在linux系统中打开软件的配置文件,有些配置文件注释很多很长(少则几十行,多则几百行),很影响我们的阅读效率。 所以我们可以使用grep 命令过滤注释行显示正文。...不同软件配置文件的注释符号是不一样的。如php的配置文件pip.ini注释行是以;开头。redis的配置文件redis.conf注释行是以#开头。...在大多数配置文件中，该#字符用于注释一行，因此可以使用以下命令。...如果以 spaces(空白字符) 加#或;开头的字符?可以使用以下命令,该命令还应该删除输出中的空格或行。...相关文章 linux之grep使用技巧 linux中grep命令的12个实际例子 linux中grep如何排除过滤输出总结
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。...四、完整示例在 main 函数中，我们将调用上述两个函数来完成查找重复行的任务。...我们提供了一个文本文件的路径，并调用 readFile 函数来读取文件内容。...使用布隆过滤器（Bloom Filter）等数据结构，以减少内存占用和提高查找速度。总结本文介绍了如何使用 Go 语言来查找文本文件中的重复行。我们学习了如何读取文件内容、查找重复行并输出结果。
协同过滤 协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的...余弦相似度 余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。 ? ?...fillna(0).values.reshape(1, -1)) sim_AB sim_AC OUT: array([[0.18353259]]) array([[0.88527041]]) 从上面看出A和C的比较相似...，那是因为fillna的原因，在实际生活中真的可以将不知道的值fillna 吗，其实上面的结论是不正确的 下一步就是对数据进行简单的处理 去中心化 让均值为0 data_center = data.apply...0).values.reshape(1, -1)) sim_AB sim_AC OUT: array([[0.30772873]]) array([[-0.24618298]]) 去中心化后 A和C的相似度是负的
1️⃣️ 一亿行挑战 状态 1月1日：此挑战已开放提交！ 一亿行挑战（1BRC）是一项有趣的探索，旨在了解现代Java在从文本文件中聚合十亿行数据方面的极限。...拿起你的（虚拟）线程，使用SIMD，优化你的GC，或者尝试其他任何技巧，创建解决此任务的最快实现！ 文本文件包含了一系列气象站的温度值。...创建包含10亿行的测量文件（只需一次）： ./create_measurements.sh 1000000000 这将花费几分钟时间。注意：生成的文件大约为12 GB，所以确保有足够的磁盘空间。...然后你可以在浏览器中打开它，查看你的程序在哪里花费时间。...•调整该脚本，使其引用你的实现类名。如有需要，通过脚本中的JAVA_OPTS变量提供任何JVM参数。•OpenJDK 21是默认的。
推荐阅读时间：8min~9min 文章内容：相似度算法选择 近邻推荐之基于用户的协同过滤 以及 近邻推荐之基于物品的协同过滤 讲解的都是关于如何使用协同过滤来生成推荐结果，无论是基于用户的协同过滤还是基于物品的协同过滤...到底什么是相似度呢 在推荐系统中，近邻推荐的核心就是相似度计算方法的选择，由于近邻推荐并没有采用最优化思路，所以效果通常取决于矩阵的量化方式和相似度的选择。...在近邻推荐中，最常用的是相似度计算方法是余弦相似度，事实上，除了余弦相似度，还有其他的计算方法，比如：欧式距离、修正余弦相似度、皮尔逊相关系数、杰卡德（Jaccard）相似度。...修正后的余弦相似度在计算时，会将向量中的每个维度的元素减去该维度对应的均值作为计算值。...皮尔逊相关系数 皮尔逊相关系数衡量的是两个变量之间的线性关系。 ? 可以看出，皮尔逊相关系数会将原始的向量将去该向量的平均值，修正后的余弦相似度会将原始的向量中的值减去每列的平均值。
本文链接：https://blog.csdn.net/github_39655029/article/details/88692024 功能 读取存在空行的文件，删除其中的空行，并将其保存到新的文件中...cunyu # @Site : cunyu1943.github.io # @File : deleteBlankLines.py # @Software: PyCharm """ 读取存在空行的文件...，删除其中的空行，并将其保存到新的文件中 """ with open('old.txt','r',encoding = 'utf-8') as fr,open('new.txt','w',encoding
本文实例讲述了VB实现按行读取文本文件的方法。分享给大家供大家参考。
换句话说，给你的推荐基于电影类型—在这种情况下是科幻类型。 在另一种方法中，推荐系统会考虑与您的口味相似的其他人的喜好，并向您推荐他们所观看的电影。...与第一种方法相反，给你的推荐是基于多个用户的行为，而不是基于正在观看的内容的属性。这种方法称为协同过滤。 在我们考虑的示例中，这两种方法最有可能向您推荐科幻电影，但它们将采取不同的途径得出结论。...效用矩阵 协同过滤的重要部分是识别出具有相似偏好的观众。尽管Netflix采用多种方式来收集有关用户喜好的信息，但为简单起见，我们假设它已要求观众以1-5的评分来评价电影。...图1显示了四个精选观众提供的评分。这样的表(每一种产品的评分按列排列，每一位用户的评分按行排列)被称为效用矩阵。空格表示某些用户未对某些电影进行评分。...计算Jaccard和余弦距离是用来量化用户之间相似度的各种方法中的两种。Jaccard距离考虑了用户评分的产品数量，但未考虑评分本身的实际值。
