1.SIFT算法原理与源码分析
2.关于模糊字符匹配的模糊模糊算法?
3.简单理解 n-gram
4.c语言字符串的模糊匹配有哪些常见问题?如何解决?
5.模糊条件检索的方法

SIFT算法原理与源码分析

       SIFT算法的精密解析：关键步骤与核心原理

       1. 准备阶段：特征提取与描述符生成

       在SIFT算法中，首先对box.png和box_in_scene.png两张图像进行关键点检测。匹配匹配利用Python的算法算法pysift库，通过一系列精细步骤，公式公式我们从灰度图像中提取出关键点，源码源码并生成稳定的模糊模糊DNF制裁源码描述符，以确保在不同尺度和角度下依然具有较高的匹配匹配匹配性。

       2. 高斯金字塔构建

       计算基础图像的算法算法高斯模糊，sigma值选择1.6，公式公式先放大2倍，源码源码确保模糊程度适中。模糊模糊

       通过连续应用高斯滤波，匹配匹配构建高斯金字塔，算法算法每层图像由模糊和下采样组合而成，公式公式每组octave包含5张图像，源码源码从底层开始，逐渐减小尺度。

       3. 极值点检测与极值点定位

       在高斯差分金字塔中寻找潜在的兴趣点，利用邻域定义，wk2114源码选择尺度空间中的极值点，这些点具有旋转不变性和稳定性。

       使用quadratic fit细化极值点位置，确保匹配点的精度。

       4. 特征描述与方向计算

       从细化的位置计算关键点方向，通过梯度方向和大小统计直方图，确定主次方向，以增强描述符的旋转不变性。

       通过描述符生成过程，旋转图像以匹配关键点梯度与x轴，划分x格子并加权叠加，生成维的SIFT特征描述符。

       5. 精度校验与匹配处理

       利用FLANN进行k近邻搜索，执行Lowe's ratio test筛选匹配点，确保足够的匹配数。

       执行RANSAC方法估计模板与场景之间的homography，实现3D视角变化适应。

       在场景图像上标注检测到的lua内存遍历源码模板并标识SIFT匹配点。

       SIFT的独特性：它提供了尺度不变、角度不变以及在一定程度上抵抗3D视角变化的特征，是计算机视觉领域中重要的特征检测和描述算法。

关于模糊字符匹配的算法?

       在日常开发工作中，常常会遇到数据匹配问题，特别是面对可能存在微小差异的字段。例如在处理招聘岗位数据时，省份字段可能有“广西”、“广西壮族自治区”以及“广西省”等不同写法，这种情况下，需要额外编写代码来处理这些情况。为解决这类烦恼，今天我将分享一个简单且易于使用的工具包——FuzzyWuzzy，它能够高效地解决模糊字符串匹配问题。

       FuzzyWuzzy是一个基于Levenshtein Distance算法的库，用于计算两个字符串之间的差异。Levenshtein Distance算法衡量的是将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少编辑操作数量，这些操作包括替换、精美登录界面源码插入和删除字符。算法越接近，字符串之间的相似度越高。

       要使用FuzzyWuzzy，首先需要在Anaconda的命令行中安装所需的库。在安装时，会收到一个警告信息，这不代表错误，仅是提示安装python-Levenshtein库以提高计算速度。

       FuzzyWuzzy提供了一个名为`fuzz`的模块，内含四个主要函数：简单匹配（Ratio）、非完全匹配（Partial Ratio）、忽略顺序匹配（Token Sort Ratio）和去重子集匹配（Token Set Ratio）。其中，`Ratio`函数简单且不精确，较少使用；`Partial Ratio`函数精度较高，适用于非完全匹配情况；`Token Sort Ratio`和`Token Set Ratio`函数分别基于空格分隔、小写化字母以及忽略其他标点符号，ffmpeg.exe源码适用于去重子集匹配的场景。

       对于需要处理有限备选答案的场景，FuzzyWuzzy还提供了`process`模块。该模块的`extract`函数可以提取多条匹配数据，`extractOne`函数则专门用于提取匹配度最高的结果。值得注意的是，虽然`extractOne`返回的匹配结果是元组类型，但最高匹配度的结果并不总是最符合需求的数据，因此在实际应用中需要结合具体情况进行选择。

       接下来，我们通过两个实战应用实例来进一步理解FuzzyWuzzy的使用方法。首先，针对公司名称字段进行模糊匹配。在处理公司名称字段时，FuzzyWuzzy能够将简洁名称与完整名称进行合并，提高数据一致性。其次，对于省份字段的模糊匹配，同样可以利用FuzzyWuzzy实现高效匹配，确保数据准确性。通过实践，可以将这些功能封装成自定义函数，方便日后使用。

