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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:专题完成后,会返回执行结果。 字符处理函数 GaussDB 提供的字符处理函数主要用于字符串与字符串、字符串与非字符串之间的连接,以及字符串的模式匹配操作。 二进制字符串函数 GaussDB支持二进制字符串函数。 位串函数 GaussDB支持位串函数。 设置 GaussDB数据库 实例自动备份策略来自:专题