有什么软件可以通过比较两张图片来获得相似性？
虽然熟悉的欧氏距离很有用，但也有明显的缺点。它平等地看待样品的不同属性(即指标或变量)之间的差异，有时不能称心实际要求。举例来说，在教诲研究中，经常会碰到对人的分析与推断，个体的不同属性对个体的区分具有不同的重要性。因此，有时需要使用不同的距离函数。? ? 假如用dij来表达第一个样品和第j个样品之间的距离，那么对于所有的i，j和jk，dij应称心以下四个条件：①而且只有i=j，dij=0②dij＞0③dij＝dji（对称性）④dij≤dik＋dkj(三角不等式) ? 显然，欧氏距离符合上述四个条件。称心上述条件的函数有很多种，本节将使用的马氏距离也是其中之一。? ? 用下式计算第一个样品与第j个样品之间的马氏距离dij：dij =(x i 一x j)‘S-1(x i一xj)? ? ?其中，x i 和x j是由第一个和第一个样本的m指标组成的向量，S是样本协方差矩阵。马氏距离有很多优点。它不受测量大纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由准则化数据和集中数据（即原始数据与平均值之间的差异）计算的两点之间的马氏距离相同。马氏距离也可以消除变量之间的相关骚乱。它的缺点是夸大了微小变量的作用。------------------------------------------------------------------------欧氏距离定义：欧氏距离（ Euclidean distance）这是一种常用的距离定义，它是m维空间两点之间的真实距离。欧式在二维和三维空间之间的距离是两点之间的距离，二维公式是d = sqrt((x1-x2)^ (y1-y2)^)三维公式为d=sqrt(x1-x2)^ (y1-y2)^ (z1-z2)^)妥善到n维空间，欧式距离公式为d=sqrt( ∑(xi1-xi2)^ ) 这里i=1,2..nxi1表达第一点的第i维坐标，xi2表达第二点的第i维坐标n维欧氏空间是一个点集，每个点都可以表达为(x(1),x(2),...x(n)),其中x(i)(i=1,2...n)它是实数，称为x的第一个坐标，两点x和y=(y(1),y(2)...y(n))d之间的距离(x,y)定义为上述公式。欧氏距离被视为信号的相似性。距离越近越相似，越轻易相互骚乱，误码率越高。--------------------------------------------------------------------------------马氏距离是印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表达数据的协方差距。这是计算两个未知样本集相似性的有效方法。这是计算两个未知样本集相似性的有效方法。与欧洲风尚的距离不同，它考虑到各种特征之间的联系（例如，一个关于身高的信息会带来一个关于体重的信息，因为它们是相关的），并且与规模无关(scale-invariant)，即独立于测量尺度。以下是马氏距离的计算方法(参考: ）两个样本：His1 = His2{3，4，5，6} = {2、2、8、4}它们的平均值为：U = {2.5, 3, 6.5, 5}协方差矩阵为：S =| 0.25 0.50 -0.75 0.50 || 0.50 1.00 -1.50 1.00 ||-0.75 -1.50 2.25 -1.50 || 0.50 1.00 -1.50 1.00 |其中S(i,j)={[His1(i)-u(i)]*[His1(j)-u(j)] [His2(i)-u(i)]*[His2(j)-u(j)]}下一步是找出逆矩阵S^(-1)马氏距离 D=sqrt[His1-His2] * S^(-1) * (His1-His2)转移列向量}欧氏距离（ ）也就是说，两个项之间的差异是每个变量值差的平方和再平方根，其目的是计算整体距离，即不相似性。马氏距离（Mahalanobis distances）1)马氏距离的计算是基于整体样本，可以从上述协方差矩阵的阐明中得出，即假如将相同的两个样本放进两个不同的整体，最终计算的两个样本之间的马氏距离通常是不同的，除非两个整体协方差矩阵凑巧相同；2）在计算马氏距离的过程中，要求整体样本数大于样本维数，否则整体样本协方差矩阵逆矩阵不存在。