为了容易理解，会简单地结合正则表达式引擎的工作方式来讲。正则表达式引擎分为文本导向型（Text-directed Engines）和正则表达式导向型（Regex-directed Engines）两种。因为基本上采用的是正则表达式导向型的引擎，所以下文关于引擎工作方式的部分都是基于正则表达式导向型引擎的。
给大家带来了我们经常使用的免费内容重复度检测工具，其中既有网站内容的重复度检查工具，也有文本查重工具。希望可以帮助到遇到类似问题的朋友。
在编程过程中，有时会遇到需要查找重复行的情况。这种操作可以帮助我们找出重复出现的文本行，并进行后续处理，例如删除重复行或统计重复次数。本文将介绍如何使用 Go 语言实现查找重复行的功能，并提供几种常用的算法和技巧。
尽管研究人员经常有正当的理由将他们已经发表的文本重复使用到新的论文中，但同行们通常不赞成这种自我剽窃的行为。
Linux常用命令中，除了cat还有很多其他用于文本查看的命令。本文将简单介绍一下这些文本查看的命令。
记住，限定符只对它前面一个元字符生效，这里是 1 ，所以是匹配一个 1 或者多个 1
在编程和数据处理过程中，我们经常需要查找文件中是否存在重复的行。Go 语言提供了简单而高效的方法来实现这一任务。在本篇文章中，我们将学习如何使用 Go 语言来查找文本文件中的重复行，并介绍一些优化技巧以提高查找速度。
随着大数据营销模式的发展，精准了解客户需求越来越重要，这其中最好的方式，就是直接收集客户意见。但客户意见往往天马行空，既无序又杂乱。虽然收集的意见不少，但分析出有效的信息少之又少。因此怎样从大量意见中挖掘出有效信息，真正读懂客户的心，成为一个刚需。
下面的题目来自一份商品专员的面试题，其中有涉及到条件格式、自定义排序、数据验证制作下拉菜单、查找引用类函数、文本提取函数等等技能。
简单来说，正则表达式就是做了这么一个事情：制定一个规则，而后根据规则去文本中寻找符合规则的字符串。
uniq命令全称是“unique”，中文释义是“独特的，唯一的”。该命令的作用是用来去除文本文件中连续的重复行，中间不能夹杂其他文本行。去除了重复的，保留的都是唯一的，也就是独特的，唯一的了。
语言模型能够记住一些训练数据，如果经过合适地提示引导，可能会生成记住的数据。这肯定不太合适，因为可能会侵犯隐私、降低效用（重复的容易记住的词往往质量比较低），并且有失公平（有些文本被记住而有些没有）。
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推荐阅读：Jeffrey Friedl 《精通正则表达式（第3版）》，本文是该书的读书笔记。
机器之心报道 演讲：周明 编辑：萝卜皮 在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上，澜舟科技创始人兼 CEO、中国计算机学会 CCF 副理事长、创新工场首席科学家周明发表主题演讲《基于预训练语言模型的可控文本生成研究与应用》。 在演讲中，他主要从四个部分进行了介绍：可控文本生成背景、可控文本生成研究进展、澜舟可控文本生成应用实践、总结与展望。说到可控文本生成研究进展，周明总结了三个技术要点：可控文本生成神经网络模型、可控文本生成模型训练与解码、改进生成文本的事实正确性。此外，周明还介绍了澜舟可控文本生成平
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
一、元字符 . 匹配除换行符以外的任意字符 \w 匹配单词（字母、数字、下划线、汉字） \s 匹配任意空白符（空格、制表符tab、换行符、中文全角空格） \d 匹配数字 \b 匹配单词的开始或结束，只是一个位置 ^ 匹配字符串的开始 $ 匹配字符串的结束 \b：单词分界符，匹配一个位置（单词开头或结尾），位置处单词结束空格、标点符等。其实\b匹配位置为：其前一个字符和后一个字符不全是\w。 eg. \bhi\b.*\bLucy\b匹配hi后不远跟一个Lucy。 *：指定前面的字符可以重复n次匹配。则.*表
AI摘要：本文介绍了Linux日志审计中三个重要命令：`sed`、`sort`、和`uniq`的用法及其常用参数。`sed`用于文本处理，如替换、删除、插入操作；`sort`用于文本排序，支持数字顺序、反向排序等；`uniq`用于去重和统计重复次数。文章通过实例展示了如何结合这些命令来分析和统计日志数据，如统计网站访问日志中每个IP的访问次数并排序。这些命令的熟练使用可以提高日志分析和处理的效率，对于实现复杂的日志审计和分析任务至关重要。
正则表达式是一种用于匹配字符串模式的工具。它是一种高度灵活的文本处理工具，可以用于验证、筛选、查找和替换字符串。正则表达式基于一种特定的语法构建模式，这种模式可以用来描述和匹配字符串中的子串。
sort命令用于将文本文件的行排序。默认情况下，sort命令是按照字符串的字母顺序排序。
文本清理，也称为文本预处理或文本数据清理，正在准备原始文本数据并将其转换为更干净、更结构化的格式，以用于分析、建模或其他自然语言处理 (NLP) 任务。它涉及各种技术和程序，从文本文档中去除噪声、不一致和不相关信息，使数据更适合文本分析、情感分析、文本分类和机器学习等下游任务。
字段大小是文本、数字和自动编号等数据类型的字段，可以指定其字段的大小。【短文本】类型最长255个字符，如果超过255个字符，数据类型使用【长文本】。
linux文本处理命令是一类对文件进行操作的命令，通过使用文本处理命令，可以轻松的对文件进行排序，拆分，合并等操作,熟练掌握文本处理命令，在生物信息文本处理中，有十分重要的意义。
工作经常会遇到字符匹配问题，简单的一般通过语言本身提供的函数，即可解决。偶尔遇到复杂的，会想到使用正则表达式。但是由于正则表达式不精通，不会使用复杂的表达式，就显得很呆。
