为什么在使用多个线程统计一个大文件的词频时，答案会有变化？ - 腾讯云开发者社区

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多线程下载一个大文件的速度更快的真正原因是什么？

当你在遇到这样的下载场景时，有没有思考过到底是什么原因影响着文件资源的下载速度呢？实时网络带宽决定用户下载大文件速度快慢的终极因素，在于用户下载进程实时抢占网络带宽的大小。...【因为此时没有别的进程使用网络带宽】。但是在现实中实际是用户进程实时抢占的带宽在变化的，那它是怎么变化的呢？因为TCP流量控制。...很显然指数级的降速、但是线性的增速；这最后造成的结果就是真实的传输速率远远小于实时可用带宽。多线程下载多线程下载时，由于多个线程在竞争实时可用带宽。...通过多个线程的加权平均，最后得到的下载曲线是一条平滑的曲线，且这条曲线大多数应该处于单线程下载速率的上方。这也是为什么多线程下载大文件的速度更快的原因了。...最后最后，如果我问你写一个程序来求1亿以内素数个数，在求素数的算法已经确定的情况下，用什么样的方式花的时间更少呢？我想答案应该很清楚吧。 end

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内存受限环境下求大文件Top N词频

在大数据时代,处理超大规模数据是算法工程师需要面对的重要问题。本文将以在内存受限环境下,求一个大文件中词频最高的Top N词为例,探讨一种基于堆结构与外部排序的解决方案。...这种方法可以控制内存使用,但需要多轮遍历文件,当文件很大时IO成本非常高。且还需要频繁合并中间结果。再一种方法是使用外部排序算法。将文件逐行读入,并排序,然后统计词频输出Top N结果。...基于堆结构的解法基于上述分析,需要一种可以动态维护topk结果的数据结构。堆可以提供这种能力。具体地,可以使用一个小根堆,堆的大小固定为N(此处为100)。...每次从文件中读取一定大小的词,统计词频保存到一个哈希表中。然后遍历这个哈希表,把词频作为值,词语作为键,逐个插入小根堆。如果堆大小超过N,则移除堆顶最小的元素。...算法实现基于小根堆,可以设计一个内存受限的词频统计算法: 初始化大小为N的小根堆,用于保存topk结果import java.io.*; import java.util.*; public class

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双map reduce风格

场景在并行计算中，应想方设法将数据最大化的进行并行处理。如前一步骤处理后的数据不方便进行后续的并行处理，应该转换中间格式。...例如统计一个文件的词频这一场景：将大文件拆解为多个小文件小文件在不同的服务器并行处理。在服务器上，按行拆解单词。统计每一行中，每个单词的词频。并输出到下一步。...输出的格式为 [(hello,1), (world, 2), ... , (hello, 1)] ? 然而，输出的格式并不方便进行下一步并行计算。此时，可以进行regroup操作。...将单词以一定规则，统一分类到不同的服务器，进行后续的计算。 ? 在复杂的场景中，regroup可能需要进行多次。

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Android资深岗突围指南：拆解Framework层8个高频灵魂拷问

这是之前作为面试官时，三个让87%候选人当场挂掉的Framework层"送命题"。根据内部数据统计，P6+以上岗位面试中，Framework相关问题的淘汰率高达63%。...ApplicationThread: scheduleLaunchActivity() ApplicationThread->>ActivityThread: handleLaunchActivity() 3.2 高频题4：为什么会有...底层原理： WindowManagerService在attach()阶段同步创建窗口主题背景绘制早于onCreate()执行优化方案：使用SplashScreen API（API 31+）异步加载布局...}); } 四、消息机制篇：Handler的进阶玩法 4.1 高频题5：主线程Looper为什么不会ANR？...腾讯方案：自定义MessageQueue的enqueueMessage() 使用红黑树代替链表（消息量>1000时效率提升30%）代码示例： void enqueueMessage(Message

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ACL 2020 | 词嵌入性别偏见难以避免？“双硬去偏”新方法来了！

