1.高效相似度计算：局部敏感哈希算法Locality Sensitive Hashing (LSH)
2.从源码层面带你实现一个自动注入注解
3.rbf神经网络原理

高效相似度计算：局部敏感哈希算法Locality Sensitive Hashing (LSH)

       前言：最近工作接触文本相似度匹配的一些任务，对于使用的一些算法补下基础知识。

       一、摘要

       局部敏感哈希(LSH)是一种广泛应用于近似最近邻搜索(ANN)的技术。高效相似度搜索的解决方案是有利可图的，像谷歌、刮朔源码销售Netflix、亚马逊、Spotify、优步等大公司的许多核心功能都依赖于相似度搜索。例如亚马逊使用相似度搜索来比较用户，以相似度最高的用户，根据其历史购买记录来寻找新产品推荐。

       二、背景

       想象一个包含数百万甚至数十亿个样本的数据集，我们如何有效地比较所有这些样本?

       即使在最好的硬件上，采用穷举法比较所有数据对是不可能的，这最多产生O(n²)的搜索复杂度。即使将单个查询与数十亿个样本进行比较，我们仍然产生最多为O(n)的搜索复杂度。此外还需要考虑单个相似性计算背后的复杂度。

       怎样才能避免这种情况呢？

       解决方案是近似搜索 ，不采用穷举搜索，而是 限制搜索范围，只搜索最相关的部分。

       LSH是一种为我们提供亚线性搜索时间的算法。

       三、信用盘出租平台源码算法简介

       当我们考虑寻找相似向量对的复杂性时，我们发现即使在相当小的数据集上，比较所有东西所需的计算数量也是难以想象得大。这里引入 向量索引，如果我们想要将所有这些向量相互进行比较，最佳排序方法是对数线性时间复杂度。所以我们需要一种 减少比较次数 的方法。理想情况下，我们只想比较我们认为是潜在匹配的向量（候选对），局部敏感散(LSH)允许我们这样做。

       LSH由多种不同的方法组成。在本文中，我们将介绍由多个步骤组成的传统方法——shingling、MinHashing和band的LSH函数。核心是允许对同一个样本进行分段和多次哈希，当一对向量至少被哈希到一次相同的值时，我们把它们标记为候选对（即潜在匹配的向量）。

       典型的哈希函数旨在将不同的值放入不同的桶中，尽量减少多个键值被映射到同一个桶的可能性（即尽量减少哈希碰撞），LSH的哈希函数与其正好相反，希望将相似的值放入相同的桶中，实现最大化哈希碰撞（理想情况下只针对相似的输入，但不可避免地存在不相似的向量被标记为候选对进行minhash）。

       在LSH中没有单一的哈希方法。事实上，它们都共享相同的源码传到自己的网站“通过哈希函数的桶相似样本”逻辑，但它们可以有很大的不同。

       四、三个步骤：Shingling, MinHashing, Band and LSH

       本文探索LSH的方法包括三个步骤。首先，我们使用k-shingling(和one-hot编码)将文本转换为稀疏向量，然后使用minhashing创建“签名”，最后将签名向量传递给LSH环节以淘汰候选对。

       4.1 k-Shingling

       定义：k-Shingling（简称shingling）将一串文本转换为一组“shingles”的过程。这个过程类似于在我们的文本字符串中移动一个长度为k的窗口，并将每一步移动获取的k个字符 整理成去重的“shingle set”。

       4.2 Minhashing

       定义：在保持相相似度的情况下，Minhashing通过哈希函数将稀疏的one-hot编码向量映射到密集向量（minhash签名向量）。有了稀疏向量，我们所做的是为我们密集向量中的每个签名位置分配不同的minhash函数将稀疏向量映射到signature。

       Min Hashing算法解决了前面所说的计算复杂度：它通过将向量A、B映射到低维空间中的两个签名向量，并且近似保持A、B之间的相似度，降低了用户相似度在高维下的计算复杂度。

       4.3 Band 和 Hash

       我们将对LSH采用banding方法——它将获取我们的签名，对每个签名的片段进行哈希，并查找哈希冲突，将具有一些相似性的签名哈希到同一桶中，从而将其标识为候选对。

       定义：banding方法通过将密集向量分成b个子向量，通过相同的商品溯源码怎么下载哈希函数处理每个子向量并映射到一个哈希桶中，两个向量的子向量匹配，我们将各自的完整向量视为候选对。

       例如，想象一下，我们把一个维的向量分成个片段，这给了我们次机会来识别两个向量之间匹配的子向量。但这也增加了误报的数量(我们标记为候选对的样本，它们实际并不相似)，但是我们会尽量减少这些问题。

