本工具专注于重新组织并分配唯一标识码（BSM）字段，确保工作空间内每一要素类的这一关键字段都拥有从用户自定义起始点开始的连续且唯一的编号序列。 优先顺序：首先重排数据集内的图层，之后更新在数据集外的图层； 多类型兼容：支持文本型和字符型的BSM字段； 层次遍历：智能扫描数据集及其包含的图层，以及直接位于工作空间的独立图层，确保所有相关图层的BSM字段更新一致； 安全处理：有数据备份功能，具备完善的异常处理机制，当遇到无效数据、缺失字段或权限问题时，能提供清晰的反馈，避免数据损坏。 定期维护GIS数据库，保持BSM字段的连续性和唯一性。 支持中文路径。提示：数据量超过10万最好使用GDB格式，mdb容易内存溢出。

该案例主要是针对大文件的去重排序项目，目前支持GB乃至TB级别的数据量，项目思路是针对大文件进行分治的项目，大文件分化成多个小文件，然后再进行排序和去重，目前是在linux系统上进行运行

主要介绍了Python实现对文件进行单词划分并去重排序操作,涉及Python文件读取、字符串遍历、拆分、排序等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

深度学习作为一个新的机器学习方向，被应用到计算机视觉领域上成效显著.为了解决分布式的尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）算法效率低和图像特征提取粗糙问题，提出一种基于深度学习的SIFT图像检索算法.算法思想：在Spark平台上，利用深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型进行SIFT特征抽取，再利用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对图像库进行无监督聚类，然后再利用自适应的图像特征度量来对检索结果进行重排序，以改善用户体验.在Corel图像集上的实验结果显示，与传统SIFT算法相比，基于深度学习的SIFT图像检索算法的查准率和查全率大约提升了30个百分点，检索效率得到了提高，检索结果图像排序也得到了优化.

前几天上面有一个小任务是对于大数据txt文件，以行为单位去重排序，刚写完，就放了上来，有图形化界面，注释很全面。 有对于小文件的考虑，也有对于大文件的考虑。

商品实时推荐系统 1.系统架构v2.0 1.1系统架构图 1.2模块说明 a。在日志数据模块（flink-2-hbase）中，又主要分为6个Flink任务： 用户-产品浏览历史->实现基于协同过滤的推荐逻辑 通过Flink去记录用户浏览过这个类目下的某些产品，为后面的基于项目的协同过滤做准备实时的记录用户的评分到Hbase中，为后续离线处理做准备。 数据存储在Hbase的p_history表 用户-兴趣->实现基于碱性的推荐逻辑 根据用户对同一个产品的操作计算兴趣度，计算规则通过操作间隔时间（如购物-浏览实现基于标签的

一、改善：加强运算速度，尤其是百万级以上数据，运行速度明显加强。 二、新增：支持上下显示框中的内容分别导出。 三、新增：支持上下显示框中的内容直接复制，这个功能特别适合小批量数据直接复制处理。 四、改善：“导入文件”去除提醒功能，可以省略一步，直接导入文件。 五、新增：按号码段导出，可以自定义按前N位进行统计并导出，导出后可以详细查看每个号码段情况及条数。 六、新增：按重复次数直接导出，方便一步到位找出重复的数据。 七、改善：过滤功能改善工作原理，新原理如下：如窗口文件中有3个A，而外部文件中有1个A，则过滤后在窗口文件中还将保留2个A。如要完全过滤重复，则只需要过滤前将窗口文件先进行“消除重号”，然后再进行过滤号码就可以了。 八、新增：在提取号码功能中，新增可以提取或从文件导入中提取邮件。号码魔方不仅可以处理手机号码，同样也可以处理邮件、电话等，同样可以实现过滤重复等功能。 九、改善：由于小灵通即将退市，因此从5.0版本起，将不再将小灵通纳入手机处理范围中。