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其以地区为主关键字,所在学校为次要关键字,而所在班级则是第三关键字排序。
也就是说,一个学校里,一个班级的人,都挨在一起,学校、地区之间也没有混乱。
这样就好办了。
由于临时文件已经按序号排列,重名的人拥有同样的二级序号,自然就聚拢在了一起。
这时,只要看一下这些人的所在地区和学校,就能轻松分辨出哪些是多余的,那个才是真正对应于《报名信息表》的。
如果一个班级也有同名,就只能具体情况具体分析了,实在确定不了的,就先记下来,放在一边,以后再说。
一番整理后,临时文件1已经十分接近高老师希望得到的《报名信息表》。
联系电话、家庭住址,毕业学校、班级、民族、年龄、出生年月日都有了。
接下来是重头戏,通过照片判断每个学生的性别。
幸运的是,虽然《原始数据表》里的身份证号,残缺不全,导致性别信息不可用,可是《报名信息表》里还有部分残余的性别数据。
这就给江寒减少了许多负担。
接下来,先将照片.rar解压,然后观察了一下。
三万多张照片,按学校、班级分类,放入几千个文件夹中。
每个文件的大小,都在10KB至30KB之间。
像素只有210*120,不算特别清晰,但看清面部特征,还是没什么问题的。
其中,同班级里重名的情况,都在姓名后标记着数字1、2……
江寒猜想,这可能是输入报名表的顺序。
接下来要做的,就是在临时文件1里,找到每张照片对应的人。
这很简单,照片的文件名就是姓名,轻松就能和表格里的名字对上。
在解决了数量不算很多的同班重名问题后,就生成了一个照片索引,将每一张照片和报名序号一一对应上了。
然后,是判断性别,填入新《报名信息表》对应的单元格里。
这一步,按照高老师的想法,就是一个笨功夫,用眼睛去看,然后一个一个敲进去。
这十分麻烦,而且太没效率。
江寒希望能找个轻巧的办法,能更快、更好的完成这一步。
那么,这样的办法真的有吗?
是的。
江寒毕竟搞过机器学习,编程思维有点不一样。
高老师那样的普通程序员,也能做到刚才那些步骤。
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