在前一篇文章 <海量数据相似度计算之simhash和海明距离> 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力.但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了.我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s.看起来相似度计算不是很慢,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600

simhash进行文本查重http://blog.csdn.net/lgnlgn/article/details/6008498 Simhash算法原理和网页查重应用http://blog.jobbole.com/21928/

摘自:http://www.programcreek.com/java-api-examples/index.php?source_dir=textmining-master/src/com/gta/simhash/SimHash.java package com.gta.simhash; public class Test { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub String s

[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

算法简介 SimHash也即相似hash,是一类特殊的信息指纹,常用来比较文章的相似度,与传统hash相比,传统hash只负责将原始内容尽量随机的映射为一个特征值,并保证相同的内容一定具有相同的特征值.而且如果两个hash值是相等的,则说明原始数据在一定概率下也是相等的.但通过传统hash来判断文章的内容是否相似是非常困难的,原因在于传统hash只唯一标明了其特殊性,并不能作为相似度比较的依据. SimHash最初是由Google使用,其值不但提供了原始值是否相等这一信息,还能通过该值计算出内容

Hanlp等七种优秀的开源中文分词库推荐 中文分词是中文文本处理的基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块.由于中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词. 纵观整个开源领域,陆陆续续做中文分词的也有不少,不过目前仍在维护的且质量较高的并不多.下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库,以供大家参考使用. 1.HanLP —— 汉语言处理包 HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包,由大快搜索主导并完全开源,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用.Han

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,原理上相当于伪随机数产生算法.产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概 率 下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义 上来 说,要设计一个 hash 算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息. 而 Google 的

simhash算法:海量千万级的数据去重 simhash算法及原理参考: 简单易懂讲解simhash算法 hash 哈希:https://blog.csdn.net/le_le_name/article/details/51615931 simhash算法及原理简介:https://blog.csdn.net/lengye7/article/details/79789206 使用SimHash进行海量文本去重:https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5203186

SVN命令 svn co  svn://10.144.156.41/branches/webroot_2015_03_03_gift 表示check远程目录到当前目录下,co命令只能check目录,如果要check文件,需要使用svn export命令,export如果检出文件夹的话,文件夹就只是本地文件夹,无法作为工作目录,也就是说export导出的是一个不带.svn目录的代码目录 svn co一般有两种使用方法 1 svn  co    http://svnserver/mypro/trun

谢谢原作者:http://blog.sina.com.cn/s/blog_963453200101eiuq.html 1.检出svn  co  http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --username 用户名 --password 密码svn  co  svn://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径]  --username 用户名 --password 密码svn  checkout  http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --use

1.检出svn  co  http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --username 用户名 --password 密码svn  co  svn://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径]  --username 用户名 --password 密码svn  checkout  http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --username 用户名svn  checkout  svn://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径]  --us

svn 常用操作命令 检出 svn checkout http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --username 用户名 svn checkout svn://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --username 用户名 # 例子: svn co svn://localhost/测试工具 /home/testtools --username wzhnsc svn co http://localhost/test/testapp --username wzh

你可以仅仅删除冲突的文件并且提交,但是svn resolved除了删除冲突文件,还修正了一些记录在工作拷贝管理区域的记录数据,所以我们推荐你使用这个命令. 恢复本地修改  svn revert [--recursive] 文件名 注意: 本子命令不会存取网络,并且会解除冲突的状况.但是它不会恢复被删除的目录. 例子: svn revert foo.c <- 丢弃对一个文件的修改 svn revert --recursive . <-恢复一整个目录的文件,. 为当前目录 ubuntu下安装sub

1.检出 svn co  http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --username 用户名 --password 密码 svn  co  svn://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径]  --username 用户名 --password 密码 svn  checkout  http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --username 用户名 svn  checkout  svn://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径]  -

ubuntu下安装subversion客户端: sudo apt-get install subversion subversion-tools 详细请看 http://www.subversion.org.cn/svnbook/1.1/index.html svn子命令 1.检出svn  co  http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径]  --username 用户名 --password 密码svn  co  svn://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径]  

SVN 常用命令一览表 命令 功能 使用格式 checkout 检出 svn  co  URL up 更新到当前URL的末端 svn  up switch 更新到某一tag/branch svn  switch  (tag/分支)URL add 增加 svn  add  文件名 rm 删除文件 svn  rm 文件名 删除目录 svn  rm 目录名 diff 与base版本(最后检出或者更新到的版本)对比 svn  diff 与版本库中最新版本对比 svn  diff  -r  head 当前

1.检出svn  co  http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --username 用户名 --password 密码svn  co  svn://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径]  --username 用户名 --password 密码svn  checkout  http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --username 用户名svn  checkout  svn://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径]  --us

ubuntu下安装subversionclient: sudo apt-getinstall subversion subversion-tools 1.检出 svn  co  http://路径(文件夹或文件的全路径) [本地文件夹全路径] --username 用户名 --password 密码 svn  co  svn://路径(文件夹或文件的全路径) [本地文件夹全路径]  --username 用户名 --password 密码 svn  checkout  http://路径(文件夹

svn co http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --username 用户名 --password 密码svn co svn://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径]  --username用户名 --password 密码svn  checkout http://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --username 用户名svn  checkout svn://路径(目录或文件的全路径) [本地目录全路径] --username 用户名注:

在前面的文章中,我们学习了模型层.如何创建应用数据结构以及如何使用 ORM API 来存储查看数据.本文中我们将利用前面所学的模型和记录集知识实现应用中常用的业务逻辑模式. 本文的主要内容有: 以文件为中心工作流的阶段(stage) ORM 方法装饰器:@api.multi, @api.one和@api.model onchange方法,与用户即时交互 使用 ORM 内置方法,如create, write 和 unlink Mail 插件提供的消息和活动功能 创建向导来帮助用户执行复杂操作 使用

一 安装 #Linux: pip3 install scrapy #Windows: a. pip3 install wheel b. 下载twisted http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted c. 进入下载目录,执行 pip3 install Twisted‑17.1.0‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl d. pip3 install pywin32 e. pip3 install scrapy 二 实验要求 目