<HarmonyOS应用开发者认证>HarmonyOS应用开发者高级认证-理论考试

简介:需要掌握鸿蒙的核心概念和端云一体化开发、数据、网络、媒体、并发、分布式、多设备协同等关键技术能力,具备独立设计和开发鸿蒙应用能力。

推荐用户群体:项目经理、工程架构师。

考试说明:

1、考试需实名认证,请在考前于个人主页→个人信息→基本信息→进行实名认证,否则考试通过无法获取专业证书;

2、每个账号每月有3次考试机会,次月重置考试次数。做题过程中请认真对待,避免考试次数浪费。

3、理论考试时长为1小时,编程考试时长为1小时,请合理分配做题时间。

4、理论考试期间若超过3次切屏则自动提交考卷;编程考试期间若超过5次人脸比对失败则本场考试成绩无效。

5、理论考试分数达到80分即为合格,未达到合格分数则无法获取证书。

6、请对考试题目保密,未经许可勿向第三方披露。

考试链接:

华为开发者学堂?ha_source=csdn&ha_sourceId=70000010

### HarmonyOS 应用开发者高级认证中的相似度计算 HarmonyOS 是华为推出的一款分布式操作系统,旨在为多种设备提供统一的操作平台。在 HarmonyOS 高级认证的编程考试中,可能会涉及多模态数据处理以及跨模态相似度计算的内容。以下是关于如何实现相似度计算的具体方法。 #### 跨模态相似度计算的核心概念 跨模态相似度计算通常用于比较不同形式的数据(如图像和文本),并衡量它们之间的关联程度。这一过程依赖于预训练模型的支持,例如 OpenAI 提供的 CLIP 模型[^1]。CLIP 模型能够将输入的图像和文本映射到同一向量空间中,从而允许我们通过余弦距离或其他相似度指标来评估两者的匹配程度。 #### 利用 CLIP 实现图文相似度计算 下面是一个简单的 Python 代码示例,展示如何使用 CLIP 来计算图片与文字描述之间的相似度: ```python import torch from clip import load, tokenize # 加载预训练的 CLIP 模型及其对应的 tokenizer model, preprocess = load("ViT-B/32", device="cpu") def calculate_similarity(image_path, text_description): # 图像预处理 image = preprocess(Image.open(image_path)).unsqueeze(0).to("cpu") # 文本编码 tokens = tokenize([text_description]).to("cpu") with torch.no_grad(): # 获取特征向量 image_features = model.encode_image(image) text_features = model.encode_text(tokens) # 计算余弦相似度 similarity = (image_features @ text_features.T)[0].item() return similarity # 测试函数 similarity_score = calculate_similarity("example.jpg", "A dog playing with a ball.") print(f"Similarity Score: {similarity_score}") ``` 上述代码展示了如何加载 CLIP 模型并对给定的一张图片和一段文字描述进行相似度评分。该分数越高,则说明两者越接近。 #### 推荐系统的相似度计算扩展 除了跨模态场景外,在推荐系统领域也经常需要用到相似度计算。比如基于用户的协同过滤算法会根据用户行为记录构建偏好矩阵,并据此寻找具有相同兴趣爱好的其他用户群体[^2]。这种情况下可以采用皮尔逊相关系数或欧几里得距离作为评价标准之一。 对于更复杂的业务需求来说,还可以引入深度学习网络来自定义特征提取器,进而提升最终效果表现水平[^3]。 ---
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