Vue 是一套用于构建用户界面的渐进式框架。与其它大型框架不同的是,Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层,不仅易于上手,还便于与第三方库或既有项目整合。另一方面,当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时,Vue 也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。
jq 是一个轻量级的命令行工具,用于处理和转换 JSON 数据。它的设计灵感来自于传统的 Unix 工具,如 sed 和 awk,但用于 JSON 数据。jq 允许您从 JSON 数据中选择、筛选、转换和重构数据,以便更轻松地提取所需的信息或将数据转换为其他格式。
今天的文章和大家一起来学习大数据领域一个经常用到的算法——布隆过滤器。如果看过《数学之美》的同学对它应该并不陌生,它经常用在集合的判断上,在海量数据的场景当中用来快速地判断某个元素在不在一个庞大的集合当中。它的原理不难,但是设计非常巧妙,老实讲在看《数学之美》之前,我也没有听说过这个数据结构,所以这篇文章也是我自己学习的笔记。
当 Vue.js 用 v-for 正在更新已渲染过的元素列表时,它默认用 “就地复用” 策略。如果数据项的顺序被改变,Vue将不是移动 DOM 元素来匹配数据项的顺序, 而是简单复用此处每个元素,并且确保它在特定索引下显示已被渲染过的每个元素。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/13-methods-to-remove-filter-an-item-in-an-array-and-array-of-objects-in-javascript-f02b71206d9d
本文是关于使用 Rust 和 WASM 进行数字识别的两部分系列的第一部分,在这部分中,我们将从头开始实现一个识别数字的 WebApp:
自打接触 Underscore 以来就对其爱不释手,尔后又了解到 Lodash。这两个类库为我们提供了一系列相当不错的跟函数式编程相关的方法。Underscore 以 API 实现简洁著称。Lodash 作为 Underscore 的后继者,除了对 Underscore 现有 API 功能使用上进行扩充外,更是添加了不少令人难忘的 API,在性能上也更为出彩,而且还能根据需要构建自己的子集方法。相较而言,我更亲睐于 Lodash,而且成了日常项目开发的标配。
密码学是区块链技术的核心。所有交易信息都被编码进区块当中,而这些区块连接在一起则形成区块链结构。
Vue.js 使用了基于 HTML 的模版语法,允许开发者声明式地将 DOM 绑定至底层 Vue 实例的数据。所有 Vue.js 的模板都是合法的 HTML ,所以能被遵循规范的浏览器和 HTML 解析器解析。 在底层的实现上, Vue 将模板编译成虚拟 DOM 渲染函数。结合响应系统,在应用状态改变时, Vue 能够智能地计算出重新渲染组件的最小代价并应用到 DOM 操作上。 如果你熟悉虚拟 DOM 并且偏爱 JavaScript 的原始力量,你也可以不用模板,直接写渲染(render)函数,使用可选的
解决: 通过子组件配置$emit,第一个参数时事件名,用于父组件回调,第二个参数是要传给父组件的回调值,然后父组件配置对应的事件即可,例如 1.子组件
C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度) 34848个
过滤器与函数 django过滤器的本质是函数,但"函数"太多了,为了显示自己的与众不同,设计者们想了个名字"过滤器"... django有一些内置的过滤器,但和"新手赛车"不多(把字母转成小写,求数组长度,从数组中取一个随机值),功能很基础(不够强大)... 抱着一种"研究琢磨"的心态,试着自己动手写一个过滤器:功能很简单,求一个数组中的最大值(今天太晚了,偷个懒哈~) 功能是很简单的: 过滤器 先给出我的一点体会: 在django是MVP的架构,数据模型交给Model,逻辑处理交给View,样式模
如果索引处的值为 True,则该元素包含在过滤后的数组中;如果索引处的值为 False,则该元素将从过滤后的数组中排除。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 璐,高宁,樊恒岩,田奥 简介 卷积神经网络听起来像一个奇怪组合。这个名字涉及了生物学、数学,还有一点计算机科学乱入,但它却是计算机视觉领域最具影响的创新。在2012年,由于Alex Krizhevsky使用神经网络赢得了ImageNet挑战赛的冠军(这个比赛可被看作计算机视觉领域的奥运会),神经网络第一次崭露头角。神经网络把分类误差从26%降低到15%,这在当时是一个令人震惊的进步。 从那以后,大量公司在他们的核心业务中使用深度学习。Facebook把神经网络用在自
