本篇博客,小菌为大家带来的则是MapReduce的实战——统计指定文本文件中每一个单词出现的总次数。 我们先来确定初始的数据源,即wordcount.txt文件! ?...import java.io.IOException; /** * @Auther: 封茗囧菌 * @Date: 2019/11/11 17:43 * @Description: * 需求：在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数...,Text,LongWritable> { //map 方法的生命周期: 框架每传一行数据就被调用一次 //key : 这一行的起始点在文件中的偏移量 //value :...在我们本地的E盘上,出现了result文件夹 ? 打开进入并用Notepad++ 打开文件查看内容!发现统计的结果已经呈现在里面了!说明我们的程序运行成功了! ?...思路回顾: 每读取一行数据,MapReduce就会调用一次map方法,在map方法中我们把每行数据用空格" "分隔成一个数组,遍历数组,把数组中的每一个元素作为key,1作为value
WordCount 需求: 在一堆给定的文本文件中统计输出每一个单词出现的总次数 Step 1....数据格式准备 1.1 创建一个新的文件 cd /export/servers vim wordcount.txt 1.2 向其中放入以下内容并保存 hello,world,hadoop hive,...Job.getInstance(super.getConf(), JobMain.class.getSimpleName()); //打包到集群上面运行时候，必须要添加以下配置，指定程序的main...类 job.setMapperClass(WordCountMapper.class); //设置我们map阶段完成之后的输出类型...0 : 1; } /*** 程序main函数的入口类 * @param args * @throws Exception */ public static
因为计算机只有加法器没有减法器，两个数的减法运算会被计算机转换为加法运算，而补码恰恰解决了这个问题。...从而只要内存够大，就可以支持无限小的负数，这类语言因为不使用传统的数字存储方式，所以探讨其数字中 1 的数量是没有意义的。...针对 python 语言，在 python2 中，我们可以通过 sys.maxint 获取到上面说的“预定位数”的最大数字来计算，在 python3 中 sys.maxint 更换为了 sys.maxsize...那么基本的解决思路有下面几个： 利用 java 语言的 >>> 操作，让解释器强制在高位补 0 预先定义最大移位次数变量 对负数的最高位直接置 0，然后使用上述程序，并在最终将结果加 1 方法 1 是最简单的...更加巧妙的两种方法 4.1. 山不过来我过 — 引入测试位 上述所有方法我们都是通过对传入参数移位实现的，如果不对传入参数移位，而是使用测试位，就不会出现上述的问题了。
1 从数据中抽取合适的特征 1.1 TF-IDF短语加权表示 TF-IDF公式的含义是:在一个文档中出现次数很多的词相比出现次数少的词应该在词向量表示中得到更高的权值。...现在可以使用Spark的 top 函数来得到前20个出现次数最多的单词。我们把它们作为停用词。...对于使用提取特征来完成的任务,比如文本相似度比较或者生成机器学习模型,只出现一次的单词是没有价值的,因为这些单词我们没有足够的训练数据。...实例并调用RDD中的 fit 方法,利用词频向量作为输入来对文库中的 每个单词计算逆向文本频率。...一个比较通用的例子是使用单词的向量表示基于单词的含义计算两个单词的相似度。Word2Vec就是这些模型中的一个具体实现,常称作分布向量表示。
服务器使用宝塔面板出现“您的请求在web服务器中没有找到对应的站点!”的解决办法 服务器使用宝塔面板出现“您的请求在web服务器中没有找到对应的站点!”...的解决办法 近期经常看到有站长朋友反应服务器出现以下报错： QQ图片20180720152852.png 这个提示是说您访问的域名，在这台服务器上没有找到对应的站点，其实就是配置文件没有正确读取才出现的...采用第二条方式 2.连接进入linux服务器SSH终端，输入以下命令： /etc/init.d/httpd stop pkill -9 httpd /etc/init.d/httpd start 这三条命令在SSH...中逐个输入，每输入一条就回车执行一次。
词频逆文档频率（TFIDF） TFIDF 的工作原理是按比例增加一个词语在文档中出现的次数，但会被它所在的文档数量抵消。因此，诸如“这个”、“是”等在所有文档中普遍出现的词没有被赋予很高的权重。...但是，在少数文档中出现太多次的单词将被赋予更高的权重排名，因为它很可能是指示文档的上下文。...Term Frequency Term Frequency --> 词频 词频定义为单词 (i) 在文档 (j) 中出现的次数除以文档中的总单词数。...如果一个词语在超过 50 个文档中均出现过，它将被删除，因为它在语料库级别被认为是无歧视性的。...首先使用精确匹配进行评估，从文档中自动提取的关键短语必须与文档的黄金标准关键字完全匹配。
这篇文章讲一下词袋模型BoW，它主要用于两帧2d-2d匹配加速，以及在历史关键帧中搜索最相近的帧（闭环检测）。...orb-slam3中维护了一个关键帧数据库，每次新增一个关键帧，都会通过kd树计算BoW，同时更新正向索引和逆向索引。每个单词拥有一个逆向索引表，记录包含该单词的帧，和权重。...单词的权重TF-IDF 首先说明一下，IDF是在构建词典的时候计算好，TF是在对新帧计算词向量的时候计算的，TF*IDF就是最终单词的权重，也就是单词的值。...(*fit, word_id); // 统计单词出现次数 if(!...KeyFrameDatabase维护了一个逆向索引map，记录每个单词中落入的关键帧。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/89927887 题目描述： 输入一个英文句子，把句子中的单词(不区分大小写)按出现次数按从多到少把单词和次数在屏幕上输出来...：先把字符串中的字母全部转换成小写，用map来记录单词出现的次数，利用字符流来进行单词的读入，然后进行无脑输出即可。...这三个字符都标志着一个单词的结束，所以我们可以用一个字符串word来读取单词，然后无脑遍历字符串str，当读到那三个字符时，立即m[word]++;并把word重新置为空，否则将字符添加到word中。...map m; //map的key为单词,value为这个单词出现的次数 while(ss >> word) { m[word]++;...value为这个单词出现的次数 for(auto it : str) { if(it == ' ' || it == ',' || it == '.')
