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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。 判断文档的内容重复有很多种方法，语义指纹的方法比较高效。语义指纹是直接提取一个文档的二进制数组表示的语义，通过比较相等来判断网页是否重复。 地名、专有名词等，名词性的词汇往往有更高的语义权重。 第2步：将特征项按照词权值排序。 第3步：选取前n个特征项，然后重新按照字符排序。如果不排序，关键词就找不到对应关系。 据一位目击者介绍，事故发生在下午2时40分许，当时这名在某美发店工作的少年正站在阳台上晾毛巾，因雨天阳台湿滑而不小心摔下。 记者来到抢救伤者的医院了解到，这名少年名叫李嘉诚，今年17岁，系丰城市人。
95720发布于 2020-06-11 - 来自专栏网络收集
html语义化2
（二）标题语义化 h1 - h6是标题标签，h表示“header”。h1~ h6在HTML语义化中占有极其重要的地位。 h1 ~ h6按照标题的重要性依次递减，其中h1重要性最高，h6重要性最低。 对于标题h1 ~ h6的语义化，我们需要注意以下四个方面。 （1）一个页面只能有一个h1标签。 （2）hl ~ h6之间不要断层。 （3）不要用h1 ~ h6来定义样式。 2.h1~h6之间不要出现断层 搜索引擎对hl ~ h6标签比较敏感，尤其是hl和h2。一个语义良好的页面，hl ~ h6 应该是完整有序而没有出现断层的。 也就是说，要按照“hl、h2、h3、h4”这样的顺序依次 排列下来，不要出现“hl、h3、h4”而漏掉h2的情况。 3.不要用h1~h6来定义样式 我们都知道h1 ~ h6是有默认样式的，如图所示。 表格标签如表2-1所示。
94610编辑于 2022-05-18 - 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。
71620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 - 来自专栏机器学习、深度学习
语义分割DeepLab v2
and Fully Connected CRFs PAMI Code : http://liangchiehchen.com/projects/DeepLab.html 本文针对深度卷积模型用于语义分割存在的三个问题分别提出对应的解决方法 问题1： reduced feature resolution 特征图分辨率降低 问题2 ：目标的尺度多样性 问题3： 分割的精确性差 对于问题1，特征图分辨率降低的原因是 一系列的 max-pooling downsampling，我们的解决方法：去除了网络后面的一些降采样，使用了 atrous convolution 来提高分辨率（就是 dilated convolution） 对于老大难多尺度问题2：
67120发布于 2019-05-26 - 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 - 来自专栏初见Linux
2.语义化-HTML进阶
有些人可能会因为对标签语义的不熟悉，常常用某一个标签代替另一个标签来实现某些效果，这是不可取的。 2.HTML精髓 HTML精髓就在于标签的语义。 2.h1~h6之间不要出现断层 搜索引擎对h1~h6标签比较敏感，尤其是h1和h2。 语义良好的页面，h1~h6应是完整有序且未出现断层的。 三、图片语义化 在HTML中，需要使用img标签来表示图片。 关于图片的语义化，需从以下 2 方面来介绍： alt 属性和 title 属性。 --第2种方法，缺乏语义化，且不利于维护--> 可以看到，每一个列表项前都有数字，那应该用有序列表实现啊！那为什么我用无序列表呢？ 一般情况下，我们会去掉strong和em的默认样式，然后使用CSS重新定义新的样式，但这并不影响这 2 个标签的语义。也就是说，样式只会改变标签的外观，而不会改变标签的语义。
1.7K30发布于 2020-09-28 - 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 - 来自专栏分享学习
HashSet内部的自动排序和去重原理
Hashset内部排序是根据ASCII码进行排序 HashSet的自动取重是根据hashcode 和 equals 进行比较的，而不是直接使用等号，因为对于引用类型的数据来说，等于号比较的是引用之间的地址
1.5K20发布于 2021-05-20 - 来自专栏Hadoop数据仓库
MySQL 数字辅助表去重、排序、行转列
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/53895786 一、需求 一个字段有多行记录，查询结果为去重排序的一行记录，例如记录值为： 1,2,4 1,4,5 2,3 23,56,67 3,4 要求查询结果为： 1,2,3,4,5,23,56,67 二、方案 使用数字辅助表实现 -- 建立数字辅助表 create table while s<=cnt do insert into nums select a+s from nums where a+s <= cnt; set s=s*2; pFastCreateNums(1000000); -- 建立测试表 create table t1 ( a varchar(100) ); insert into t1 values('1,2,4 '),('1,4,5'),('2,3'),('23,56,67'),('3,4'); commit; -- 查询 select group_concat(a) from
2.7K10发布于 2019-05-25 - 来自专栏分享/效率/工具/软件
(2)交换排序之冒泡排序
title: (2)交换排序之冒泡排序 date: 2019-02-10 13:00:00 +0800 update: 2019-02-10 13:00:00 +0800 author: me cover: http://ww1.sinaimg.cn/large/006jIRTegy1fzwiafdswej31jk0v9qp2.jpg preview: 冒泡排序是非常好理解的，以从小到大排序为例 tags: 算法 ---- 文章目录 (2)交换排序之冒泡排序 算法步骤 演示图 时间复杂度 空间复杂度 稳定性 Java代码实现 (1) 没有任何优化 (2) 对本身有排序的进行优化 (3) 部分有序 (2)交换排序之冒泡排序 算法步骤 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。 static void main(String[] args) { System.out.println("冒泡排序－没有优化的"); int[] arr = {1,1,2,0,9,3,12,7,8,3,4,65,22
67460发布于 2019-09-17 - 来自专栏余林丰
2.比较排序之梳排序
梳排序的知名度远没有其他排序算法那么高，它是在冒泡排序的基础上做的改进，引入类似“步长”以及“子序列”概念，这两个概念在后面的排序算法中会经常提及。 待排序列：{10, 2, 11, 8, 7} groupNums = length = 5 步长系数（分组系数）coefficient = 1.3 排序过程如下图所示。 ? ? Java 1 package com.algorithm.sort; 2 3 import java.util.Arrays; 4 5 /** 6 * 梳排序 7 * Created 9 public class Comb { 10 public static void main(String[] args) { 11 int[] nums = {10, 2, 2 def comb_sort(nums): 3 cofficient = 1.3 #最佳系数 4 groupNums = len(nums) 5 flag
1.4K80发布于 2018-01-12 - 来自专栏明志德到的IT笔记
C# 排序算法2：选择排序
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， 2. 再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。 3. .以此类推，直到全部待排序的数据元素排完。 int minValueIndex = i; //最小值的下标位置，初始设为第一个位置 for (int j = i+1; j < arr.Length; j++)// 2. ：{ShowArray(arr1)}"); var arr2 = BubbleSort(arr1); Console.WriteLine($"冒泡排序：{ ShowArray(arr2)}"); var arr3= SelectSort(arr1); Console.WriteLine($"选择排序：{ShowArray
39010编辑于 2023-10-21 - 来自专栏全栈程序员必看
JS数组添加数据、数组排序、数组去重
//二维数组 Data.push({ "value":Table[i].字段}); //多维数组 Table.push(Data); } //数组排序 ]=Data[j+1]; Data[j+1]=temp; }; }; }; return Data; }; //数组去重
5K30编辑于 2022-07-01
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