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UrlBloom Filter 算法、误差及其他

UrlBloom Filter 算法、误差及其他 fly with me , in the perfect world --- 题记 最近看了一些书,公式和算法,用一个词把他们窜起来的话 误差换效率 google黑板报上一片文章,讲Url重用到的一个技巧:把平均长度较长的Url转换成平均长度较短的GUID来节省空间。 在Url方面还有一个常用的算法:Bloom Filter 算法。 Bloom Filter 算法是查看元素E是否在集合S中存在的快速算法,典型的应用就是拼写检查spellcheck时,查看某个单词是否在字典中存在。 Bloom Filter 是一种常见的算法,现在已经有了 Java , C++ , C# , ruby 等各个版本的算法。当然也有很多变种出现以适应更多的需求。

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simhash文章

优点:算法简单、工程好落地,不会受大数量问题影响。 技术方案2、分段签名算法   算法思路:按规则把网页切成N段,为每一段生成信息指纹。 使用方:Google基于此算法实现网页文件查。   优点:相对传统文本相似性方法(欧氏距离、海明距离、余弦角度),解决计算量庞大等问题。    —其他简单方案:        百度大搜的去算法比较简单,就是直接找出此文章的最长的n句话,做一遍hash签名。n一般取3。       工程实现巨简单,据说准确率和召回率都能到达80%以上。    2、评估指标      准确率(97%): 数据集:重新闻集      方式:人工(研发先评估、产品评估)      召回率(75%):          数据集:训练数据集-重新闻集          参考资料 中文文档simhash值计算 网页文本的算法介绍 海量数据相似度计算之simhash和海明距离 短文本合并重复(去)的简单有效做法 海明距离查询方案 原文链接:https://www.cnblogs.com

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    php去后重新键值

    更快的方式实现PHP数组去 1 /* 创建一个包含重复值的,一共四个元素的数组 */ 2 $array = array('green','blue','orange','blue'); 3 4 /

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    【排序算法】-快算法

    前言 笔者也是近期猜对算法感兴趣的,可能对刚入门的同学来说,算法接触不到,但是对于有一些经验的程序员来说,算法的技能是必备的,尤其是面试的时候,动不动就让你手写算法,其实考验的就是你的基础知识。 第一篇我就来讲解快算法,开发中用到的并不多,大家先理解快思路,然后在背代码的时候就很容易了,核心代码不到十行,所以也是一个很简单的算法。 正文 快利用了一个重要的概念就是“分治法”,所谓“分治”就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并 分治法不仅在快中体现,还在归并排序,傅立叶变换(快速傅立叶变换)等等都有所体现。 下面我就给定一个数组,然后分析快是如何进行排序的, int[] arr = {2, 6, 9, 1}; ?

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    算法见真功夫--字符串

    可是一个自测才突然发现,一向自伐的算法强项居然是一塌糊涂,真的是一天不练就手生,三天不练就门外汉呐。所以决定,今后尽量每天都去做一些算法的思考和练习,如果大家见到很渣的写法,还请不要笑话。 题:实现一个算法,确定一个字符串的所有字符是否都不相同。 我的做法: 建立一个数组,遍历字符串,将当前字符对应的数组位置加1,最后遍历数组,有大于1的,就说明有重复。 ?

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    python 快算法

    一.用栈实现非递归的快程序 先说两句题外话,一般意义上的栈有两层含义,一层是后进先出的数据结构栈,一层是指函数的内存栈,归根结底,函数的内存栈的结构就是一个后进先出的栈。 return i + 1 ... >>> a=[3,2,1,5,8,9] >>> quick_sort(a,0,5) >>> a [1, 2, 3, 5, 8, 9] 三.一行实现快: >>> quick_sort array[1:] if item > array[0]]) >>> array=[3,2,1,5,9,8] >>> quick_sort(array) [1, 2, 3, 5, 8, 9] 四.由于快是原地排序

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    网络爬虫之网页: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,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。 例如,一个企业商品搜索。 则从下一个字符开始匹配 { ret.append(content.charAt(i)); ++i; } } return ret.toString(); } 语义指纹生成算法如下所示 第4步:调用MD5算法,将每个特征项串转化为一个128位的串,作为该网页的指纹。 调用fseg.result.FingerPrint中的方法。 showBytes(getMD5(fingerPrint)); System.out.println("FingerPrint:"+fingerPrint+" md5:"+md5Value); MD5可以将字符串转化成几乎无冲突的

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    【每日算法】lua实现快算法

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    字符串、数组去

    对象赋值思想:(接收后台数据绘制统计图用到了该想法) 1 /** 2 * 数组、字符串 3 * @param {[string/array ]} as [数组或者字符串] 4 * @return {[array]} [返回数组] 5 */ 6 var unique = function

