文章分类在通信领域笔记： 通信领域笔记（10）---《论文复现》V型稀疏阵列实现二维DOA估计 《论文复现》V型稀疏阵列实现二维DOA估计 0.摘 要 提出了一种新的稀疏阵列几何结构...该阵列结构为V型稀疏阵列，由两个相互交叉的线性部分组成。稀疏采样特性提高了稀疏阵列的自由度。在这方面，发展了V形互质(VCA)和V形嵌套阵列(VNA)结构。...本文提出了一种新的稀疏阵列结构-V形互质阵列(VCA)，用于二维DOA估计。所提出的阵列几何结构由两个轴上的两部分组成，即U轴和V轴(见第二节)。在每个部分都个阵元，以整合互质稀疏阵列。...因此，阵列中的阵元总数为。VCA在每个部分提供自由度。这导致了VCA可以分辨信号源。将所提出的V形阵列几何结构推广到嵌套阵列，仅使用2N个阵元即可构建V形嵌套阵列，并提供自由度。...如下图5可知，VCA和VNA需要的阵元数量要少得多，才能解析相同数量的信号源。这一改进归功于稀疏采样的使用和虚拟阵列的更大孔径。表3列出了每个阵列的阵元数量。
在推荐系统中，我们通常使用非常稀疏的矩阵，因为项目总体非常大，而单个用户通常与项目总体的一个非常小的子集进行交互。...为什么我们不能只使用Numpy数组或panda数据流呢? 要理解这一点，我们必须理解计算的两个主要约束——时间和内存。前者就是我们所知道的“程序运行所需的时间”，而后者是“程序使用了多少内存”。...实现背后的思想很简单:我们不将所有值存储在密集的矩阵中，而是以某种格式存储非零值(例如，使用它们的行和列索引)。...在我们深入研究CSR之前，让我们比较一下在使用DataFrames和使用稀疏矩阵时在时间和空间复杂度上的效率差异。...为了有效地表示稀疏矩阵，CSR使用三个numpy数组来存储一些相关信息，包括: data(数据):非零值的值,这些是存储在稀疏矩阵中的非零值 indices(索引):列索引的数组,从第一行(从左到右)开始
本篇文章以raid0为示例，讲述如何使用mdadm创建raid0阵列，并且后期对其扩容 配置清单 名称 配置 备注 操作系统 ubuntu 22.04 磁盘-1 10GB /dev/xvdf 磁盘-2...10GB /dev/xvdg 构建raid0 创建raid0 sudo yum install mdadm # --level=0 选项用于将阵列条带化 sudo mdadm --create -...情况 mdadm --detail /dev/md0 为raid创建文件系统并设置标签 # -L 标签名称 sudo mkfs.ext4 -L mav-raid0 /dev/md0 包含 RAID 信息的配置文件...确保 RAID 阵列在启动时自动重组，可创建一个包含 RAID 信息的配置文件 sudo mdadm --detail --scan | sudo tee -a /etc/mdadm.conf 创建新的...Ramdisk Image 以为新的 RAID 配置正确地预加载块储存设备模块 sudo dracut -H -f /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r
博主：java_wxid 社区：幕后大佬 @TOC 本文的大概内容： HashMap优化使用 不能用==判断或者可能有哈希冲突时，尽量减少长度，一旦冲突也会少用点时间。...，或者使用线程安全的concurrentHashMap来删除Map中的元素。...考虑加载因子地设定初始大小，设定时一定要考虑加载因子的存在。使用的时候最好估算存储的大小，如果初始桶为16，等到满16个元素才扩容，某些桶里可能就有不止一个元素了。...所以加载因子默认为0.75，也就是说大小为16的HashMap，到了第13个元素，就会扩容成32。...使用IntObjectHashMap，HashMap的结构是 Node[] table; Node 下面有Hash，Key，Value，Next四个属性。
---- @TOC ---- 本文的大概内容： HashMap优化使用 不能用==判断或者可能有哈希冲突时，尽量减少长度，一旦冲突也会少用点时间。...，或者使用线程安全的concurrentHashMap来删除Map中的元素。...考虑加载因子地设定初始大小，设定时一定要考虑加载因子的存在。使用的时候最好估算存储的大小，如果初始桶为16，等到满16个元素才扩容，某些桶里可能就有不止一个元素了。...所以加载因子默认为0.75，也就是说大小为16的HashMap，到了第13个元素，就会扩容成32。...使用IntObjectHashMap，HashMap的结构是 Node[] table; Node 下面有Hash，Key，Value，Next四个属性。
