中文模糊匹配算法
❶ 两个Dataframe的列值进行模糊匹配查询的解决方法
在教育场景中，特别是疫情期间，学生通过家长的手机在钉钉平台上完成在线作业。钉钉导出的Excel格式中，学生名单直接以姓名呈现。起初，考虑到用钉钉号作为唯一标识来统计作业提交情况的思路，但发现由于学生可能使用不同家长的手机，导致同一学生拥有不同的钉钉号，从而不可行。因此，必须使用学生姓名来进行匹配统计。
首先，整理学生花名册数据，包含姓名和班级信息，形成一个包含学生姓名（name）和所属班级（class）字段的CSV文件。然后，从每次作业导出的Excel文件中提取关键字段：学员姓名和钉用户ID，形成新的数据框架，命名为student_homework_Dataframe，并进行相应的字段重命名，以便后续操作。
算法分析阶段，采用模糊匹配方法，将学生花名册与作业数据进行比对。具体步骤包括：将两个数据框架中的name与parent_name字段进行匹配，通过正则表达式（re.search）实现字符串匹配，找出匹配的记录，生成一个包含已提交作业学生的数据框架。接着，通过求两个数据框架的差集，找出未提交作业的学生。
在实际操作中，首先为学生数据和作业数据添加一列merge_sign，初始值均为0，然后通过merge函数将两个数据框架合并。利用apply函数和自定义的模糊匹配函数对name和parent_name字段进行匹配。最后，通过求差集操作，实现对未提交作业学生的筛选。
具体代码示例中，展示了如何使用groupby函数对差集数据按班级进行分组，并对每个班级的学生数据进行操作。同时，提供了将筛选出的学生姓名数据存为TXT文件的方法，便于后续分析或记录。
总结而言，通过上述步骤，可以有效地解决在教育场景中使用钉钉平台进行在线作业提交时，因使用不同家长的手机导致的唯一标识不可行问题，实现了基于姓名的模糊匹配查询，准确统计学生作业提交情况。同时，代码示例提供了具体的操作流程和细节，方便开发者进行实践和调整。
❷ pl/sql中如何实现两个字段的模糊查询
在PL/SQL中，实现两个字段的模糊查询通常不是直接通过数据库内建的模糊匹配功能来比较两个字段的相似度，而是需要采用其他方法，比如字符串的编辑距离算法。不过，针对某些特定场景，可以使用简单的字符串截取和比较来得到近似的结果。以下是一些实现方法：
1. 使用字符串截取和比较
- 方法描述：通过截取两个字段的前n个字符并进行比较，来实现一种简单的模糊匹配。这种方法适用于字段值具有特定前缀或模式的场景。
- 示例代码：sqlSELECT NameA, NameBFROM tableWHERE SUBSTR = SUBSTR;这个示例中，我们假设NameA和NameB字段的前两个字符相同可以作为一种模糊匹配的依据。2. 使用字符串的编辑距离算法 方法描述：编辑距离算法可以计算两个字符串之间的差异程度，差异越小，相似度越高。PL/SQL中可以通过自定义函数来实现编辑距离的计算。 实现步骤：1. 编写一个计算编辑距离的PL/SQL函数。2. 在查询中使用该函数来比较两个字段的编辑距离，并根据距离值进行筛选。 示例：由于编辑距离算法的实现相对复杂，这里不给出具体代码，但通常涉及动态规划等算法思想。实现后，可以在查询中这样使用：sqlSELECT NameA, NameBFROM tableWHERE edit_distance <= threshold;
其中，edit_distance是自定义的编辑距离函数，threshold是设定的相似度阈值。
总结：
- 对于简单的模糊匹配场景，可以使用字符串截取和比较的方法。
- 对于需要更精确匹配的场景，建议使用字符串的编辑距离算法，这需要编写额外的PL/SQL函数来实现。
❸ opencv学习笔记（二十二）：图像特征检测之SIFT算法
SIFT算法学习笔记：
SIFT算法简介：
- 全称：ScaleInvariant Feature Transform。
- 提出者：David Lowe，于1999年提出，2004年完善。
- 特点：解决了Harris角点检测缺乏尺度不变性的难题，对图像缩放、变形、噪声、光照变化等具有较强的鲁棒性。
SIFT算法的应用：
- 物体识别：通过特征点匹配实现物体的识别。