       五、优化Bands

       假设我们将signature向量分为[公式] 个band，每个band的大小为 [公式] ，两个用户向量之间的Jaccard相似度为 [公式] ：

       这个概率在[公式] 和 [公式] 取不同值时总是一个S形的曲线（这个S形曲线的特点在于，当 [公式] 超过一个阈值之后，两个用户成为candidate的概率会迅速增加并接近于1。这个阈值就是概率变化最陡的地方，近似为[公式] ）；

       上面的例子中[公式] ， [公式] ，可视化当前的概率值 [公式] -是否候选集 [公式] 之间的关系，我们注意到一个模式：虽然这种对齐并不完美，但我们可以看到理论计算的概率 [公式] 与真正的候选配对结果之间的相关性。

       现在，我们可以通过修改[公式] 来推测具有不同相似性分数的候选对的返回概率，通过优化 [公式] 值来移动LSH函数的相似性阈值。

       增加[公式] 值提供更多的子向量部分哈希碰撞的可能性更大，返回更多的阿里云网站建设源码候选对，将导致更多的误报（FP），也会减少一些漏网之鱼（FN）.

       六、源码

       Github源码： github.com/topics/local...

       Scala中基于Jaccard 距离的LSH相似度计算代码： spark.apache.org/docs/3...

       七、参考

       参考： Locality Sensitive Hashing (LSH): The Illustrated Guide | Pinecone

       参考： hunter7z：大规模数据的相似度计算：LSH算法

       参考： allen：一文纵览KNN（ANN）向量检索

从源码层面带你实现一个自动注入注解

       首先，需要了解到的是。SpringBean的生命周期

       在生命周期中。注入bean属性的位置是在以下代码：populateBean位置中

       那么我们在项目中使用注解产生一个bean的时候必定会经过以下代码进行一个bean的创建流程

/**省略代码**///开始初始化bean实例对象ObjectexposedObject=bean;try{ //<5>对bean进行填充，将各个属性值注入，其中，可能存在依赖于其他bean的属性populateBean(beanName,mbd,instanceWrapper);//<6>调用初始化方法exposedObject=initializeBean(beanName,exposedObject,mbd);}catch(Throwableex){ if(exinstanceofBeanCreationException&&beanName.equals(((BeanCreationException)ex).getBeanName())){ throw(BeanCreationException)ex;}else{ thrownewBeanCreationException(mbd.getResourceDescription(),beanName,"Initializationofbeanfailed",ex);}}/**省略代码**/

       在生命周期中populateBean进行填充bean数据。把其他依赖引入进来

       BeanPostProcessor是一个bean创建时候的一个钩子。

       以下代码是循环调用实现了BeanPostProcessor子类InstantiationAwareBeanPostProcessor#postProcessProperties方法

       Spring在以下代码中有自动注入的拓展点。关键就是实现InstantiationAwareBeanPostProcessor#postProcessProperties

/**省略代码**/for(BeanPostProcessorbp:getBeanPostProcessors()){ if(bpinstanceofInstantiationAwareBeanPostProcessor){ InstantiationAwareBeanPostProcessoribp=(InstantiationAwareBeanPostProcessor)bp;//对所有需要依赖检查的属性进行后处理PropertyValuespvsToUse=ibp.postProcessProperties(pvs,bw.getWrappedInstance(),beanName);if(pvsToUse==null){ //从bw对象中提取PropertyDescriptor结果集//PropertyDescriptor：可以通过一对存取方法提取一个属性if(filteredPds==null){ filteredPds=filterPropertyDescriptorsForDependencyCheck(bw,mbd.allowCaching);}pvsToUse=ibp.postProcessPropertyValues(pvs,filteredPds,bw.getWrappedInstance(),beanName);if(pvsToUse==null){ return;}}pvs=pvsToUse;}}/**省略代码**/

       我们展开来讲一下@Autowired的实现是怎么样的吧：

       实现类为AutowiredAnnotationBeanPostProcessor.java

       从上面可以得知，填充bean的时候。时调用了方法ibp.postProcessPropertyValues()

