LSH(Locality Sensitive Hashing)原理与实现

最新推荐文章于 2021-07-25 22:28:15 发布
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分类专栏： 图像总结
本文精选了优快云上三篇技术博客，涵盖了算法、数据结构和编程实践等内容，深入浅出地讲解了相关概念和技术应用，适合各阶段开发者阅读。

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【人工智能的数学基础】局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing)
AI天才研究院
06-26 6487
RcRP1P2在机器学习领域，经常会面临：比如给定一个特征向量，。如果是在低维度的小数据集中，可以使用线性查找（，如）的方法；但是在高维度大数据集中，线性查找的效率很低，显然是不可行的。如何从高维度大数据集中找到与某个向量最相似的一个或多个向量，是检索任务中的一个难点。在这种高维度大数据集中的检索，通常需要使用最近邻最相似查找（）的方法。是一种，有比较可靠的理论根据且在高维数据中表现比较好，很适合应用在检索任务中。与一般的哈希算法不同，局部敏感哈希具有。
局部敏感哈希LSH(Locality Sensitive Hashing)
好记性不如烂笔头
10-01 1万+
LSH(Locality Sensitive Hashing) 一、局部敏感哈希LSH 二、Hamming 距离 三、Euclidean 距离 四、Jaccard 系数 五、参考资料 在很多问题中，从海量数据库中寻找到与查询数据相似的数据是一个很关键的问题。比如在图片检索领域，需要找到与查询图像相似的图片，又比如在3D维重建和 视觉SLAM等问题中，需要在3维点云模型（数据库）中找到与查询描述子最相
HashMap原理深入理解
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04-23 8万+
hashing(散列法或哈希法)的概念 散列法（Hashing）是一种将字符组成的字符串转换为固定长度（一般是更短长度）的数值或索引值的方法，称为散列法，也叫哈希法。由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快，这种方法一般用来在数据库中建立索引并进行搜索，同时还用在各种解密算法中。 HashMap概念和底层结构 HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映...
hashing
09-22 952
         Hashing定义了一种将字符组成的字符串转换为固定长度(一般是更短长度)的数值或索引值的方法，称为散列法，也叫哈希法。由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快，这种方法一般用来在数据库中建立索引并进行搜索，同时还用在各种解密算法中。通过一个简单的例子对此进行说明，比如，在数据库中存储一些人名，排列方式可能是下面这样:Abernathy, SaraEpperdingle,
一致性hash算法（consistent hashing）
djbdjb00djb
08-07 550
<br />一致性hash算法（consistent hashing）<br />张亮<br />原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/sparkliang/archive/2010/02/02/5279393.aspx<br />consistent hashing算法早在1997年就在论文Consistent hashing and random trees中被提出，目前在cache系统中应用越来越广泛；1基本场景<br />比如你有N个cache服务器（后面简称cache），那么如何将一
一致性Hash(Consistent Hashing)原理剖析
BlueSky的博客
03-20 242
引入 在业务开发中，我们常把数据持久化到数据库中。如果需要读取这些数据，除了直接从数据库中读取外，为了减轻数据库的访问压力以及提高访问速度，我们更多地引入缓存来对数据进行存取。读取数据的过程一般为： 图1：加入缓存的数据读取过程 对于分布式缓存，不同机器上存储不同对象的数据。为了实现这些缓存机器的负载均衡，可以使用式子1来定位对象缓存的存储机器： m = hash(o) mod n ——式...
大数据之数据挖掘课程：海量数据集挖掘 04-LSH-Locality Sensitive Hashing 共52页.pdf
06-02
03-LSH Finding Similar Items：Locality Sensitive Hashing 04-LSH theory of Locality Sensitive Hashing 05-聚类算法 clustering 06-降维技术 Dimensionality Reduction：SVD&CUR 07-推荐系统 Recommender ...
【10分钟掌握Locality Sensitive Hashing】：LSH基础原理与实用应用场景剖析
[【10分钟掌握Locality Sensitive Hashing】：LSH基础原理与实用应用场景剖析](https://images.ctfassets.net/xjan103pcp94/4OzISThpksdKgjZ0gVJUiB/85bb7fccdfef1df3d061c57e9af1062a/index-langchain.jpg) ...
LSH开源代码
01-30
LSH的开源代码，希望能对大家有点帮助。主要是局部哈希
LSH源代码文件
04-16
LSH源代码文件 LSH源代码文件 LSH源代码文件 LSH源代码文件
E2LSH源代码
08-01
E2LSH的源代码，p稳定分布LSH 用于大规模的图片检索
LSH_Memory:使用最近邻居搜索（NNS）和位置敏感哈希LSH的一键式学习
05-18
LSH_内存 使用最近邻居搜索（NNS）和位置敏感哈希LSH的一键式学习 运行data_utils.py以下载和预处理Omniglot数据集 作者： 执行 其他参考
基于哈希的图像检索（LSH，ITQ）matlab代码
04-13
哈希图像检索，包括LSH以及ITQ两种算法。之前帮网友做的，顺带分享一下。
一致性哈希（Consistent Hashing）原理和实现
奔跑的小河
04-06 1644
前言：对于一致性哈希已经不是罕见概念，在此只是对原有理论概念的一个整理和用自己的理解讲述，希望对新手有些许帮助，利人利己足矣。 1.概念 一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射，其中 K是关键字的数量，n是槽位数量。然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 一致哈希将每个对象映射
HashMap原理
小净的博客
05-29 246
hashing(哈希法)的概念 散列法（Hashing）是一种将字符组成的字符串转换为固定长度（一般是更短长度）的数值或索引值的方法，称为散列法，也叫哈希法。由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快，这种方法一般用来在数据库中建立索引并进行搜索，同时还用在各种解密算法中。 对比：Hashtable、HashMap、TreeMap Hashtable 是早期Java类库提供的一个哈希表实现，本身是同步的，不支持 null 键和值，由于同步导致的性能开销，所以已经很少被推荐使用。 HashMap与 H.
hashMap的原理 深入理解
Jungle_hello的博客
07-19 458
首先再次强调hashcode （==）和equals的真正含义（我记得以前有人会说，equals是判断对象内容，hashcode是判断是否相等之类）：equals：是否同一个对象实例。注意，是“实例”。比如`String s = new String(“test”); s.equals(s), `这就是同一个对象实例的比较； 等号(==)：对比对象实例的内存地址（也即对象实例的ID），来判断是否是
大规模数据的相似度计算：LSH算法
123
07-25 1459
LSH的思想： LSH算法基于一个假设，如果两个文本在原有的数据空间是相似的，那么分别经过哈希函数转换以后的它们也具有很高的相似度 为什么要用LSH： 我们经常会遇到的一个问题就是面临着海量的高维数据，查找最近邻。如果使用线性查找，那么对于低维数据效率尚可，而对于高维数据，就显得非常耗时了。为了解决这样的问题，人们设计了一种特殊的hash函数，使得2个相似度很高的数据以较高的概率映射成同一个hash值，而令2个相似度很低的数据以极低的概率映射成同一个hash值。我们把这样的函数，叫做LSH（局部敏感哈希）
如何用Python实现 Locality Sensitive Hashing (LSH)算法？
最新发布
11-17
Locality Sensitive Hashing (LSH)是一种用于近似最近邻搜索的数据结构技术，它通过构造一组哈希函数，使得相似的数据元素有较高的概率被映射到相同的哈希桶中。在Python中实现LSH通常涉及以下几个步骤： 1. **选择...
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