05 2017 档案
摘要：1. 获取关键词，返回词典（key, value）格式数据，key为关键词，value为出现次数； 2. 获取所有新闻id和content，返回词典（key, value）格式数据，key为id，value为content； 3. 对关键词排序，统计出现频率大于1的关键词 4. 以关键词为行，新闻i
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摘要：文档链接：http://files.cnblogs.com/files/bincoding/%E5%A5%87%E5%BC%82%E5%80%BC%E5%88%86%E8%A7%A3.zip 强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 版权声明： 本文由LeftNotEasy发布于http://left
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摘要：list.txt内容 JavaScript内容 Html 内容 http://blog.csdn.net/qq_20916285/article/details/46695839
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摘要：distance = {9149: 0, 9150: 26, 9151: 24, 9152: 24, 9153: 24, 9154: 27, 9155: 25, 9156: 30, 9158: 20, 9159: 22, 9160: 25, 9161: 21, 9163: 25, 9164: 23, 9165: 25, 9166: 30, 9167: 20, 9169: 25, 9170: 24...
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摘要：1;打开PowerDesigner 2;file—>Reverse Engineer—>Object Language... 3;弹出一个对话框，在General模块下Model Name里写需要生成的文件名称，Object Language选择java 4;点击确定进入下一个对话框，在select
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摘要：linux环境下，没有首先安装python_Levenshtein，用法如下： Python代码 重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现。 1. Levenshtein.hamming(str1, str2) 计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应
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摘要：编辑距离定义： 编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。 许可的编辑操作包括：将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。 例如将eeba转变成abac： 所以eeba和abac的编辑距离就是3 俄罗斯科学家Vladimir L
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摘要：1.创建input文件夹 2.上传文件到hadoop 3.运行wordcount（运行前删除旧的output文件夹，可以使用eclipse删除） 4.下载文件到本地 运行结果：
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摘要：1.能正常访问bincoding.cn:50030，不能连接到9000端口 Call to bincoding.cn/123.206.212.115:9000 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection
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摘要：环境：ubuntu13 使用的用户为普通用户。如：用户ru jdk安装略 1、安装ssh (1) sudo apt-get install openssh-server (2)配置ssh面密码登录 $ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa $ cat ~/
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摘要：1.查看CentOS自带JDK是否已安装。 2.卸载原有JDK 3.查看yum库中的JDK包 4.安装JDK
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摘要：1.安装 jdk 2.安装maven 3.安装依赖 4.安装Hadoop 可以将mvn添加到环境变量/etc/profile Hadoop1.2.1配置见 http://www.cnblogs.com/bincoding/p/6820568.html
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