Crunch默认安装在Kali Linux上，如果其他系统也可以用apt命令安装。
C++语言中有标准的字典库，我们可以通过pair(key,value)的形式存储数据。但是C语言中没有这种的库，于是就需要自己实现。本文讲解的就是Redis源码中的字典库的实现方法。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
除了上面这些压缩格式，像.jpg，.mp3，.avi这些，也都是有着压缩的作用，只不过跟上面.zip这些相比，它们执行的是有损压缩
Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
我们目前生活在Python 3.8的稳定时代，上周发布了Python的最新稳定版本3.8.4。Python 3.9已经处于其开发的beta阶段，并且2020年7月3日预发布了beta版本(3.9.0b4)，第五版beta预定于明天发布。3.9的第一个稳定版本预计将在2020年10月发布。Python3.10的开发也将于2020年5月开始，并且第一个beta版本预计在2021年5月开始。
1、char(5) 和varchar(200) 存储'hello'的空间开销相同，使用短列有什么优势? 2、mysql会分配固定大小内存块保存内部值，尤其使用内存表临时表进行排序，操作时。因此最好只分
作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。前面文章，点击下面链接
来自【奇怪的知识】系列的第三篇，承接上文《最优二叉树与Huffman编码》的第1~第5章，本文从第6章开始。
Kafka 支持的压缩算法还挺多的，这一篇来站在Kafka的角度看一下压缩算法。就当前情况来说，支持GZIP、Snappy、LZ4 这三种压缩算法。具体是通过compression.type 来开启消息压缩并且设定具体的压缩算法。
注意，具有相同名称和字段的namedtuple总是被认为具有相同的浅结构(即使check_types=True)。例如，这段代码将打印True:
在本篇文章中，给大家介绍一下如何将文件进行zip压缩以及如何对zip包解压。所有这些都是使用Java提供的核心库java.util.zip来实现的。
專 欄 ❈楼宇，Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程，后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer，现暂时弃坑。兴趣不定，从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎：https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub：https://github.com/LouYu2015❈ 用 Python 分析《红楼梦》（1） 6 词频统
数组和链表分别代表了连续空间和不连续空间的最基础的存储方式，它们是线性表（Linear List）的典型代表。其他所有的数据结构，比如栈、队列、二叉树、B+ 树等，都不外乎是这两者的结合和变化。以栈为例，它本质就是一个限制了读写位置的数组，特点是只允许后进先出。
上一节讲Redis的高性能字符串结构SDS，今天我们来看一下redis的hash对象。
看了几天的后缀自动机，感觉这玩意儿确实比较神奇。但是感觉自己肯定讲不明白，就简单的来写写心得和应用吧 性质 1、每个状态$s$代表的长度区间为$(len[fa[s]],len[s])$ 也就是说$min(s) = max(s) + 1$ 2、每个状态$s$代表的所有串在原串中的出现次数及出现位置右端点相同。 这也是后缀自动机能够压缩状态的原因，就是把很多相同的串压缩到一个节点中 3、在parent树中，对于状态$s$，$fa[s]$所代表的状态是$s$所代表状态的后缀 4、在parent树中，每个状态的$r
Redis支持五种主要数据结构：字符串（Strings）、列表（Lists）、哈希表（Hashes）、集合（Sets）和有序集合（Sorted Sets）。这些数据结构为开发者提供了灵活的数据操作方式，满足了不同场景下的数据存储需求。
Redis 中的 hash 是我们经常使用到的一种数据类型，根据使用方式的不同，可以应用到很多场景中。
Redis的5种常见数据结构：字符串(String)、列表(List)、散列(Hash)、集合(Set)、有序集合(Sorted Set)。这些都是Redis对外暴露的数据结构，本文将介绍这些数据结构的底层数据结构的实现。
前言 图片压缩应用很广泛，如生成缩略图等。前期我在进行图片处理的过程中碰到了一个问题，就是如何将图片压缩到指定尺寸，此处尺寸指的是生成图片文件的大小。 我使用 opencv 进行图片处理，于是想着直接使用 opencv 进行图片压缩处理， opencv 本身包含了压缩到指定像素大小的方法，奈何寻找了很多方法均不能压缩到指定文件尺寸，于是自己在思考后写出了此方法。本文使用python语言。 一、 opencv 常规使用 opencv 无需多言，做过图片处理的人应该都知道此类库，下面我介绍一些常用方法。 1.1
