hamming-distance

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    バイナリベクトルのハミング距離を高速に実装したいと考えています。 Array[Int]より高速ではあるが、そうではないと考えて、Array[Byte]でテストしました。 誰かがこの行動を私に説明したり、より良い実装について助言したりすることができます。 def hammingDistanceI(v1:Array[Int], v2:Array[Int]) = { v1.zip(v2).co

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    となるようにN個の数字を生成する.N、B、およびDが与えられた場合、長さBビット(1 < = B < = 8)であり、各符号語は、他の符号語のそれぞれからD(1 < = D < = 7)のハミング距離以上離れている。一対の符号語間のハミング距離は、その2進表記が異なる2進ビットの数である。 0x554 = 0101 0101 0100 0x234 = 0010 0011 0100 ビ

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    Iは次のように、DNA配列の配列を有する: AA TA AC CC とIすべてのシーケンスペアの間のハミング距離を計算するためのより速い方法の検索(おそらく並べ替えによる)、次に素朴なアプローチ(O(N^2)) 私はあなたのn >> kの場合はハミング距離= 1

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    任意のCRC多項式の誤り検出能力を計算する方法を調べようとしました。は、シングルビットエラーの 検出::このため、これを行うことができます すべてのCRCが唯一必要と 私は(またはしない場合があります)任意の多項式に適用される場合がありますさまざまなエラー検出機能があることを知っていますCRC幅> = 1。 バーストエラーの検出: すべてのCRCは、その幅に等しいサイズまでのバーストエラーを検出で

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    次元A×NとN×Bの2つの行列間のGEMMスタイルハミング距離を計算するために最適化されたCUDAカーネルを知っている人はいませんか?この問題は、GEMMとほぼ同じですが、各ベクトル要素を掛け合わせる代わりに、各ベクトル{1 ... N}の合計(a_n!= b_n)を計算します。 この問題は比較的一般的であるため、私は自分で作成する前に検証したかったが、まだコードを見つけることに成功していない。変

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    で文字列を検索:( var result = stringsList .GroupBy(s => s) .Where(g => g.Count() > 1) .OrderByDescending(g => g.Count()) .Select(g => g.Key); それは少なくとも二回私たちのリストで発生するすべての文字列を与えますハミング距離= 0)と

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    私はデータマイニングに紹介の練習をやっているし、次の質問に捕まってしまった: アプローチ、ジャカードやハミング距離は、 シンプルなマッチング係数に、より類似しており、どのアプローチがより似ている コサインメジャー に?説明する。 (注意:ハミング指標は距離、 他の3回の測定値は類似点がありますが、これは にあなたを混乱させてはいけない一方である。)私はそれらの両方のために、ハミング距離がSMCに似

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    私はこの質問に出くわしました。私は教科書やインターネットでそれを見つけることができませんでした。かなり独特のようだ。 私は、コンパレータと加算器がいくつか関わっていると思いますが、どこから始めればいいのか分かりません。

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    string(与えられたアルファベットのA:C、G、T、N)の効率的なC++関数を探しています。そこから一定のハミング距離にある。理想的には、これらの文字列のそれぞれとしてkeyと入力文字列としてvalueの出力がマップになります。 このような実装はありますか?

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    私はImagehashをPythonで使用して、約30,000画像の48桁の16進ハッシュを生成します。これは辞書のリスト他のいくつかの画像特性)。たとえば: [{"name":"name1", "phash":"a12a5e81127d890a7c91897edc752b506657233f56c594b7e6575e24e457d465"}, {"name":"name2", "phash"