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必懂NoSQL理论-Map-Reduce

如果是使用那种“集中式数据库”(centralized database),那么通常你可以有两种方式来处理计算逻辑:要么就是在数据库服务器(database server)自己机器,要么就是在客户端机器...map-reduce模型是一种组织“处理流程”(或者叫“计算逻辑”)手段(其实就是计算模型),是一种利用集群多机器优点,让“计算逻辑”(processing)和“数据”(data)放在同一个节点一种手段...这样map-reduce框架就可以高效在每个节点创建多个map任务(task)了,而且也可以任意自由把每个订单分配给某个map任务(task)。...在这个例子中,我们只是选取了记录中某个,其实,我们也完全可以随意将某个复杂函数作为map一部分——提不提供这样函数只是取决于某个聚合数据价值。...一个map只操作一条单一记录;reduce函数则是接受拥有相同key多个map输出,然后把这些合并。

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reduce()数组方法使用场景

定义:reduce() 方法接收一个函数作为累加器,数组每个(从左到右)开始缩减,最终计算为一个。...语法:arr.reduce(function(prev,cur,index,arr){undefined 一系列操作 }, init); prev: 必需(初始, 或者计算结束后返回);...cur: 必需(当前元素); index: 可选(当前元素索引); arr:可选(当前元素所属数组对象); init: 可选(传递给函数初始); 场景一:数组累加、累乘 let arr1...场景二:计算数组中每个元素出现次数 let arr2 = ['a','b','c','d','a','b','c','a','b','a'] let num = arr2.reduce((prev,cur.../ 6 场景七:求数组中最大 let arr7 = [1,5,9,4,3,7,12] let maxNum = arr7.reduce((prev,cur)=>{ return Math.max

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map 学习()——C++中 map 使用

map 学习()——C++中 map 使用 欠下数据结构债,迟早是要还…… 最近写毕业论文过程中,需要用到哈希表数据结构,此外空闲时间在刷 Leetcode 过程中,发现好多高效算法都是用 unordered_map...本篇先学习 C++ 中 STL 标准库中 map 使用方法。...map映射可以使用括号运算符 (operator[]) 通过其关联 Key 直接访问。 map 通常使用二叉搜索树实现。...Key 是用来标识其主要内容是映射元素; 唯一 Key : 容器中不存在同时拥有相同 Key 两个元素; 分配感知 (Allocator-aware): map 容器使用分配器对象动态处理其存储需求...默认情况下使用分配器类模板,它定义了最简单模型分配模型,而且与无关。

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小白系列(4)| 计算机视觉和图像处理之间差异

在本教程中,我们将讨论这两个领域定义以及它们之间区别。 02  计算机视觉与图像处理 在集中讨论它们区别之前,让我们首先定义每个领域。...2.2 计算机视觉 当我们需要识别图像中所表示内容或检测任何类型模式时,这就是计算机视觉算法工作。 正如名字所暗示计算机视觉目标就是“复制”人类视觉。...例如,我们希望计算机视觉系统能够像人类一样识别树上鸟。 让我们回到之前示例中花朵图片。假设我们在谈论一个物体检测应用程序(这是计算机视觉任务)。...如果我们使用相同图像作为输入,输出将不会像图像处理中新图像。...这将提高一个物体检测器性能,该检测器找到文本并识别其中单词: 以下是主要差异总结: 04  结论 尽管存在重叠和相互依赖,但图像处理和计算机视觉仍然是不同领域。

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图像处理,计算机视觉和人工智能之间差异

下面将提供了一些有意思链接,可以在本文最后使用该程序,你可以自己尝试并体验这些颠覆性技术如何改变世界前后工作方式。 因此,在本文中,我将帮助你了解图像处理,计算机视觉和人工智能之间区别。...左图是输入图像,中间图像是掩模(如果你不断看图像一段时间你可以找到从中心到角强度差异),右图是背景图像(这个背景) 使用非常著名OpenCV函数“Grabcut”完成删除(前景和背景分割) ?...第一个图像是上面最右边图像模糊图像,这里使用模糊像处理算法,用于边缘保存和噪声消除。第二幅图像是灰度图像。第三图像是阈值图像,也称为二图像。...第四个图像是第三个图像轮廓图像(简单地说,我们试图在所有颜色为白色物体绘制边界,其中也包括宠物),在最后一个图像中,我们通过周长逼近最大轮廓使用凸包,这里最大轮廓将是宠物轮廓,并在图像绘制近似的形状...稍后你将使用这些学习卷积核来预测新数据集对象,该数据集也称为测试数据集。 ?