功能 读取存在空行的文件，删除其中的空行，并将其保存到新的文件中； 代码 #!...cunyu # @Site : cunyu1943.github.io # @File : deleteBlankLines.py # @Software: PyCharm """ 读取存在空行的文件...，删除其中的空行，并将其保存到新的文件中 """ with open('old.txt','r',encoding = 'utf-8') as fr,open('new.txt','w',encoding
利用Servlet的过滤器Filter进行完成脏话过滤 package cn.javabs.filter; import java.io.IOException; import javax.servlet.Filter...利用Servlet的过滤器Filter进行完成Html编码过滤 package cn.javabs.filter; import java.io.IOException; import javax.servlet.Filter...利用Servlet的过滤器Filter进行完成字符编码过滤(Get及Post方式) package cn.javabs.filter; import java.io.IOException; import...javax.servlet.http.HttpServletRequestWrapper; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; /** * 同时解决GET及POST请求参数和响应输出的编码过滤器
---- 这里主要讨论这么几个方法，他们用法很相似，但又有所不同。在实际开发中就有可能陷入其中，搞不清到底用哪个方法比较好。下面就开始一一介绍。...Object 中的几个很相似的方法 通过对象字面量创建的对象 Object.create() newObject() Object.assign() Object.keys() Object.getOwnPropertyNames...不包括原型链上的）可枚举的属性，可以利用 for...in 或 Object.keys() 方法与 hasOwnProperty() 方法进行过滤。...，添加属性的方式，与 Object.defineProperties() 方法的第二个参数相似。...与 getPrototypeOf() 对应的有一个方法： setPrototypeOf()，该方法可以设置一个对象的 __proto__，这个方法与 Object.create() 方法很相似。
过滤器 过滤器规则 Vue.js 允许你自定义过滤器，可被用于一些常见的文本格式化。...过滤器应该被添加在 JavaScript 表达式的尾部，由“管道”符号指示： 中 --> {{ name | Upper }} 中 --> 过滤器分为全局过滤器和本地过滤器,全局过滤器顾名思义就是所有Vue实例挂载的元素内都能使用...，而本地过滤器则是指只有过滤器函数所在的Vue实例挂载的元素内可以使用 全局过滤器： Vue.filter('Upper',function (name) { return name.toUpperCase...{{name | filterA | filterB }} 解释： 第一步：先把name放到filterA过滤器中进行过滤 第二步：将第一步过滤器的结果再放到filterB再进行过滤
场景:有时候我们做系统的时候，比如两个请求，返回同一个对象，但是需要的返回字段并不相同。 常见与写前端接口的时候，尤其是手机端，一般需要什么数据就返回什么样的数据。...此时对于返回同一个对象我们就要动态过滤所需要的字段… Spring MVC 默认使用转json框架是 jackson。...大家也知道， jackson 可以在实体类内加注解，来指定序列化规则，但是那样比较不灵活，不能实现我们目前想要达到的这种情况 下面用编程式的方式实现过滤字段....mapper = new ObjectMapper(); mapper.setDateFormat(dateFormat); // 允许对象忽略json中不存在的属性...true); // 允许出现单引号 mapper.configure(Feature.ALLOW_SINGLE_QUOTES, true); // 忽视为空的属性
shiro框架内置了10个过滤器 常见的如下 anon ：有的资源（页面和方法）不登录也可以访问，那么这些资源我们可以配置成anon过滤器 authc：有的资源必须登录后才能访问，那么这些资源我们可以配置成...authc过滤器 perms[“添加文章”] ：这个资源必须当前登录人有“企业管理”权限才能访问 过滤器简称 相对应的java类 anon org.apache.shiro.web.filter.authc.AnonymousFilter
参考链接： Python filter() filter( , ) 该函数有两个参数，第一个参数是一个函数，第二个是一个序列， 函数的返回值是使得第一个参数中的函数为true的序列中的元素 def is_odd...，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。...该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。...实例 以下展示了使用 filter 函数的实例： 过滤出列表中的所有奇数： #!...1~100中平方根是整数的数： #!
