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1、重载型编码器是专门应对各种重工业以及各类轴重负载的应用场合，具有优秀的抗机械损伤性能，并在轴上能承受较高的径向和轴向负荷，可以直接安装在驱动轴上，键槽连接。
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2、德国(HEIDENHAIN)海德汉 HEIDENHAIN(海德汉)公司成立于1889年的德国柏林，六十年代初期开始HEIDENHAIN(海德汉)公司转向生产光电扫描的直线光栅尺和角度编码器。HEIDENHAIN(海德汉)公司的产品是机床和大型设备高效和有效工作的保证。
3、不能相互替代，两者区别如下：指代不同 增量型编码器：是将位移转换成周期性的电信号，再把这个电信号转变成计数脉冲，用脉冲的个数表示位移的大小。
4、使用场合不同、记忆功能不同、工作原理不同、结构不同。使用场合不同：增量型编码器比较通用，适用于大部分场合。绝对型编码器有量程范围，适合用在一些特殊机床上。
接下来，我们定义两个字符串 `str1` 和 `str2`，并在 `jaccard_similarity` 函数中使用它们来计算它们之间的相似度。最后，我们将相似度打印到控制台上。
linux + thread + progress 这样子可以通过java调用linux命令 linux中有一个comm -12命令来实现比较两个文件的共同数据， 生成一个新文本。
pip install python-Levenshtein 使用python-Levenshtein模块 import Levenshtein 算法说明 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 位置上不同字符的个数。
应用2：计算文本相似度 明白了对于每个词，如何计算它的TF-IDF值。那么计算文本相似度也轻而易举。我们已经计算了文章中每个词的TF-IDF值，那么我们便可以将文章表征为词的TF-IDF数值向量。
给你看看我的思路：把两句话存在两个String里，然后用一个int记String长度，一个int记相同字的个数，最后把两个int一除就出来了。当然这个是最简单的，只能算相同长度的两句话。
这个相似是要求相似度是多少？建议去重写TestMessage类的equals和hash方法。
简介：余弦相似度，即两物体之间的cos$值，值越大，表示两物体的相似度越大。向量空间余弦相似度：即向量空间中两夹角的余弦值。其值在0-1之间，两向量越接近，其夹角越小，余弦值越接近于1。
向量空间余弦相似度(Cosine Similarity)余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫余弦相似性。
通过1：n的模型训练获得实物识别的模板。将图片1和图片2输入到算法模板中，得到各自的语义值。将获得的语义值进行余弦相似度的计算得到距离值。
余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。两个方向完全相同的向量的余弦相似度为1，而两个彼此相对的向量的相似度为-1。 注意，它们的大小并不重要，因为这是方向的度量。
余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如最常见的二维空间。
调整余弦相似度 —— Adjusted Cosine Similarity 在余弦相似度的介绍中说到：余弦相似度更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感。