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- 字符串相似度算法理解 内容精选 换一换
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方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度：计算相似性的常见方法（28种）是将一段二进制代码表示为向量或一组特征，使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度：对于多维向量数据相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH来实现。来自：百科2.1 大颗粒度检测方法：根据源代码文件的相似度来判断属于什么组件和版本；文件相似度可以基于hash的严格匹配方法，也可以根据文本相似度匹配方法；这种匹配方法的优点是效率高，匹配速度极快，确定是也很明显，基于hash的容易漏报，基于文本相似度的准确率低； 2.2 细颗粒度检测方法：来自：百科
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文字转换成语音 适用于哪些场景 智能问答系统 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析来自：专题库，利用算法进行相似度计算，从而检测出二进制程序中引用了哪些开源软件及对应的版本号信息，因此特征库的全面性和及时性对二进制SCA检测结果起到至关重要的作用，本文简单阐述如何基于源码来生成二进制SCA特征。 检测原理及流程简介： 在二进制SCA检测原理中提到对于常量字符串、部分类名来自：百科
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● 直接根据Go语言字符串组织原则进行切割 基于Go语言字符串组织原则的快速切割算法： ● 1、 搜索确定go_string起始位置 ● 2、 设置字符串搜索起始长度为1 ● 3、 根据当前字符串长度切割字符串 ● 4、 预切割下一个字符串，和当前字符串进行比较，检查是否违反原来自：百科![]()
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