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1 初识Windows API】--文本去重
2015年04月12 - 最近学习操作系统中,老师布置了一个作业,运用系统调用函数删除文件夹下两个重复文本类文件,Linux玩不动,于是就只能在Windows下进行了。 看了一下介绍Windows API的博客: 点击打开 基本就开始动手了。 主要利用的函数其实就那么几个: CreateFile 创建
2 数组去重初识ES6)
2017年05月24 - 较常见的一问题:数组去重。方法一:利用hash数组的原理var arr=[1,3,3,4,5,5,6,6,7,8,69,8,99,9,0,];function unique(arry){var newArry=[];for(let i=0;i<arr.length;i++
3 文本去重-----awk或者uniq
2013年10月09 - 的时间来为它们编制过滤器,uniq 命令便是唾手可得的好工具。了解一下它是如何节省您的时间和精力的。进行排序之后,您会发现有些行是重复的。有时候该重复信息是不需要的,可以将它除去以节省磁盘空间。不必对文本行进行排序,但是您应当记住 uniq 在读取行时会对它们进行比较并将只除去两个或更多的连续行。下面
4 文本去重之MinHash算法
2016年08月03 - 1.概述 跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度。MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页。它也可以应用于大规模聚类问题。 2.Jaccard in
5 文本去重算法
2012年04月07 - 文本url.txt 内容有5m比较大: http://images.sohu.com/ http://egou.focus.cn/ http://images.sohu.com/ http://egou.focus.cn/ http://images.sohu.com/ http
6 text 文本去重
2012年07月18 - 1 #include <iostream> 2 #include <set> 3 #include <fstream> 4 #include <string> 5 using namespace std; 6 7 int
7 文本去重之SimHash算法
2012年07月17 -   说到文本相似性计算,大家首先想到的应该是使用向量空间模型VSM(Vector Space Model)。使用VSM计算相似度,先对文本进行分词,然后建立文本向量,把相似度的计算转换成某种特征向量距离的计算,比如余弦角、欧式距离、Jaccard相似系数等。这种方法存在很大一个问题:需要对文本两两
8 文本如何去重?uniq awk
2017年08月24 - 一个下午的时间来为它们编制过滤器,uniq 命令便是唾手可得的好工具。 了解一下它是如何节省您的时间和精力的。进行排序之后,您会发现有些行是重复的。有时候该重复信息是不需要的,可以将它除去以节省磁盘空间。不必对文本行进行排序,但是您应当记住 uniq 在读取行时会对它们进行比较并将只除去两个或更多
9 初识rest风格api
2017年03月27 - 本着对rest的学习,记录下学习的心得。 首先什么是rest,用我的话说就是他是一个无状态的url或者说是uri对应服务器上的一个资源,使用http的post(增),delete(删),put(改),get(查)来标记请求的动作。再简单点就是用url来标记资源位置,用http来描述动作。
10 初识文本建模
2016年01月21 - 为:西安/安交/交通/通大/大学(n-1) bag of words:词袋模型,文档和文档之间是独立可交换的,同一个文档内的词也是独立可交换的。 我们在日常生活中,总是产生大量的文本,如果每一个文本存储为一篇文档,那每篇文档以人的观点即是有序的词的序列 d=(w 1 ,w

 
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