BitArray类用于以紧凑的方式表示"位的集合"(sets of bits). 虽然我们能把位的集合存储在常规数组内, 但是如果采用专门为位的集合设计的数据结构就能创建更加有效率的程序. 本章将会介绍如何使用这种数据结构, 并且将讨论一些利用位的集合所解决的问题. 此外, 本章节还包含二进制数、按位运算符以及位移(bit shift)运算符的内容。
Hashtable 类代表了一系列基于键的哈希代码组织起来的键/值对。它使用键来访问集合中的元素。
如果一个黑名单网站包含100亿个黑名单网页，每个网页最多占64B，设计一个系统，判断当前的URL是否在这个黑名单当中，要求额外空间不超过30GB，允许误差率为万分之一。
前面聊了布隆过滤器，回归认识一下位图BitMap，阅读前文的同学应该发现了布隆过滤器本身就是基于位图，是位图的一种改进。
摘要:代码如下： 正文: package test; import java.util.Random; public class TestRandom { public static void main(String[] args) { test(); } static void test(){ int[] randomNums = new int[10]; Random random = new Random(); for (int i = 0, len
约莫十五年前，当我刚刚开始参加工作时，赶上 Linux 发布划时代的 2.6 内核。在这个大家都翘首期盼的内核版本中，最令人兴奋的便是 O(1) scheduler。本文来谈谈这个算法是如何实现的。不过，在详细讲解 O(1) scheduler 之前，我们先简单回顾一下让人诟病许久的 2.4 scheduler，了解其传承，同时以史为镜。 2.4 scheduler 的问题 Linux 2.4 scheduler 支持 SMP（Symmetric Multi-Processing），然而，由于只用一个 gl
下面这个示例实现了一种很简单的类型，即布尔类型。选用这个示例的只要动机在于它不涉及复杂的算法，便于我们专注于API的问题。不过尽管如此，这个示例本身还是很有用的。当然，我们可以在Lua中用来表示实现布尔数组。但是，在C语言实现中，可以将每个布尔值存储在一个比特中，所使用的内存量不到使用表方法的3%。
随着射频识别技术的发展，射频卡被广泛应用在了门禁控制、金融支付、库存管理等场景。在此背景下，各种安全认证机制应运而生，为保护个人隐私和敏感数据提供了可靠的保障，本文将通过一道 CTF 题目介绍 M1 卡采用的 AES（Advanced Encryption Standard）认证机制，揭示其背后的原理
core-3.3.1-sources.jar!/com/google/zxing/qrcode/QRCodeWriter.java QRCodeWriter的encode方法进行编码，转换为BitMatrix
《Redis设计与实现》读书笔记（三十五） ——Redis 二进制位数组及SWAR汉明重量算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、基本概念 redis提供了setbit、getbit、bitcount、bitop四个命令用于处理二进制数组，称为bit array，又叫位数组。 setbit命令用于位数组指定偏移量上的二进制设置值，偏移量从0开始计算，值可以是0或者是1。 getbit获取指定位置上的值。 bitcount统计位数组里面，值为1的二进制位的数量。 bitop可以有and、or、xor，即
随着射频识别技术的发展，射频卡被广泛应用在了门禁控制、金融支付、库存管理等场景。在此背景下，各种安全认证机制应运而生，为保护个人隐私和敏感数据提供了可靠的保障，本文将通过一道 CTF 题目介绍 M1 卡采用的 AES（Advanced Encryption Standard）认证机制，揭示其背后的原理。
首先来假设这样一个业务场景，大家对于飞机票应该不陌生，大家在购买机票时，首先是选择您期望的 起抵城市和时间，然后选择舱等(公务舱、经济舱) ，点击查询以后就会出现航班列表，随意的点击一个航班，可以发现有非常多组价格，因为机票和火车票不一样，它的权益、规则更加的复杂，比如有机票中有针对年龄段的优惠票，有针对学生的专享票，有不同的免托运行李额、餐食、有不同的退改签规则，甚至买机票还能送茅台返现等等。