如果你是刚刚接触搜索引擎,你可能会感到奇怪,构建搜索引擎中存储块的一个很重要的原因是搜索引擎能够有效地压缩和快速解码有序的数字集合。 为什么这个很有用?你可能知道elasticsearch的分片,是基于lucene的索引基础上的,将数据分割成一个个小片段(segment)进行存储的, 然后有规律地将这些小片段进行合并。在每个片段里面,每个文档都会有一个从0到2的31次方减1之间的唯一标识。这种结构像是数组的下标一样: 它存储在任何地方,而且足以标识一个条目。文档有序地存储在片段中,而且doc ID就是文档在存储片段中的索引。所以存储片段中的第一篇文档 的doc ID为0,第二篇为1。直到最后一篇文档,它的doc ID和这个存储片段中所有文档的数量减一是一样的。
在 Web 开发中,表格是一种常见的数据展示方式。AngularJS 提供了强大的指令和服务,使得表格的创建和操作变得更加简单、高效。本文将详细介绍 AngularJS 中的表格相关知识,并演示如何使用 AngularJS 构建功能丰富的表格。
该文是讲述如何通过布隆过滤器、MurmurHash和布隆过滤器以及图片主色调提取算法等技术手段,在NOW直播发现页瀑布流中实现短视频列表去重、视频内容相似度匹配、视频封面图替换、以及根据用户观看记录推荐相似视频等功能。其中,布隆过滤器可以用于判断元素是否存在于集合中,MurmurHash可以用于快速定位元素在集合中的位置,图片主色调提取算法可以用于提取图片的主色调,实现短视频封面图替换功能。
CNN简介 文末附三份深度学习视频资源 后台回复关键词(20180310) 目录: 一些视频资源和文章 CNN简介 图像即四维张量? 卷积的定义 CNN如何工作 最大池化与降采样 交流层 一些资源 卷积网络对图像进行物体辨识,可识别人脸、人类个体、道路标志、茄子、鸭嘴兽以及视觉数据中诸多其他方面的内容。卷积网络与运用光学字符辨识进行的文本分析有重合之处,但也可用于对离散文本单元以及声音形式的文本进行分析。 卷积网络(ConvNets)在图像辨识上的效能,是如今全球对深度学习产生兴趣的重要原因。卷积网络正推动
昨天学习了过滤器,它的作用在于能够过滤出满足一定条件的文件。跟着依样画葫芦,我自己也写了一个过滤器。
插值表达式会出现闪烁问题,即在网速慢时会出现{{ msg }},数据加载好后才会显示数据
布隆过滤器:(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(位图)和一系列随机映射函数(哈希函数)。
先来说遗传算法的思想:遗传算法是模拟生物的遗传、变异、选择、进化来对问题的解进行优化,可以理解为将一组初始解看成是“基因”,在求解的开始设置一个过滤器,对“基因”进行筛选,通过如果目前生成的“基因”暂不满足上述条件,那么“基因”就要开始“变异”,在迭代过程中通过产生的随机数,对“基因”进行更改,达到“变异”的目的,也就是”遗传“给了下一代。而因为变异的随机性,计算机能够相当大的范围内对问题的解进行搜索,直至随着迭代的代数继续增加而解几乎不再变化为止。这时,我们可以说,我们的得到了进化后的最优解。
Jinja2,由Flask框架的创作者开发,是一款功能丰富的模板引擎,以其完整的Unicode支持、灵活性、高效性和安全性而备受推崇。最初受Django模板引擎启发,Jinja2为Flask提供了强大的模板支持,后来也成为其他项目的首选。在本文中,我们将深入探讨Jinja2的特性、语法以及如何在Flask应用中使用它来构建动态而又美观的Web页面。
结构化搜索是指针对具有内在结构的数据进行检索的过程。比如日期、时间和数字都是结构化的,它们有精确的格式。文本也是可以 格式化的,比如彩色笔的颜色可以有red、green、blue等,文章也可以有关键词,网站商品也都有id等唯一标识。 结构化查询的结果总是非是即否,要么存在结果集中,要么不在。不关心文件的相关度或评分,只有文档的包括或排除处理。
以上就是python高级内置函数的介绍,希望对大家有所帮助。更多Python高级指路:python高级
对于小猫来讲,最近的一段日子是不好过的,纵使听着再有节拍的音乐,也换不起他对生活的热情。由于上一次“幂等事件”躺枪,他已经有几天没有休息好了。他感觉人生到了低谷。
在本章中,我们将介绍 NumPy 和 SciPy 的基本图像和音频(WAV 文件)处理。 在以下秘籍中,我们将使用 NumPy 对声音和图像进行有趣的操作:
使用 reduce 与 reduceRight 函数可以迭代数组的所有元素,reduce 从前开始 reduceRight 从后面开始。
在许多计算设置中,相同信息的超载是一个需要关注的问题。例如,跟踪其网络应用以识别整个网络的健康状况以及现场异常或行为变化。然而,事件发生的规模是巨大的,每个网络元素每小时可能会发生数以万计的网络事件。虽然技术上允许监控事件的规模和粒度在某个数量级内的增加,但是,处理器、内存和磁盘理解这些事件的能力几乎没有增加。即使规模很小,信息量也可能过大,无法方便地放在存储中。
选自arXiv 机器之心编译 参与:黄小天、刘晓坤 Jeff Dean 的最新论文中把索引视为模型,探索了深度学习模型学习的索引优于传统索引结构的条件。初步结果表明,借助神经网络学习索引可以超过缓存优化的 B-Trees 高达 70%的速度,同时为若干个真实数据集节省一个数量级的内存。作者认为这个方法将彻底革新传统的数据库系统的开发方式。 无论什么时候,高效的数据访问方式都是必需的,所以索引的结构就成为了关键。此外,目前存在多种索引的选择来解决各种访问模式的需求。例如 B-Trees 是范围请求最好的选择
