数据对像(可以通俗地认为是文件)的分块存储具有久远的历史。长久以来,单机文件系统一直将文件切分为若干固定大小的小块。其主要目的是为了进行有效的空间管理。互联网时代,大规模数据存储逐步发展起来。出于降低成本的考虑,人们在分块存储的基础上进行数据块的复用,即所谓的“”。但对于大型的在线对象存储而言,分块是有害的。具体来讲,分块是将数据对像切分成固定大小的数据块。数据对像之间有些数据块可能是一样的,那么就让它们共享数据块。换句话说,相同的数据块只留一份,所有用到这个数据块的对象,都指向这块数据。因为重复的数据块都被去除了,所以实际存储空间小于总的数据量。数据对像被切块之后,需要对每个数据
转载 2013-09-04 18:08:00
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redis精进 - list的使用和应用场景最近在精进学习Redis,边学边写先赞后读,养成习惯一、List类型使用说明list类型是用来存储多个有序的字符串的,支持存储2^32次方-1个元素。redis可以从链表的两端进行插入(pubsh)和弹出(pop)元素,充当队列或者栈支持读取指定范围的元素集读取指定下标的元素等注意它是链表而不是数组。这意味着 list 的插入和删除操作非常快,时间复杂度
转载 2023-08-15 19:08:23
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一、技术背景一般情况下,Neural Networks的深度和效果成正比,网络参数越多,准确度越高,基于这个假设,ResNet50(152)极大提升了CNN的效果,但计算量也变得很大。这种网络很难跑在前端移动设备上。这几年如火如荼的各种神经网络芯片,其思路是对于给定的计算任务用专用硬件加速。另一个思路是尽可能简化模型来减少计算量和存储占用的一类方法称为模型压缩(Model compression)
通过内连接(INNER JOIN)方式删除重复数据场景复现CREATE TABLE user( id bigint(11) AUTO_INCREMENT, name varchar(64), PRIMARY KEY(id) )engine=InnoDB; INSERT INTO user(name) values('zhangsan'),('zhangsan'),('lisi'),('
转载 2023-08-08 10:51:46
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在论文《Going Deeper with Convolutions》提出了GoogLeNet网络,并在 ILSVRC 2014(ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition) 上取得了第一名,GoogLeNet 对网络中的传统卷积层进行了修改,提出了被称为 Inception 的结构,用于增加网络深度和宽度,提高深度神经网络性能。 我们知
自然语言处理总复习(五)—— 词义歧一、相关概念与预备知识(一)词义歧1. 定义2. 词义歧需要解决的三个问题3. 应用(二)预备知识1. 有监督学习和无监督学习2. 伪词3. 算法效能评估 —— 上界和下界二、有监督的歧方法(一)基于贝叶斯分类的词义歧1. 概念介绍及准备工作2. 计算公式推导3. 词义排歧算法(Disambiguation)(二)基于互信息的词义歧1. 核心思想2
我们在数据处理时,经常需要用到对重复数据进行过滤处理。  对数据有两种处理方式,如下:1、对重复数据,并且会自动排序使用函数  set # 列表去 list_a = [6, 6, 5, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 6, 7, 8, 8, 8, 10] # 仅去 list_aa = set(list_a) print(list_aa) 结果如下:
二维数据的特点就是数据锁定,就是对一个数据分量操作,另外一个也要同时得到相应的操作,就是说这两个数据具有联动性。而对于我们非专业的,接触的几百万行数据,格式多为txt,而这种格式却无法保持联动性,而这也是我们处理此类问题需要解决的首要问题。在这里我提供的解决思路就是利用Python中的字典进行操作。字典的特点是:键唯一,但值随意。这里的唯一就是一个很好的去方式,但是考虑到二维数据的联动性,这里需
列表去是写Python脚本时常遇问题,因为不管源数据来自哪里,当我们转换成列表的方式时,有可能预期的结果不是我们最终的结果,最常见的就是列表中元素有重复,这时候第一件事我们就要做去处理,我们先来个最简单的方式,用python内置的数据类型set来实现。假设我们的列表数据是这样的:level_names = [ u'Second Level', u'Second Level', u'Second
