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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。 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。 另外一种方法是通过布隆过滤器来判断语义指纹是否重复。 提取网页语义指纹的方法是：从净化后的网页中，选取最有代表性的一组关键词，并使用该关键词组生成一个语义指纹。 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。
95720发布于 2020-06-11 - 来自专栏悠扬前奏的博客
Kafka-9.设计-消息分发语义
4.6 消息分发语义 在了解了生产者和消费者的工作方式之后，我们来讨论Kafka在生产者和消费者之间提供的语义保证。 许多系统声称可以提供恰好一次的交付语义，但是阅读细则很重要，这些声明中的大多数具有误导性（即它们不能翻译为消费者或生产者可能失败的情况，有多个消费者进程，或者数据写入磁盘可能失败的情况）。 Kafka的语义很直接。在发布消息时，我们有一个消息被“提交”到日志的概念。一旦提交已经发布的消息，只要把消息复制到分区的broker保持“活动”，它就不会丢失。 这类似于使用自动生成的密钥插入数据库表的语义。 在0.11.0.0之前，如果生产者未能收到表明消息已经提交的响应，则除了重新发送请求之外别误选择。 这提供了至少一次传递语义，因为如果原始请求实际上请求成功了，则在重新发送期间可以再次将消息写入日志。从0.11.0.0开始，Kafka还支持幂等传递选项，该选项保证重新发送不会在日志中导致重复条目。
62530发布于 2019-06-15 - 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 //console.log(type); table.reload('userList-table', { initSort: obj, //记录初始排序 ，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 - 来自专栏乐行僧的博客
9-选择排序算法
注意点： 不稳定的排序算法 代码： #include <stdio.h> typedef int bool; #define true 1 #define false 0 void swap(int swap(&a[minIndex], &a[i]); } } } int main() { int a[] = {3, 1, 2, 4, 7, 0, 5, 8, 6, 9}
14840编辑于 2022-02-25 - 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。 part-00001 part-00002 mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part-00000 (24,the) (12,for) (9, ##) (9,and) (6,is) (6,in) (3,general) (3,documentation) (3,example) (3,how) mdhdeMacBook-Pro-3:output
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。 part-00001 part-00002 mdhdeMacBook-Pro-3:output mdh$ head -n 10 part-00000 (24,the) (12,for) (9, ##) (9,and) (6,is) (6,in) (3,general) (3,documentation) (3,example) (3,how) mdhdeMacBook-Pro-3:output
1.9K20发布于 2018-08-20 - 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。
1.6K10编辑于 2023-10-09 - 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：
2.7K10发布于 2019-05-25 - 来自专栏日常技术分享
Axure RP9 商品列表排序
屏幕快照 2019-06-11 17.41.28.png 为【价格排序】按钮的【鼠标移入时】设置【显示】动态面板“SortPanel”，在设置【更多选项】中选择【弹出效果】。 屏幕快照 2019-06-11 17.47.04.png 双击动态面板“SortPanel”，为排序选项“价格从低到高”的【鼠标单击时】设置【添加排序】到中继器GoodsList，排序名称为“GoodsPrice ”，排序类型为“Number”，排序顺序选择【升序】。
1.1K20发布于 2019-06-15 - 来自专栏全栈程序员必看
《大话数据结构》第9章 排序 9.9 快速排序（下）
比如我们前面讲冒泡和简单选择排序一直用到的数组{9,1,5,8,3,7,4,6,2}，由代码第4行“pivotkey=L->r[low];”知道，我们应该选取9作为第一个枢轴pivotkey。 此时，经过一轮“pivot=Partition(L,1,9);”转换后，它只是更换了9与2的位置，并且返回9给pivot，整个系列并没有实质性的变化。如图9-9-8。 排序速度的快慢取决于L.r[1]的关键字处在整个序列的位置，L.r[1]太小或者太大，都会影响性能(比如第一例子中的50就是一个中间数，而第二例子的9就是一个相对整个序列过大的数)。 优化不必要的交换 观察图9-9-1～图9-9-6，我们发现，50这个关键字，其位置变化是1→9→3→6→5，可其实，它的最终目标就是5，当中的交换其实是不需要的。 如图9-9-9所示。 3.
