一,uniq命令的用途 1, 作用: 从输入文件或标准输入中找到相邻的匹配行, 并写入到输出文件或标准输出 2, 使用时通常会搭配sort使用 说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest 对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/liuhongdi/ 说明:作者:刘宏缔 邮箱: 371125307@qq.com 二,查看uniq命令所属的rpm包 [root@blog nginxlog

在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash,它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法. 1. SimHash与传统hash函数的区别 传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上仅相当于伪随机数产生算法.传统

作者:马 岩(Furzoom) (http://www.cnblogs.com/furzoom/)版权声明:本文的版权归作者与博客园共同所有.转载时请在明显地方注明本文的详细链接,未经作者同意请不要删除此段声明,感谢您为保护知识产权做出的贡献. Centos文本方式安装情况下lvm分区的创建   有些时候,安装centos,会进入文本方式下,而不是进入图形方式.原来一直认为在文本方式下作lvm分区会有限制(记得rhel官方文档里面也这么说.) 昨天,在linux系统管理区看到一个讨论,亲自做了一

文本去重之SimHash算法 - pathenon的个人页面 - 开源中国社区 文本去重之SimHash算法

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas

最近学习操作系统中,老师布置了一个作业,运用系统调用函数删除文件夹下两个重复文本类文件,Linux玩不动,于是就只能在Windows下进行了. 看了一下介绍Windows API的博客: 点击打开 基本就开始动手了. 主要利用的函数其实就那么几个: CreateFile      创建.打开文件ReadFile        读取文件内容DeleteFile      文件删除FindFirstFile   查找指定目录下的第一个文件FindNextFile   查找下一个文件GetFileAt

上一篇数组的去重说到,对于千次计算以上的去重基本上特别的吃力,这里就介绍一种方法,通过Collection集合对象来过滤重复. Option Explicit '//By: InkHin '// 参考:https://bbs.csdn.net/topics/350065116 '引用:Microsoft scriptiong Runtime '感谢 析弱大叔 qq: 1265382638 的指点. '// 2019-03-10 '// 测试 Collection 去重 百万条文本数据过滤 '//

简单来说,这个技巧相应的是例如以下一种场景 假设有文本例如以下 cccc aaaa bbbb dddd bbbb cccc aaaa 如今须要对它进行去重处理.这个非常easy,sort -u就能够搞定,可是假设我希望保持文本原有的顺序.比方这里有两个aaaa,我仅仅是希望去掉第二个aaaa,而第一个aaaa在bbbb的前面.去重后仍旧要在它前面.所以我期望的输出结果是 cccc aaaa bbbb dddd 当然,这个问题本身并不难.用C++或python写起来都非常easy,但所谓杀机焉用牛

sort [-fbMnrtuk] [file or stdin] 选项与参数: -f :忽略大小写的差异,例如 A 与 a 视为编码相同: -b :忽略最前面的空格符部分: -M :以月份的名字来排序,例如 JAN, DEC 等等的排序方法: -n :使用『纯数字』进行排序(默认是以文字型态来排序的): -r :反向排序: -u :就是 uniq ,相同的数据中,仅出现一行代表: -t :分隔符,默认是用 [tab] 键来分隔: -k :以那个区间 (field) 来进行排序的意思 sort -

grep 用于在文本中执行关键词搜索, 用法: grep [选项]... PATTERN [FILE]... [root@bigdata-senior01 ~]# grep "ftp" /etc/passwd ftp:x:14:50:FTP User:/var/ftp:/sbin/nologin xu.dm.ftp:x:1001:0::/home/data:/sbin/nologin 关键参数: -b 将可执行文件(binary)当作文本文件(text)来搜索 -c 仅显示找到的行数

1.cat 用于查看纯文本文件,显示行号,加-n参数,适合内容较少的情况 2.more 用于查看纯文本文件,适合内容较多的情况 3.less 用于查看纯文本文件,可以上下翻页 4.head 用于查看纯文本文档的前 N行,head -n 20 2.txt 5.tail 用于查看纯文本的后N行, “tail -n 20  文件名” tail的重要参数 -f,持续刷新一个文件的内容,当想要实时查看最新日志文件时,这特别有用,此时的命令格式为“tail -f  文件名”:  tail -f /var/l

目录 1.Nano 1.1.基础命令 1.2.快捷操作 1.3.配置文件 2.Vim 2.1.四大模式 2.2.基础命令 2.3.标准操作 2.4.高级操作 2.5.配置文件 Linux 终端的文本编辑器中,较著名的有:Nano.Vim.Emacs.其它文本编辑器还有 Gedit.Sublime,Atom 等等. 1.Nano 1.1.基础命令 nano:打开 nano 编辑器. nano [文件] :打开文件,文件不存在则创建. 常用参数 nano -m [文件]:激活鼠标. nano -i

1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.   Jaccard index是用来计算相似性,也就是距离的一种度量标准.假如有集合A.B,那么,     也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同

对于awk '!a[$3]++',需要了解3个知识点 1.awk数组知识,不说了 2.awk的基本命令格式 awk 'pattern{action}'     省略action时,默认action是{print},如awk '1'就是awk '1{print}' 3.var++的形式:先读取var变量值,再对var值+1 以数据 1 2 3 1 2 3 1 2 4 1 2 5 为例,对于awk '!a[$3]++' awk处理第一行时: 先读取a[$3]值再自增,a[$3]即a[3]值为空(0)

来源:http://my.oschina.net/pathenon/blog/65210 1.概述     跟SimHash一样,MinHash也是LSH的一种,可以用来快速估算两个集合的相似度.MinHash由Andrei Broder提出,最初用于在搜索引擎中检测重复网页.它也可以应用于大规模聚类问题.   2.Jaccard index       在介绍MinHash之前,我们先介绍下Jaccard index.       也就是说,集合A,B的Jaccard系数等于A,B中共同拥有的

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? 引用三年前一位网友的话来讲: “Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以后两者更适

利用Linux命令进行文本按行去重并按重复次数排序   linux命令行提供了非常强大的文本处理功能,组合利用linux命令能实现好多强大的功能.本文这里举例说明如何利用Linux命令行进行文本按行去重并按重复次数排序.主要用到的命令有sort,uniq.其中,sort主要功能是排序,uniq主要功能是实现相邻文本行的去重. 用于演示的测试文件内容如下: Hello World.     Apple and Nokia.     Hello World.     I wanna buy an A

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas