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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 $array = array('green','blue','orange','blue'); 3 4 / = array_flip($array); 7 8 /* 然后再翻转一次，将键和值重新放置，然后得到数组：array(0=>'green',1=>'blue',2=>'orange'); */ 9
2.2K20发布于 2020-05-29 - 来自专栏韦东山嵌入式
9_重定位
此节配套的源码在**裸机Git仓库 NoosProgramProject/(9_重定位/02_clean_bss)**目录内。 该程序放在**裸机Git仓库 NoosProgramProject/(9_重定位/003_without_relocation)**文件夹内。 重定位/003_without_relocation)和目录裸机Git仓库 NoosProgramProject/中(9_重定位/004_manual_relocate_data)**中的程序分别烧录、 工程文件放在裸机Git仓库 NoosProgramProject/(9_重定位/005_relocate_data_with_c)目录内。 工程文件放在裸机Git仓库 NoosProgramProject/(9_重定位/007_relocate_all_with_c) 目录下。
1.4K10编辑于 2022-05-05 - 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API安全
9月重点关注这些API漏洞
为了让大家的API更加安全致力于守护数字世界每一次网络调用小阑公司 PortalLab实验室的同事们给大家整理了9月份的一些API安全漏洞报告希望大家查漏补缺及时修复自己API可能出现的漏洞No.1 No.3 JumpServer未授权访问漏洞漏洞详情：9月19日，JumpServer发布了JumpServer的风险通告，漏洞编号为CVE-2023-42442。
1.5K10编辑于 2023-10-09 - 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c/c++
数据结构——lesson9排序之选择排序
一、选择排序 基本思想： 每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完 。 maxi], &a[end]); //交换完之后，begin++，end--，进行下一次选择 begin++; end--; } } 这里注意for循环是一趟遍历找到最大最小值，如果要全部排完序则需要 此外找到最大最小值交换时还要注意交换的开始位置是不是最大值，如果是最大值我们就需要将最大值的下标maxi改成交换后的也就是maxi；当然如果不是最大值就无需交换； 结果如下： 以int a[] = {7,4,6,9,8,2,3,1 图解如下： 以int a[] = {4,7,8,5,6,2,1,9}为例 1.建堆 这里利用堆向下调整算法实现： // 堆排序——建大堆 void AdjustDwon(int* a, int
21010编辑于 2024-03-24 - 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 - 来自专栏进击的程序猿
EM 算法的 9 重境界之第3重三个硬币GMM模型参考
之前写过一篇文章EM 算法的 9 重境界之前两重，里面讲述了em算法的过程，本文是对前一篇文章的补充。 em算法中关键的公式推导如下： ? EM 算法的 9 重境界之第三重 ? EM 算法的 9 重境界之第三重 ? EM 算法的 9 重境界之第三重 下面我们来对L分别对π、p、q求导, ? EM 算法的 9 重境界之第三重 再令这个结果等于0，即获得 ? EM 算法的 9 重境界之第三重 而xi服从高斯分布 ? EM 算法的 9 重境界之第三重 于是我们就能得到似然函数： ? EM 算法的 9 重境界之第三重 上面wji的意思是第i个数据属于第j个高斯的概率，具体计算就是： ? EM 算法的 9 重境界之第三重 上面式子中 ?
1.1K21发布于 2018-09-07 - 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 - 来自专栏前端达人
9种JS数组去重的高阶方法思路，值得借鉴
本文中介绍了多种数组去重的方法，使用了较多的高阶方法及API，并给出相应解释及语法，还有其他多种组合调用方式，原理逻辑其实都差不多，其中for循环可以与forEach方法相互转换，因此此处便不再一一列举 利用该特性，实现数组去重，遍历数组，将数组的每一项做为对象的key值。 // [1, 2, 4, null, "3", "abc", 3, 5] let newStr = [...new Set('ababbc')].join('') // 'abc' 9、
1.8K30发布于 2021-06-16 - 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, 9, 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)= 5 6 int m,n,i,j,t; 7 long long arr[21]={0,0,1},sum1,sum2; 8 for(i=3;i<=20;i++) 9
1.5K90发布于 2018-03-21 - 来自专栏算法与数据之美
普通快排与随机快排的世纪大战
方法 103 104 105 106 107 5*107 108 普通快排 0.00204557 0.02453995 0.32335813 4.83641084 63.91342704 456.20516078 1176.27041785 随机快排 0.00228848 0.03292949 0.39734049 5.41323487 66.26046769 451.38552999 1108.05737074 也可以使用可视化的方法将上表变得更加清楚，普通排序在数据量较小时具有一定的性能优势，随机快排可能是因为添加了随机选择这一项操作而影响了部分性能，但是随着数据量进一步增大，两者之间的性能会非常接近。 接下来是对有序序列进行测试， 方法 103 104 105 106 普通快排 0.06262696 / / / 随机快排 0.03440228 0.45189877 7.28055120 95.54553382 普通快排在数据量非常小的时候就把栈给挤爆喽，从另一侧面反映出随机快排的必要性，在处理比较极端也就是完全有序的序列时具有较大的优势。
85510发布于 2020-01-17 - 来自专栏爱撸猫的杰
QuickSearch快排
pos = QKpass(arr, low, high); //划分两个子表 QKsort(arr, low, pos - 1); //对左子表快排 QKsort(arr, pos + 1, high); //对右子表快排 } } /** * 一趟快速排序算法 public static int QKpass(int[] arr, int low, int high) { int temp = arr[low]; //先把当前元素作为待排值
58810发布于 2020-09-22 - 来自专栏SAP ERP管理实践
动态排程：生产计划排程的关键！
上面所列出的数据需要完备性，缺少任意一种均不能进行有限资源能力的排程，同时所有数据也需要准确性，基础数据的准确性决定着计划排程的可执行性。 02 如何做一个可执行的 生产计划排程与排程？ 一般采用周期性的调度和再调度相结合的策略，定义一些关键事件，如设备故障、订单改变等，当关键事件发生时，立即重新调度，这也称为基于事件的调度方式；否则，周期性调度，即进行所谓的动态调度，或者称为再调度、重调度 另外，动态排程与排程试算，许多人将这两者混为一谈，甚至许多APS软件也用排程试算等于动态排程的思想进行宣传，其实这两者有着本质的区别。 排程试算是反复进行重新排程试计算，是在各种不同条件下的预排程，是提前进行的试计算，是为了在实际生产之前确定一套最好的排程方案；而动态排程是指一次排程方案的局部调整，具体是计划在执行过程中因为生产实际情况发生改变而进行的适应改变的调整计算 由于频繁的插单、删单，生产计划排程经常会被打乱成面目全非，这时APS的动态排程、实时调整的功能就显得异常重了。
1.6K22发布于 2019-10-31
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