列表去Python中一种常见的处理方式,任何编程场景都可能会遇到需要列表去的情况。列表去的方式有很多,本文将一一讲解他们,并进行性能的对比。让我们先制造一些简单的数据,生成0到99的100万个随机数:fromrandom importrandrangeDUPLICATES=[randrange( 100) for_ inrange( 1000000)]接下来尝试这4种去方式中最简单直观的
说明:以下为个人学习笔记,以一个案例来探讨快行业分析的方法论。案例分析:探索快品如何在双十一期间提高品类渗透率,并以此为依据帮助品牌进行拉新投放研究流程01 调研前期:剖析背景、定义问题&明确目标、梳理思路&模型搭建 02 调研中期:资料分析、数据加工、生成结论 03 调研后期:报告展示、落地执行、复盘 整个的研究流程分为上面三个阶段。前期中定义问题和明确目标非常的重要,关系着
   中文内容新闻网站的“转载”(其实就是抄)现象非常严重,这种“转载”几乎是全文照抄,或改下标题,或是改下编辑姓名,或是文字个别字修改。所以,对新闻网页的去很有必要。一、去算法原理文章去(或叫网页去)是根据文章(或网页)的文字内容来判断多个文章之间是否重复。这是爬虫爬取大量的文本行网页(新闻网页、博客网页等)后要进行的非常重要的一项操作,也是搜索引擎非常关心的一个问题
数据分析中,数据清洗是一个必备阶段。数据分析所使用的数据一般都很庞大,致使数据不可避免的出现重复、缺失、格式错误等异常数据,如果忽视这些异常数据,可能导致分析结果的准确性。用以下数据为例,进行讲解数据清洗常用方式: 下面的操作只做示例,具体数据的清洗方式要根据数据特性进行选择!重复值处理重复值处理,一般采用直接删除重复值的方式。在pandas中,可以用duplicated函数进行查看和drop_d
转载 2023-08-14 16:13:30
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Python对多属性的重复数据实例python中的pandas模块中对重复数据步骤: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
(1)、数据简介1、数据: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:直接筛选掉重复的url数据库去: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?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,另一方面:当我们大规模爬取数据时,当故障发生时,不需
当你爬取了大量的网页,里面肯定有很多重复的内容,这些重复的内容需要去重来解决。一个著名的算法就是SimHash算法。通用的去算法框架如图所示(图来自互联网)对于一篇文档,首先要抽取出能代表这篇文章内容的特征,当然特征数目肯定是很多的,如果比较两篇文章的所有特征,太费时间了,所以要对特征进行一定的运算,称为文档指纹,指纹就像人的指纹一样,虽然信息量不大,相对比较容易相互比较,但是能够代表区分不同人
原创 2020-12-09 13:38:25
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1.论文解读第一个典型的CNN是LeNet5网络结构,但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet,也就是文章《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》介绍的网络结构。这篇文章的网络是在2012年的ImageNet竞赛中取得冠军的一个模型整理后发表的文章。作者是多伦多大学的Alex Krizhevsky等人。
高斯元法是线性代数中解决线性方程组的一个重要方法。在Python中,其实现不仅高效而且灵活,广泛用于各种计算应用。 ## 版本对比 在高斯元法的Python实现中,不同版本之间的差异主要体现在性能优化和库依赖的变化。以下是一个版本特性对比表: | 版本 | 特性描述 | 兼容性分析
# Python游戏 ## 简介 Python游戏是一种基于Python语言开发的益智类游戏,玩家需要通过消除相同的方块来获得分数。本文将介绍三游戏的规则、设计思路以及具体的代码示例。 ## 游戏规则 三游戏是一种类似于俄罗斯方块的益智游戏,玩家需要通过消除相同颜色且相邻的方块来获得分数。游戏界面由一个方块矩阵组成,玩家可以通过交换相邻的方块位置来调整方块的位置。当有三个或以上
原创 2023-10-07 13:17:42
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作者:Hydra.CasterDamon工作室这是昨天收到的作者投稿,在iN的建议下就给大家改成了一个教程。利用摄像头和舵机组建的一只人脸跟踪大魔。只要你出现在它的视野中,这只大摩头就会一只盯着你。 有一种 硝烟散尽 在废墟里找到了一个大魔 只剩下头 但眼睛还亮着的感觉……其实要实现这个控制并不难,整体上仅仅需要200多行代码,在程序中都算作是小
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