2、为什么性别偏见是一个严重的问题? 词嵌入中的性别偏见确实是一个很严重的问题。...同样，一个把医生全都当作男性以及把护士全都当作女性的问题应答模型，当被用来理解医疗报告时，它提供的答案也会是错误的。...通过经验可以证明，某些词的使用频率变化，会导致其对应的差分向量与其他词的差分向量之间的相似性发生显著变化，如下图所示。 ?...同样地，在双硬去偏方法中，我们首先将所有的单词嵌入转换成一个与使用频率无关的子空间，在这样的子空间中，我们能够计算出一个更加准确的性别方向。...4 结论我们发现，词频统计上的一点小变化就会对词嵌入的性别去偏方法产生负面影响。在以往的性别去偏工作中，词频统计一直被忽视，而我们提出的“双硬去偏”法能够减轻词频特征对去偏算法的负面影响。

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Kafka核心API——Stream API

Partition的数据会分发到不同的Task上，Task主要是用来做流式的并行处理每个Task都会有自己的state store去记录状态每个Thread里会有多个Task ---- Kafka...从上图中可以看到，Consumer对一组Partition进行消费，这组Partition可以在一个Topic中或多个Topic中。...因此，我们在使用Stream API前需要先创建两个Topic，一个作为输入，一个作为输出。...> 2.5.0 接下来以一个经典的词频统计为例，演示一下Stream API的使用。...，所以前半段是： world 2 hello 3 java 2 kafka 2 当最后一行输入之后，又再做了一次词频统计，并针对新的统计结果进行输出，其他没有变化的则不作输出，所以最后打印了

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关于 word2vec 我有话要说

最容易看出的就是word2vec没有考虑语序，这里会有训练效果损失。由于 word2vec 训练速度快，易用，google出品等，使得word2vec使用的人多。...易用是因为word2vec 公布了word2vec的代码。在tensorflow,gensim,spark mllib包中都有集成，使用方便。 2 word2vec 训练结果的差异主要来自什么因素？...为什么会出现这种情况呢？因为 word2vec 的原理就是一个词预测前后词或者前后词预测当前词，使得概率最大化。这就导致如下两个结果： 2.1.1 相似的句子，相同部位的词会相似。...3 word2vec 影响速度的因素有哪些？ 3.1 语言模型：cbow 比skip-gram 更快为什么 cbow更快，很重要的一个原因，cbow是基于周围词来预测这个单词本身。...3.3 线程数单机版（google word2vec)可以通过设置多线程跑,集群版（spark mllib）可以设置多个 partitions.但是从经验来看，在集群上设置partitions 过多，

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字节P7面试官亲述：90%Android候选人挂在这5个Binder机制细节

()堆积解决方案：在ServiceConnection中增加重试次数限制，配合指数退避算法三、Binder线程池的运作玄机（挂科率22%）高频问题：“Binder线程池为什么默认最大15个线程？”...候选人常见错误：误认为线程数越多越好，忽略Linux进程的线程数限制不知道如何优化高频IPC场景的线程调度满分答案：线程池设计的三条黄金法则： 1....候选人常见错误：仅回答“防止内存溢出”，未涉及共享内存机制不知道如何传输大文件满分答案：内存管理的三重保险： 1....零拷贝传输方案： // 使用Ashmem共享内存传输大文件 ParcelFileDescriptor pfd = ParcelFileDescriptor.fromFd(fd); parcel.writeFileDescriptor...：将数据拆分为多个小于1MB的块使用Messenger+Message的setData()分批发送结语 Binder机制的深度，决定了Android开发者的天花板。

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【滑动窗口专题】一道经典的滑动窗口笔试高频题

具体的，我们可以先创建一个大小为的数组来统计字符串 p 的词频，另外一个同等大小的数组用来统计「滑动窗口」内的 s 的子串词频。...当两个数组所统计词频相等，说明找到了一个异位组，将窗口的左端点加入答案。...统计 p 词频（构建数组）的复杂度为；使用双指针检查 s 串的复杂度为。...同时，使用变量统计 p 中不同字符的数量，使用变量统计滑动窗口（子串）内有多少个字符词频与相等。...当且仅当时，我们找到了一个新的异位组。