序列化格式是一种用于存储和传输的，线性排列的二进制数据。序列化格式用于在不同平台交换通用的数据格式。比如JSON就是一种流行的序列化格式。
很多喜欢读书的人，喜欢买书。我认识了很多人，都有很多的书，很多人会舍不得扔掉它们。因为总觉得有什么没读懂。
《E往无前》系列将着重展现腾讯云大数据ES在持续深入优化客户所关心的「省！快！稳！」诉求，能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性，可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 日志成本下降25%+！腾讯云大数据ES Lucene压缩编码深度优化大揭秘 导语：Lucene作为Elasticsearch的底层索引引擎，提供了灵活的数据检索能力。但在日志数据领域，Lucene现有的设计导致数据膨胀较为严重，本文介绍了关于Lucene底层文件格式的系统性优化思路。这些优化特
数据压缩是保留相同或绝大部分数据前提下减小文件大小的过程。它的原理是消除不必要的数据或以更高效的格式重新组织数据。在进行数据压缩时，你可以选择使用有损方法或无损方法。有损方法会永久性地擦除掉一些数据，而无损方法则能保证持有全部的数据。使用哪类方法取决于你要让你的文件保持多大的精准度。
学习、预测和压缩之间存在着密切的联系。ChatGPT的成功吸引了公众的广泛关注，并将学习与预测之间的联系推向了前沿。LLaMA和GPT-4等大型语言模型带来的主要进步是，它们能够根据已知的前几个单词（Token）来出色地预测段落中的下一个单词（Token）。
Redis用到的底层数据结构有：简单动态字符串、双端链表、字典、压缩列表、整数集合、跳跃表等，Redis并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库，而是基于这些基础数据结构创建了一个对象系统，这写对象包括字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象等。
Redis是一个开源的 key-value 存储系统，它使用六种底层数据结构构建了包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象的对象系统。今天我们就通过12张图来全面了解一下它的数据结构和对象系统的实现原理。
1.redis并没有直接使用前面的数据结构实现键值对数据库,而是基于数据结构创建了一个对象系统,字符串对象/列表对象/哈希对象/集合对象/有序集合对象都用到了至少一种前面的数据结构 2.针对不同的使用场景,为对象设置多种不同的数据结构实现,从而优化对象在不同场景下的使用效率 3.redis的对象系统实现了基于引用计数的内存回收机制,通过引用计数实现了对象共享机制,多个键共享同一个对象节约内存 4.redis对象带有访问时间记录信息,会计算键的空转时长,开启maxmemory下会优先删除长的 5.创建一个键值对时,至少创建两个对象,键对象和值对象redisObject结构定义,type属性记录了对象的类型,用type命令的时候返回的是值对象的类型 6.redisObject结构的ptr属性,指向对象的底层数据结构,encoding属性encoding属性决定了该对象使用哪个底层数据结构(整数/简单动态字符串/字典/双端链表/压缩列表/整数集合/跳跃表和字典),object encoding命令可以查看值对象的编码 7.列表对象在元素比较少时使用压缩列表,比较多时使用双端链表 9.字符串对象可以是int,raw(简单动态字符串),embstr(embstr编码的简单动态字符串),long类型的整数存的是时候是int;小于32字节的是embstr,大于的是raw 10.列表对象可以是ziplist(压缩列表)和linkedlist(双端链表),列表对象保存的所有字符串元素的长度都小于64字节和元素数量小于512个时使用ziplist rpush book "aaaaaaaaaaaaaa" "bbbbbbbbbbb"等进行测试 11.哈希对象的编码可以是ziplist或者hashtable;当使用ziplist编码时,当有新的键值对加入到哈希对象,先把键压入压缩列表,再把值压入压缩列表 12.当使用hashtable编码的哈希对象,使用字典作为底层实现,哈希对象中的每个键值对都使用字典的键值对保存 13.哈希对象保存的所有键值对的键和值字符串长度都小于64字节,保存键值对的数量小于512个,使用ziplist编码,否则使用hashtable编码 14.哈希对象中键的长度太大或者值的长度太大都会引起编码转换,使用object encoding key可以观察到 hset book aaaaaaaaaaa_name "aa"等进行测试 15.集合对象的编码可以是intset或者hashtable,intset的集合对象使用整数集合作为底层,当元素数量不超过512个,所有元素都是整数的时候;hashtable编码的使用字典作为底层实现,字典的键是字符串对象,字典的值是null;不能重复,不保证顺序,保证数据唯一 16.有序集合的编码是ziplist和skiplist,压缩列表的集合元素按分值从下到大进行排序,使用ziplist编码的,第一个节点保存元素的成员,第二个节点保存元素的分值;skiplist底层使用zset结构同时包含一个字典和一个跳跃表,对有序集合的范围操作比如zrank,zrange是通过跳跃表实现;取给定成员的分值,是通过字典实现的 保存元素小于128个,所有成员长度小于64字节的使用ziplist,其他使用skiplist
