经过前面对Redis源码的了解，令人印象深刻的也许就是Redis各种节约内存手段。而Redis对于内存的节约可以说是费尽心思，今天我就再来介绍一种Redis为了节约内存而创造的存储结构——压缩列表（ziplist）。
前面几周我们一起看了Redis底层数据结构，如动态字符串SDS，双向链表Adlist，字典Dict，跳跃表，整数集合intset，如果有对Redis常见的类型或底层数据结构不明白的请看上面传送门。
刚开始看到这段代码的时候，python基础薄弱的我还在想，难道是列表推导式写的有问题？然后自己写代码去验证了下，这个写法没问题，然后我又在最后加了一个print()随便打印点内容试了下，然后发现也没问题，最后怀疑是zip那里有什么特殊的操作。
这篇笔记主要梳理下光芯片中的各类波分复用器件(wavelength division multiplexing )。
这道题是给一个字符串s和一个单词数组，找到数组里面最长的单词，该单词可以通过删除s的某些字符来得到。如果答案不止一个，返回长度最长且字典序最小的单词。如果答案不存在，返回空字符串。
本文中介绍 Python 中 5 个高阶内置函数，它们不仅能够帮助我们了解 Python 的数据结构，同时也能加快数据处理的速度，体会到 Python 的强大。
Redis中的压缩列表（ziplist）是一种特殊类型的数据结构，用于在列表和哈希表中存储小型元素。
Redis 已经是大家耳熟能详的东西了，日常工作也都在使用，面试中也是高频的会涉及到，那么我们对它究竟了解有多深刻呢？
其中int[] a = new int[]{1,2,3,4};的第二个方括号中不能加上数组长度，因为元素个数是由后面花括号的内容决定的。
Python的最基本的循环技术是for语句，它可以遍历任何序列(列表或字符串)中的项目，按照它们在序列中出现的顺序。本文将全面介绍for循环的技术以及实战用法。
本题的重点在于如何构建一个适合search的MagicDictionary结构，并且在search时怎么搜索才能符合条件。
创建一个队列，该队列以先入先出的顺序将元素从队列中取出。FIFOQueue具有有限的容量;支持多个并发的生产者和消费者;并提供准确的一次交货。FIFOQueue包含一个包含最多容量元素的列表。每个元素都是一个定长张量元组，张量的d类型由d类型描述，其形状由shapes参数可选地描述。如果指定了shapes参数，则队列元素的每个组件必须具有各自的固定形状。如果未指定，则不同的队列元素可能具有不同的形状，但是不允许使用dequeue_many。
Hash，一般翻译做散列，也有直接音译为哈希，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。
——where2go 团队
模型采用动态K-max pooling取出得分top-k的特征值，能处理不同长度的句子，并在句子中归纳出一个特征图，可以捕捉短和长期的关系。并且该模型不依赖解析树，适用于任何语言基。
给定一些标记了宽度和高度的信封，宽度和高度以整数对形式 (w, h) 出现。当另一个信封的宽度和高度都比这个信封大的时候，这个信封就可以放进另一个信封里，如同俄罗斯套娃一样。
Stream 定制的数据结构有两个：listpack 和 rax。这篇我们先讲一下 listpack。
上篇文章，我已经讲解绘制图像大致步骤，接下来的系列文章将分别对各种图形做讲解。其实就是了解各个图种的绘图 API。文章就讲解第一种图形，柱状图。
在注册页面上有一个下拉列表,下拉列表显示省份信息,有另一个下列列表.选择某个省份，将这个省份下的城市列出.
二维数组是数组的数组。 二维数组基础 基本的定义方式有两种形式，如： int [][] i = new int[2][3];（推荐） int i[][] = new int[2][3]; 变长的二维数组 public static void main(String[] args) { int[][] a = new int[3][]; a[0] = new int[2]; a[1] = new int[3]; a[2] = n
首先，这是一个名为 Solution 的类定义，它实现了一个方法 maxAlternatingSum。该方法接受一个参数 nums，它是一个整数列表，并且返回一个整数作为结果。
在上面的示例中，我们声明了一个包含5个整数的数组。这个数组的数据类型是int，长度是5。每个元素都可以通过索引来访问，索引从0开始，最大为4（因为长度为5）。
Go 语言里面的数组其实很不常用，这是因为数组是定长的静态的，一旦定义好长度就无法更改，而且不同长度的数组属于不同的类型，之间不能相互转换相互赋值，用起来多有不方便之处。
散列表的查找过程基本上和造表过程相同。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到，另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。 在介绍的三种处理冲突的方法中，产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以，对散列表查找效率的量度，依然用平均查找长度来衡量。 查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。因此，影响产生冲突多少的因素，也就是影响查找效率的因素。影响产生冲突多少有以下三个因素： 1．散列函数是否均匀； 2．处理冲突的方法； 3．散列表的装填因子。 散列表的装填因子定义为：α= 填入表中的元素个数/散列表的长度 α是散列表装满程度的标志因子。由于表长是定值，α与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大；α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。 实际上，散列表的平均查找长度是装填因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。 