57020编辑于 2022-07-05 - 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 。 这里选择排序介绍两种——直接选择排序、堆排序 二、直接选择排序 ✨✨在元素集合array[i]–array[n-1]中选择关键码最大(小)的数据元素 ✨✨若它不是这组元素中的最后一个(第一个)元素， 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 ，此外我们还利用堆排序解决了Topk问题 详情可以点击这里：数据结构——堆排序 、 堆排序应用——Topk问题 在上面的堆排序中我们建立的是小堆，求的是降序；所以今天我们在这里将介绍堆排序——升序 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 - 来自专栏大史住在大前端
野生前端的数据结构练习（9）冒泡排序，选择排序，插入排序
目录 一.冒泡排序 二.选择排序 三.插入排序 四. 一些需要注意的点 ? insertion sort的基本原则是小数左移，即每轮循环结束后，外层循环指向位置左侧的片段都是已经完成排序的，时间复杂度也为O(n^2)。 2.基本优化 基于时间复杂度与程序运行效率并不绝对一致这样的前提，上面的三种基本算法在不改变算法思想的前提下仍然存在优化空间，例如基础插入排序中，内层循环所做的工作可以描述为为当前元素在左侧已排序列中找到正确的位置 如何区分三种基础排序算法 对于三种基本排序算法还不是很清楚的读者，可以自行搜索“图解算法”相关的博文进行查看，这三种算法的时间复杂度是一样的（都是两层循环），只需要区分其主要排序思想的原则差异，并不难记忆 冒泡排序——大数右移 选择排序——按位入坑 选择排序——小数左移
42720发布于 2018-12-19 - 来自专栏AI算法之心
京东电商搜索中的语义检索与商品排序
文章作者：王松林、唐国瑜 京东算法工程师 编辑整理：Hoh 内容来源：作者授权 出品平台：DataFunTalk 导读：本文将介绍京东搜索场景中的两块技术，语义检索与商品排序。 如下图所示，不同的 head 可以捕获 query 不同的语义 ( query=苹果，语义可以是手机和水果 )，捕获不同的品牌属性 ( query=手机，品牌可以是华为、小米 )，捕获不同的产品属性 ( 语义检索效果展示 语义检索上线后获得了很好的体验效果，不仅提升了转化，长尾流量降低了近10%的 query 改写率，也就是说用户不需要多次改写 query，就能获得想要的商品结果。 ? 03 商品排序 下面介绍下商品排序： 商品排序主要是根据用户的输入对商品进行打分排序。 04 总结 我们介绍了语义检索召回和商品排序，在京东搜索服务上部署并取得了良好效果。我们还在尝试一些业内其他流行的方法，比如 GNN、KG、MMoE 等方向，也获得了不错的成绩。
1.6K20发布于 2020-06-09 - 来自专栏算法其实很好玩
Day4-线性表-排序链表去重
二 题目 Q：给定排序的链表，删除重复元素，只保留重复元素第一次出现的节点 那么对于以下这个链表 2→3→3→5→7→8→8→8→9→9→10 则返回 2→3→5→7→8→9→10 三 分析 排序链表，意味着，重复元素都是相邻的，即你前面删完的重复元素，后面不会出现~ 这第一种情况比较好理解，用两个指针，pre和cur，cur指向当前节点，pre指向前驱节点。 Node c(3); Node d(5); Node e(7); Node f(8); Node g(8); Node h(8); Node i(9) ; Node j(9); Node k(10); a.next = &b; b.next = &c; c.next = &d; d.next = &e;
1K20发布于 2019-07-16 - 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
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