对于电影来说，除了精准回答所涉细节，LLaMA-VID也能对角色进行十分准确的理解和分析。
其有非常多的优点，但是也并不是完美的，除了大家都知道的执行速度不够快，Python2和Python3的兼容问题，以及GIL锁，在其语法上也有一些特点（是否是缺点见仁见智啦）：
Redis对于底层数据结构的极致封装，是Redis高效运行的原因之一。我们结合Redis源码对其进行分析。
众所周知，PCA(principal component analysis)是一种数据降维的方式，能够有效的将高维数据转换为低维数据，进而降低模型训练所需要的计算资源。
Redis 是一个开源的 key-value 存储系统，它使用六种底层数据结构构建了包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象的对象系统。
Redis 是一种键值（ Key-Value ）数据库。相对于关系型数据库（比如MySQL），Redis也被叫作 非关系型 数据库。
redis内部有 简单动态字符串、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表六种数据结构。
Redis 是我们工作中接触最多的非关系型数据库，我所在的公司也是 Redis 的深度用户，我们线上的大部分的业务都使用到了 Redis。与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以存写速度非常快，因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。值得注意的是，Redis 也经常用来做分布式锁。Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。以前在使用 Redis 的时候，只是简单地使用它提供的基本数据类型和接口，并没有深入研究它底层的数据结构。最近打算重新学习梳理一下 Redis 方面的知识。
我：Redis的基本数据类型有：字符串（string）、哈希（hash）、列表（list）、集合（set）、有序集合（zset）。
Redis 已经是大家耳熟能详的东西了，日常工作也都在使用，面试中也是高频的会涉及到，那么我们对它究竟了解有多深刻呢？
Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示（以空字符结尾的字符数组，以下简称C字符串），而是自己构建了一种名为简单动态字符串（simple dynamic string，SDS）的抽象类型，并将SDS用作Redis的默认字符串表示。
Redis是一种键值(Key-Value)数据库。相较于MySQL之类的关系型数据库，Redis是一种非关系型数据库。Redis存储的数据只包含键和值两部分，只能通过键来查询值。这样简单的存储结构，能让Redis的读写效率非常高(HashMap读写效率都是O(1))。
Redis并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库，而是基于这些数据结构创建了一个对象系统，这个系统包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象这五种类型的对象，每种对象都用到了至少一种我们前面所介绍的数据结构。
导读：Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
列表是一种不同数据类型元素的有序集合。与元组和字符串不同的是，列表中的元素是可变的，也就是可以随时添加或删除其中的元素。 列表通过方括号“[]”加以表示。 1．列表变量的定义 1）定义列表变量的一般方法 列表变量的定义方法如下： 列表变量 = [元素1，元素2，元素3, …] 其中，每个元素的类型可以各不相同，但它们被依次存储，也就是说，其下标是固定的，起始下标为0。
昨天微信群里又热闹了起来，我一看消息，原来是有人在讨论：“如果突然有一天 MD5 算法被破解了，可逆了怎么办？”
简单动态字符串（simple dynamic string,SDS），结构体非常简单
SDS ziplist skiplist hashtable SDS(简单动态字符串) 一个SDS结构如下: struct sdshdr{ int len; //记录保存字符串的长度，也就是buf的长度 int free; //记录数组中未使用字节的数量 char buf[]; }sdshdr 获取SDS字符长度的时间复杂度为O（1） 当修改SDS时，会先对len进行判断，如果不够长会先进行分配，空间预分配遵循以下规则，如果SDS的len小于1MB，将会预分配当前len长
Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、分布式、可选持久性的键值对（key-value） 数据库，与 Memcached 类似，却优于 Memcached。
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