数据去重

27届大模型面试准备（二十三）：数据工程与合成数据——配方、去重、质量过滤与数据飞轮上一篇《推理时扩展与强化学习新范式》讲的是如何在推理阶段榨取更多能力，这一篇回到源头：模型能力的上限，其实早在数据准备阶段就被决定了。这是本系列第二十三篇。过去两年有个越来越明确的共识——在架构趋同、算力可买的今天，数据是唯一还没有被商品化的差异来源。Llama 3 相比 Llama 2 的主要提升来自 15T token 的数据规模与更严的过滤，而不是架构改动；DeepSeek、Qwen 的技术报告里，数据配方的篇幅普遍超过模型结构。可惜的是，绝大多数候选人对数据的理解停留在"清洗一下、去个重"，一问"

MySQL中的数据去重，该用DISTINCT还是GROUP BY？作者：默语佬 CSDN技术博主原创文章，转载请注明出处上周在做代码Review时，看到一段让我印象深刻的SQL查询：

亿牛云爬虫专家

中间件实现任务去重与精细化分发：设计模式与常见陷阱在大多数抓取项目里，任务去重看上去是个再普通不过的小功能。可当采集规模一旦上到成千上万条请求，它的影响就不止是“多爬了几次网页”这么简单，而是直接关系到系统性能、代理池成本、甚至数据准确性。

临床数据科学和人工智能兴趣组

4章7节：用R做数据重塑，数据去重和数据的匹配在数据科学的分析流程中，数据重塑是一项非常重要的操作。数据的重塑通常指将数据从一种形式转换为另一种形式，以满足后续分析的需求。R语言提供了丰富的工具和函数来帮助用户高效地进行数据重塑操作。本文中，我们将深入探讨数据重塑的概念及其重要性，并详细介绍几个关键操作，包括数据去重、数据的匹配以及行列命名。

如何通过ETL工具对数据进行去重在数据处理流程中，数据去重是一个至关重要的环节，它能够确保数据分析的准确性和效率。ETL（Extract, Transform, Load）工具作为数据集成的重要组成部分，提供了强大的功能来帮助用户实现数据的抽取、转换和加载，其中就包括数据去重。

MR实战：实现数据去重本次实战任务目标是使用Hadoop MapReduce技术对两个包含重复数据的文本文件file1.txt和file2.txt进行去重操作，并将结果汇总到一个文件。首先启动Hadoop服务，然后在虚拟机上创建这两个文本文件并上传到HDFS的/dedup/input目录。

我是有底线的