;
//統一轉小寫
input=input.toLowerCase();
for(inti=0;i<source.length;i++){
temp=source[i].toLowerCase();
if(temp==null||temp.length()==0){
returnfalse;
}
//最後一步特殊處理
if(i==source.length-1){
if(temp.startsWith(input)){
returntrue;
}
}
//輸入的字元完全匹配到
if(input.startsWith(temp)){
//匹配到後生成新的字元串
input=input.substring(0,input.indexOf(temp));
//System.out.println("temp:"+temp+" 匹配到後input："+input);
}
//首字母匹配到
elseif(temp.startsWith(input.substring(0,1))){
input=input.substring(1);
//System.out.println("temp:"+temp+" 匹配到後input："+input);
}else{
returnfalse;
}
//表示匹配結束
if(input.length()==0){
returntrue;
}
}
returnfalse;
}
❺ Turnitin的查重規則是怎樣的
抄襲和剽竊在學術界一直是備受關注的話題。為了維護學術誠信，教育機構廣泛使用查重工具，其中Turnitin是最知名的國際工具之一。Turnitin的查重規則基於龐大的資料庫和演算法，對提交的文稿進行切分，並與大量網頁、學生文稿、期刊文章進行模糊匹配。匹配通過演算法實現，計算文檔相似度，並以百分比形式顯示。
Turnitin的查重演算法原理基於句子的語法邏輯和語意比對，結合上下文判斷相似度，同時也會進行文字對比。其演算法旨在通過識別文檔中的相似部分，給出這些小文本與已有文章的最大相似度。
Turnitin生成詳細原創性報告，提供總體相似度百分比，作為論文相似度是否合格的關鍵依據。報告中使用不同顏色標注抄襲嚴重程度，如黑色表示原創文本，紫色表示自我引用，藍色表示0%重復，綠色表示1-24%重復，黃色表示25-49%重復，橙色表示50-74%重復，紅色表示75-100%重復。報告還會列出相似部分的來源和單篇重復率，方便作者識別並修改抄襲部分。
在學術環境中，查重工具已不可或缺，Turnitin覆蓋全球學術文獻及互聯網資源，確保論文查重的全面性和准確性。
論文查重降重寫作綜合平台提供多種系統，如checkvvip論文查重系統，包含萬方、維普、源文鑒、Turnitin、iThenticate等，均為官方授權，權威檢測。