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    基于Redis扩展模块的布隆过滤器使用

    什么是布隆过滤器? 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。把一个目标元素通过多个hash函数的计算,将多个随机计算出的结果映射到二进制向量的位中,依次来间接标记一个元素是否存在于一个集合中。 布隆过滤器可以做什么? 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比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。 布隆过滤器特点 如果布隆过滤器显示一个元素不存在于集合中,那么这个元素100%不存在与集合当中 如果布隆过滤器显示一个元素存在于集合中,那么很有可能存在,可能性取决于对布隆过滤器的定义(BF.RESERVE {key} {error_rate} {capacity})

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    吊炸天的CNNs,这是我见过最详尽的图解!(上)

    导读:卷积神经网络(CNNs)在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域,都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法,唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后,人们都在谈论“它”。 但是, “它”是谁? “它”是怎样做到的? 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友,都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法,将卷积神经网络的原理,呈献给大家。教程分为上、下两个部分,通篇长度不超过7000字,没有复杂的数学公式,希望你读得畅快。 下面,我们就开始吧! 先提一个小问题:

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