       通过上述介绍，FuzzyWuzzy为解决模糊字符串匹配问题提供了一套简单、高效且易于集成的解决方案，不仅适用于上述两个实例，还可以应用于更多相似的场景。通过掌握FuzzyWuzzy的使用方法，开发人员可以更轻松地处理数据差异，提高数据处理的效率和准确性。

简单理解 n-gram

        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。

        基于N-Gram模型定义的字符串距离

        模糊匹配的关键在于如何衡量两个长得很像的单词（或字符串）之间的“差异”。这种差异通常又称为“距离”。这方面的具体算法有很多，例如基于编辑距离的概念，人们设计出了 Smith-Waterman 算法和Needleman-Wunsch 算法，其中后者还是历史上最早的应用动态规划思想设计的算法之一。现在Smith-Waterman 算法和Needleman-Wunsch 算法在生物信息学领域也有重要应用，研究人员常常用它们来计算两个DNA序列片段之间的“差异”（或称“距离”）。

        我们除了可以定义两个字符串之间的编辑距离（通常利用Needleman-Wunsch算法或Smith-Waterman算法）之外，还可以定义它们之间的N-Gram距离。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。假设有一个字符串 ，那么该字符串的N-Gram就表示按长度 N 切分原词得到的词段，也就是 中所有长度为 N 的子字符串。设想如果有两个字符串，然后分别求它们的N-Gram，那么就可以从它们的共有子串的数量这个角度去定义两个字符串间的N-Gram距离。但是仅仅是简单地对共有子串进行计数显然也存在不足，这种方案显然忽略了两个字符串长度差异可能导致的问题。比如字符串 girl 和 girlfriend，二者所拥有的公共子串数量显然与 girl 和其自身所拥有的公共子串数量相等，但是我们并不能据此认为 girl 和girlfriend 是两个等同的匹配。

        为了解决该问题，有学者便提出以非重复的N-Gram分词为基础来定义 N-Gram距离这一概念，可以用下面的公式来表述：

        此处，|GN(s)| 是字符串 s 的 N-Gram集合，N 值一般取2或者3。以 N = 2 为例对字符串Gorbachev和Gorbechyov进行分段，可得如下结果（我们用下画线标出了其中的公共子串）。

        结合上面的公式，即可算得两个字符串之间的距离是8 + 9 − 2 × 4 = 9。显然，字符串之间的距离越小，它们就越接近。当两个字符串完全相等的时候，它们之间的距离就是0。

        利用N-Gram模型评估语句是否合理

        从现在开始，我们所讨论的N-Gram模型跟前面讲过N-Gram模型从外在来看已经大不相同，但是请注意它们内在的联系（或者说本质上它们仍然是统一的概念）。

        为了引入N-Gram的这个应用，我们从几个例子开始。

        首先，从统计的角度来看，自然语言中的一个句子 s 可以由任何词串构成，不过概率 P(s) 有大有小。例如：

        显然，对于中文而言 s1 是一个通顺而有意义的句子，而s2 则不是，所以对于中文来说，P(s1)>P(s2) 。但不同语言来说，这两个概率值的大小可能会反转。

        其次，另外一个例子是，如果我们给出了某个句子的一个节选，我们其实可以能够猜测后续的词应该是什么，例如

        the large green __ . Possible answer may be “mountain” or “tree” ?

        Kate swallowed the large green __ . Possible answer may be “pill” or “broccoli” ?

        显然，如果我们知道这个句子片段更多前面的内容的情况下，我们会得到一个更加准确的答案。这就告诉我们，前面的（历史）信息越多，对后面未知信息的约束就越强。

        如果我们有一个由 m 个词组成的序列（或者说一个句子），我们希望算得概率 P(w1,w2,⋯,wm) ，根据链式规则，可得

        P(w1,w2,⋯,wm)=P(w1)P(w2|w1)P(w3|w1,w2)⋯P(wm|w1,⋯,wm−1)

        这个概率显然并不好算，不妨利用马尔科夫链的假设，即当前这个词仅仅跟前面几个有限的词相关，因此也就不必追溯到最开始的那个词，这样便可以大幅缩减上诉算式的长度。即

        P(wi|w1,⋯,wi−1)=P(wi|wi−n+1,⋯,wi−1)

        特别地，对于 n 取得较小值的情况

        当 n=1, 一个一元模型（unigram model)即为

        当 n=2, 一个二元模型（bigram model)即为

        当 n=3, 一个三元模型（trigram model)即为

        接下来的思路就比较明确了，可以利用最大似然法来求出一组参数，使得训练样本的概率取得最大值。

        使用N-Gram模型时的数据平滑算法

        有研究人员用万词的训练语料来训练 trigram 模型，然后用同样来源的测试语料来做验证，结果发现%的 trigram 没有在训练语料中出现过。这其实就意味着上一节我们所计算的那些概率有空为 0，这就导致了数据稀疏的可能性，我们的表3中也确实有些为0的情况。对语言而言，由于数据稀疏的存在，极大似然法不是一种很好的参数估计办法。