了解了hash基本定义，就不能不提到一些著名的hash算法，MD5和SHA-1可以说是应用最广泛的Hash算法，而它们都是以MD4为基础设计的。 常用hash算法的介绍： （1）MD4 MD4(RFC 1320)是 MIT 的Ronald L. Rivest在 1990 年设计的，MD 是 Message Digest（消息摘要） 的缩写。它适用在32位字长的处理器上用高速软件实现——它是基于 32位操作数的位操作来实现的。 （2）MD5 MD5(RFC 1321)是 Rivest 于1991年对MD4的改进版本。它对输入仍以512位分组，其输出是4个32位字的级联，与 MD4 相同。MD5比MD4来得复杂，并且速度较之要慢一点，但更安全，在抗分析和抗差分方面表现更好。 （3）SHA-1及其他 SHA1是由NIST NSA设计为同DSA一起使用的，它对长度小于264的输入，产生长度为160bit的散列值，因此抗穷举（brute-force）性更好。SHA-1 设计时基于和MD4相同原理,并且模仿了该算法。
今天给大侠带来FIR数字滤波器设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第二篇，FIR数字滤波器设计基础，包括FIR数字滤波器的特点、线性相位条件以及基本结构。话不多说，上货。
列表类型可以存储一组按插入顺序排序的字符串，它非常灵活，支持在两端插入、弹出数据，可以充当栈和队列的角色。
上一节讲Redis的高性能字符串结构SDS，今天我们来看一下redis的hash对象。
对数据集进行分类，并在每组数据上进行聚合操作，是非常常见的数据处理，类似excel里的分组统计或数据透视表功能。pandas提供了比较灵活的groupby分组接口，同时我们也可以使用pivot_table进行透视处理。
底层实现 String底层是动态字符串SDS（simple dynamic string） SDS结构有五种header定义，为了满足不同长度字符串可以使用不同大小的header，节省内存。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
Redis 无疑是一个大量消耗内存的数据库，因此 Redis 引入了一些设计巧妙的数据结构进行内存压缩来减轻负担。ziplist、quicklist 以及 intset 是其中最常用最重要的压缩存储结构。
数组（array）与矩阵类似，但是维度可以大于2。数组可通过array函数创建，形式如下：
ShapeNet_A Shapelet-Neural Network Approach for Multivariate Time Series Classification（AAAI21）
Redis 是一种键值（ Key-Value ）数据库。相对于关系型数据库（比如MySQL），Redis也被叫作 非关系型 数据库。
Redis是一种基于键值对（key-value）的NoSQL数据库，主要的数据类型包括String（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合），zset（有序集合），bitmaps（位图），GEO（地理信息定位）等。
通常情况下，当访问某张表的时候，读取者首先必须获取该表的锁，如果有写入操作到达，那么写入者一直等待读取者完成操作（查询开始之后就不能中断，因此允许读取者完成操作）。当读取者完成对表的操作的时候，锁就会被解除。如果写入者正在等待的时候，另一个读取操作到达了，该读取操作也会被阻塞（block），因为默认的调度策略是写入者优先于读取者。当第一个读取者完成操作并解放锁后，写入者开始操作，并且直到该写入者完成操作，第二个读取者才开始操作。因此：要提高MySQL的更新/插入效率，应首先考虑降低锁的竞争，减少写操作的等待时间。 （本专题在后面会讨论表设计的优化）本篇，要讲的优化是增删改。
大家好，都说追女孩方法大于态度，学Python也是，今天就给大家分享的是我在用Python编写程序时常用的一些小技巧。
最近，来自谷歌和瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的研究者提出了一种理解自注意力网络的新方式：将网络输出分解为一组较小的项，每个项包括一系列注意力头的跨层操作。基于该分解，研究者证明自注意力具备强大的「token uniformity」归纳偏置。
NumPy中有一个非常方便的特性：broadcasting。当我们对两个不同长度的numpy数组作二元计算（如相加，相乘）的时候，broadcasting就在背后默默地工作。本文我们就来介绍下numpy的broadcasting。 什么是broadcasting 我们通过一个简单的例子来认识一下broadcasting，考虑下面的代码 import numpy as np a = np.array([0, 1, 2]) b = np.array([5, 5, 5]) c = a + b a+b其实是把
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
hello，好久不见，又断更了一段时间。同事大部分离职了，但是活还是一样，所以只能硬着头皮顶上。现在总算歇会了，决定开启Redis源码系列，希望不要啪啪啪打脸。
设计一个使用单词列表进行初始化的数据结构，单词列表中的单词 互不相同 。如果给出一个单词，请判定能否只将这个单词中一个字母换成另一个字母，使得所形成的新单词存在于你构建的字典中。
ziplist 有两个问题，参考 Redis 源码简洁剖析 05 - ziplist 压缩列表：
redis中的列表相当于java中的LinkedList，注意它是链表不是数组。当列表弹出最后一个元素，该数据结构被删除，内存被回收。
Timsort 是一种对真实数据非常有效的排序算法。Tim Peters 在 2001 年为 Python 编程语言创造了 Timsort。Timsort 首先分析它要排序的列表，然后基于该分析选择合理方案。
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