       那么AutowiredAnnotationBeanPostProcessor#postProcessPropertyValues()则会被调用

       调用findAutowiringMetadata获取class以及父类带有@Autowired或者@Value的属性或者方法：

/**省略代码**/publicPropertyValuespostProcessProperties(PropertyValuespvs,Objectbean,StringbeanName){ //获取所有可以注入的元数据InjectionMetadatametadata=findAutowiringMetadata(beanName,bean.getClass(),pvs);try{ //注入数据metadata.inject(bean,beanName,pvs);}catch(BeanCreationExceptionex){ throwex;}catch(Throwableex){ thrownewBeanCreationException(beanName,"Injectionofautowireddependenciesfailed",ex);}returnpvs;}privateInjectionMetadatafindAutowiringMetadata(StringbeanName,Class<?>clazz,@NullablePropertyValuespvs){ //缓存名字获取StringcacheKey=(StringUtils.hasLength(beanName)?beanName:clazz.getName());InjectionMetadatametadata=this.injectionMetadataCache.get(cacheKey);//获取是否已经读取过这个class类的InjectionMetadata有的话直接从缓存中获取出去if(InjectionMetadata.needsRefresh(metadata,clazz)){ synchronized(this.injectionMetadataCache){ //双重检查metadata=this.injectionMetadataCache.get(cacheKey);if(InjectionMetadata.needsRefresh(metadata,clazz)){ if(metadata!=null){ metadata.clear(pvs);}//构建自动注入的元数据metadata=buildAutowiringMetadata(clazz);this.injectionMetadataCache.put(cacheKey,metadata);}}}returnmetadata;}privateInjectionMetadatabuildAutowiringMetadata(finalClass<?>clazz){ if(!AnnotationUtils.isCandidateClass(clazz,this.autowiredAnnotationTypes)){ returnInjectionMetadata.EMPTY;}List<InjectionMetadata.InjectedElement>elements=newArrayList<>();Class<?>targetClass=clazz;do{ finalList<InjectionMetadata.InjectedElement>currElements=newArrayList<>();//循环targetClass的所有field并执FieldCallback逻辑（函数式编程接口，传入的是一个执行函数）ReflectionUtils.doWithLocalFields(targetClass,field->{ //获得字段上面的Annotation注解MergedAnnotation<?>ann=findAutowiredAnnotation(field);if(ann!=null){ //判断是否为静态属性如果是，则不进行注入if(Modifier.isStatic(field.getModifiers())){ if(logger.isInfoEnabled()){ logger.info("Autowiredannotationisnotsupportedonstaticfields:"+field);}return;}//注解是否为必须依赖项booleanrequired=determineRequiredStatus(ann);currElements.add(newAutowiredFieldElement(field,required));}});//循环targetClass的所有Method并执MethodCallback逻辑（函数式编程接口，传入的是一个执行函数）ReflectionUtils.doWithLocalMethods(targetClass,method->{ MethodbridgedMethod=BridgeMethodResolver.findBridgedMethod(method);if(!BridgeMethodResolver.isVisibilityBridgeMethodPair(method,bridgedMethod)){ return;}MergedAnnotation<?>ann=findAutowiredAnnotation(bridgedMethod);if(ann!=null&&method.equals(ClassUtils.getMostSpecificMethod(method,clazz))){ //判断是否为静态方法如果是，则不进行注入if(Modifier.isStatic(method.getModifiers())){ if(logger.isInfoEnabled()){ logger.info("Autowiredannotationisnotsupportedonstaticmethods:"+method);}return;}//判断静态方法参数是否为0if(method.getParameterCount()==0){ if(logger.isInfoEnabled()){ logger.info("Autowiredannotationshouldonlybeusedonmethodswithparameters:"+method);}}booleanrequired=determineRequiredStatus(ann);PropertyDescriptorpd=BeanUtils.findPropertyForMethod(bridgedMethod,clazz);currElements.add(newAutowiredMethodElement(method,required,pd));}});//数据加到数组最前方父类的的注解都放在靠前的位置elements.addAll(0,currElements);//如果有父类则设置targetClass为父类。如此循环targetClass=targetClass.getSuperclass();}while(targetClass!=null&&targetClass!=Object.class);returnInjectionMetadata.forElements(elements,clazz);}/**省略代码**/

       真正注入数据的是metadata.inject(bean,beanName,pvs);

       调用的是InjectionMetadata#inject方法

publicvoidinject(Objecttarget,@NullableStringbeanName,@NullablePropertyValuespvs)throwsThrowable{ Collection<InjectedElement>checkedElements=this.checkedElements;//带有注解的方法或者属性列表Collection<InjectedElement>elementsToIterate=(checkedElements!=null?checkedElements:this.injectedElements);if(!elementsToIterate.isEmpty()){ for(InjectedElementelement:elementsToIterate){ element.inject(target,beanName,pvs);}}}

       循环调用之前加入的带有注解的方法或者属性构建的对象AutowiredFieldElement#inject，AutowiredMethodElement#inject