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服务器高并发负载解决方案

为什么要防？在自己页面上显示一些不是自己服务器的资源（图片、音频、视频、css、js等）由于别人盗链你的资源会加重你的服务器负担，所以我们需要防止可能会影响统计防盗链是什么？...文件（静态化实际作用：缓存成一个html文件），再次访问时就会重定向到静态文件适用场景对实时性要求不高的页面为什么要使用静态化？...与同属一个进程的其他线程共享进程拥有的全部资源；一个线程可以创建和撤销另一个线程，同一个进程中的多个线程可以并发执行。一个进程下有多个线程来完成不同的工作称之为多线程。...（一个进程下至少会有一个线程）线程由来：由于用户并发请求，为每个请求都创建一个进程显然太浪费系统资源和影响响应用户请求的效率，所以引进线程的概念。协程：是一种用户态轻量级的线程。...作用： 1、极大地缓解数据库服务器的压力 2、提高数据的响应速度缓存形式有：内存缓存、文件缓存推荐使用内存缓存为什么要使用数据缓存？（答案如上）第一次访问： ?

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【JavaSE专栏55】Java集合类HashTable解析，基于哈希表实现的唯一性键值对存储数据结构

配置管理：HashTable 可以用于存储和管理系统的配置信息。将配置项作为键，对应的配置值作为值，可以方便地进行配置的读取和更新。字典、词频统计：HashTable 可以用于实现字典或者词频统计。...提示：虽然 HashTable 是一个传统的数据结构，但在 Java 中，更推荐使用 ConcurrentHashMap 代替 HashTable 来实现线程安全和高并发性能。...HashTable 的底层实现是一个数组，每个数组元素是一个链表，当哈希冲突发生时，新的元素会添加到链表的末尾。三、HashTable 如何处理哈希冲突？...五、HashTable的性能如何？ HashTable 是线程安全的，但在多线程环境下可能会有性能影响。 HashTable 的插入、查找和删除操作的平均时间复杂度为 O(1)。...ConcurrentHashMap 在高并发环境下性能更好，因为它使用了分段锁的机制，允许多个线程同时访问不同的段。七、HashTable 如何实现线程安全？

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小知识之Linux系统中的最大进程数，最大文件描述，最大线程数

上面使用了三种方法：注意第一种才是内核级别的配置，后面的设置不能超过内核级别设置的限制，这个值是可以具体的情况修改的，centos7（x64）给的还是比较大，在centos6好像给的是32768 （二...当程序打开一个现有文件或者创建一个新文件时，内核向进程返回一个文件描述符关于文件描述符的最大数量，其实是可以无限大的，但考虑到每一个文件描述符都需要一定数量的内存和磁盘维护，所以还是有限制的，另外一个问题...原因有两方面：（1）系统本身的资源有限（2）比如一个机器有多个用户，如果没有限制，某一个用户起了无限多的进程和无休止的创建文件描述符，就直接有可能导致整台机器挂掉，影响了其他正常的用户的使用，所以还是有必要给不同的用户根据所需限制文件描述的数量...第一个命令代表：当前系统允许创建的最大文件描述符的数量第二个命令代表：当前会话session的允许创建的最大文件描述符，默认每个进程允许打开的最大文件描述符数量应该是1024 第三个命令代表：统计当前所有进程的占用的文件描述符的总量...第一列是文件描述符数量，第二列是进程id （三）Linux系统中的最大线程数量其实最大线程数量也可以配置无限大，在资源充足的情况下，但一般都有会默认限制，主要影响线程的参数如下： ?

