通过哈希函数产生了哈希碰撞，应该如何处理？在学习完哈希碰撞的解决方式之后，我们就可以完整地认识哈希表这种数据结构了。最后，我会带你来了解一个哈希表的常用高级应用——BloomFilter。
概念：如果当一个元素被插入时与一个已经插入的元素散列到相同的值， 那么就会产生冲突， 这个冲突需要消除。解决这种冲突的方法有几种：本章介绍两种方法:分离链接法和开放定址法
散列表是一种以平均O(1)时间插入、删除和查找的数据结构，可是类似于findMax，findMin等操作则需要以O(N)的时间才能完成
散列表（或哈希表，HashMap）是一种最优时间复杂度可以达到O(1)的数据结构，其原理是根据指定键的hash值来确定它在表中的大致位置，之后再去寻找。在介绍这个数据结构如何实现之前，先让我们看看散列函数的相关知识。
在我的上一篇博客散列表（上）——开放定址法 主要讲述了开放定址法的三种思路：线性探测法，平法探测法，双散列法三种思路，以及线性探测的代码实现。在这篇博客里，主要讲解第二中解决冲突的办法——分离链接法。
上一篇我们介绍了什么是散列表，并且用通俗的语言解析了散列表的存储结构，最后动手实现了一个散列表，相信大家对散列表已经不陌生了。
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结构体(或对象)可以是基本数据类型或者其他结构体(或对象)的组合。结构体或对象一般用来描述一个复杂数据实体。
ConcurrentHashMap 类中包含两个静态内部类 HashEntry 和 Segment。HashEntry 用来封装映射表的键 / 值对；Segment 用来充当锁的角色，每个 Segment 对象守护整个散列映射表的若干个桶。每个桶是由若干个 HashEntry 对象链接起来的链表。一个 ConcurrentHashMap 实例中包含由若干个 Segment 对象组成的数组。HashEntry 用来封装散列映射表中的键值对。在 HashEntry 类中，key，hash 和 next 域都被声明为 final 型，value 域被声明为 volatile 型。
java中和hash相关并且常用的有两个类hashTable和hashMap,两个类的底层存储都是数组，这个数组不是普通的数组，而是被称为散列表的东西。
(a)部分：k-means聚类 使用k-means聚类法将数据集聚成2组。 画一个图来显示聚类的情况 使用k-means聚类法将数据集聚成3组。 画一个图来显示聚类的情况 (b)部分：层次聚类 使用全连接法对观察值进行聚类。 使用平均和单连接对观测值进行聚类。 绘制上述聚类方法的树状图。
我们这里所说的网线插座，正确的叫法应该是网线模块，一般应用在室内的墙壁上作为网线插孔。
通过对数据关键字的提取和观察，结合对数据总量的分析，得出合理的hash地址的大小，以及hash地址的函数
首先，让我们回顾一下散列表的基本工作原理。散列表是一种数据结构，它使用一个哈希函数将键（key）映射到数组中的一个位置，该位置即为槽位。然后，可以将与该键关联的值存储在该槽位中。理想情况下，如果所有的键都是唯一的，那么每个键都将映射到数组的不同位置，这样我们就可以在O(1)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作。然而，在实际应用中，往往会有多个键映射到同一个槽位的情况，这就导致了所谓的散列冲突。
今天技术群里有同学提出想讲非数字的用户 ID 映射到位图中，计划采用 murmur 3 哈希算法，询问冲撞率是多少。 借着这个机会简单聊下非数字用户ID 如何更好地避免冲突，是否有更好的思路。
双绞线可分为屏蔽双绞线（STP）和非屏蔽双绞线（UTP)两种。在工程中，如无特殊要求，一般都是使用UTP网线。