在这种情状下，用欧洲距离代替马氏距离也可以理解为，假如样本数小于样本维数，则可以通过欧洲距离计算两个样本之间的距离。3)还有一种情状，称心总样本数大于样本维数的条件，但协方差矩阵的逆矩阵仍然不存在，如A(3、4)，B（5，6）；C(7、8)这种情状是因为这三个样本在其二维空间平面内共线(假如大于二维，则更为复杂？3)还有一种情状，称心总样本数大于样本维数的条件，但协方差矩阵的逆矩阵仍然不存在，如A(3、4)，B（5，6）；C(7、8)这种情状是因为这三个样本在其二维空间平面内共线(假如大于二维，则更为复杂？？？）。在这种情状下，也摘用欧式距离计算。4）在实际使用中，很轻易称心“总样本数大于样本维数”的条件，而所有样本点都很少出现3）中描述的情状。因此，在大多数情状下，马氏距离可以顺利计算，但马氏距离的计算是不稳定的，不稳定的来源是协方差矩阵，这也是马氏距离与欧洲距离之间最大的区别。尽管我们熟悉的欧氏距离非常有用，但它也有明显的缺点。它平等地看待样品的不同属性(即指标或变量)之间的差异，有时不能称心实际要求。马氏距离有很多优点。它不受测量大纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由准则化数据和集中数据（即原始数据与平均值之间的差异）计算的两点之间的马氏距离相同。马氏距离也可以消除变量之间的相关骚乱。它的缺点是夸大了微小变量的作用。?计算马氏距离：[plain] view plain copy print?%计算欧氏距离和马氏距离 ?x=[1 2;1 3;2 2;3 1]; ?[mx,nx]=size(x); ?Dis=ones(mx,nx);%产生全1矩阵 ?C=cov(x);%计算协方差 ?for i=1:mx ?? ? for j=1:nx ?? ? ? ? D(i,j)=((x(i,:)-x(j,:))*inv(C)*(x(i,:)-x(j,:))‘)^0.5; ?? ? end ?end ?D ??Y=pdist(x,‘mahal‘) ?y=squareform(Y) ?[plain] view plain copy print??结果：前面...
哪个高校毕业论文查重网站更靠谱？
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一、先说结论
第一步是把写好的论文写好 毕业在线网 查重，看是否合格，如不合格，直接抉择论文减重，然后修改；
第二步是在毕业网上抉择修改后的论文 在知网上查重，然后修改，最后提交。
二、查重原则
第一，保密。确保论文不会被盗、泄露、抄袭；
其次是平台。学校以哪个平台的检测结果为准则，需要使用哪个平台进行检查；
第三，是准则。将相似度降低到学校的要求领域内。
降低论文重量的技艺
1、相同的意思改变表达方式
只要你改变一种表达方式，意思是一样的，你就找不到它。此外，您还可以改变单词、句子、添加自己的单词和描述方法（将原句改为倒装句、被动句、主动句等）、打乱段落顺序，删除可有可无的要害词、要害句子等。实践证实，结合上述方法，可以有效降低复制比，确保顺利通过。
2、谷歌翻译法
首先用谷歌将重复的部分翻译成英文，然后用谷歌将翻译好的英文翻译成中文。第一次看的时候和原文差不多，仔细看的时候每句话都不一样。最后，改变少量语言疾病就完成了。
3、删除法
初稿写了更多的内容。重复一次后，对于重复率高的句子和段落，假如不是核心内容，可以删除一些句子或整个段落，效果明显。但前提是确保论文字数充足，看点清楚，论证足够，不影响论文的完全性。
修改论文的注重事项
1、多与导师沟通
论文复检前后应与导师保持亲昵沟通，确保论文内容无问题。最后，经导师确认后，将论文提交学校审核。
2、论文完稿或接近完稿时，应重新检查
假如后续添加内容，需要再次查重，浪费宝贵的查重机会。
3、多和同学交流
在论文的写作、重复检查和修改过程中，你可以与同学沟通，互相检查，更好地避免一些你没有意识到的错误。