（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响） D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY（简称VOC） LDA符合的分布 每篇文章d(长度为)都有各自的主题分布...计算方法同样很直观，pwi=Nwi/N，其中Nwi表示对应到topic t的VOC中第i个单词的数目，N表示所有对应到topic t的单词总数。...在拟合过程中，CountVectorizer会从整个文档集合中进行词频统计并排序后的前vocabSize个单词。...一个可选参数minDF也会影响拟合过程，方法是指定词汇必须出现的文档的最小数量（或小于1.0）。另一个可选的二进制切换参数控制输出向量。...可以通过调用setOptimizer(value: String)，传入online或者em来使用。
上述引用总结就是, 一个词语在一篇文章中出现次数越多, 同时在所有文档中出现次数越少, 越能够代表该文章. 这也就是TF-IDF的含义....词频 (term frequency, TF) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化(一般是词频除以文章总词数), 以防止它偏向长的文件。...# 但是, 需要注意, 一些通用的词语对于主题并没有太大的作用, 反倒是一些出现频率较少的词才能够表达文章的主题, 所以单纯使用是TF不合适的。...这边的例子以上述的数学公式来计算。词频 (TF) 是一词语出现的次数除以该文件的总词语数。...也就只说，在网页中找到一个“原子能”的比配相当于找到九个“应用”的匹配。
在机器学习中，Bag-of-Words 模型（BoW）是一种简单而有效的让计算机“理解”文本文档的模型。 这个模型非常简单，它移除了单词的诸如词序、语法等顺序信息，只关注文档中该单词的出现情况。...在词袋模型中，我们只关心编码方案，而编码方案描述了文档中出现了什么单词，以及这些单词在编码文档中出现的频率，而没有任何关于顺序的信息。...根据需要在一个或多个文档中调用 transform() 函数，将每个文档编码为一个向量。 最终会返回一个已编码的向量, 其长度为索引的个数，该向量还携带有文档中每个单词出现的次数信息。...从接下来输出的类型中可以看出，编码向量是一个稀疏向量。而最后的输出是编码向量的数组版本，其表达的含义是，索引值为 7 的单词出现次数为 2，其余单词出现次数为 1。...会输出编码的稀疏向量的数组版本，从这个输出中可以看出，在词汇中出现的单词的没有被忽略，而另一个不在词汇中的单词被忽略了。
return index; } }; ---- 用哈希优化暴力滑动 思路： 使用两个哈希表，一个记录words数组中每个字符串出现的次数，一个记录当前滑动窗口中每一个字符串出现的次数。...哈希容器作用体现: 判断当前子串的出现次数是否超过了对应words数组中该串出现的次数。 图解: 我们把 words 存到一个 HashMap 中。 然后遍历当前滑动区间的每个单词。...第一个单词在 HashMap1 中，然后我们把 foo 存到 HashMap2 中。...，下面记录单词长度 int wordSize = words[0].size(); int len = 0; //滑动窗口长度 //记录words数组中每个字符串出现的次数 unordered_map...第三类:判断过程中，出现的是符合的单词，但是次数超了。
import原理：通过指定的分隔符进行数据切分，将分片传入各个map中，在map任务中对每行数据进行写入处理，没有reduce。...export原理：根据要操作的表名生成一个java类，并读取其元数据信息和分隔符对非结构化数据进行匹配，多个map作业同时执行写入关系型数据库。 ---- 5....Hadoop 内置的输出文件格式有： MultipleOutputs 可以把输出数据输送到不同的目录； 在自定义的reduce的函数中首先使用setup函数（注：该函数在task启动后数据处理前就调用一次...倒排索引 :一种索引方法，用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射，在倒排索引中单词指向了包含单词的文档。...合并小文件：在执行mr任务前将小文件进行合并，大量的小文件会产生大量的map任务，增大map任务装载次数，而任务的装载比较耗时，从而导致 mr 运行较慢。
