有许多方法可以用来去重，比如使用列表、集合等等，但这些方法通常只适用于一般情况。然而，当涉及到大量数据去重时，常见的JavaSet、List，甚至是Java8的新特性Stream流等方式就显得不太合适了。在处理大量数据的需求场景下，我们不得不提及BitMap。什么是BitMap？有什么用？(1)基本概念位图（BitMap），基本思想就是用一个bit来标记元素，bit是计算机中最小的单位，也就是我们常说的计算机中的0和1，这种就是用一个位来表示的。所谓位图，其实就是一个bit数组，即每一个位置都是一个bit，其中的取值可以是0或者1像上面的这个位图，可以用来表示1，,4，6：如果不用位图的话，我
在大数据和云计算时代，数据去重成为了一个不可或缺的需求。布隆过滤器（BloomFilter）作为一种空间效率极高的概率型数据结构，被广泛应用于各种需要快速判断元素是否存在的场景。本文将从布隆过滤器的原理出发，结合C#示例代码，带领读者深入了解布隆过滤器的实现细节和应用场景。一、布隆过滤器原理简介布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，它利用位数组和哈希函数，以极低的存储成本实现了对大数据集的高效去重。布隆过滤器可以告诉你“某个元素一定不存在”，或者“某个元素可能存在”。它的核心思想是利用多个哈希函数将一个元素映射到位数组中的多个位置，并将这些位置标记为1。当查询一个元素时，如果其映射到的
一、背景信息流个性化推荐场景中依赖爬虫抓取的海量新闻库，这些新闻中不乏互相抄袭的新闻，这些内容相似的文章，会造成内容的同质化并加重数据库的存储负担，更糟糕的是降低了信息流内容的体验。所以需要一种准确高效的文本去重算法。而最朴素的做法就是将所有文本进行两两比较，简单易理解，最符合人类的直觉，这种做法对于少量文本来说，实现起来很方便，但是对于海量文本来说是行不通的，所以应在尽可能保证准确性的同时，降低算法的时间复杂度。事实上，传统比较两个文本相似性的方法，大多是将文本分词之后，转化为特征向量距离的度量，比如常见的欧氏距离、海明距离或者余弦角度等等。下面以余弦相似度和simhash算法为例做简单介绍
前言数组去重，可以说是一个比较常见的面试题，今天来盘点一下都有哪些方法可以实现数组去重。方法1、双重for循环这是一个最笨的方法，双重循环。vararr=[1,2,3,4,5,6,4,3,8,1]//数组去重：//方法1：双重for循环functionnewArrFn(arr){//创建一个新的空数组letnewArr=[]for(leti=0;iarr.length;i++){//设置一个开关，如果是true，就存进去，不是就不存letflag=truefor(letj=0;jnewArr.length;j++){//原数组和新数组作比较，如果一致，开关变为falsearr[i]===new
目录1、实战问题2、fingerprintprocessor实现去重2.1.1fingerprintprocessor定义2.1.2fingerprintprocessor产生背景2.1.3fingerprintprocessor用途2.1.4fingerprintprocessor使用详解3、关于fingerprint，还有分词器3.1fingerprint分词器使用场景示例3.2 使用Fingerprint分析器详解3.3Fingerprint分析器工作原理4、fingerprint那么多，如何选型？1、实战问题老师有个问题想请教一下，我们项目中有个需求是查询出数据集根据某个字段去重后的全
离线数仓开发过程中经常会对数据去重后聚合统计，countdistinct使得map端无法预聚合，容易引发reduce端长尾，以下是countdistinct去重调优的几种方式。解决方案一：groupby替代原sql如下：#=====7日、14日的app点击的用户数（user_id去重统计）selectgroup_id,app_id,--7日内UVcount(distinctcasewhendt>='${7d_before}'thenuser_idelsenullend)as7d_uv,--14日内UVcount(distinctcasewhendt>='${14d_before}'then
1.首先我们来介绍一下cardinality的用法cardinality即去重计算，类似sql中count（distinct），先去重再求和，计算指定field值的种类数。GET/index/_search{"size":0,"query":{"match_all":{}}"aggs":{"test_count":{"cardinality":{"field":"name"}}}}//返回结果{//..."aggregations":{"test_count":{"value":5}}}可以看到，aggregations聚合下，返回了按名字查询去重后的结果数，但是只有去重后的条数，没有具体的数
1.视频二创的背景和意义项目背景对于抖音、快手、TikTok等算法推荐的平台来说，高创新度的素材具有极高的价值，能够显著的提高用户在平台的活跃，而创作者也会从平台给予的流量获得激励，进一步提高创作者的创作激情。而视频混剪、视频二创和视频去重生产可以降低视频制作门槛，使更多的用户参与到视频创作和分享中来。平台可以吸引更多的用户加入，扩大用户群体和市场份额，增加平台的活跃度和影响力，进而带来更多的商业价值和合作机会。但视频混剪、视频二创等批量生产问题，也可能会给平台带来大量的低质、重复类型的素材，破坏用户体验，降低优秀创作者的激情，因此如何识别优秀的二创，在平台的角度是需要平衡并且需要仔细识别的。
平时我们用录制好的视频来进行无人直播，目前各大平台检测录播大概方式:1.检测本机系统环境，比如检测进程是不是有播放视频，检测是不是真实摄像头！2.检测视频重复，比如别人已经播过，平台都有数据对比！3.检测视频内容，比如视频内容没有任何互动，视频里面带有直播灯牌水印，人脸对比等！4.第三方直播软件推流，官方不认可的方式等！录播视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1jG411X7JP/前期准备：电脑一台+摄像头麦克风一套+视频素材建议最低电脑配置:i5CPU+1080显卡+16gb内存素材获取：自己拍好视频，如果是重复使用需要每次去重。用直播间录制工具录制别
该篇文章是我通过查阅资料和自己思考实践后完整的写出最后效果的，先看最终的效果。商品多规格SKU的效果一、前提说明 1、思维能力：想要自己完整的写出来首先需要有基本的逻辑思维，最核心的有两条，一是多规格数学理论上是怎么计算的，就是乘积的结果数。二是数据的比较。 2、本次我开发的环境非常的简单，就是VUE2的一个页面，纯JS实现的，如果对JS不熟悉，估计很难看懂。 3、关于商品规格的乘积的算法我推荐你去看这篇文章。如果看的吃力，烧脑，那就多看几篇。直到你真的看明白了，那就举一反三，融会贯通。该文简单的给解释清楚了原理和实现的思路，我代码里面的规格的核心算法也是按照这个思路来的。二
