摘要: distance = {9149: 0, 9150: 26, 9151: 24, 9152: 24, 9153: 24, 9154: 27, 9155: 25, 9156: 30, 9158: 20, 9159: 22, 9160: 25, 9161: 21, 9163: 25, 9164: 23, 9165: 25, 9166: 30, 9167: 20, 9169: 25, 9170: 24... 阅读全文
posted @ 2017-05-12 23:19 致林 阅读(6627) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1;打开PowerDesigner 2;file—>Reverse Engineer—>Object Language... 3;弹出一个对话框,在General模块下Model Name里写需要生成的文件名称,Object Language选择java 4;点击确定进入下一个对话框,在select 阅读全文
posted @ 2017-05-12 18:08 致林 阅读(6571) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: linux环境下,没有首先安装python_Levenshtein,用法如下: Python代码 重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现。 1. Levenshtein.hamming(str1, str2) 计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应 阅读全文
posted @ 2017-05-12 13:08 致林 阅读(544) 评论(0) 推荐(0) 编辑