虽然上面描述的这几种数据结构配合常见的排序、二分搜索可以快速高效的处理绝大部分判断元素是否存在集合中的需求。但是当集合里面的元素数量足够大，如果有500万条记录甚至1亿条记录呢？这个时候常规的数据结构的问题就凸显出来了。数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容，一旦数据量过大，消耗的内存也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。有的同学可能会问，哈希表不是效率很高吗？查询效率可以达到O(1)。但是哈希表需要消耗的内存依然很高。使用哈希表存储一亿 个垃圾 email 地址的消耗？哈希表的做法：首先，哈希函数将一个email地址映射成8字节信息指纹；考虑到哈希表存储效率通常小于50%（哈希冲突）；因此消耗的内存：8 * 2 * 1亿 字节 = 1.6G 内存，普通计算机是无法提供如此大的内存。这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就应运而生。在继续介绍布隆过滤器的原理时，先讲解下关于哈希函数的预备知识。
如果我们的图片达到几兆时，我就不说几个G了，我是为了模拟分片上传，并顺便解决我的垃圾服务器的上传速度慢问题。
今天和大家分享的是Python如何连接hive数据库来进行hivesql的查询操作。
$c = new DayService(); $today=$c->convertSolarToLunar(date('Y'),date('m'),date('d')); $time ="农
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/54933419
在上一期的内容中，我带大家完成了Linux子系统的安装，今天我们就要开始在Linux子系统上安装LDSC了，这也是一个很大的坑！！！
对应 C 代码为：unicodeobject.c 中的 _Py_normalize_encoding 函数。
最近，在自动机器学习方面有很多工作，从选择合适的算法到特征选择和超参数调优。有几种可用的工具(例如:AutoML和TPOT)，可以帮助用户高效地执行数百个实验。同样，深层神经网络结构通常由专家设计;通过试验和错误的方法。通过这种方法，在几个领域研发出了最先进的模型，但是这种方法非常耗时。最近，由于可用计算能力的增加，研究人员正在使用强化学习和进化算法来自动化搜索最优的神经结构。 在本文中，我们将学习如何应用遗传算法(GA)来寻找一个最优的窗口大小和一些基于递归神经网络(RNN)的长短期记忆(LSTM)单元。
在线提交: https://leetcode.com/problems/count-primes/description/
本文主要描述，使用布隆过滤实现高效缓存。文中采用数组做为缓存，如果需要高并发命中，则需将文中的数组换成Redis数据库。
在计算机科学中，数据结构和算法是构建强大应用的基础。本文将介绍两个非常有用的数据结构：跳跃表和布隆过滤器。这些数据结构可以在各种应用中提供高效的数据存储和检索解决方案。
Bloom Filter是一种空间效率非常高的随机数据结构，用于判断一个元素是否属于一个集合。它的基本原理是使用多个哈希函数将元素映射到一个位数组中，如果一个元素对应的位都为1，则认为这个元素属于集合中。
先来构思一下实现过程中的算法设计，这里我们可以把算法分为两个主要步骤：第一步就是利用哈希表快速检测并去掉重复的URL；第二步就是利用布隆过滤器进一步减少存储需求。具体的算法设计核心步骤如下所示：
粒子群优化器，作为一种使用人工智能来解决问题的方式，在解多元、恒变的方程式方面有很大的优势。在本文中我们主要讲的是通过修改算法来解决一些问题，例如使用离散固定值作为参数的旅行商问题。
一：前言 设计一个缓存系统，不得不要考虑的问题就是：缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。
粒子群优化算法采用一种人工智能的形式来解决问题。这种算法对于求解那些使用了多个连续变化的值的函数来说，尤为有效。这篇文章将会介绍如何修改粒子群算法，以使用离散固定值来解决诸如旅行商（TSP，Travelling Salesman Problem）这样的问题。
ManagementPath path = new ManagementPath( );
程序世界的算法都要在时间，资源占用甚至正确率等多种因素间进行平衡。同样的问题，所属的量级或场景不同，所用算法也会不同，其中也会涉及很多的trade-off。
1）布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