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用数据整理的技术，把书籍读薄，再融会贯通的方法2022.8.22

最近看了一些书籍，也写了读后感，但是闭上书本，每本书之间有什么联系，不能方便的针对一个话题把书籍内容串联起来。那就重新把关键字打碎再关联。 1、把每本书的读后感列关键字。...''' 1、读取词频 2、读取书籍点评 3、遍历词频，if词频在书籍点评中 3、词频的书名加入书名 4、写入excel ''' import re import pandas from DataRecorder...[0],str(大集合行[35]))#返回一个match object span=location.span()#返回匹配对象起始位置索引和结束位置索引组成的元组，即（start...，对自己的应该，《卓克·科学思维课》----------化、心理、思维、方法、极《为什么》----------观察，关联，行动，干预，想象，思维和数据的关系，复杂科学，信息，《跨学科工具箱》------...---------新旧脚本、成长途径、享乐《蛤蟆先生去看心理医生》----------孩子，感觉，计量，模糊，状态，成长，寓言，讲解，倾听，愤怒，悲伤好了，现在可以针对一个关键字在多本书之间游荡吹牛了

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BERT-flow:bert的向量表达是SOTA吗？

因为词向量空间和句向量空间共享的是同一个高维空间，如果词向量空间有什么问题，那句向量空间也会有同样的问题。...对于$\mathcal{l}_2$范数，明显高频词语离原点更近，这会导致同意词语由于词频不同带来的语义空间的偏差，不能使用词向量距离来表示其相似性，推理到句向量也同理。...，bert的参数不变，通过学习可逆变化$f^{-1}_\phi$，将bert 的句子embedding转换为一个高斯的输出分布z。...可能是用的一个相关的语料，使用bert获取其原始embedding，然后将可逆变换映射到一个高斯分布上。...[image-20210215135446502]QA问题探索作者通过将此方法应用的问题和答案对匹配上，即去计算问题和答案的embeeding的cosin相似度来预估它们是否相关，在QNLI数据集上证明也是有明显提升

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【java并发编程实战2】无锁编程CAS与atomic包1、无锁编程CAS2、 atomic族类

1535524330707.png 由于CAS操作属于乐观派，它总认为自己可以成功完成操作，当多个线程同时使用CAS操作一个变量时，只有一个会胜出，并成功更新，其余均会失败，但失败的线程并不会被挂起，仅是被告知失败...1.2、CPU指令对CAS的支持或许我们可能会有这样的疑问，假设存在多个线程执行CAS操作并且CAS的步骤很多，有没有可能在判断V和E相同后，正要赋值时，切换了线程，更改了值。造成了数据不一致呢？...答案是否定的，因为CAS是一种系统原语，原语属于操作系统用语范畴，是由若干条指令组成的，用于完成某个功能的一个过程，并且原语的执行必须是连续的，在执行过程中不允许被中断，也就是说CAS是一条CPU的原子指令...，但是在多线程情况下，统计会有误差。...尽管线程one的CAS操作成功，但是不代表这个过程就是没有问题的。如果链表的头在变化了两次后恢复了原值，但是不代表链表就没有变化。

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211本+985硕+计算机专业投面百度，坐等一周迎来三面，已拿offer

JVM常用的垃圾回收算法。（各个算法及优缺点，用于新生代回收还是老年代回收，为什么？） 11. 平时的开发环境是Linux吗？熟不熟悉Linux的命令？给一个日志文件，统计一下UV和PV。...简单来说就是：有一个大文件，记录一段时间内百度所有的搜索记录，每行放一个搜索词，因为搜索量很大，文件非常大，内存放不下，求搜索次数最多的TopN个搜索词。线下编码完成，半小时左右回复邮件。...根据每行单词的hash值将大文件分为若干小文件 2. 对于每个小文件，利用HashMap统计词频，然后利用优先队列取TOP N 3....为什么synchronized之前是重量级锁。（底层使用mutex锁，涉及到用户态与内核态的转换，上下文切换消耗较大） 6. 为什么synchronized只有锁升级过程，没有锁降级过程？...以上就是我在面试前后整理搜集的面试资源和一个学习路线规划，希望能对大家有所帮助最后最后，再次祝愿大家都有理想的去处，身体健康。