我不知道大家是怎么使用索引类型的，我是一次想实现HashMap时接触到了索引类型。...索引类型大约是这样的： { [idx: string|number]:any } 方括号里面是索引的类型，类似于hashmap里面的key，支持两种索引签名：字符串和数字。...可以同时使用两种类型的索引，但是数字索引的返回值必须是字符串索引返回值类型的子类型。 这是因为当使用 number来索引时，JavaScript会将它转换成string然后再去索引对象。...也就是说用 100（一个number）去索引等同于使用"100"（一个string）去索引，因此两者需要保持一致。 右边的类型签名，类似于hashmap里面的value。
Map家族介绍 我们都知道HashMap是线程不安全的，但是HashMap的使用频率在所有Map中确实属于比较高的。因为它可以满足我们大多数的场景了。...所以在需要线程安全的业务场景下，推荐使用ConcurrentHashMap，而HashTable不建议在新的代码中使用，如果需要线程安全，则使用ConcurrentHashMap，否则使用HashMap...HashMap的实现使用了一个数组，每个数组项里面有一个链表的方式来实现，因为HashMap使用key的hashCode来寻找存储位置，不同的key可能具有相同的hashCode，这时候就出现哈希冲突了...字段用来定位桶的索引位置，key和value就是我们的数据内容，需要注意的是，我们的key是final的，也就是不允许更改，这也好理解，因为HashMap使用key的hashCode来寻找桶的索引位置，...因为HashMap的length总是2的n次幂，所以可以使用下面的方法来做模运算： h & (length-1) h是key的hashCode值，计算好hashCode之后，使用上面的方法来对桶的数量取模
大家好，又见面了，我是全栈君 1，阵列和一个链表之间的差？ 通话清单和数组可以称得上是线性形式。...所谓阵列 做订单，的主要区别在于，订单表是一个连续的开放空间来存储在内存中的数据，是同样类型的数据。...而链表是通过存在元素中的指针联系到一起的，每一个结点包含两个部分：一个是存储数据元素的数据域，还有一个是存储下一个结点地址的指针域，链表既能够靠指针来连接多块不连续的的空间也能够用一段连续的空间， 在逻辑上形成一片连续的空间来存储数据...链表从堆中分配空间, 自由度大但申请管理比較麻烦. 2，数组和结构体的差别 数组是同样数据类型的元素按一定顺序排列而成的集合。是一种顺序表结构。 在C语言中， 数组属于构造数据类型。...数组又可分为数值数组、字符数组、指针数组、结构数组等各种类别 结构体是由一系列具有同样类型或不同类型的数据构成的数据收集。 在该结构的功能作用是不容易。
如果使用有限的列来可靠地描述某些事物，则通常为给定数据点分配的描述性值已被剪掉，以提供有意义的表示：一个人，一张图像，一个虹膜，房价，潜在的信用风险等。...给定句子中给定单词的出现也是如此。你会看到为什么这样的矩阵包含多个零，这意味着它们将是稀疏的。 稀疏矩阵带来的一个问题是，它们可能会占用很大的内存。...只要大多数元素为零，无论非零元素中存在什么，矩阵都是稀疏的。 我们还需要创建稀疏矩阵的顺序， 我们是一行一行地行进，在遇到每个非零元素时存储它们，还是一列一列地进行？...如果我们决定逐行进行，那么刚刚创建了一个压缩的稀疏行矩阵。如果按列，则现在有一个压缩的稀疏列矩阵。方便地，Scipy对两者都支持。 让我们看一下如何创建这些矩阵。...总结 之后遇到处理一个大的数据集，并考虑通过适当地使用稀疏矩阵格式节省内存。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本篇文章分别讲解JDK1.7和JDK1.8下的HashMap底层实现原理 文章目录 一、什么是HashMap？ 二、为什么要使用HashMap？...三、HashMap扩容为什么总是2的次幂？ 四、JDk1.7HashMap扩容死循环问题 五、JDK1.8的新结构—-红黑树 1.为什么非要使用红黑树呢？ 2.什么是红黑树？...） 二、为什么要使用HashMap？...从HashMap的源码中可以看到HashMap在扩容时选择了位运算，向集合中添加元素时，会使用(n – 1) & hash的计算方法来得出该元素在集合中的位置。...终上所述，HashMap计算添加元素的位置时，使用的位运算，这是特别高效的运算；另外，HashMap的初始容量是2的n次幂，扩容也是2倍的形式进行扩容，是因为容量是2的n次幂，可以使得添加的元素均匀分布在
