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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。 现在问题就是，如何计算文本的simhash？ ? 分词+权重 首先需要将文章作分词，得到若干个（词组，权重）。 分词我们知道很多库都可以实现，最常见的就是结巴分词。权重是怎么得来的呢？ 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
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。 第一行中的S1,、S2、S3表示文档，第一列的01234表示行号。也即单词。其它部分1表示文档S中有这个单词，0表示没有这个单词，有了这个集合，我们看一下minhash是怎么做的 随机确定一个顺序。 第1行为0，不关心，跳过 3. 第2行为0，不关心。跳过 4. 第3行为1， 看一下h1计算出来的行号为4。4大于此时h1的值，h1的值不变。假设小于h1此时的值，将值付给h1 5. 第4行为0。 这个时候就能够计算s1、s2的相似度了，J=0/3=0 3. 比如桶1，桶3，那么接下来就是用桶1查询，得到跟这篇文档相似的文档。为了保证确实相似。还能够对候选文档计算一下跟本片文档的相似度
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 type=2; }else if(obj.type=="asc"){ //升序 type=1 type=3; ，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
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. 比如：“ 美国“51区”雇员称内部有9架飞碟，曾看见灰色外星人 ” ==> 分词后为 “ 美国（4） 51区（5） 雇员（3） 称（1） 内部（2） 有（1） 9架（3） 飞碟（5） 曾（1） 看见（3 （放大后的16位） 3、对应位置没有元素，直接追加到链表上；对应位置有则直接追加到链表尾端。
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 train_docs def train(x_train, size=200, epoch_num=1): model_dm = Doc2Vec(x_train, min_count=1, window=3, size=size, sample=1e-3, negative=5, workers=4) model_dm.
1.3K10发布于 2021-01-14 - 来自专栏C++打怪之路
排序3: 堆排序
上期回顾：我们讲了希尔排序的实现方式。 这一期，我们来剖析一下堆排序的底层思路以及代码实现。 ---- 目录 堆排序的基本思想 向下调整 选数 总结 ---- 堆排序的基本思想 关于堆排序，我们首先考虑的当然是建堆了。 堆，是二叉树的一种。 我们以从小到大排序为例，我们建堆时建大堆，然后每次把尾部的数和堆顶的最大的数字交换，那么我们就把最大的数字放到了它改在的地方。 3、加上循环。 堆是二叉树的一种，利用二叉树的调整法建成的堆只是具有相对有序的，向下调整的时候还是可能破坏原先的排序，所以是不稳定的。
37520编辑于 2023-03-31 - 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。 mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ pwd /opt/output mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ ls _SUCCESS part (12,for) (9,##) (9,and) (6,is) (6,in) (3,general) (3,documentation) (3,example) (3,how) mdhdeMacBook-Pro
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。 (12,for) (9,##) (9,and) (6,is) (6,in) (3,general) (3,documentation) (3,example) (3,how) mdhdeMacBook-Pro $ 上面只是一个简单的使用，关于二次排序及高效结合mapPartitions的例子，浪尖会在这两天更新到星球里。
1.9K20发布于 2018-08-20 - 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
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. 比如：“ 美国“51区”雇员称内部有9架飞碟，曾看见灰色外星人 ” ==> 分词后为 “ 美国（4） 51区（5） 雇员（3） 称（1） 内部（2） 有（1） 9架（3） 飞碟（5） 曾（1） 看见（3 （放大后的16位） 3、对应位置没有元素，直接追加到链表上；对应位置有则直接追加到链表尾端。
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
21000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。 如果使用距离为3，短文本大量重复信息不会被过滤，如果使用距离为10，长文本的错误率也非常高，如何解决？
1.7K30发布于 2019-01-28 - 来自专栏c语言
排序（3）
归并排序 void _MergeSort(int* a, int* tmp, int begin, int end) { if (end <= begin) { return; } int { perror("malloc fail"); return; } _MergeSort(a, tmp, 0, n - 1); free(tmp); tmp = NULL; } 归并排序非递归实现 sizeof(int) * (end2 - i + 1)); } printf("\n"); gap *= 2; } free(tmp); tmp = NULL; } 计数排序 // 计数排序 void CountSort(int* a, int n) { int min = a[0]; int max = a[0]; for (int i = 0; i < n; i+
16600编辑于 2025-01-14 - 来自专栏云计算与大数据技术
MapReduce读取文本，实现降序排序
org.apache.hadoop hadoop-client 2.7.3 2、core-site.xml文件配置 fs.defaultFS file://34455/ 使用Windows系统下的磁盘 3、 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 Configuration conf = this.getConf(); // 2、获取文件目录 FileSystem fs = FileSystem.get(conf); // 3、 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。 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。 延伸 文章开头提到一些基础排序算法，有兴趣的同学可以网上搜索再回顾一下。See https://www.runoob.com/w3cnote/sort-algorithm-summary.html。 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: 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 - 来自专栏火星娃统计
mlr3_重抽样
mlr3_重抽样 概述 mlr3中包含的重抽样方法 cross validation ("cv")：交叉验证 leave-one-out cross validation ("loo")：留一验证 repeated 7的分割方式 in-sample resampling ("insample") custom resampling ("custom")：自定义重抽样 设置任务 task = tsk("iris") learner = lrn("classif.rpart") # 查看mlr的重抽样方法有哪些 as.data.table(mlr_resamplings) ## key 执行重抽样 将task、learner和resample组合起来形成一个新的对象， task = tsk("pima") learner = lrn("classif.rpart", maxdepth 结束语 对于重抽样的操作，建议在高性能的服务器上进行，或者测试数据较少或者特征较少的数据集。 love&peace
1.2K20发布于 2021-02-05 - 来自专栏小鹏的专栏
基于召回和排序的文本搜索
name__ == '__main__': doc_dict = {"0":"我去玉龙雪山并且喜欢玉龙雪山玉龙雪山", "1":"我在玉龙雪山并且喜欢玉龙雪山", "2":"我在九寨沟", "3" score>>>>>', text_match_res) ''' # 排序 mf = ModelFactorySearch( match_models=['bm25', >>>>>', pre) ''' ''' 召回的结果: {'2': 0.5995837299668828, '3': 0.9999999210000139, '4': 0.5460526286735667} candidate_doc_dict: {'2': '我在九寨沟', '3': '我在九寨沟,很喜欢', '4': '很喜欢'} 排序的score>>> >> {'2': 0.55, '3': 1.0, '4': 0.34285714285714286} '''
1.2K30发布于 2020-10-29 - 来自专栏互联网-小阿宇
linux对文本内容数字进行排序
首先，创建一个文件，里面每一行输入数字 默认的排序方式是按照ASCII码进行升序 [root@localhost ~]# sort slow.txt > number.txt [root@localhost
1.9K20编辑于 2022-11-21
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