/***属性上有注解构建的处理对象*/privateclassAutowiredFieldElementextendsInjectionMetadata.InjectedElement{ privatefinalbooleanrequired;privatevolatilebooleancached;@NullableprivatevolatileObjectcachedFieldValue;publicAutowiredFieldElement(Fieldfield,booleanrequired){ super(field,null);this.required=required;}@Overrideprotectedvoidinject(Objectbean,@NullableStringbeanName,@NullablePropertyValuespvs)throwsThrowable{ //获取属性名Fieldfield=(Field)this.member;Objectvalue;//Bean不是单例的话，会重复进入注入的这个操作，if(this.cached){ try{ value=resolvedCachedArgument(beanName,this.cachedFieldValue);}catch(NoSuchBeanDefinitionExceptionex){ //Unexpectedremovaloftargetbeanforcachedargument->re-resolvevalue=resolveFieldValue(field,bean,beanName);}}else{ //首次创建的时候进入该方法value=resolveFieldValue(field,bean,beanName);}if(value!=null){ //属性如果不为public的话，则设置为可访问ReflectionUtils.makeAccessible(field);field.set(bean,value);}}@NullableprivateObjectresolveFieldValue(Fieldfield,Objectbean,@NullableStringbeanName){ //构建DependencyDescriptor对象DependencyDescriptordesc=newDependencyDescriptor(field,this.required);desc.setContainingClass(bean.getClass());//注入bean的数量。有可能字段上是一个ListSet<String>autowiredBeanNames=newLinkedHashSet<>(1);Assert.state(beanFactory!=null,"NoBeanFactoryavailable");//获得beanFactory类型转换类TypeConvertertypeConverter=beanFactory.getTypeConverter();Objectvalue;try{ //查找依赖关系value=beanFactory.resolveDependency(desc,beanName,autowiredBeanNames,typeConverter);}catch(BeansExceptionex){ thrownewUnsatisfiedDependencyException(null,beanName,newInjectionPoint(field),ex);}synchronized(this){ if(!this.cached){ ObjectcachedFieldValue=null;if(value!=null||this.required){ cachedFieldValue=desc;//填入依赖关系registerDependentBeans(beanName,autowiredBeanNames);//判断如果注入依赖是只有一个if(autowiredBeanNames.size()==1){ StringautowiredBeanName=autowiredBeanNames.iterator().next();if(beanFactory.containsBean(autowiredBeanName)&&beanFactory.isTypeMatch(autowiredBeanName,field.getType())){ cachedFieldValue=newShortcutDependencyDescriptor(desc,autowiredBeanName,field.getType());}}}this.cachedFieldValue=cachedFieldValue;this.cached=true;}}returnvalue;}}/***方法上有注解构建的处理对象*/privateclassAutowiredMethodElementextendsInjectionMetadata.InjectedElement{ privatefinalbooleanrequired;privatevolatilebooleancached;@NullableprivatevolatileObject[]cachedMethodArguments;publicAutowiredMethodElement(Methodmethod,booleanrequired,@NullablePropertyDescriptorpd){ super(method,pd);this.required=required;}@Overrideprotectedvoidinject(Objectbean,@NullableStringbeanName,@NullablePropertyValuespvs)throwsThrowable{ //检查属性是不会在之前就已经注入过了。如果主如果则不进行二次覆盖if(checkPropertySkipping(pvs)){ return;}Methodmethod=(Method)this.member;Object[]arguments;if(this.cached){ try{ arguments=resolveCachedArguments(beanName);}catch(NoSuchBeanDefinitionExceptionex){ //Unexpectedremovaloftargetbeanforcachedargument->re-resolvearguments=resolveMethodArguments(method,bean,beanName);}}else{ //首次创建的时候进入该方法arguments=resolveMethodArguments(method,bean,beanName);}if(arguments!=null){ try{ //属性如果不为public的话，则设置为可访问ReflectionUtils.makeAccessible(method);//调用方法并传入参数method.invoke(bean,arguments);}catch(InvocationTargetExceptionex){ throwex.getTargetException();}}}@NullableprivateObject[]resolveCachedArguments(@NullableStringbeanName){ Object[]cachedMethodArguments=this.cachedMethodArguments;if(cachedMethodArguments==null){ returnnull;}Object[]arguments=newObject[cachedMethodArguments.length];for(inti=0;i<arguments.length;i++){ arguments[i]=resolvedCachedArgument(beanName,cachedMethodArguments[i]);}returnarguments;}@NullableprivateObject[]resolveMethodArguments(Methodmethod,Objectbean,@NullableStringbeanName){ //获取方法上有几个参数intargumentCount=method.getParameterCount();Object[]arguments=newObject[argumentCount];DependencyDescriptor[]descriptors=newDependencyDescriptor[argumentCount];Set<String>autowiredBeans=newLinkedHashSet<>(argumentCount);Assert.state(beanFactory!=null,"NoBeanFactoryavailable");TypeConvertertypeConverter=beanFactory.getTypeConverter();for(inti=0;i<arguments.length;i++){ //方法参数，从方法参数中取出i构造MethodParameter对象MethodParametermethodParam=newMethodParameter(method,i);DependencyDescriptorcurrDesc=newDependencyDescriptor(methodParam,this.required);currDesc.setContainingClass(bean.getClass());descriptors[i]=currDesc;try{ //获取方法中i参数的内容Objectarg=beanFactory.resolveDependency(currDesc,beanName,autowiredBeans,typeConverter);if(arg==null&