当使用 XstreamCORE 存储控制器创建存储 区域网络 (SAN) 时，所有物理主机都可以看到 VM 所在的存储。 这消除了迁移 VM 数据的需 要。...四、安全快速地为您的主机提供 SAN 功能ATTO 的 XstreamCORE 允许将光纤通道连接添加到阵列或 SAS 磁盘架，而无需通过更改 控制器来冒数据风险。...六、使用 XstreamCORE 存储控制器创建安全、快速的SAN与购买新 SAN 或转换阵列控制器以提供光纤通道 SAN 连接的选项相比，XstreamCORE 提供相同或更低的成本和完全冗余。...对生产环境的干扰最小； 数据没有风险，因为控制器保持不变；以及骨干容量的增加，使阵列能够以线速运行。...主干网速度增加到 16GB，连接的阵列将具有高达 12GB 的 SAS 连接。图片
【问题描述】 稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。利用“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。...【基本要求】 以三元组顺序表表示稀疏矩阵，实现两个矩阵相加、相减的运算。稀疏矩阵的输入形式采用三元组表示，而运算结果的矩阵则以通常的阵列形式列出。 ?...稀疏矩阵加减法例子 【Talk is cheap, show you the code】 #include // By Titan 2020-03-30 using namespace
HashMap在编程中是一个非常有用的工具，使用的频率很高，所以本文简单总结一下hashmap的常用方法 遍历HashMap 可以通过entryset取得iter，然后逐个遍历 Iterator it...pairs = (Map.Entry)it.next(); System.out.println(pairs.getKey() + " = " + pairs.getValue()); } 也可以直接简单的for...的value进行排序 class ValueComparator implements Comparator { Map base; public ValueComparator...TreeMap(vc); sortedMap.putAll(countMap); printMap(sortedMap); 这种方法是在stackoverflow上被voted最多的，...借用treeMap的构造函数
键用于查找值，就像数组中的索引一样。HashMap 的优势在于它可以使用任何类型作为键，并且查找速度很快。...HashMap 可以存储任何类型的键和值。...HashMap 的优势:快速查找速度可以存储任何类型的键和值灵活的键值对存储机制HashMap 的劣势:不是线程安全的可能会出现哈希碰撞建议:如果需要快速查找数据，请使用 HashMap。...如果需要线程安全的数据结构，请使用 ConcurrentHashMap。如果需要避免哈希碰撞，请使用 LinkedHashMap。...如果需要保留元素的插入顺序，请使用 LinkedHashSet。如果需要避免哈希碰撞，请使用 TreeMap。
介绍 该mdadm实用程序可用于使用Linux的软件RAID功能创建和管理存储阵列。管理员可以非常灵活地协调各自的存储设备，并创建具有更高性能或冗余特性的逻辑存储设备。...警告：此过程将完全销毁数组以及写入其中的任何数据。确保您正在使用正确的阵列，并且在销毁阵列之前复制了需要保留的所有数据。...创建RAID 5阵列 RAID 5阵列类型通过在可用设备上条带化数据来实现。每个条带的一个分量是计算的奇偶校验块。如果设备发生故障，则可以使用奇偶校验块和其余块来计算丢失的数据。...这些将是我们用于构建阵列的原始组件。 创建数组 要使用这些组件创建RAID 5阵列，请将它们传递给mdadm --create命令。...结论 在本指南中，我们演示了如何使用Linux的mdadm软件RAID实用程序创建各种类型的阵列。与单独使用多个磁盘相比，RAID阵列提供了一些引人注目的冗余和性能增强。
