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simhash文章排重
使用方：Google基于此算法实现网页文件查重。 优点：相对传统文本相似性方法（欧氏距离、海明距离、余弦角度），解决计算量庞大等问题。 —其他简单方案： 百度大搜的去重算法比较简单，就是直接找出此文章的最长的n句话，做一遍hash签名。n一般取3。 工程实现巨简单，据说准确率和召回率都能到达80%以上。 2、评估指标 排重准确率（97%）： 数据集：排重新闻集 方式：人工（研发先评估、产品评估） 召回率（75%）： 数据集：训练数据集-排重新闻集 参考资料 中文文档simhash值计算 网页文本的排重算法介绍 海量数据相似度计算之simhash和海明距离 短文本合并重复（去重）的简单有效做法 海明距离查询方案 原文链接：https://www.cnblogs.com
1.8K30发布于 2019-09-10 - 来自专栏黄啊码【CSDN同名】
php去重后重新排键值
更快的方式实现PHP数组去重 1 /* 创建一个包含重复值的，一共四个元素的数组 */ 2 $array = array('green','blue','orange','blue'); 3 4 / 你将会得到唯一键值的数组 5 array('green'=>0,'blue'=>1,'orange'=>2); */ 6 $array = array_flip($array); 7 8
2.2K20发布于 2020-05-29 - 来自专栏博文视点Broadview
网络爬虫之网页排重：语义指纹
小编说：网络爬虫让我们高效地从网页获取到信息，但网页的重复率很高，网页需要按内容做文档排重，而判断文档的内容重复有很多种方法，语义指纹是其中比较高效的方法。 即使在同一个网站，有时候不同的URL地址可能对应同一个页面，或者存在同样的内容以多种方式显示出来，所以，网页需要按内容做文档排重。 例如，一个企业商品搜索。
95620发布于 2020-06-11 - 来自专栏字根中文校对软件
Url排重Bloom Filter 算法、误差及其他
Url排重Bloom Filter 算法、误差及其他 fly with me , in the perfect world --- 题记 最近看了一些书，公式和算法，用一个词把他们窜起来的话 误差换效率 google黑板报上一片文章，讲Url排重用到的一个技巧：把平均长度较长的Url转换成平均长度较短的GUID来节省空间。 在Url排重方面还有一个常用的算法：Bloom Filter 算法。
82630发布于 2019-02-14 - 来自专栏腾讯云安全的专栏
年关将至，看腾讯安全重保如何排兵布阵
年关将至，在各行各业准备享受假期的时候 安全从业者却不敢有丝毫放松 因为在节假日、大型活动等“重要时刻” 网络安全的压力总是比平常大得多 一旦发生安全事件 带来的负面效应也是不能承受之重 下拉收好这份腾讯安全重保战略秘籍
4.4K10发布于 2020-01-09 - 来自专栏腾讯安全
这有一张腾讯安全重保排兵布阵图，请查收
年关将至，在各行各业准备享受假期的时候 安全从业者却不敢有丝毫放松 因为在节假日、大型活动等“重要时刻” 网络安全的压力总是比平常大得多 一旦发生安全事件， 带来的负面效应也是不能承受之重 下拉收好这份腾讯安全重保战略秘籍
1K10发布于 2020-01-03 - 来自专栏WindCoder
Java8的List Object 去重
故用HashSet去重时必须重写这两个方法。 HashSet去重 假设只对userLiset1去重，先将userLiset1转为HashSet，再转回List即可： Set<User> us = new HashSet(); us.addAll(userLiset1 ); List<User> newUsers = new ArrayList<User>(us); stream去重 此为Java8始有的方式stream+lambdas： List<user> newUsers 两个List合并及去重 可以使用thenComparing对判重条件进行追加，程序会自动依次对比。 参考资料 Java 8 根据属性值对列表去重 合并java 8中的两个对象列表？ Java List\<Object>去掉重复对象
2.2K30发布于 2020-01-21 - 来自专栏C++
【排序算法】堆排、快排、归并排、各种排