rbf神经网络原理

       什么是rbf神经网络

       RBF神经网络算法是由三层结构组成，输入层至隐层为非线性的空间变换，一般选用径向基函数的高斯函数进行运算；从隐层至输出层为线性空间变换，即矩阵与矩阵之间的变换。

       rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。

       RBF是一种前馈型的神经网络，也就是说他不是通过不停的调整权值来逼近最小误差的，的激励函数是一般是高斯函数和BP的S型函数不一样，高斯函数是通过对输入与函数中心点的距离来算权重的。

       简而言之，RBF神经网络其实就是， 具有不同激活函数和应用方向的前馈网络 。 4Deep Feed Forword(DFF)深度前馈神经网络 4DFF深度前馈神经网络 DFF深度前馈神经网络在年代初期开启了深度学习的潘多拉盒子。

全局逼近和局部逼近神经网络

       1、RBF神经网络算法是由三层结构组成，输入层至隐层为非线性的空间变换，一般选用径向基函数的高斯函数进行运算；从隐层至输出层为线性空间变换，即矩阵与矩阵之间的变换。

       2、BP网络本身的算法容易陷入局部最优而无法自拔，所以现在就有用遗传算法进行优化取得全局最优的的方法。

       3、RBF神经网络使用局部指数衰减的非线性函数（高斯函数就是一种典型的函数）对非线性输入输出映射进行局部逼近。

       4、预测效果较好的一般有：GRNN神经网络、RBF神经网络。局部逼近网络由于只需调整局部权值，因此训练速度较快，拟合精度也较高。Elman神经网络。

       5、rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。

       6、组合神经网络。取长补短，将全局搜索能力强的算法与局部逼近快的算法组合起来，如遗传算法优化初始权值，再训练。这种方法比较灵活，可以和许多算法融合。全面考虑影响因素。

rbf神经网络在java中如何实现原代码

       1、rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。

       2、java源代码是用来关联jar中的编译代码的。

       3、编写源代码 首先，在D盘下建立任意建立一个目录（建议是非中文的目录），这里我建立的目录是javacode。然后进入该目录，在该目录下建立一个文件名是：HelloWorld.java的普通文件。 使用文本打开该文件。

IDAS-分散式智能数据采集网络技术特点是什么？

       结构先进、安装方便，该产品高度1U，可以直接安装在标准机柜中，独特的散热技术，1U机箱有多个磁悬浮风扇散热。数据采集冗余设计：支持双机双网冗余通讯。

       其特点是近距离、低复杂度、自组织、低功耗、低数据速率。主要适合用于自动控制和远程控制领域，可以嵌入各种设备。zigbee技术和wifi、蓝牙可以有个对比。注重低功耗、短距离、低速率。

       主要技术特点：同步码分多址技术，智能天线技术和软件无线技术。它采用tdd双工模式，载波带宽为6mhz。tdd是一种优越的双工模式，因为在第三代移动通信中，需要大约mhz的频谱资源，在3ghz以下是很难实现的。

       ZigBee优点 第实际生活的数据信息传输是以ZigBee无线传感技术为通信网络的依靠，可以建立很多网络连接点，同时依靠网络辅助器还可以实时传输数据通讯。

       借智能机器优化统计，剖析多渠道数据 要利用好智能软件，对不同来源的数据做好目标分析。

       灵活。每个结点均有智能，可根据情况决定路由和对数据做必要的处理。迅速。以分组作为传送单位，在每个结点存储转发，网络使用高速链路。可靠。完善的网络协议；分布式多路由的通信子网。

rbf神经网络和bp神经网络有什么区别

       bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。

       用途不同 前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。

       BP神经网络是ANN人工神经中的一种，常用的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功能不经相同，可总体来说ANN的主要功能是模式识别和分类训练。最本质的区别可以说是学习方法不同，或者说模型的优化方法不同。