- 立体匹配：在双目视觉中，通过匹配特征点计算视差图。
- 运动跟踪：在视频序列中，通过特征点匹配实现目标的跟踪。
- 图像拼接：依赖于特征点的匹配，实现图像的拼接。
SIFT算法的核心步骤：
- 构建高斯金字塔：对图像进行不同尺度的高斯模糊，形成高斯金字塔。
- 构建高斯差分金字塔：对高斯金字塔的相邻层进行差分运算，形成高斯差分金字塔。
- 尺度空间极值检测：在高斯差分金字塔中，通过阈值化和初步极值点检测，确定特征点的位置。
- 特征描述子生成：对每个特征点，生成具有尺度不变性和旋转不变性的特征描述子。
SIFT算法的优缺点：
- 优点：
- 对图像的尺度变化、旋转、噪声和光照变化具有较强的鲁棒性。
- 在物体识别、立体匹配、运动跟踪等领域有广泛应用。
- 缺点：
- 计算速度慢，不适合实时视频处理。
- OpenCV实现的SIFT质量不高，但仍是学习和研究的重要工具。
SIFT算法的学习建议：
- 理解原理：深入学习SIFT算法的原理，包括尺度空间、特征点检测、特征描述子生成等。
- 掌握应用：通过OpenCV提供的API，掌握SIFT算法在实际应用中的代码实现。
- 实践练习：通过实践练习，加深对SIFT算法的理解和掌握。
❹ 通讯录拼音搜索模糊匹配的算法问题
我用java写了个简单的，你可以多测试下：
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;
//统一转小写
input=input.toLowerCase();
for(inti=0;i<source.length;i++){
temp=source[i].toLowerCase();
if(temp==null||temp.length()==0){
returnfalse;
}
//最后一步特殊处理
if(i==source.length-1){
if(temp.startsWith(input)){
returntrue;
}
}
//输入的字符完全匹配到
if(input.startsWith(temp)){
//匹配到后生成新的字符串
input=input.substring(0,input.indexOf(temp));
//System.out.println("temp:"+temp+" 匹配到后input："+input);
}
//首字母匹配到
elseif(temp.startsWith(input.substring(0,1))){
input=input.substring(1);
//System.out.println("temp:"+temp+" 匹配到后input："+input);
}else{
returnfalse;
}
//表示匹配结束
if(input.length()==0){
returntrue;
}
}
returnfalse;
}
❺ Turnitin的查重规则是怎样的
抄袭和剽窃在学术界一直是备受关注的话题。为了维护学术诚信，教育机构广泛使用查重工具，其中Turnitin是最知名的国际工具之一。Turnitin的查重规则基于庞大的数据库和算法，对提交的文稿进行切分，并与大量网页、学生文稿、期刊文章进行模糊匹配。匹配通过算法实现，计算文档相似度，并以百分比形式显示。
Turnitin的查重算法原理基于句子的语法逻辑和语意比对，结合上下文判断相似度，同时也会进行文字对比。其算法旨在通过识别文档中的相似部分，给出这些小文本与已有文章的最大相似度。
Turnitin生成详细原创性报告，提供总体相似度百分比，作为论文相似度是否合格的关键依据。报告中使用不同颜色标注抄袭严重程度，如黑色表示原创文本，紫色表示自我引用，蓝色表示0%重复，绿色表示1-24%重复，黄色表示25-49%重复，橙色表示50-74%重复，红色表示75-100%重复。报告还会列出相似部分的来源和单篇重复率，方便作者识别并修改抄袭部分。
在学术环境中，查重工具已不可或缺，Turnitin覆盖全球学术文献及互联网资源，确保论文查重的全面性和准确性。
论文查重降重写作综合平台提供多种系统，如checkvvip论文查重系统，包含万方、维普、源文鉴、Turnitin、iThenticate等，均为官方授权，权威检测。