如果你是Linux用户，并且工作涉及处理和操作文本文件和字符串，那么你应该已经熟悉了uniq命令，因为它是最常用的命令。
在日常测试工作中，我们经常需要对上传的文件大小进行测试，例如：一个文件上传功能，限制文件大小最大为10MB，此时我们可能需要测试10MB以及其边界值9MB和11MB；再或者我们有时需要测试一个超大文件，进行大文件的测试。
本文包含: 文件名通配符、命令中的正则表达式、查找文件工具 find、查找文本工具 grep、转换和删除重复命令 tr、合并和分割工具。
澜舟科技算法实习生，北京交通大学自然语言处理实验室二年级硕士生，目前正在进行文本生成方向的研究。
:m,ns/oldtext/newtext 在 m 行通过 n，用 newtext 替换 oldtext
在数据库中，表的第一列通常是称作为主键或唯一标识符的唯一值列表，用于验证为每个唯一标识符收集的数据是否位于一个且只有一个位置。在唯一值列表中没有重复值。
该书适合完全没有设计背景，或在设计方面没有经过正规培训的人。 该书的描述浅显易懂，并且配有很多插图来做描述的说明。阅读起来觉得很轻松。
之前在网上也看过正则表达式的一些文章，虽然能看得懂，但是不能运用的十分灵活。但是这本书《正则表达式必知必会》从头到尾，一步步的让你搞懂每个字符是干啥的，一步步的让我们理解多个字符拼接在一起是干啥的，在这个过程中，先带你学习知识，然后运用知识，再提出现有知识无法满足的问题，引出新知识，就这样一步步的引导用户去学习，由浅入深。真的非常推荐大家有空可以去看看。
在学习和科研工作中，我使用Vim比较多，而且常常遇到处理文本的情况，比如删除文本中的空行，每行前面增加行号等等这些需求。我一般是直接取Google搜索，但是有的时候也不一定能快速地搜索到，所以这里我把常用到的需求和对应的Vim下的解决方法列出来，自己查起来方便些，也希望能帮助到别人。
1. Union A. 语法 Union (
老师有个问题想请教一下，我们项目中有个需求是查询出数据集根据某个字段去重后的全部结果，用 collapse 发现很多数据都没查询到，后面发现是去重的这个字段的值太长了，ignore _above默认的是256，而这个字段的值有的有十几万甚至几十万个字符，像这种情况，还有什么比较好的查询去重方法吗？
一般手机上的 Android App，主要的交互方式是点击。用户在点击后，App 可能做出在页面内更新 UI、新开一个页面或者发起网络请求等操作。Android 系统本身没有对重复点击做处理，如果用户在短时间内多次点击，则可能出现新开多个页面或者重复发起网络请求等问题。因此，需要对重复点击有影响的地方，增加处理重复点击的代码。
这里我做了个简单的测试，当file中的重复行不再一起的时候，uniq将服务删除所有的重复行。经过排序后，所有相同的行都在相邻，因此unqi可以正常删除重复行。
在以UGC(User Generated Content 用户原创内容)业务为主的视频网站中，每天都有大量的视频被上传。用户上传的视频有数量大、重复视频多的特点，特别是一些热点视频会同时有多个用户上传。这样会导致搜索或者推荐结果中出现大量重复视频。如何识别出这些相同内容的视频，为用户提供更好的搜索和推荐体验，是一个需要解决的问题。下面介绍几种识别相同视频的方法：
前期分享的文章 仅30行代码，实现一个搜索引擎(1.0版) 中介绍了如何使用 30行 Python 代码来实现一个简易版的搜索引擎。
页脚文本优化就是在网页最底部通常会看到关于我们，版权声明，隐私政策，免责声明等，我们将重点介绍页脚中关于我们的文本优化，以及页脚中应包含哪些具体优化内容。 在深入了解细节之前，让我告诉你为什么需要优化网站页脚？我们都明白网站页脚是读者最后一个停靠点。你会情不由禁地问自己：“你的网站读者到达网站页脚时，你希望读者做什么？” 如果你想让他们采取行动，请将CALL-TO-ACTION按钮添加到页脚中。
“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”。从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。
想必熟悉小洁老师的学员们都有看过小洁老师发的如何做好你的R语言笔记,这也是马拉松课程的课前准备工作的一项——学习如何记录笔记。
匹配以“sales”开头，后跟任意一个字符，再后以“.xls”结尾的10字符组合。
通过 采集系统 我们采集了大量文本数据，但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析。分析前我们需要对这些数据去除重复，如何选择和设计文本的去重算法？常见的有余弦夹角算法、欧式距离、Jaccard相似度、最长公共子串、编辑距离等。这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用，如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算，我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重。最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复。看起来很简单，我们来做个测试，就拿最简单的两个数据使用Apache提供的 Levenshtein for 循环100w次计算这两个数据的相似度。代码结果如下：
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