python爬虫中的去重处理爬虫进阶课程笔记。1、去重应用场景以及基本原理1.1、 爬虫中什么业务需要使用去重防止发出重复的请求防止存储重复的数据1.2、去重实现的基本原理根据给定的判断依据和给定的去重容器，将原始数据逐一进行判断，判断去重容器中是否有该数据。如果没有那就把该数据对应的判断依据添加去重容器中，同时标记该数据是不重复数据；如果有就不添加，同时标记该数据是重复数据。判断依据（原始数据、
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2024-07-04 22:30:09
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开源地址： https://github.com/idealo/imagededup 安装库 pip install imagededup 示例代码 from imagededup.methods import PHash phasher = PHash() # 生成图像目录中所有图像的二值hash ...
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2021-11-04 09:32:00
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特征提取简介什么是特征提取特征提取器负责为音频或视觉模型准备输入特征。包括从序列中提取特征，例如，对音频文件进行预处理以生成对数梅尔频谱图特征。以及从图像中提取特征，例如裁剪图像文件，还包括填充、归一化以及转换为NumPy、PyTorch和TensorFlow张量。通俗一点解释特征提取器就像是一个准备工人，它的工作是帮助计算机“理解”音频和图像。想象一下，当我们人类看图片或听声音时，我们可以轻松识
set去重ls = [1,2,3,4,4,5,5]set(ls)双重遍历，标记去重ls = [1,2,3,4,4,5,5]ls1 = []for r1 in ls: repeat = False for r2 in ls1: if r1 == r2: repeat = True break if not repeat:
原创
2022-07-08 12:33:33
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# 深度学习图像去重
## 引言
随着图像数据的爆炸式增长，如何高效地管理和处理这些图像成为了一个重要的问题。其中，图像去重（Image Deduplication）作为一种去除重复图像的技术，逐渐引起了研究者和业内人士的关注。深度学习的发展为图像去重提供了新的思路与方法，能够更准确和高效地识别重复图像。
本文将深入探讨深度学习在图像去重中的应用，介绍基本原理、流程，并提供代码示例。同时，我
文章目录列表去重字典去重 列表去重在Python中，可以使用多种方法对列表进行去重，以下介绍几种常用的方法：方法一：使用set()函数将列表转换为集合，由于集合元素不可重复，这样就快速将列表中的重复元素去除：list1 = [1, 2, 3, 2, 5, 1]
new_list = list(set(list1))
print(new_list) # 输出[1, 2, 3, 5]方法二：使用列
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2023-06-12 16:44:45
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一、需求分析 订单场景，订单状态分为// WHEN oms_order.order_state = 11 THEN '待支付'
// WHEN oms_order.order_state = 12 THEN '订购成功'
// WHEN oms_order.order_state = 21 THEN '订单已提交到厂家'
//
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2024-07-19 21:35:24
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python赋值？链式赋值：x=y=123等价于x=123y=123解包赋值：A,B,C=4,5,6相当于A=4B=5C=6python数据类型？整形、浮点型、布尔型、字符串型整数：python3整数可以任意大小，可表示为二进制(0b)、八进制(0o)、十六进制(0x)浮点数：浮点数在内存中以科学计数法形式存储。浮点函数：round(value)：四舍五入；math.ceil(value):向上取
原题解答本次的题目如下所示：给定一个整数的序列，要求对这个序列进行去重操作。所谓去重，是指对这个序列中每个重复出现的数，只保留该数第一次出现的位置，删除其余位置。 输入格式 输入一行，n 个整数，整数之间以一个空格分开。每个整数大于等于 10 、小于等于 100。 输出格式 输出一行，按照输入的顺序输出其中不重复的数字，整数之间用一个空格分开。 输入样例： 10 12 98 18 12 18 21
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2024-04-09 13:27:42
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（1）、数据去重简介1、数据去重：指在一个数字文件集合中，找出重复的数据并将其删除，只保留唯一的数据单元的过程。2、分类：url去重：直接筛选掉重复的url数据库去重：利用数据库的特性删除重复的数据3、图解4、为何需要进行url去重？运行爬虫时，我们不需要一个网站被下载多次，这会导致cpu浪费和增加引擎负担，所以我们需要在爬取的时候对url去重，另一方面：当我们大规模爬取数据时，当故障发生时，不需
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2023-08-11 13:58:10
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1. 检测与处理重复值pandas提供了一个名为drop_duplicates的去重方法。该方法只对DataFrame或者Series类型有效。这种方法不会改变数据原始排列，并且兼具代码简洁和运行稳定的特点。该方法不仅支持单一特征的数据去重，还能够依据DataFrame的其中一个或者几个特征进行去重操作。dataFrame(Series).drop_duplicates(self, subset=