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    算法-姓名去

    描述 给一串名字,将他们去之后返回。两个名字重复是说在忽略大小写的情况下是一样的。 说明: 你可以假设名字只包含大小写字母和空格。 给 你 点 时 间 想 一 下 ---- 题目分析: 思路就是:去和转小写 code: 题目基本就像下面这样解了,其他的不过是循环的方法,去的方法不同,事实上都大同小异。 names[index] = value.toLowerCase(); // 全部转小写 }); return [...new Set(names)]; // 去 github 算法仓库地址 2018.8.16

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    ACM算法竞赛——快(模板)

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    年关将至,看腾讯安全保如何兵布阵

    年关将至,在各行各业准备享受假期的时候 安全从业者却不敢有丝毫放松 因为在节假日、大型活动等“重要时刻” 网络安全的压力总是比平常大得多 一旦发生安全事件 带来的负面效应也是不能承受之 下拉收好这份腾讯安全保战略秘籍

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    mysql截取字符串,mysql 截取字符串 拼接

    1:字符串截取 LEFT(guid_,LENGTH(guid_) – 5)//1001-1002-1003 截取为 1001-1002 2:判断是否存在某字符串中 IN(‘1001′,’1002′,’ id in(xxxx) 可以用查询的某个字段直接 where id in (select id from xxxx) 3:根据某个字段去重复 在查询结果中加入COUNT (DISTINCT 想要根据去的字段

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    字符串数组的去

    字符串数组的去 输入 第一行为个数n,之后n行每行一个字符串(1<n<50000) 输出 输出不重复的字符串的个数 输入样例 3 aaaa AAAa aaaa 输出样例 2  我一开始是这样写的,结果在 i++) { cin >> s[i]; } int Count = 0; for(string word:s) //for-each循环,将字符串数组 s中的每个字符串依次取出,赋值给word { if(Map[word]==0) { Count++; //统计字符串数组中不同字符串的数目 i++) { cin >> s[i]; } int Count = 0; for(string word:s) //for-each循环,将字符串数组 s中的每个字符串依次取出,赋值给word { if(Map[word]==0) { Count++; //统计字符串数组中不同字符串的数目

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    图文解读:推荐算法架构——精

    导语 | 精是整个推荐算法中比较重要的一个模块,目前基本都是基于模型来实现,主要涉及样本、特征、模型三部分。本文将对其进行详细阐述,希望为更多的开发者提供经验和帮助。 一、整体架构 精是整个推荐算法中比较重要的一个模块,目前基本都是基于模型来实现,涉及样本、特征、模型三部分。 这些特征一般由机器识别、人工打标、用户填写运营审核等方式产出,十分要。 统计特征:如item近14天、7天、3天的pv、vv、CTR、完播率、单vv时长等,最好同时包括绝对值和相对值。 五、精优化 精优化的方法和论文很多,一定要有一个全局架构认知,从而知晓每篇论文主要针对精什么地方做的改进,类似的改进方案有哪些,各有什么优缺点。 作者简介 谢杨易 腾讯应用算法研究员 腾讯应用算法研究员,毕业于中国科学院,目前在腾讯负责视频推荐算法工作,有丰富的自然语言处理和搜索推荐算法经验。  推荐阅读 揭秘一致性Hash算法应用!

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    数据去算法(一)

    例如:给定一个数组[1,2,3,1],去除重复的数据 我们放眼一看就知道1复了,但计算机没有这样的水平,它需要将该问题转化为严密的逻辑计算和数值计算,才能得到正确的结果。 在转化为计算机可处理的过程,就需要用到算法和数据结构的知识。我们知道hashtable数据结构,它的keys是不能存在重重的,那么我们就可以将数组转化hashtable来解决。

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    APS智能产+运筹优化算法=?

    图 APS智能产系统(二)快速MRP展单算法MPS(Master Production Schedule)即主生产计划,是根据预测、合同等确定每一具体的最终产品在每一具体时间段内生产数量的计划。 图 基于GA+TS的混合智能算法 APS智能产系统既可以支持标准算例模型,也可以支持企业级模型与约束。考虑算法研究与企业应用需要同时兼顾,系统界面如下图所示。? 图 基于Pert关键路径分析算法APS智能产系统支持网络计划模型,可以用于项目型计划产与滚动产,例如飞机,轮船,大型机械等生产制造,替代Project等项目计划软件,系统对网络计划的执行进行监督、 图 APS需求预测与差异对比功能界面(六)二维样优化算法二维样问题普遍存在于工程领域中,如钣金下料、玻璃切割、造船、车辆、家具生产、报刊排版、服装和皮革裁剪等.最优的样方案可以最大限度地节约材料、 图 二维算法展示(七)三维装箱优化算法 箱柜装载问题(three-dimensional bin packing problem,简称3D-BPP):给定一些不同类型的方型箱子和一些规格统一的方型容器

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    算法练习(22) - 快:原址排序

    将一个数组的最后一位数字(a[q])作为"元",从头a[p]开始跟这个数字比较(索引从i(i=p)开始),使用一个变量作为指针(point) , 如果a[i] ...

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