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小白系列(4)| 计算机视觉和图像处理之间差异

计算机视觉和图像处理这两个领域分别为这些应用贡献了新技术方案。在本教程中,我们将讨论这两个领域定义以及它们之间区别。...2.2 计算机视觉 当我们需要识别图像中所表示内容或检测任何类型模式时,这就是计算机视觉算法工作。 正如名字所暗示计算机视觉目标就是“复制”人类视觉。...例如,我们希望计算机视觉系统能够像人类一样识别树上鸟。 让我们回到之前示例中花朵图片。假设我们在谈论一个物体检测应用程序(这是计算机视觉任务)。...如果我们使用相同图像作为输入,输出将不会像图像处理中新图像。...这将提高一个物体检测器性能,该检测器找到文本并识别其中单词: 以下是主要差异总结: 04 结论 尽管存在重叠和相互依赖,但图像处理和计算机视觉仍然是不同领域。

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前端开发:组件之间(父传子、子传父、兄弟组件之间)使用

首先来了解一下在前端Vue开发过程中常用组件之间场景,有三种:父组件传到子组件、子组件传到父组件、兄弟组件之间。...其他延伸组件之间场景:孙子组件传给爷爷组件、祖父组件传给曾孙组件等等隔代关系传,这些跨三级以上组件延伸情景,其实还是常用三种传结合使用,这里就不再多说,只要掌握常用三种传方式就可应对各种变种延伸情景...具体父组件传到子组件使用如下所示: 定义一个数据源:fruits:[“Apple”,”Banana”,”Cherry”]; //把这个数组数据从父组件传递到子组件中 1、父组件写法 <template...三、兄弟组件之间 兄弟组件之间,其实就是同级两个组件之间数据传递,比如子组件A 把当前数据传递给子组件B中。...具体兄弟组件之间使用如下所示: 1、兄弟组件之间可以通过同一级父组件做为中转,如下所示: //父组件C //子组件A

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数组方法map使用及与forEach比较

先来看一下对数组map()方法定义:map() 方法返回一个由原数组每个元素调用一个指定方法后返回组成数组。 大家要注意map在这里并不是地图意思,确切解释应该是映射!...先来看一个示例,对arr元素乘以2,并生成一个新数组newArr: var arr=[1,3,4,5,7,9]; var newArr=arr.map((v)=>{ return v*2;...4, 10, 14, 18 ] //arr并没有发生变化 console.log(arr);//[ 1, 3, 4, 5, 7, 9 ] map方法中回调必须要有返回,否则会被映射为undefined..., undefined ] // arr并没有发生变化 console.log(arr);//[ 1, 3 ] 在实际使用中,咱们一般都会通过该方法取到原数组一些特定,比如: var arr=...**' ] map方法与forEach使用起来类似:都是循环遍历数组每一项;每次执行匿名函数都支持3个参数,参数分别是item(当前每一项)、index(索引)、arr(原数组);匿名函数中this

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Gas 优化:Solidity 中使用动态数组

理想情况下,这些数据存储在一个小数值动态数组中。 在这篇文章例子中,我们研究了在 Solidity 中使用动态数组是否比引用数组或类似解决方案在处理这些小数值时更高效。...讨论 当我们有一个由已知小数值数组(长度小)组成数据时,我们可以在 Solidity 中使用一个数值数组(Value Arrays),在这篇文章[6]中,我们提供并测量了 Solidity 数值数组...得出结论是,在多数情况下使用数值数组都可以减少存储空间和gas消耗。 得出这个结论是因为Solidity在以太坊虚拟机(EVM)运行时有 非常大256位(32字节)机器字长[7]。...基于这个特点,再加上处理引用数组高gas消耗,让我们考虑使用数值数组。 既然我们可以为固定数组操作提供自己库,同样是否也适用于动态数组呢?...可能动态数组 在 Solidity 中,只有 storage 类型有动态数组。memory 类型数组必须有固定长度,并且不允许使用push()来附加元素。