表示获取的是data下forecast数组中所有的type字段值。获取值为:[“多云”,“中到大雨”,“多云”,“小雨”,“多云”]
在本节中,您将加深对理论的理解,并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念,例如图像过滤,特征映射,边缘检测,卷积运算,激活函数,以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow,Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作(一) 主要内容:CRUD操作简介,插入文档,查询文档。 CRUD操作包括创建、读取、更新和删除文档。 创建操作 执行创建或者插入操作可向集合中添加文档。如果集合不存在,插入操作会创建此集合。 MongoDB提供下列方法向集合中插入文档: db.collection.insert() db.collection.insertOne() 3.2版本新增 db.collection.insertMany(
使用Google Guava库来实现基于布隆过滤器的海量字符串去重是一个很好的选择。布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构,它利用位数组表示集合,并使用哈希函数将元素映射到位数组的某些位置。布隆过滤器可以高效地检查一个元素是否可能属于某个集合,但有一定的误报率。
使用 JDK 自带的 Set 集合来进行 URL 去重,看上去效果不错,但是这种做法有一个致命了缺陷,就是随着采集的 URL 增多,你需要的内存越来越大,最终会导致你的内存崩溃。那我们在不使用数据库的情况下有没有解决办法呢?布隆过滤器!它就可以完美解决这个问题,布隆过滤器有什么特殊的地方呢?接下来就一起来学习一下布隆过滤器。
当进行元素判断时,查询此元素的几个哈希位置上的值是否为 1,如果全部为 1,则表示此值存在,如果有一个值为 0,则表示不存在。因为此位置是通过 hash 计算得来的,所以即使这个位置是 1,并不能确定是那个元素把它标识为 1 的,因此布隆过滤器查询此值存在时,此值不一定存在,但查询此值不存在时,此值一定不存在。
海量数据处理以及缓存穿透这两个场景让我认识了布隆过滤器 ,我查阅了一些资料来了解它,但是很多现成资料并不满足我的需求,所以就决定自己总结一篇关于布隆过滤器的文章。希望通过这篇文章让更多人了解布隆过滤器,并且会实际去使用它!
作者:Shaohui Lin、Rongrong Ji、Feiyue Huang 等
https://www.cnblogs.com/qdhxhz/p/11237246.html
假如你的服务后台存储有大量数据,通过缓存提高查询效率,当缓存中不存某条记录再去数据库中查询,这就可以大大减少对数据库的请求压力。但是有一天某黑客构建大量不存在于缓存中的 key 发起缓存穿透攻击,在QPS足够高的情况下,有可能会把数据库压跨,这种情况下该怎么办呢?
之前我们介绍Redis入门系列课程的时候,讲了Redis的缓存雪崩、穿透、击穿。在文章里我们说了解决缓存穿透的办法之一,就是使用布隆过滤器,但是由于并没有详细介绍什么是布隆过滤器,所以就有很多小伙伴问我——到底什么是布隆过滤器?
布隆过滤器是一种基于概率的数据结构,用于判断一个元素是否存在于一个集合中。相比于传统的数据结构,布隆过滤器具有占用空间少、查询速度快的特点,常被用于缓存、爬虫去重等场景。Redis 作为一款流行的 NoSQL 数据库,也提供了对布隆过滤器的支持。本文将介绍如何使用 Redis 实现布隆过滤器,并提供 Java 示例代码和单元测试。
通过之前的三篇文章,我们已经学习完了服务容器相关的内容,可以说,服务容器就是整个 Laravel 框架的灵魂,从启动的第一步开始就是创建容器并且加载所有的服务对象。而说起管道,其实大家也不会太陌生,在程序开发的世界中,管道模式的应用随处可见,同样在 Laravel 框架中,它也是核心一般的存在。甚至可以说,管道和服务容器的组合,才让我们有了一个这样的框架可以使用。
一个网站有 100 亿 url 存在一个黑名单中,每条 url 平均 64 字节。这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中?
布隆过滤器作为一个精巧且实用的数据结构,对于后端程序员来讲,学习和理解布隆过滤器有很大的必要性。希望通过这篇文章让更多人了解布隆过滤器的原理,并且会实际去使用它!
它们两的相同点是:它们都存在误判的情况。例如,使用哈希表时,不同元素的哈希值可能相同,所以这样就产生误判了;而布隆过滤器的特征是,当布隆过滤器说,某个数据存在时,这个数据可能不存在;当布隆过滤器说,某个数据不存在时,那么这个数据一定不存在。
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