中保存每个单词，和它出现的次数。...进入 while 循环，每得到一个单词，右窗口右移，若 words[] 中没有这个单词，那么当前窗口肯定匹配失败，直接右移到这个单词后面，则窗口内单词统计 map 清空，重新统计符合要求的单词数清 0...若 words[] 中有这个单词，则统计当前子串中这个单词出现的次数。...如果这个单词出现的次数大于 words[] 中它对应的次数，又由于每次匹配和 words 长度相等的子串，如 ["foo","bar","foo","the"] "| foobarfoobar| foothe..."，第二个bar虽然是 words[] 中的单词，但是次数超了，那么右移一个单词长度后 "|barfoobarfoo|the"， bar 还是不符合，所以直接从这个不符合的bar之后开始匹配，也就是将这个不符合的
严重依赖Kafka，在国内几乎没有公司使用 3）、SparkStreaming 基于SparkCore之上流式计算框架，目前使用也不多 4）、Flink 框架 当前大数据流式计算领域最流行框架...RDD进行操作的，更加接近底层，性能更好，强烈推荐使用： 14-[掌握]-DStream中transform函数使用 通过源码认识transform函数，有两个方法重载，声明如下： 接下来使用transform...依据业务需求，调用DStream中转换函数（类似RDD中转换函数） /* TODO: 能对RDD操作的就不要对DStream操作，当调用DStream中某个函数在RDD中也存在，使用针对RDD...表示每个单词出现一次 .map(word => word -> 1) // 按照单词分组，对组内执进行聚合reduce操作，求和 .reduceByKey((tmp, item)...依据业务需求，调用DStream中转换函数（类似RDD中转换函数） /* TODO: 能对RDD操作的就不要对DStream操作，当调用DStream中某个函数在RDD中也存在，使用针对RDD
注意：这不是一个比较好的解法，如果单词中包含逗号，圆括号等，正则尾部会匹配到，输出的答案就会不理想。...重复出现的子串要计算它们出现的次数。...请注意，一些重复出现的子串要计算它们出现的次数。 另外，“00110011”不是有效的子串，因为所有的0（和1）没有组合在一起。...result.push(r) 步骤三：计算子串代码演示 代码思路整理： 利用for循环，将字符串从第一个开始传入match函数中，在match函数中使用正则表达式获取到字符串开头的字符...，使用test方法与传入的字符串进行比对，返回第一个比对成功的字符串，保存到数组result中 以此类推，剃掉原字符串的第一个字符后再调用一次match方法，直到原字符串只剩下1个字符，返回数组result
1、给出n个单词和m个询问，每次询问一个单词，回答这个单词是否在单词表中出现过，以及出现的次数。...如果内存可以存储下，可以直接使用hashmap进行处理，key存储当前的单词，value存储出现的次数。...可以把单词都按前缀拆分开，并全部都放到map中即可 abnormal a ab abn abno ......初始化字典树 { root = new TrieNode(); } 创建字典树 // 建立字典树 public void insert(String str) // 在字典树中插入一个单词...} } return; } System.out.println(prefix); } 在字典树中查找一个完全匹配的单词
函数ComputeBoW()在ORB-SLAM2中多次被调用。...源码中的transform()。...，这些相连Keyframe都是局部相连，在闭环检测的时候将被剔除 //Map,Set属于标准关联容器，使用了非常高效的平衡检索二叉树：红黑树，他的插入删除效率比其他序列容器高是因为不需要做内存拷贝和内存移动...//Set和Vector的区别在于Set不包含重复的数据。Set和Map的区别在于Set只含有Key，而Map有一个Key和Key所对应的Value两个元素。...，计算累计得分 // 具体而言：lScoreAndMatch中每一个KeyFrame都把与自己共视程度较高的帧归为一组，每一组会计算组得分并记录该组分数最高的KeyFrame，记录于lAccScoreAndMatch
注意：这不是一个比较好的解法，如果单词中包含逗号，圆括号等，正则尾部会匹配到，输出的答案就会不理想。...重复出现的子串要计算它们出现的次数。...请注意，一些重复出现的子串要计算它们出现的次数。另外，“00110011”不是有效的子串，因为所有的0（和1）没有组合在一起。...(r)步骤三：计算子串代码演示 代码思路整理：利用for循环，将字符串从第一个开始传入match函数中，在match函数中使用正则表达式获取到字符串开头的字符（或是多个0或是多个1）再使用repeat...前一个数字出现的次数>=后一个数字出现的次数，则一定包含满足条件的子串。即cur小于等于pre则符合条件。
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