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2023-11-08 20:34:31
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在python中，有两种方法进行去重：1）对于list数据，去重方式如下：a)原列表list_origin的内容如下：list_origin = ["aaa", "ccc", "bbb", "aaa", "ddd", "bbb"]b)进行去重，获得新的列表new_list：new_list = list(set(list_origin))这里的new_list=['aaa','bbb', 'ccc
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2023-06-30 11:56:29
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Python对多属性的重复数据去重实例python中的pandas模块中对重复数据去重步骤：1）利用DataFrame中的duplicated方法返回一个布尔型的Series,显示各行是否有重复行，没有重复行显示为FALSE，有重复行显示为TRUE；2）再利用DataFrame中的drop_duplicates方法用于返回一个移除了重复行的DataFrame。注释：如果duplicated方法和d
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2023-07-06 21:51:28
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1、一行代码实现1--100之和In [1]: sum(range(1,101))Out[1]: 50501-100求和2、如何在一个函数内部修改全局变量a=520deffun():globalaa=1314fun()print(a)3、列出5个python标准库sys通常用于命令行参数datatime日期相关函数os与操作系统相关函数time时间相关函数re正则表达式4、字典如何删除键和合并两个
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2024-08-02 16:40:14
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一、前言今天给大家分享的是，Python爬虫里url去重策略及实现。二、url去重及策略简介1.url去重 从字面上理解，url去重即去除重复的url,在爬虫中就是去除已经爬取过的url,避免重复爬取，既影响爬虫效率，又产生冗余数据。2.url去重策略 从表面上看，url去重策略就是消除url重复的方法，常见的url去重策略有五种，如下：1# 1.将访问过的ur保存到数据库中
2# 2
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2024-08-01 12:41:48
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假设有数组 array = [1,5,2,3,4,2,3,1,3,4] 写一个函数 unique，使得 unique(array) 的值为 [1,5,2,3,4] 也就是把重复的值都去掉，只保留不重复的值。 使用set方法 var array = [1,5,2,3,4,2,3,1,3,4,{},[1 ...
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2021-10-25 14:15:00
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在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一种颇为流行的分布式计算框架。尤其是使用 Spark DSL（领域特定语言），我们能够更高效地进行数据分析和处理。然而，随着数据量的增加，去重问题便显得愈发重要。本博文将探讨如何使用 Spark DSL 实现去重操作，解析其技术原理，并提供详细的案例分析。
### 背景描述
在数据处理中，我们经常会遇到重复数据的问题。这种重复不仅影响数据的质量，
# Java实现去重的完整指南
在开发过程中，数据去重是一个常见的需求，尤其在处理集合或数组时非常重要。本文将带你通过一个简单的步骤来实现Java中的去重方法。我们将使用Java的集合框架，尤其是`HashSet`，来实现这一目的。接下来，我将用表格展示整个流程，然后逐步解释每一步，并附上相关代码和注释。
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
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2024-09-05 04:36:10
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Redis是开源的，c编写的，基于内存（快）且支持持久化（数据备份保存到硬盘），高性能的key-value的NoSQL数据库 目录1、字符串String 2、列表List（有索引）3、散列 Hash （实际上是map）4、集合 Set（去重，无序）5、有序集合 sortedSet （去重，有序）Linux连接Redis cd /usr/local/soft/
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2024-02-22 14:13:33
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# 去重Python
在我们进行数据处理和分析时，经常会遇到重复数据的问题。重复数据不仅会增加计算的时间和空间开销，还可能影响结果的准确性。因此，去重是数据处理中一个非常重要的步骤。
Python作为一门强大的编程语言，提供了很多去重的方法和工具。本文将介绍几种常见的去重方法，并给出相应的代码示例。
## 方法一：使用set
Python中的set是一种无序且不重复的集合。我们可以将一个列
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2024-01-20 09:18:39
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