java-LSH 的安装和配置教程
2025-05-10 09:35:09作者:董灵辛Dennis
1. 项目基础介绍和主要编程语言
java-LSH 是一个基于 Java 实现的局部敏感哈希(LSH,Local Sensitive Hashing)库。局部敏感哈希是一种用于近似相似性搜索的技术,它将高维数据映射到低维空间,同时保持相似数据点在低维空间中的接近性。这种技术广泛应用于大数据处理、推荐系统、图像识别等领域。本项目主要使用 Java 编程语言开发,易于与 Java 系统集成。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用了局部敏感哈希算法(LSH)作为核心技术,它主要包括以下几种算法实现:
- 布鲁姆过滤器的扩展
- 基于随机超平面的 LSH
- 基于最小哈希的 LSH
- 基于 SimHash 的 LSH
项目框架主要依赖于 Java 的标准库,没有使用外部框架,确保了其轻量级和易用性。
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装和配置 java-LSH 之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 安装了 Java 开发工具包(JDK),版本至少为 Java 8
- 配置好 Java 开发环境,确保
JAVA_HOME环境变量已经设置 - 安装了 Git 版本控制系统
- 有一个适合的 IDE(如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse)或文本编辑器(如 VSCode)进行 Java 开发
- 了解基础的 Java 项目构建工具,如 Maven 或 Gradle
详细安装步骤
以下是详细的安装步骤:
-
克隆项目仓库 使用 Git 克隆项目到本地:
git clone https://github.com/tdebatty/java-LSH.git -
构建项目 进入项目目录,如果使用 Maven,执行以下命令:
mvn clean install如果使用 Gradle,执行以下命令:
./gradlew build -
导入 IDE 使用你选择的 IDE 导入项目,大多数 IDE 支持从 Maven 或 Gradle 项目直接导入。
-
运行示例 构建成功后,你可以运行项目中的示例代码来测试是否安装正确。
-
自定义配置 如果需要自定义配置,可以在
pom.xml(Maven)或build.gradle(Gradle)文件中进行相关设置。
通过以上步骤,你应该能够成功安装和配置 java-LSH 项目,并开始你的开发工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
20
暂无简介
Dart
655
149
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.17 K
642
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
656
291
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
864
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
138
874