1、堆 2、快排 颜色分类 颜色分类 class Solution { public: void sortColors(vector<int>& nums) { int i = 排升序，找cur2之前有多少个数比我大。 +] = arr[b2++]; for (int i = l; i <= r; i++) arr[i] = tmp[i]; return ret; } }; 排降序 int b1 = l, b2 = mid + 1, i = l; while (b1 <= mid && b2 <= r) { // 排降序
24810编辑于 2025-04-04 - 来自专栏Liusy01
k8s重器之Service
Service是k8s的核心，通过创建Service，可以为一组具有相同功能的容器应用提供一个统一的入口地址，并将请求进行负载分发到各个容器应用上。 #端口协议，支持TCP、UDP，默认是TCP port: int #宿主机端口 targetPort: int #目标Pod的端口 nodePort: int #k8s 可看到Service被分配的ip，对应的port以及选择的标签信息 （2）负载均衡 目前k8s提供了两种负载均衡策略：RoundRobin和SessionAffinity 1、RoundRobin
57130发布于 2020-11-03 - 来自专栏云鼎实验室的专栏
庆余年-安全篇丨一图读懂腾讯安全重保“排兵布阵”
年关将至，在各行各业准备享受假期的时候 安全从业者却不敢有丝毫放松 因为在节假日、大型活动等“重要时刻” 网络安全的压力总是比平常大得多 一旦发生安全事件 带来的负面效应也是不能承受之重 下拉收好这份腾讯安全重保战略秘籍
91110发布于 2020-01-08 - 来自专栏用户7721898的专栏
人生苦短，我用k8s--------------k8s实战排障思路
K8S是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化应用，Kubernetes的目标是让部署容器化变得简单并且高效 文章目录 1、排障基本命令 2、处于Pending状态 2、Pod 一直处于 状态 3、Pod 处于 ImagePullBackOff 状态 4、Pod 一直处于 CrashLoopBackOff 状态 5、Pod 处于 Error 状态 6、集群处于 NotReady状态 1、排障基本命令 kubectl get nodes #查看node的状态，确认其本身是否Ready kubectl describe node kubectl logs -n kube-system #查看k8s
2.4K31发布于 2020-12-25 - 来自专栏devops_k8s
K8s 服务异常排障过程全解密
K8s 让应用发布更加快速安全，让应用部署也更加灵活，但在带来这些便利性的同时，也给应用排障增加了 K8s 平台层面的复杂度，本篇文章将以常见的服务异常入手，来详细拆解 K8s 服务访问方式，以及如何利用现有的可观测体系来对 k8s 平台和应用服务进行快速排障。 2 服务的访问方式 开启 K8s 服务异常排障过程前，须对 K8s 服务的访问路径有一个全面的了解，下面我们先介绍目前常用的 K8s 服务访问方式（不同云原生平台实现方式可能基于部署方案、性能优化等情况会存在一些差异 ，但是如要运维 K8s 服务，则需要在一开始就对访问方式有一个了解）。 了解服务的访问方式后，在遇到服务异常时，基于一套整体的排障思路来开展工作，更能事半功倍，接下来详细聊聊如何进行排障。
1K20编辑于 2023-06-03 - 来自专栏NewBeeNLP
召回 粗排 精排，如何各司其职？
精排-最纯粹 精排是最纯粹的排序，也是最纯粹的机器学习模块。它的目标只有一个，就是根据手头所有的信息输出最准的预测。我们也可以看到，关于精排的文章也是最多的。 精排也是整个环节中的霸主，你在召回上的一个改进点，精排没有get到，那你这个改进点就不能在实际环境中生效。前面的环节想要做出收益，都得精排“施舍”。 粗排-略显尴尬的定位 相比于召回和精排，粗排是定位比较尴尬的。在有的系统里，粗排可以很丝滑的平衡计算复杂度和候选数量的关系。但是在有的例子中，粗排可能只是精排甚至召回的一个影子。 所以，粗排的模型结构大多数情况下都很像精排或者召回。 粗排是一个非常容易照本宣科的地方，因为粗排不是必需的环节。 如果你的候选数量非常少，那连召回都不需要了；如果你的精排能吃的下召回的输出，那可以考虑实验对比是不是需要粗排。但是假如不加粗排，总感觉欠缺点什么。
2.6K10发布于 2021-10-20 - 来自专栏萌海无涯
centos 7-8重置root密码
etc/shadow 第七步： 退出两次，重启等待文件系统标记完成即可～ 第八步： 使用新的密码登陆～ 参考一：https://linuxconfig.org/redhat-8-
