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    一个简单的统计图像主颜色的算法(C#源代码)

    List MC = new List(); int X, Y, Width, Height, Stride, Index, TotalColorAmount...= (byte*)BmpData.Scan0; int[] Table = new int[256 * 256 * 256]; int[] NonZero...上面的代码中是分配了64MB的内存来索引计数的,虽然对于很小的图像也需要这么大的内存占用量,但是我经过对比发现,比用Dictionary之类的基于字典的统计方法还是要快很多的。      ...关于排序,我一直认为自己能写出比系统更快的算法,但是最终我还是选择了如上代码中的简便方式。在对Amount进行排序的同时,Color的值也跟着随动了。      ...在这种占用比较大内存的代码中,我认为应该立即调用GC.Collect()释放掉内存。      关于Delta的取值,似乎不太好确定,这个只能说试验确定吧,一般取16-32之间比较合理。

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    如何实时迁移AWS DynamoDB到TcaplusDB

    ":Number "player_id":string, "player_time":int64 Key类型 "player_id": hash_key, "player_time": sort_key...": Number, "pay.amount":Number, "pay.method":Number "player_email":string, "game_server_id": int32, "...] BROKER_LIST: 连接Ckafka集群的公网域名:端口 CKAFKA_INSTANCE_NAME: Ckafka实例ID DYNAMODB_TABLE_NAME: DynamoDB表名 SASL_PASSWORD...选择目标表, [dynamodb_trigger_create.jpg] 在创建触发器页面可以自动识别上述所创建的Lambda函数,同时设置批处理大小(注意:这个值设置不宜过大,和网络传输效率有关,过大容易丢包...在SCF的触发管理页面新增加一个关于Ckafka的触发器,如下所示: [scf_trigger.jpg] SCF会自动识别同地域所创建的Ckafka实例和实例对应的topic,直接选择即可。 4.

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    AWS DynamoDB数据实时迁移TcaplusDB解决方案

    ":Number "player_id":string, "player_time":int64 Key类型 "player_id": hash_key, "player_time": sort_key...": Number, "pay.amount":Number, "pay.method":Number "player_email":string, "game_server_id": int32, "...] BROKER_LIST: 连接Ckafka集群的公网域名:端口 CKAFKA_INSTANCE_NAME: Ckafka实例ID DYNAMODB_TABLE_NAME: DynamoDB表名 SASL_PASSWORD...选择目标表, [dynamodb_trigger_create.jpg] 在创建触发器页面可以自动识别上述所创建的Lambda函数,同时设置批处理大小(注意:这个值设置不宜过大,和网络传输效率有关,过大容易丢包...在SCF的触发管理页面新增加一个关于Ckafka的触发器,如下所示: [scf_trigger.jpg] SCF会自动识别同地域所创建的Ckafka实例和实例对应的topic,直接选择即可。 4.

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    Redis Scan的使用方式以及Spring redis的坑

    ScanOptions有两个参数,一个是match,另一个是count,分别对应scan命令的两个参数。...callback: the list to which it will * add new elements, and the object containing the dictionary...pos = 0; int64_t ll; while(intsetGet(o->ptr,pos++,&ll))//将这个set里面的数据全部返回,因为它是压缩的intset...."); } 可以看出,Redis的SCAN操作由于其整体的数据设计,无法提供特别准的scan操作,仅仅是一个“can ‘ t guarantee , just do my best”的实现:...;无法提供完整的快照遍历,也就是中间如果有数据修改,可能有些涉及改动的数据遍历不到;每次返回的数据条数不一定,极度依赖内部实现;返回的数据可能有重复,应用层必须能够处理重入逻辑;上面的示例代码中,redisTemplate.execute