        这时的解决办法，我们称之为“平滑技术”（Smoothing）或者 “减值” （Discounting）。其主要策略是把在训练样本中出现过的事件的概率适当减小，然后把减小得到的概率密度分配给训练语料中没有出现过的事件。实际中平滑算法有很多种，例如：

        　　▸ Laplacian (add-one) smoothing

        　　▸ Add-k smoothing

        　　▸ Jelinek-Mercer interpolation

        　　▸ Katz backoff

        　　▸ Absolute discounting

        　　▸ Kneser-Ney

        对于这些算法的详细介绍，我们将在后续的文章中结合一些实例再来进行讨论。

        搜索引擎（Google或者Baidu）、或者输入法的猜想或者提示。你在用百度时，输入一个或几个词，搜索框通常会以下拉菜单的形式给出几个像下图一样的备选，这些备选其实是在猜想你想要搜索的那个词串。再者，当你用输入法输入一个汉字的时候，输入法通常可以联系出一个完整的词，例如我输入一个“刘”字，通常输入法会提示我是否要输入的是“刘备”。通过上面的介绍，你应该能够很敏锐的发觉，这其实是以N-Gram模型为基础来实现的，如果你能有这种觉悟或者想法，那我不得不恭喜你，都学会抢答了！

        参考： /baimafujinji/article/details/

c语言字符串的模糊匹配有哪些常见问题?如何解决?

       在C语言编程中，实现字符串的模糊匹配是一项关键技能。模糊匹配是指在两个字符串间寻找相似度较高的匹配。常见问题主要集中在算法效率和优化上。

       最大公共子串算法和编辑距离求解算法是解决模糊匹配问题的常用方法。对于给定长度为m和n的两个字符串，最大公共子串算法的时间和空间复杂度均为m*n，而编辑距离算法的复杂度则更依赖于字符串的具体内容和长度。然而，优化空间复杂度到2*min(m,n)+1，使得处理大文件，如两篇M的论文相似度计算，变得更为可行。

       在实际应用中，需注意算法效率问题。在资源有限的环境下，高复杂度算法可能无法满足实时处理需求。因此，优化算法，降低计算时间，是解决模糊匹配常见问题的关键。可以通过改进数据结构、采用更高效的算法，或利用并行计算等方法，提高处理速度。

       此外，实现模糊匹配时，还需考虑边界条件和特殊情况的处理。例如，空字符串的匹配、特殊字符的处理等，这些细节直接影响到匹配结果的准确性。确保算法对这些边界情况有足够的处理能力，是实现高效模糊匹配不可或缺的。

       解决模糊匹配问题的最终目标是提高匹配准确性和效率。通过合理选择和优化算法，合理设计代码逻辑，以及对边界条件和特殊情况进行细致处理，可以在C语言中实现高效的字符串模糊匹配。

模糊条件检索的方法

       模糊条件检索的方法主要是使用模糊匹配算法和自然语言处理技术来检索信息。

       模糊匹配算法是一种基于相似度的字符串匹配算法，可以在一定程度上容忍输入的错误或不完整信息。例如，当用户在搜索框中输入一个拼写错误的单词时，模糊匹配算法会尝试找到与输入最相似的正确拼写单词，并返回相关的搜索结果。这种算法通常使用编辑距离、Levenshtein距离或n-gram相似度等技术来计算字符串之间的相似度。

       自然语言处理技术也是实现模糊条件检索的重要手段之一。通过对自然语言进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，可以更好地理解用户的搜索意图，并返回更相关的搜索结果。例如，当用户输入一个自然语言的问题时，搜索引擎可以使用自然语言处理技术来识别问题中的关键词和实体，并在搜索结果中突出显示相关的信息。

       除了上述两种技术，模糊条件检索还可以使用其他技术来提高搜索的准确性和效率。例如，可以使用机器学习算法来训练模型，以识别用户的搜索意图和偏好，并根据用户的反馈不断优化搜索结果。此外，还可以使用语义网络技术来建立不同信息之间的联系，以提供更全面的搜索结果。

       总的来说，模糊条件检索的方法可以帮助用户更快速、更准确地找到所需的信息，尤其是在输入信息存在错误或不完整的情况下。随着技术的不断发展，我们可以期待模糊条件检索的方法将变得越来越智能化和高效化。