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Python文本去重
用法：命令行python unique.py -f file.txt 输出：去除重复字符后的output.txt
3K10发布于 2020-01-06 - 来自专栏Spark学习技巧
面试|海量文本去重~simhash
simhash算法是google发明的，专门用于海量文本去重的需求，所以在这里记录一下simhash工程化落地问题。 下面我说的都是工程化落地步骤，不仅仅是理论。 被抄袭的文章一般不改，或者少量改动就发表了，所以判重并不是等于的关系，而是相似判断，这个判别的算法就是simhash。 结巴分词支持加载IDF词典并且提供了一个默认的词典，它包含了大量的词组以及基于海量文本统计出来的IDF词频，基本可以拿来即用，除非你想自己去挖掘这样一个字典。 判重 假设有一个新的simhash希望判重，它的simhash值是： a=0000000000000000,b=000000001111110,c=1111111100000001,d=111111111111110 一次判重需要遍历4个redis集合，每个集合大概有 2^32 / 2^16个元素，也就是26万个simhash，比遍历100亿次要高效多了。 ?
3.3K30发布于 2018-12-28 - 来自专栏Spark学习技巧
面试|海量文本去重～minhash
比如网页去重、推断帖子是否相似、推荐系统衡量物品或者用户的相似度等等。当数据量大的时候，计算的时间和空间复杂度就会是一个很重要的问题，比如在推断相似发帖的时候。我们能够用kmeans来进行聚类。 比如A={a,b,c,d}，B={c,d,e,f}，那么相似性系数就是2/6=0.33。 2. minhash 刚才我们知道在求相似度的时候我们用到了文档和单词。 找到排在最前面的1代表这个文档，比如S1排在最前面的1行号为2，那么就用2代表文档S1，同理，用1代表S2，那么能够计算S1和S2的相似性系数了，1交2除以1并2等于0。 同理，h2也一样，最后得到例如以下的矩阵 ? 这个时候就能够计算s1、s2的相似度了，J=0/3=0 3. 桶1——>doc1，doc2，doc3，doc4 桶2——>doc2，doc5，doc9，doc10 索引建立完毕了之后，下一步就是检索，一篇新的文档。也要经过全面的步骤，得到对应的桶。
3.1K30发布于 2018-12-28 - 来自专栏Laikee Tech Space
layui 异步数据排序重加载
//console.log(obj.type); //当前排序类型：desc（降序）、asc（升序）、null（空对象，默认排序） //console.log( this); //当前排序的 th 对象 //type 0 积分降序 1积分升序 2邀请数降序 3邀请数升序 // if(obj.field { type=""; } } if(obj.field=="invitenum"){ //积分排序 if(obj.type=="desc"){ //降序 type=0 type=2; }else if(obj.type ，如果不设的话，将无法标记表头的排序状态。
71720编辑于 2022-04-25 - 来自专栏全栈程序员必看
java数组排序去重_JAVA数组去重排序
; i++) { arr[i] = (int) (Math.random() * 100) + 1; //随机赋值 System.out.print(arr[i] + ” “); } /* *冒泡排序法 } System.out.println(); for (int i = 0; i < arr.length; i++) { System.out.print(arr[i] + ” “); //排序后的数组 } /* * 数组去重 */ for(int i=0;i0&&arr[i-1]==arr[i]) break; System.out.print(arr[i] + ” “); }//去重后的数组 }
1.6K30编辑于 2022-09-07 - 来自专栏sunsky
使用SimHash进行海量文本去重
2. SimHash算法思想 假设我们有海量的文本数据，我们需要根据文本内容将它们进行去重。 对于文本去重而言，目前有很多NLP相关的算法可以在很高精度上来解决，但是我们现在处理的是大数据维度上的文本去重，这就对算法的效率有着很高的要求。 SimHash算法是Google公司进行海量网页去重的高效算法，它通过将原始的文本映射为64位的二进制数字串，然后通过比较二进制数字串的差异进而来表示原始文本内容的差异。 回到顶部 3. 2、hash，通过hash算法把每个词变成hash值，比如“美国”通过hash算法计算为 100101,“51区”通过hash算法计算为 101011。 当文本内容较长时，使用SimHash准确率很高，SimHash处理短文本内容准确率往往不能得到保证； 2.
