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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。 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。
95120发布于 2020-06-11 - 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。
71120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。
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。 (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。
1K20发布于 2019-07-16 - 来自专栏飞扬的花生
C#List的排序和简单去重总结
List集合在开发过程中很常见，经常我们要对该集合进行一系列操作，本文介绍如何将该集合内的元素进行排序，博主制作简单WinForm应用程序进行演示。 因此List<int>就可以直接进行排序。 ,所以我们必须实现它来完成自己希望的比较，例如自己定义一个学生类Student,改类中有ID、姓名、年龄等属性，我们可以选择年龄属性作为排序属性 3，带有比较器参数，可以指定排序范围的Sort方法--- Text = string.Join(",", this.dataList.ToArray()); } ///
/// 去重 string.Join(",", this.dataList.ToArray()); } /// /// 自定义排序部分排序 1.5K90发布于 2018-01-18 - 来自专栏AI智韵
用于实时语义分割的可重参数化双分辨率网络
尽管现有的实时语义分割模型在准确性和速度之间取得了令人称赞的平衡，但其多路径块仍然影响着整体速度。为了解决这个问题，本研究提出了一种专门用于实时语义分割的重参数化双分辨率网络（RDRNet）。 关键词：实时语义分割，多分支，双分辨率深度网络，重参数化，金字塔池化模块。 一、引言 语义分割是计算机视觉领域中的一项关键任务，它要求将图像中的每个像素分配到一个特定的语义类别中。 在本研究中，我们受到先前研究[13]、[14]的启发，提出了一种基于双分支架构的可重参数化双分辨率网络（RDRNet），用于实时语义分割任务。 主要贡献总结如下： 通过利用多路径块在训练中的优势来提升模型性能，并在推理过程中将多路径块重参数化为单路径块以提升推理速度，我们提出了一种新颖的模型，称为可重参数化双分辨率网络（RDRNet），用于实时语义分割 V、结论 在本研究中，我们提出了一种可重参数化双分辨率网络（RDRNet）用于实时语义分割。通过在训练过程中利用多路径块并在推理过程中将其重新参数化为单路径块，我们优化了准确性和速度。
71110编辑于 2024-10-22 - 来自专栏Ryan Miao
java中List对象列表去重或取出以及排序
面试碰到几次list的去重和排序。下面介绍一种做法： 1. list去重 1.1 实体类Student List<Student>容量10k以上，要求去重复。 name.hashCode() : 0); result = 31 * result + age; return result; } } 1.2通过HashSet去重 } //比较 Assert.assertEquals(list.size(),list2.size()+set.size()); } } 去重的原理和简单 参考：1.8HashMap 2. list对象排序 同样list中存放的是Student对象，我需要一个规则来排序。这个排序的规则这里定义为id的比较大小。 ", name='" + name + '\'' + ", age=" + age + '}'; } } 在排序的代码出添加排序规则
4.7K90发布于 2018-03-13 - 来自专栏优雅R
「R」分组应用和排序去重的应用与比较
其实处理这种去重问题，特别还涉及到排序，我们可以采用先排序再去重的方式解决。
1.2K20编辑于 2022-01-21 - 来自专栏搬砖记录
算法-对一百亿个正整数进行排序并去重
题目 定义一个数有2种状态，“不存在这个数”，“存在这个数”，你只有1G出头的运行内存，给出算法设计，对一百亿个数字（数字x∈[0,1010]）进行排序并去重，最后给出所需内存大小（注，直接读取一百亿个数字大概需要 利用数组本身的性质“下标”，来实现数据的“间接存储”（实际上并没有保存这个数字，但是却能够操作这个数字） 凡是需要对一定范围内的正整数进行排序去重，都可以使用这个办法（空间换时间）。
98820发布于 2021-08-18 - 来自专栏退役程序员胡说八道
【技术布局】Postgre SQL Select中的排序、去重和分页
要对结果集的行进行排序，需要在SELECT语句中使用ORDER BY子句，根据排序表达式按升序或降序对SELECT语句返回的行进行排序。 如果要根据多个列或表达式对结果集进行排序，则需要在两个列或表达式之间用逗号来分隔它们。其次可以使用ASC选项对行进行升序排序，以及DESC选项对行进行降序排序。 二、去重PostgreSQL 通过DISTINCT关键之来提供去重功能，用于在 SELECT 语句中从结果集中删除重复行。DISTINCT子句为每组重复项保留一行。 例如select distinct col1 from tb1;这句话就是将 col1 列去重并返回，而如果需要对多列去重，不需要写括号，直接在 distinct 的列后面继续用逗号分隔列出列名即可。 select distinct col1,col2 from tb1;这句话就是对col1和col2 两列的集合进行去重。
91900编辑于 2025-01-13 - 来自专栏desperate633
深入理解volatile的内存语义内存可见性禁止重排序
一旦一个共享变量（类的成员变量、 类的静态成员变量） 被 volatile 修饰之后， 那么就具备了两层语义： 保证了不同线程对这个变量进行读取时的可见性， 即一个线程修改了某个变量的值， 这新值对其他线程来说是立即可见的 禁止进行指令重排序， 阻止编译器对代码的优化。 禁止重排序 volatile 关键字禁止指令重排序有两层意思： 当程序执行到 volatile 变量的读操作或者写操作时， 在其前面的操作的更改肯定全部已经进行， 且结果已经对后面的操作可见； 在其后面的操作肯定还没有进行 为了实现 volatile 的内存语义， 加入 volatile 关键字时， 编译器在生成字节码时， 会在指令序列中插入内存屏障， 会多出一个 lock 前缀指令。 内存屏障是一组处理器指令， 解决禁止指令重排序和内存可见性的问题。 编译器和 CPU 可以在保证输出结果一样的情况下对指令重排序， 使性能得到优化。
74620发布于 2018-08-23 - 来自专栏WeOps
RAG 强化之选：OpsPilot Rerank 重排序弥补语义检索短板
嘉为蓝鲸OpsPilot依托RAG技术打造高效知识处理体系，提取与分块拆分语义单元，为后续流程筑牢根基；Embedding及检索将问题与知识库中内容匹配定位。 Rerank（重排序）的具体实现是通过机器学习模型，捕捉复杂语义（如一词多义、隐含意图），对初步检索结果进行二次语义评估。 具体步骤如下：从而实现以下作用，优化检索结果：弥补语义短板：突破传统检索的表面匹配，找到“关键词不同但意思相近”的优质内容。精准筛选排序：通过多维度打分剔除低质信息，让检索结果更聚焦用户真实需求。 输入内容优化：为大模型提供筛选排序后的高质量文档，降低回答偏差风险。 “好内容”和“差内容”训练模型，让模型更会判断语义匹配度，打分更精准，能识别出“堆砌关键词但内容无关”的假相关内容。
49410编辑于 2025-04-28 - 来自专栏全栈程序员必看
语义分割步骤_实时语义分割
深度学习发展到现在，各路大神都发展出了各种模型。在深度学习实现过程中最重要的最花时间的应该是数据预处理与后处理，会极大影响最后效果，至于模型，感觉像是拼乐高积木，一个模块一个模块地叠加，拼成最适合自己的模型。
83430编辑于 2022-09-25
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