1.8K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏后端开发随笔
RHEL8重置root用户密码步骤
要先确定是否为RHEL 8系统。
92920编辑于 2022-12-29 - 来自专栏我要变牛
Java杂谈之Java8重构指南
本文简单介绍使用java8特性是如何另辟蹊径解决设计模式原来试图解决的问题的。 1、策略模式 策略模式代表了解决一类算法的通用解决方案，可以在运行时选择使用哪种方案。 使用java8后可以看出ValidationStrategy是一个函数接口了而且它还与Predicate具有同样的函数描述。 2、2 JAVA8方式 使用Lambda表达式同样也可以解决这些问题（创建算法框架，让具体的实现插入某些部分）。想要插入的不同算法组件可以通过Lambda表达式或者方法引用的方式实现。 3、2 JAVA8方式 Observer接口的所有实现类都提供了一个方法：notify。新闻到达时，它们都只是对同一段代码封装执行。Lambda表达式的设计初衷就是要消除这样的僵化代码。 java8后可以像引用方法一样引用构造函数。
62220发布于 2021-05-28 - 来自专栏机器学习与统计学
最容易找到工作的8种编程语言，Python排第2
2023 年 Ruby 工作需求按月分布： 8、GO Go 是由 Google 在 12 年前创建的一种年轻语言。 下面这张图展示了 2023 年每个月对最抢手的 8 种编程语言的需求情况。 数据覆盖了从 2022 年 1 月到 2023 年 5 月的时间范围。 参考链接：https://www.devjobsscanner.com/blog/top-8-most-demanded-programming-languages/
40010编辑于 2024-08-20 - 来自专栏AVAJ
快排
快速排序 思路：快速排序每次都是定位一个元素在数组中的绝对位置，简单说就是一个元素，在排好序后他的位置是一定的（当然快排是不稳定的），你每次选定一个元素，然后定位其排好序后的位置，再把这个元素从数组中去掉
89250发布于 2019-10-13 - 来自专栏tkokof 的技术,小趣及杂念
“快排”笔记
（或者说对于很多二分（甚至多分）算法）实现的一般方法，有趣的是，上面提到的书籍中也说到了另一种实现快排算法的“循环”方式，颇有趣味： //! ，那么快排的并行实现就会变的相对明晰，而这个任务分解，其实就是上面快排“循环”实现的一个延伸： struct SortParam { int* a; int l; int r; ; // all sorted } } return 0; } int main() { int array[] = { 5, 4, 3, 2, 1, 7, 8, result.begin(), new_lower.get()); return result; } int main() { std::list<int> list1 = { 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5 }; std::list<int> list2 = { 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5 }; auto print = [](const
83130发布于 2018-08-02 - 来自专栏ml
错排公式
错排公式 百科名片 pala提出的问题： 十本不同的书放在书架上。现重新摆放，使每本书都不在原来放的位置。有几种摆法？ 这个问题推广一下，就是错排问题： n个有序的元素应有n！种不同的排列。 如若一个排列式的所有的元素都不在原来的位置上，则称这个排列为错排。 目录 递推的方法推导错排公式容斥原理简化公式 编辑本段递推的方法推导错排公式 当n个编号元素放在n个编号位置，元素编号与位置编号各不对应的方法数用M(n）表示，那么M(n-1）就表示n-1个编号元素放在 种排列，由于是错排，这些排列应排除，但是此时把同时有两个数不错排的排列多排除了一次，应补上；在补上时，把同时有三个数不错排的排列多补上了一次，应排除；……；继续这一过程，得到错排的排列种数为 M(n)= std; 3 int main() 4 { 5 6 int m,n,i,j,t; 7 long long arr[21]={0,0,1},sum1,sum2; 8
1.5K90发布于 2018-03-21
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