2.9K20发布于 2020-08-19 - 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
基于词向量的文本查重
基于词向量的文本查重 import gensim import numpy as np import jieba from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, LabeledSentence ] # for line in stop_text: # stop_word.append(line.strip()) TaggededDocument = gensim.models.doc2vec.TaggedDocument train_docs.append(document) return train_docs def train(x_train, size=200, epoch_num=1): model_dm = Doc2Vec
1.3K10发布于 2021-01-14 - 来自专栏Spark学习技巧
必读|spark的重分区及排序
当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。今天，在这里给大家分享一下。 昨天说了，mapPartitions 的使用技巧。 假如，后面再跟mapPartitions算子的话，其算子就是针对已经按照key排序的分区，这就有点像mr的意思了。 repartitionAndSortWithinPartitions 也可以用于二次排序。 下面举个简单的例子。 including) mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part-00002 (47,) (17,to) (8,a) (5,using) (5,of) (2, Python) (2,locally) (2,This) (2,Hive) (2,SparkPi) mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$
1.5K20发布于 2019-05-09 - 来自专栏Spark学习技巧
必读|spark的重分区及排序
当时浪尖也在星球里讲了一下，整个关于分区排序的内容。今天，在这里给大家分享一下。 更多大数据小技巧及调优，spark的源码文章，原理文章及源码视频请加入知识星球。 假如，后面再跟mapPartitions算子的话，其算子就是针对已经按照key排序的分区，这就有点像mr的意思了。 repartitionAndSortWithinPartitions 也可以用于二次排序。 下面举个简单的例子。 including) mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part-00002 (47,) (17,to) (8,a) (5,using) (5,of) (2, Python) (2,locally) (2,This) (2,Hive) (2,SparkPi) mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ 上面只是一个简单的使用，关于二次排序及高效结合
1.9K20发布于 2018-08-20 - 来自专栏c语言
排序（2）
我们在排序（1）中说到选择排序的代码： void SelectSort(int* a,int n) { int begin=0,end=n-1; int mini=begin,max=begin i=2，begin=1,end=6。 1随机数选key 2三数取中（把选中的数挪到最左边） int GetMid(int* a,int left,int right) { int mid=(left+right)/2; if(a 那么在这样一个数字较少的情况下，我们应该选择哪种排序呢？希尔排序的优势就是让大的数更快跳到后面，小的数更快跳到前面。 (a+left,right-left+1); } else { int mid=(left+right)/2; if(a[left]<a[mid]) {
15410编辑于 2024-07-17 - 来自专栏全栈程序员必看
如何做文本分析_大数据文本行去重
回到顶部 2. SimHash算法思想 假设我们有海量的文本数据，我们需要根据文本内容将它们进行去重。 对于文本去重而言，目前有很多NLP相关的算法可以在很高精度上来解决，但是我们现在处理的是大数据维度上的文本去重，这就对算法的效率有着很高的要求。 SimHash算法是Google公司进行海量网页去重的高效算法，它通过将原始的文本映射为64位的二进制数字串，然后通过比较二进制数字串的差异进而来表示原始文本内容的差异。 回到顶部 3. 当文本内容较长时，使用SimHash准确率很高，SimHash处理短文本内容准确率往往不能得到保证； 2. 严澜的博客《海量数据相似度计算之simhash短文本查找》 2.
76460编辑于 2022-11-15 一款可以对文本去重对比去重单去重查重的好用软件介绍文本综合处理软件教程
文本综合处理软件是一款专门用于重复类型处理文本的软件 （1）可以对比去重，比如文本A和文本B,B中含有A的就去除 （2）可以对单个文本去重 (3)可以查找文本A和文本B相同的文本 （4）可以对文本A和文本 B合并去重 (5)可以去除文本中含有重复文本，包括重复文本本身，即有重复全部删除，更多好用软件请关注微信公众号未来自主研究中心
20900编辑于 2025-07-18- 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
文本去重的技术方案讨论（一）
对于文本去重来说，我个人处理上会从数据量、文本特征、文本长度（短文本、长文本）几个方向考虑。 常见的去重任务，如网页去重，帖子去重，评论去重等等。 好的去重任务是不仅比对文本的相似性，还要比对语义上的相似性。 下面我们来介绍下文本去重的方案。 simhash是google用来处理海量文本去重的算法。 google出品，你懂的。 2、通过大量测试，simhash用于比较大文本，比如500字以上效果都还蛮好，距离小于3的基本都是相似，误判率也比较低。 hash1, hash2) # value = math.sqrt(len(s1)**2 + len(s2)**2) value = 5 print("海明距离：", distince
