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HTML网页巧用URL

viewType=byCate&cateID=3 2,本处的文件为index.html,同时后面带有参数,页面效果如同ASP一般提取信息内容。...arg1=*&arg2=*  ”之类的URL(即网址)不会陌生。...在program文件则可以通过一定方法来读取环境变量,如asp文件就可以通过Reques.Querystring数据集合来读取环境变量。...这时我们就可以在网页利用Location.href属性获得附加了信息内容的URL串,经过适当处理后就可以得到所附加的信息内容字段名称及其取值,再通过浏览器支持的DHTML特性进行处理,就可以实现网页内容动态化...我们也可以看出,通过这种方式达到网页动态交互的目的即使是在浏览器实现也仍然摆脱不了Web服务器的支持,否则浏览器将把“?

1.6K20

如何 100 亿 URL 找出相同的 URL

5, 000, 000, 000 * 64B ≈ 5GB * 64 = 320GB 由于内存大小只有 4G,因此,我们不可能一次性把所有 URL 加载到内存处理。...使用同样的方法遍历文件 b,把文件 b URL 分别存储到文件 b0, b1, b2, ..., b999 。...这样处理过后,所有可能相同的 URL 都在对应的小文件,即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999,不对应的小文件不可能有相同的 URL。...那么接下来,我们只需要求出这 1000 对小文件相同的 URL 就好了。 接着遍历 ai( i∈[0,999] ),把 URL 存储到一个 HashSet 集合。...然后遍历 bi 每个 URL,看在 HashSet 集合是否存在,若存在,说明这就是共同的 URL,可以把这个 URL 保存到一个单独的文件

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面试:如何 100 亿 URL 找出相同的 URL

5, 000, 000, 000 * 64B ≈ 5GB * 64 = 320GB 由于内存大小只有 4G,因此,我们不可能一次性把所有 URL 加载到内存处理。...使用同样的方法遍历文件 b,把文件 b URL 分别存储到文件 b0, b1, b2, ..., b999 。...这样处理过后,所有可能相同的 URL 都在对应的小文件,即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999,不对应的小文件不可能有相同的 URL。...那么接下来,我们只需要求出这 1000 对小文件相同的 URL 就好了。 接着遍历 ai( i∈[0,999] ),把 URL 存储到一个 HashSet 集合。...然后遍历 bi 每个 URL,看在 HashSet 集合是否存在,若存在,说明这就是共同的 URL,可以把这个 URL 保存到一个单独的文件

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一种精确文本中提取URL的思路及实现

在今年三四月份,我接受了一个需求:文本中提取URL。这样的需求,可能算是非常小众的需求了。大概只有QQ、飞信、阿里旺旺等之类的即时通讯软件存在这样的需求。...URL标准定义         定义于RFC1738,详细请见http://tools.ietf.org/html/rfc1738     具有相似的格式(ftp,http,https,wais,nntp...URL的RFC文档对提取URL的帮助 提供了所有的协议头,帮助准确找到URL起始位置 提供了http、ftp等协议名 定义了各种URL的范式,为准确得提取URL有很大的帮助 如ali-inc.com...(这是很久前一个做实验的版本,不能保证其准确性)利用这个正则表达式我们可以发现很多域名,这些域名都是我某款安全辅助软件的二进制文件扒下来了 。...还有请仔细看,这些域名没有数字,这为我之后的设计提出了一种思路。 国内IM对URL提取的处理 ?

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面试:如何 100 亿 URL 找出相同的 URL

“5, 000, 000, 000 * 64B ≈ 5GB * 64 = 320GB 由于内存大小只有 4G,因此,我们不可能一次性把所有 URL 加载到内存处理。...使用同样的方法遍历文件 b,把文件 b URL 分别存储到文件 b0, b1, b2, ..., b999 。...这样处理过后,所有可能相同的 URL 都在对应的小文件,即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999,不对应的小文件不可能有相同的 URL。...那么接下来,我们只需要求出这 1000 对小文件相同的 URL 就好了。 接着遍历 ai( i∈[0,999] ),把 URL 存储到一个 HashSet 集合。...然后遍历 bi 每个 URL,看在 HashSet 集合是否存在,若存在,说明这就是共同的 URL,可以把这个 URL 保存到一个单独的文件

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图像匹配Harris角点特征提取

在进行图像检测或者是识别的时候,我们需要提取出一些有特征的点加以识别,最常用的就是基于点的识别。这里所谓的点,其实就是一些重要的点,比如轮廓的拐角,线段的末端等。...这些特征比较容易识别,而且不容易受到光照等环境的影响,因此在许多的特征匹配算法十分常见。...常见的特征点提取算法有Harris算 子(改进后的Shi-Tomasi算法)、Moravec算子、Forstner算子、小波变换算子等。现在就先介绍一下最常用的Harris角点检测算法。...这个估价函数个特性,就是当R较小时,图像是平坦的;当R小于0时,图像是一个边缘;当R很大时,这个图像是一个角点。因此通常我们会对R设置一个阈值,大于这个阈值的点我们可以看做是角点。

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