一般这个文件在/usr/local/lib/python3.6/site-packages/里面
文章目录 python 扩展包基本信息 基本功能介绍 python 扩展包基本信息 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 基本功能介绍 A APSW，另一个Python Sqlite封装。 Aspell-python，Aspell软件的Python绑定 Assimulo，求解常微分方程的软件包,需要numpy + MKL。 Astropy，python天文学软件的核心包。 Atom，原子，高效的内存的Python对象,这个包与谷歌的GData有冲突。 Aut
近日有开发者提交了一个 issue JDK-8215217，他指出在 OpenJDK 源码中存在许多脏话，应该将它们删除。
文章目录 一、red_green 二、答题步骤 1.zsteg 总结 ---- 一、red_green 文件：攻防世界下载对应文件 二、答题步骤 1.zsteg 下载得到一张图片 解法一：pytho脚本 #生成脚本 from PIL import Image import os import bitstring #image_name = 'flag.jpg' image_name = input("请输入当前文件夹下图片的名称>>>\n") current_path = os.path.dirnam
由于数据存放在大数据平台的Hive数据仓库中，我需要在Win10系统上利用Python3连接Hive，然后读取数据，进行探索、分析和挖掘工作。
HTTP是一个 请求<-> 响应模式的典型范例，即客户端向服务器发送一个请求信息，服务器来响应这个信息。在老的HTTP版本中，每个请求都将被创建一个新的 客户端-> 服务器的连接，在这个连接上发送请求，然后接收请求。这样的模式有一个很大的优点就是，它很简单，很容易理解和编程实现；它也有一个很大的缺点就是，它效率很低，因此Keep-Alive被提出用来解决效率低的问题。
最近准备使用Python+Hadoop+Pandas进行一些深度的分析与机器学习相关工作。（当然随着学习过程的进展，现在准备使用Python+Spark+Hadoop这样一套体系来搭建后续的工作环境），当然这是后话。 但是这项工作首要条件就是将Python与Hadoop进行打通，本来认为很容易的一项工作，没有想到竟然遇到各种坑，花费了整整半天时间。后来也在网上看到大家在咨询相同的问题，但是真正解决这个问题的帖子又几乎没有，所以现在将Python连接Hadoop数据库过程中遇到的各种坑进行一个汇总，然后与大家进行分享，以尽量避免大家花费宝贵的时间。
集合（Collection）类是专门用于数据存储和检索的类。这些类提供了对栈（stack）、队列（queue）、列表（list）和哈希表（hash table）的支持。大多数集合类实现了相同的接口。
DES是一种对称加密算法【即发送者与接收者持有相同的密钥】，它的基本原理是将要加密的数据划分为n个64位的块，然后使用一个56位的密钥逐个加密每一个64位的块，得到n个64位的密文块，最后将密文块拼接起来得到最终的密文
前面一篇说了Mass框架的内存结构，也就是ECS中的Entity和Component，也用了一个很简单的示例说明Entity和Archetype怎么创建和销毁。然后也了解到MassEntity的对外API接口基本集中在UMassEntitySubsystem中，上一章的例子也只是一个简单的案例，实际Entity有非常多种操作方式，所以我把创建和销毁Entity对应API列在了下面，通过注释可以了解详细是做什么的，详细实现就不多说了，可以参考上一章。
我想大多数想到的都是用 HashMap 来存放数据，因为它的写入查询的效率都比较高。
让我们来看看 Hashcash 的思路：一封要证明其合法性的电子邮件需要附带一些对字符串的 hash 值来证明其耗费了一定的时间/资源运行了某个算法（Hashcash 中是需要运行 SHA-1，去计算出一个前 20 位均为 0 的 hash 值）。
第一次出题，可能水平不是很高，如果给师傅带来了不是很好的做题体验，还请师傅多多包涵~
今天分享的是一些数据结构和算法的项目，在我自己学习 Go 语言的时候，在掌握基础的语法知识之后，会针对性的刷一些 leetcode 题目，借此来巩固自己的语法知识，然后也能够保持解算法题目的感觉，可谓是一举两得吧。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
