基于pyspark的simhash相似聚合代码工程

利用simhash算法分析Excel中不同行的文本，并生成相似度矩阵。

大数据K-近邻(K-NN)计算复杂度高，为解决此问题，提出一种基于HBase和SimHash的大数据K-近邻分类算法。该算法利用SimHash算法将大数据集映射到Hamming空间，得到哈希签名值集合。然后，将样例的行键与值的二元对存储到HBase数据库中，行键为样例的哈希签名值，值为样例的类别。对于测试样例，以其哈希签名值作为行键，从HBase数据库中获取所有样例的值，通过对这些值进行多数投票，得到测试样例的类别。与基于MapReduce的K-NN和基于Spark的K-NN相比，该算法在运行时间和测试精度方面均有优势。实验结果表明，在保持分类能力的前提下，该算法的运行时间远低于其他两种方法。

Bembel是一款用C++编写的工程库，基于边界元方法，用于解决由拉普拉斯、亥姆霍兹或电波方程控制的边值问题。它是由TU Darmstadt和巴塞尔大学合作开发的项目。该代码集成了Laplace BEM以及样条和几何框架，并在2018年扩展至电磁应用。如果您计划将其作为出版物的一部分，请妥善引用。

这份资源提供了关于 PySpark 的深入学习资料，涵盖了从基础概念到高级应用的全面内容。此外，还提供了结构化的目录，方便您快速查找所需信息。

这份资源提供了 MySQL、Teradata 和 PySpark 代码互转表，帮助您在不同关系型数据库和大数据仓库之间轻松转换代码逻辑。此外，还包含使用 PySpark 和 Hive 进行数据转换操作的代码示例。

提出一种基于相似度辅助决策的带宽自适应跟踪算法。 提高跟踪算法的空间定位准确性，并自适应更新带宽准则。 提高算法对目标尺度变化的自适应性，提高空间和尺度定位准确性。

介绍了一种利用Matlab进行图像相似度计算的方法。该方法可以有效地量化两幅图像之间的相似程度，并可应用于图像检索、目标识别等领域。

这个存储库提供了在以下论文中描述的“最相似点”和“可变形最相似点”范例中开发的算法的数据和源代码：IMLP：Seth D. Billings，Emad M. Boctor和Russell H. Taylor，“迭代最相似点注册（IMLP）：一种用于计算最佳形状对准的稳健算法”，PLOS One 10（3）：e0117688（2015）；IMLOP：Seth D. Billings，Russell H. Taylor，“迭代最有可能的定向点注册”，医学图像计算和计算机辅助干预，计算机科学讲义8673：178--185（2014）；G-IMLOP：Seth D. Billings，Russell H. Taylor，“广义迭代最可能定向点（G-IMLOP）注册”，国际计算机辅助放射学和外科杂志10（8）：1213--1226（2015）；P-IMLOP：Seth D. Billings，Hyun J. Kang，Alexis Cheng，Emad M. Boctor，Peter Kazanzides，Russell H. Taylor，“计算机辅助骨科

利用PySpark进行高效数据处理、机器学习和分析，解决开发和部署Spark解决方案中的各种挑战。探索如何有效结合Python和Apache Spark处理数据的方法。