1.7K30发布于 2019-01-28 - 来自专栏python3基础算法
排序2:插入排序
插入排序原理：通过构建有序序列，对于未排序的数据，在已排序的序列中从后向前比较，找到位置插入。 算法思想：第一个元素默认已排序取出第二个元素，从后向前扫描序列如果已排序的元素大于新元素，将两者互换重复步骤3，直到找到已排序元素<= 新元素将新元素插入重复2-5步骤代码实现：from typing import Listdef insert_sort(arr :List[int]): """ 插入排序 arr：待排序list return：就地排序，in-place
26610编辑于 2022-08-09 - 来自专栏C++打怪之路
排序2：希尔排序（缩小增量排序）
上一期，我们介绍了直接插入排序。 这一期，我们来介绍希尔排序的底层逻辑和代码实现。 ---- 目录 希尔排序的基本思想 单趟的实现 整个排序的实现 总结 ---- 希尔排序的基本思想 先选定一个整数gap，把待排序文件中所有记录分成gap个 组，所有距离为gap的记录分在同一组内 分组排序后的结果: 然后，逐渐缩小gap进行排序，数据就会越来越有序。 2、每一组从后往前遍历排序。 3、与后面一个间隔为gap的数比较。 整个排序的实现 核心思想： 1、gap递减，缩小排序组数，最终到gap = 1的时候，就是一次直接插入排序了。 2、齐头并进。
55920编辑于 2023-03-31 - 来自专栏云计算与大数据技术
MapReduce读取文本，实现降序排序
1、Maven导入hadoop-client包 org.apache.hadoop hadoop-client 2.7.3 2、core-site.xml文件配置 fs.defaultFS import org.apache.hadoop.util.Tool; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; /** * TODO MapReduce读取文本 ，实现降序排序 * @author com * @Date 2019年9月28日 Configured */ public class Top5 extends Configured implements { return (int) (o2.getValue() - o1.getValue()); } }); for (Entry entry : list) { 小蓝 8 小红 7 小黑 5 小白 4 小绿 3 小黄 2 小明 1
1.2K20发布于 2021-04-27 - 来自专栏天马行空布鲁斯
关于文本排序的那些事
这里讨论的文本排序不是一个排序算法，而是作为某个排序算法的底层依赖，常常在多语言环境下需要考虑，比如说中文的排序，日文的排序。 本文讨论的文本排序就属于本地化范畴。 一个系统要做到全球化，需要仔细考虑文本排序，因为文本排序可能会影响到系统的架构。 数据库的服务器直接落地在客户（商家）所在国家地区，这样可以使默认的locale和客户一致； 2. 当然，在平台setup的时候，不可能覆盖所有国家。 编程语言的支持 对于文本排序，各个开发语言也都有很好的支持。 文本搜索：字典树，Trie，按照字典排序。具体可以阅读：看动画轻松理解「Trie树」。
2.2K20发布于 2019-07-30 - 来自专栏搞前端的李蚊子
数组对象的去重然后排序
data: 10 },{ name: 'aaa', data: 20 },{ name: 'ccc', data: 2 data: 1 },{ name: 'fff', data: 4 }, ]; const sort = arr => { // 去重 val.name] = val; newArr.push(val); }; }); // 最简单的使用sort去重 let sortArr = newArr.sort((a, b) => { return a.data - b.data; }); // 冒泡排序去重
1.3K130发布于 2018-03-14 - 来自专栏AngelNI
排序算法-2
桶排序，又简单，又快速，适合处理大量数据 桶排序 #include<iostream> using namespace std; int n ; int a[1000]; // O(m+n) int i<=n;++i) { int t; cin>>t; a[t]++; } //桶排序 { cout<<i<<" "; } } cout<<endl; } return 0; } 归并排序 i+1; ll c2 = 2*i+2; ll max = i; if(c1<n&&tree[c1]>tree[max]) { max = c1; } if(c2<n&&tree[c2]> tree[max]) { max = c2; } if(max !
30610发布于 2020-04-14 - 来自专栏一英里广度一英寸深度的学习
线性排序算法-堆排序 (2)
朴素思想是采用快速排序，选最小的。那么，出队复杂度O(1)，入队复杂度二分查找O(logn)。但每次插入，都需要移动O(n)的元素。 self.heap[j] = tmp def swapUp(self,index): while(index>0): parent = (index-1)//2 else: break def swapDown(self,index): lchild = index*2+ self.swap(index,rchild) index = rchild lchild = index*2+ self.swap(index,lchild) index = lchild lchild = index*2+
75530发布于 2018-09-12
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