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使用Python快速对比两个Excel表格之间差异

对于简单少量数据,我们当然可以人工肉眼对比,但是如果数据量一大,那么最好还是借助工具实现。 这篇文章主要通过使用DeepDiff库,介绍了一种简单地对比两个Excel文件是否完全相同方法。...而data3跟data4只是数据行顺序跟列顺序不一致,其本质还是一致,在我们实际工作中,我们希望出来结果也是data3跟data4是一致。...首先,我们直接对两个不一样DataFrame进行对比: 对比结果为{},这在DeepDiff中是表示没有差异意思,但是,这个结果显然不符合实际,因为我们data1跟data3其实是完全不一样才对...这是因为DeepDiff并不支持DataFrame对象比较。 为了能够使用DeepDiff,我们可以把DataFrame对象转成字典对象。...本文小结 本文只是对DeepDiff使用场景进行了简单介绍,实际基于这个Python库,我们还可以实现诸如JSON文件对比、数据库数据对比等拓展操作。

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Python numpy np.clip() 将数组元素限制在指定最小和最大之间

Python NumPy 库来实现一个简单功能:将数组元素限制在指定最小和最大之间。...具体来说,它首先创建了一个包含 0 到 9(包括 0 和 9)整数数组,然后使用 np.clip 函数将这个数组每个元素限制在 1 到 8 之间。...如果数组元素小于 1,则该元素被设置为 1;如果大于 8,则被设置为 8;如果在 1 到 8 之间,则保持不变。...此函数遍历输入数组每个元素,将小于 1 元素替换为 1,将大于 8 元素替换为 8,而位于 1 和 8 之间元素保持不变。处理后数组被赋值给变量 b。...内存使用:由于返回结果总是一个新数组,因此对于非常大数据集合,需要考虑额外内存开销。

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每日前端基础——数组map方法和parseInt搭配使用

先来了解一下js中数组map方法以及parseInt方法。 map方法 map() 方法用来遍历一个数组,并且返回一个新数组,新数组元素为原始数组元素调用函数处理后。...语法 array.map(function(currentValue, index, arr), thisValue) 我们看map参数,有两个,第一个参数是一个函数,这个是我们经常用到,第二个参数为对象作为该执行回调时使用...,传递给函数,一般我们都不用,再来看一下函数三个参数: currentValue,必须,表示当前元素 index,不是必须,表示当前元素索引 arr,不是必须,表示当前元素属于数组对象...也就是说,后面这个参数是进制意思;所以,我们来看一下下面这组计算: ?...B', C) 就相当于B在C进制下是多少 打完收工,讲得这么透彻应该都理解了吧,还有一个问题就是,为什么可以把parseInt当作map参数,回到上面map参数,第一个参数是一个函数,而我们

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踩坑:在Java中使用 byte 数组作为 Map key

在默认情况下,哈希是基于对象所有字段进行计算。如果我们需要使用可变键,我们需要重写hashCode方法,以确保它计算不涉及可变字段。为了维护这一个规则,我们还需要修改equals方法。...使用 byte 数组作为key 为了能够从映射中成功地检索,相等性必须是有意义。这就是使用byte数组并不是一个真正选择主要原因。在Java中,数组使用对象标识来确定相等性。...如果我们使用byte数组作为key创建HashMap,那么只有使用完全相同数组对象才能检索。...,但是我们无法使用具有相同新创建数组检索到任何内容,运行结果如下: value1 value2 null 解决方法 使用`String` String相等性基于字符数组内容: public...这是因为数组hashCode是基于其在内存中地址计算得出,因此即使两个数组内容完全相同,它们在内存中位置不同,它们hashCode也会不同。

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