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hadoop常见问题解答

为什么？电子政务是利用互联网技术实现政府组织结构和工作流程的重组优化，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作信息服务平台。...然后，可以从最经典的词频统计程序开始，初步了解MapReduce的基本思路和处理数据的方式。...你这个问题提的很好，hadoop在处理大规模数据时是很高效的，但是处理大量的小文件时就会因为系统资源开销过大而导致效率较低，针对这样的问题，可以将小文件打包为大文件，例如使用SequcenFile文件格式...，例如以文件签名为key，文件内容本身为value写成SequcenFile文件的一条记录，这样多个小文件就可以通过SequcenFile文件格式变为一个大文件，之前的每个小文件都会映射为SequcenFile...可以参考我上面的几个回答，可以从最简单词频统计程序入手，然后学习理解HDFS和MapReduce的基本原理和核心机制，如果仅仅把Hadoop作为一个工具来使用的话这样就可以了，最重要的就是实战了，可以尝试使用

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结巴分词原理及使用「建议收藏」

使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。...\ 线程由CPU独立调度执行，在多CPU环境下就允许多个线程同时运行。\ 同样多线程也可以实现并发操作，每个请求分配一个线程来处理。"...，\ 是CPU调度和分派的基本单位，一个进程可以由很多个线程组成，\ 线程间共享进程的所有资源，每个线程有自己的堆栈和局部变量。...\ 线程由CPU独立调度执行，在多CPU环境下就允许多个线程同时运行。\ 同样多线程也可以实现并发操作，每个请求分配一个线程来处理。"...\ 线程由CPU独立调度执行，在多CPU环境下就允许多个线程同时运行。\ 同样多线程也可以实现并发操作，每个请求分配一个线程来处理。"

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浅谈Flink分布式运行时和数据流图的并行化

1 Flink数据流图简介 1.1 Flink作业的逻辑视图在大数据领域，词频统计（WordCount）程序就像是一个编程语言的HelloWorld程序，它展示了一个大数据引擎的基本规范。...对于词频统计这个案例，逻辑上来讲无非是对数据流中的单词做提取，然后使用一个Key-Value结构对单词做词频计数，最后输出结果即可，这样的逻辑本可以用几行代码完成，改成使用算子形式，反而让新人看着一头雾水...试想，如果我们不使用大数据引擎提供的算子，而是自己实现一套上述的计算逻辑，尽管我们可以快速完成当前的词频统计的任务，但是当面临一个新计算任务时，我们需要重新编写程序，完成一整套计算任务。...算子子任务又被称为算子实例，一个算子在并行执行时，会有多个算子实例。即使输入数据增多，我们也可以通过部署更多的算子实例来进行横向扩展。...比如，有时候我们需要将一个非常长的算子链拆开，这样我们就可以将原来集中在一个线程中的计算拆分到多个线程中来并行计算。Flink允许开发者手动配置是否启用算子链，或者对哪些算子使用算子链。

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用Python分析《红楼梦》：见证了贾府的兴衰，你是否还能“笑道”世事无常

于是我决定自己做一遍实验，用无字典分词的方法来分词，并且尝试剔除情节对分析的影响，看看结果会不会有所不同。在处理文章之前，我需要建立一个全文索引。这样是为了快速地查找原文内容，加速后面的计算。...为了排除掉不完整的单词，我们可以使用自由度来继续过滤，自由度描述的是一个片段相邻的字有多么的不固定，一个真正的词应该相互之间的联系应该是独特的，不太会出现上文说的情况。...▍统计结果说：贾府的人很爱“笑” 完成分词以后，词频统计就非常简单了。我们只需要根据分词结果把片段切分开，去掉长度为一的片段（也就是单字），然后数一下每一种片段的个数就可以了。...为了剔除情节变化的影响，我决定选出词频随情节变化最小的单词来作为每一章的特征。而我衡量词频变化的方法就是统计单词在每一回的词频，然后计算标准方差。...为了搞明白这个词为什么有这么大的权重，我把“笑道”的词频变化画了出来： ∆图中横坐标是章回编号，纵坐标是“笑道”的词频可以发现，“笑道”的词频是先增加再减少的，这不禁让我联想到了贾府兴衰的过程。

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多线程下载一个大文件的速度更快的真正原因是什么？

内存受限环境下求大文件Top N词频

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