    2.8K20

    【云原生】在 React Native 中使用 AWS Textract 实现文本提取

    Amazon Textract 是 Amazon 推出的一项机器学习服务,可将扫描文档、PDF 和图像中的文本、手写文字提取到文本文档中,然后可以将其存储在任何类型的存储服务中,例如 DynamoDB、...今天我将介绍从 React Native 移动应用程序中捕获或选择图像并将这些图像上传到 S3 的过程,然后一旦我们使用 API Gateway 触发 lambda 函数,就会从这些图像中提取数据,然后在处理完数据后我们...大致的过程如下图所示: 在开始实战前,我假设你对AWS 的 lambda 函数 和 API Gateway 已经了解了。...assets[0].uri); } }); }; onImageSelect 函数将处理图像上传到 S3,并将 S3 密钥发送到我们将在后端部分开发的 API 端点 /textract-scan...这就是创建 aws-textract-json-parser 的原因,该库将来自 AWS Textract 的 json 响应解析为更可用的格式,然后你可以将其插入 DynamoDB: import {

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    几种设计良好结构以提高.NET性能的方法

    写在前面 设计良好的系统,除了架构层面的优良设计外,剩下的大部分就在于如何设计良好的代码,.NET提供了很多的类型,这些类型非常灵活,也非常好用,比如List,Dictionary、HashSet、StringBuilder...在大多数情况下,大家都是看着业务需要直接去用,似乎并没有什么问题。从我的实际经验来看,出现问题的情况确实是少之又少。...之前有朋友问我,我有没有遇到过内存泄漏的情况,我说我写的系统没有,但是同事写的我遇到过几次。...集合-隐藏的初始容量及自动扩容 在.NET里,List、Dictionary、HashSet这些集合类型都具有初始容量,当新增的数据大于初始容量时,会自动扩展,可能大家在使用的时候很少注意这个隐藏的细节...() 17: { 18: Listint> list = new Listint>(2000); 19: for (int i = 0; i

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    递归与循环的效率迷思

    不过稍有递归经验的朋友都会看出,上面的递归实现会做很多的重复计算,更好的方式就是缓存一下中间的计算结果: // C# Dictionary s_buffer = new Dictionary...s_buffer[index - 2] = cur; } return pre + cur; } } 改动之后,循环版本比递归版本就只快 64% 左右了 ~ 试验到现在,似乎都印证了我之前的印象...// C# public class Node { string m_name; List m_children = new List(); public Node...,似乎我们应该将之前的递归代码改写为这种循环形式,但是 Profile 之后发现,其实循环版本还略慢于递归版本,原因就在于(模拟)调用栈的引入抵消了(甚至超过了)函数调用的开销....还有一个问题之前没有提及,就是代码可读性问题,从我个人经验来讲,递归代码的可读性大体上还是要优于循环代码的.

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    算法细节系列(11):再谈动态规划

    究其原因,对动规的理解还不够透彻,其次对状态的递归和迭代的转化不够熟练,所以遇到一个问题时,无法立刻写出递推式。...Problem: Given a non-empty string s and a dictionary wordDict containing a list of non-empty words,...所以本题的记忆化很奇特,返回的是false,我刚开始一直不明白咋记录了错误的结果!其实它所记录的都是还未匹配的字符串。如初始条件,记录的就是最原始的字符串,它还未匹配。...好了,状态明确了,现在再来看看代码,似乎就能理解它的深刻含义了,首先循环结构: for (int i = 1; i <= s.length(); i++){ for (int j...Word Break II Problem: Given a non-empty string s and a dictionary wordDict containing a list of non-empty

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    用Python将word文件转换成html

    序 最近公司一个客户大大购买了一堆医疗健康方面的科普文章,希望能放到我们正在开发的健康档案管理软件上。客户大大说,要智能推送!要掌握节奏!要深度学习!要让用户留恋网站无法自拔!...话说符合以上特点的我也只能联想到某榴了。 当然,万里长征的第一步是把文章导入我们的数据库。项目使用的是AWS的dynamoDB,是非关系型数据库,所有内容都是以json的形式储存的。...最后返回article这个dictionary。...用ziped读取文档,然后找到存放图片的media文件夹,每一个图片重新用guid命名,生成一个dictionary,里面包含的信息有“此图片在文档中出现的顺序”和文件名。...最后生成的html包含了文字和图片,但是图标和排版就保存不下来了。客户大大表示不满意。我也很惆怅啊!机智的小伙伴们如果有更好的思路请务必告诉我!

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