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1、相似多边形的定义：如果两个边数相同的多边形的对应角相等，对应边成比例，那么这两个多边形叫做相似多边形。定义判定方法：如果两个多边形满足，对应角相等，对应边成比例，那么这两个多边形相似。
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2、对应角相等，对应边成比例，这两个条件要同时满足 两图形相似，其实就是以一个图形为基础，通过放大或缩小一定的比例可以得到另一个图形 在变化过程中，长度按比例变化，即对应边成比例；而角度不变，即对应角相等。
3、等比性质的推广：（1）根据等比性质可知，相似多边形周长的比等于它们的相似比。
4、这个地方当然有用啦，最后这一步是用来判断游戏第一步删除的那条边。第1到n条边可以任意删除一条，但得到的结果不一样，最后的这个for循环就是判断删除哪一条可以得到最大值。
5、当measureDist设置为false时，若返回值为+1，表示点在多边形内部，返回值为-1，表示在多边形外部，返回值为0，表示在多边形上。
6、使用键盘命令创建图形对象：句号( ) —— 绘制点、逗号( ， ) —— 绘制圆 、斜杠( / ) —— 绘制线(包括线段、射线和直线，它们各类型之间可通过重复点击来切换)、分号( ；) —— 绘制圆弧、撇号( ’)—— 绘制多边形。
1、也可以利用knn分类器等分类方法判断相似与否，用deeplearning的话：短文本：拿word2vec开始，然后上面套CNN（如果n-gram更重要），或者LSTM做短文本的embedding，然后算两个文档在embeddingspace里的相似度。
2、首先，如果不局限于NN的方法，可以用BOW+tf-idf+LSI/LDA的体系搞定，也就是俗称的01或one hot representation。其次，如果楼主指定了必须用流行的NN，俗称word-embedding的方法，当然首推word2vec（虽然不算是DNN）。
3、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。
4、首先考虑如何令“文档1中的每个词以不同权重匹配到另一个文档的所有词上”。如下图，很简单，我们允许“部分匹配”就可以了。
5、因此对于一篇文档我们可以用文档中每个词的TFIDF组成的向量来表示该文档，再根据余弦相似度这类的方法来计算文档之间的相关性。
分别从开始遍历两个 字符串数组，比较 相似（相同） 字符百分比。
public class test { /** * 我们把两个字符串的相似度定义为：将一个字符串转换成另外一个字符串的代价（转换的方法可能不唯一），转换的代价越高则说明两个字符串的相似度越低。
外一则：两个取样内容， MD5等算法的计算值 不同，则内容一定不同； 计算值相同，则 内容可能相同，但可能性是否达到100%，内容相同的概率是多少，根据编码范围、算法来确定。
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。
一定要用java语言的话，代码只能自己写了。不用java的话，好像有现成的（xdocdiffPlugin_1_0_6c）。你的需求我都曾经做过。你可以试试POI，不过它不能解决所有的问题，有很多地方需要自己写。
