匹配算法库
㈠ pcre 的匹配算法是什么pcre和snort相比，是不是pcre的匹配速度要快
pcre是正则标准，是一个库，而snort是使用了这个库，他们怎么可以做比较呢
㈡ opencv 中自带的模板匹配算法出处
方法如下：
使用OPENCV下SIFT库做图像匹配的例程
// opencv_empty_proj.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
#include "stdafx.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include<opencv2/nonfree/nonfree.hpp>
#include<opencv2/legacy/legacy.hpp>
#include<vector>
using namespace std;
using namespace cv;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
const char* imagename = "img.jpg";
//从文件中读入图像
Mat img = imread(imagename);
Mat img2=imread("img2.jpg");
//如果读入图像失败
if(img.empty())
{
fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);
return -1;
}
if(img2.empty())
{
fprintf(stderr, "Can not load image %s\n", imagename);
return -1;
}
//显示图像
imshow("image before", img);
imshow("image2 before",img2);
//sift特征检测
SiftFeatureDetector siftdtc;
vector<KeyPoint>kp1,kp2;
siftdtc.detect(img,kp1);
Mat outimg1;
drawKeypoints(img,kp1,outimg1);
imshow("image1 keypoints",outimg1);
KeyPoint kp;
vector<KeyPoint>::iterator itvc;
for(itvc=kp1.begin();itvc!=kp1.end();itvc++)
{
cout<<"angle:"<<itvc->angle<<"\t"<<itvc->class_id<<"\t"<<itvc->octave<<"\t"<<itvc->pt<<"\t"<<itvc->response<<endl;
}
siftdtc.detect(img2,kp2);
Mat outimg2;
drawKeypoints(img2,kp2,outimg2);
imshow("image2 keypoints",outimg2);
SiftDescriptorExtractor extractor;
Mat descriptor1,descriptor2;
BruteForceMatcher<L2<float>> matcher;
vector<DMatch> matches;
Mat img_matches;
extractor.compute(img,kp1,descriptor1);
extractor.compute(img2,kp2,descriptor2);
imshow("desc",descriptor1);
cout<<endl<<descriptor1<<endl;
matcher.match(descriptor1,descriptor2,matches);
drawMatches(img,kp1,img2,kp2,matches,img_matches);
imshow("matches",img_matches);
//此函数等待按键，按键盘任意键就返回
waitKey();
return 0;
}
㈢ 如何实现两个声音相似度匹配算法
作为自然语言理解的一项基础工作,词语语义相似度度量一直是研究的重点。语义相似度度量本身是一个中间任务,它是大多数自然语言处理任务中一个必不可少的中间层次,在自然语言处理中有着广泛的应用,如词义消歧、信息检索以及机器翻译等。 本文的核心内容是汉语词语语义相似度算法研究以及如何将其应用于跨语言信息检索(Cross-Language Information Retrieval, CLIR)领域。首先对语义相似度度量算法进行综述,然后重点描述基于HowNet的语义相似度度量算法,提出根据知识词典描述语言(Knowledge Dictionary Mark-up Language, KDML)的结构特性将词语语义相似度分为三部分进行计算,每部分采用最大匹配的算法,同时加入义原深度信息以区别对待不同信息含量的义原。较以往同类算法,其计算结果具有区分度,更加符合人的主观感觉。 本文尝试将所建立的汉语语义相似度度量模式应用于跨语言信息检索系统。跨语言信息检索结合传统文本信息检索技术和机器翻译技术,在多方面涉及到语义问题,是语义相似度良好的切入点。两者的结合主要体现在两方面：(1)将语义相似度度量应用于查询翻译,利用语义相似度对查询关键词进行消歧翻译,提高翻译质量；(2)将语义相似度应用于查询扩展,使扩展内容与原查询具有更高相关性,以提高检索的召回率和准确率。 本文提出相对客观的评价标准,如为单独衡量词义消歧的性能,而使用第三届词义消歧系统评价会议(The 3rd Evaluating Word Sense Disambiguation Systems, SENSEVAL-3)语料进行测试；为衡量应用语义相似度于跨语言检索后的性能,又使用第九届文本检索会议(The 9th Text Retrieval Conference, TREC-9) CLIR评价任务的查询集、语料库和结果集进行评估。这使得我们的实验结果相对公正客观,具有一定可比性。本文对原有英汉跨语言信息检索系统进行一定程度的改进,使得各种相关算法都可方便地在系统中进行集成,成为一个研究跨语言信息检索的实验平台,其系统的设计思想充分体现模块化和扩展性。 综上,本文通过综合分析主流的语义相似度算法,而提出一种新的基于HowNet的汉语语义相似度算法,并给出其在英汉跨语言信息检索中的尝试性应用,希望能给相关领域的研究者有所借鉴。
㈣ 求一汉字拼音匹配算法
这可是大活
cxsj 可能是 程序设计，还可能是 持续时间
㈤ 我的助记词备份有错，有什么办法能找回正确的助记词。
基础恢复，匹配算法单词库，然后就是路径和协议的问题
㈥ 想问一下C++中的库函数，比如sort排序，find查找等等以及STL中的，比起经典的算法(快去排
这些函数都是被精心设计过的，肯定已经优化的非常好了。标准库的sort会根据数据量来选择使用的排序方式，你自己写的排序效率很难超过它。而且标准库算法的正确性有保证。除非有特殊的需求，否则应当尽量使用标准库提供的函数。
㈦ 如何比较SIFT，SURF，Harris-SIFT图像匹配算法性能
SIFT匹配（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换）是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。
局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，SIFT 特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性，它们是高度显着而且相对容易撷取，在母数庞大的特征数据库中，很容易辨识物体而且鲜有误认。使用 SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高，甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大，适合在海量数据库中快速准确匹配。
2、SIFT特征的主要特点
从理论上说，SIFT是一种相似不变量，即对图像尺度变化和旋转是不变量。然而，由于构造SIFT特征时，在很多细节上进行了特殊处理，使得SIFT对图像的复杂变形和光照变化具有了较强的适应性，同时运算速度比较快，定位精度比较高。如：
在多尺度空间采用DOG算子检测关键点，相比传统的基于LOG算子的检测方法，运算速度大大加快；
关键点的精确定位不仅提高了精度，而且大大提高了关键点的稳定性；
在构造描述子时，以子区域的统计特性，而不是以单个像素作为研究对象，提高了对图像局部变形的适应能力；
㈧ paperYY和知网论文检测有什么不同
每个软件的数据库不太一样。算法也有区别，PaperYY优势在于速度快，价格便宜，数据库也很强大，结果严格。知网是大多数学校采用的系统，所以学校当然是以知网为准，但是知网价格贵 ，检测时间长。所以我觉得用Paper YY来查初、中稿挺好用的，边查边改，最后再用跟学校一样的知网，这样多实惠。
㈨ 算法有哪些分类
算法分类编辑算法可大致分为：
基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。
㈩ 求java全字替换算法、全字匹配算法
没做过，只是想到几个思路：
如果文本量比较少（几千或者上万，具体没有测试过）并且要查询和替换的目标在正则中不是很复杂的话，使用正则表达式就可以实现快速的文本的查找和替换，并不需要自己写算法。如果文本量很大，就需要自己再想办法了。
如果文本量比较大，可以将文本存储到数据库中，数据库提供了文本的查找和替换的功能，并 且此功能已经相当完善，调用相应的数据库函数可以实现查找和替换。
如果你只是想学习文字处理上的一些算法，而非实现查找和替换的功能的话，就当上面什么都没说好了.....