在推荐系统中，协同过滤算法是应用较多的，具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法，核心点就是基于"一个人"或"一件物品"，根据这个人或物品所具有的属性，比如对于人就是性别、年龄、工作、收入、喜好等...，找出与这个人或物品相似的人或物，当然实际处理中参考的因子会复杂的多。...本篇文章不介绍相关数学概念，主要给出常用的相似度算法代码实现，并且同一算法有多种实现方式。...) Double.NaN else member / (denominator * 1.0) } 大家如果在实际业务处理中有相关需求，可以根据实际场景对上述代码进行优化或改造，当然很多算法框架提供的一些算法是对这些相似度算法的封装...比如Spark MLlib在KMeans算法实现中，底层对欧几里得距离的计算实现。
在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一列是一个变量，基本上所有操作都是基于整洁的数据进行的，都是对某列做什么操作。...但有时候我们也需要对某行做一些操作，dplyr中现在提供了rowwise()函数快速执行对行的操作。...（只是一个例子），不使用rowwise()函数，得到的结果是所有数据的均值，很明显不是想要的： df %>% mutate(m = mean(c(x, y, z))) ## # A tibble: 2...，变成了按行操作！...100 ## 2 2 104 ## 3 3 108 ## 4 4 112 ## 5 5 116 ## 6 6 120 across也有行的形式
xtts的配置文件，有很多注释不想直接去掉的情况下，想清楚的看到目前设置了哪些参数，可以用grep过滤查看： grep -vE '^#|^$' xtt.properties 效果如下： [oracle...rollparallel=2 getfileparallel=4 destconnstr=sys/oracle@jingyu allowstandby=1 简单来说，E是正则，v是反向匹配，^$ 是空行，^#是#开头的：
核函数的含义是两个输入变量的相似度，描述相似度的方法有很多种，就本人的项目经验来说用的最多的是相关系数和欧氏距离。本文对机器学习中常用的相似性度量进行了总结。...若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。...几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式： ?...杰卡德距离用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度。 (3) 杰卡德相似系数与杰卡德距离的应用 可将杰卡德相似系数用在衡量样本的相似度上。 ...信息熵(Information Entropy) ---- 信息熵并不属于一种相似性度量。那为什么放在这篇文章中啊？这个。。。我也不知道。(╯▽╰) 信息熵是衡量分布的混乱程度或分散程度的一种度量。
若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。...几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。...(2)Matlab计算汉明距离 Matlab中2个向量之间的汉明距离的定义为2个向量不同的分量所占的百分比。...杰卡德距离可用如下公式表示： 杰卡德距离用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度。 (3) 杰卡德相似系数与杰卡德距离的应用 可将杰卡德相似系数用在衡量样本的相似度上。...信息熵(Information Entropy) ---- 信息熵并不属于一种相似性度量。那为什么放在这篇文章中啊？这个。。。我也不知道。(╯▽╰) 信息熵是衡量分布的混乱程度或分散程度的一种度量。
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