由于稀疏索引只对包含指定字段的文档进行索引，因此可以减少存储空间。当使用稀疏索引时，MongoDB将不会为每个文档创建一个索引条目，从而减少索引占用的存储空间。...稀疏索引的使用场景 稀疏索引最常见的使用场景是对可选字段进行索引。例如，某个文档包含了一个可选的“phone”字段，但并非所有文档都包含该字段。...如果需要对该字段进行查询，可以使用稀疏索引来减少索引占用的存储空间，并提高查询效率。 稀疏索引可以帮助MongoDB应用程序优化查询性能。...例如，如果需要查询包含某个字段的文档，并且该字段只在部分文档中存在，那么使用稀疏索引可以减少查询无用的文档，从而提高查询速度。 稀疏索引还可以帮助MongoDB应用程序缩短查询时间。...除了选择适当的场景使用稀疏索引外，还有一些最佳实践可以帮助优化索引的性能： 稀疏索引虽然可以减少索引占用的存储空间和提高查询效率，但是在某些情况下可能会影响查询性能。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一，hashmap数据结构。...其模型大概如下图所示： 从上图中，比较容易看出，HashMap是Y轴方向是数组，X轴方向就是链表的存储方式。而每个数组的元素存储的都是链表的头结点。...所以12、28、108以及140都存储在index(数组下标)为12的位置。 二，Hashmap的存取实现 为什么说hashmap能随机进行存取呢？...那是因为hashmap里有一个小小的算法，如下： // 存储时: int hash = key.hashCode(); // 这个hashCode方法这里不详述,只要理解每个key的hash是一个固定的...4）确定数组index：hashcode % table.length取模 HashMap存取时，都需要计算当前key应该对应Entry[]数组哪个元素，即计算数组下标；算法如下： /** *
是英文Redundant Array of Independent Disks的缩写，中文简称为独立冗余磁盘阵列。...组成磁盘阵列的不同方式称为RAID级别（RAID Levels）。在用户看起来，组成的磁盘组就像是一个硬盘，用户可以对它进行分区，格式化等等。总之，对磁盘阵列的操作与单个硬盘一模一样。...不同的是，磁盘阵列的存储速度要比单个硬盘高很多，而且可以提供自动数据备份。数据备份的功能是在用户数据一旦发生损坏后，利用备份信息可以使损坏数据得以恢复，从而保障了用户数据的安全性。...临时文件的转存等对速度要求极其严格的特殊应用，但没有数据冗余，其安全性大大降低，构成阵列的任何一块硬盘的损坏都将带来灾难性的数据损失，这种方式其实没有冗余功能，没有安全保护，只是提高了磁盘的读写性能和整个服务器的磁盘容量...RAID 1、RAID 0+1、RAID 5阵列配合热插拔(也称热可替换)技术，可以实现数据的在线恢复，即当RAID阵列中的任何一块硬盘损坏时，不需要用户关机或停止应用服务，就可以更换故障硬盘，修复系统
RAID，一般翻译为磁盘阵列，全称是 Redundant Arrays of Inexpensive Disk，最初的构想是源于加州大学伯克利分校的一个研究小组的项目，他们希望通过大量廉价的硬盘来组建价格便宜...，可用性高的磁盘阵列。...RAID主要分为软件RAID和硬件RAID，软件RAID主要是通过操作系统来实现，这样会增加CPU的负担，所以在实际场景中极少使用。硬件RAID使用独立的硬件设备和控制芯片，整体性能优于软件RAID。...但是RAID的缺点是浪费了大量的存储空间。 RAID2-RAID4属于实验性的产品实际生产环境很少使用。...1.4 RAID 6 与RAID 5相比，RAID增加了第二个独立的信息校验块。两个独立的奇偶系统使用不同的算法，数据的可靠性非常高，即使两块磁盘同时失效也不会影响数据的使用。
单机环境下，如果特征较为稀疏且矩阵较大，那么就会出现内存问题，如果不上分布式 + 不用Mars/Dask/CuPy等工具，那么稀疏矩阵就是一条比较容易实现的路。...： SciPy 稀疏矩阵笔记 Sparse稀疏矩阵主要存储格式总结 Python数据分析----scipy稀疏矩阵 1.1 SciPy 几种稀疏矩阵类型 SciPy 中有 7 种存储稀疏矩阵的数据结构...如果想做矩阵运算，例如矩阵乘法、求逆等，应该用 CSC 或者 CSR 类型的稀疏矩阵。...1.2 lil_matrix 这里只说lil_matrix，因为笔者用的这款，且比较方便。 lil_matrix 是第二直观的稀疏矩阵存储方式。...、isspmatrix_csr sp.issparse(mat) ### 获取矩阵数据 mat.getcol(j) # 返回矩阵列j的一个拷贝，作为一个(mx 1) 稀疏矩阵 (列向量) mat.getrow
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