网线测试仪通常用来测试一条网线两头所接的水晶头的接法是否畅通，可以帮助判断网线是否完好，同时也能测试水晶头的接法是否正确。它通常有两个端，一个是主测试端，一个是远程测试端。使用时应分别将网线的一头插入到主测试端，另一头插入到远程测试端，然后观察主测试端上的1-8的指示灯亮不亮，而且要注意观察灯的顺序是正确的。网线测试仪可以测出的主要故障有：开路、短路、反接、错对和串绕。
HashMap是Java源码中非常优秀的源码，涉及到很多的概念，算法、红黑树、数组、链表... 之前也尝试过硬着头皮去学习，但是由于基础本身就不是很牢固，所以后面也没有多少收获。那么，这次笔者先来梳理一下HashMap的一些概念。
将磁珠充分混悬，取 25-50 μL 磁珠，置于 1.5 mL EP 管中，加入 400 μL 结合/洗涤缓冲液，充分混悬，置于磁力架，磁性分离，弃上清；重复以上洗涤步骤 2 次。
交换机相信大家都比较熟悉，一般说的交换机指的普通交换机，也就是最常见的那种。普通交换机可以传输交换数据，或者局域网内的多个电脑可以相互通信。PoE交换机指可以供电的交换机，跟普通交换机的区别是，它不仅而已传输交换数据，还可以同时给与它连接的设备供电，这样的目的是可以免去额外的电源布线，不用刻意请电工师傅。可能有朋友会问，普通交换机能否改成PoE供电的，如何将普通交换机变成PoE交换机？接下来我们就跟随飞畅科技的小编一起来详细看看吧！
前两篇我们分别介绍了什么是散列表，如何动手实现一个散列表，并且用“分离链接法”解决了散列表中散列值冲突的问题。这一篇我们介绍另一个方案：线性探查法。
光从名字上应该也能猜到，HashMap肯定是基于hash算法实现的，这种基于hash实现的map叫做散列表（hash table）。
散列同顺序、链接和索引一样，是又一种数据存储方法。散列存储的方法是：以数据集合中的每个元素的关键字k为自变量，通过一种函数h(k)计算出函数值，把这个值用做一块连续存储空间（即数组或文件空间）中的元素存储位置（即下标），将该元素存储到这个下标位置上。散列存储中使用的函数h(k)被称为散列函数或哈希函数，它实现关键字到存储位置（地址）的映射（或称转换），h(k)被称为散列地址或哈希地址；使用的数组或文件空间是对数据集合进行散列存储的地址空间，所以被称为散列表或哈希表。在散列表上进行查找时，首先根据给定的关键字k，用与散列存储时使用的同一散列函数h(k)计算出散列地址，然后按此地址从散列表中取出对应的元素。
SLAM，即：同步定位与地图创建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)。它试图解决这样的问题：一个机器人在未知环境中运动，如何通过环境的观测确定自身的运动轨迹，同时构建出环境的地图。SLAM根据硬件设备的不同主要有两种：基于激光雷达的SLAM和基于视觉的SLAM（VSLAM）。
Bengio和LeCun说过大多说函数如果用一个深层结构刚刚好解决问题,那么就不可能有一个更浅的同样紧凑的结构来解决。 要解决比较复杂的问题， 要么增加深度， 要么增加宽度， 而增加宽度的代价旺旺远高于深度。 一定深度是有必要的.
使用AT命令查询当前版本信息，可以看到AT固件是2016年的，处于1.3.0版本，所以要对ESP8266模组进行固件升级：
上图为家用网络水晶头568-B的接法。我们生活办公网络中常见的水晶头，还有另外一种接法是568-A的接法我们生活中不用到，所以就不讲解先。
之前尝试用单片机控制42步进电机正反转，电机连接导轨实现滑台前进后退，在这里分享一下测试程序及接线图，程序部分参考网上找到的，已经实际测试过，可以实现控制功能。
PoE交换机是指能够通过网线为远端受电终端提供网络供电的交换机，是PoE供电系统中比较常见的供电设备，可是，如果一个交换机没有POE功能，那么可不可以额外加一个poe供电模块经过交换机给ap供电呢？接下来就由飞畅科技的小编来为大家详细介绍下，一起来看看吧！
这一篇文章说一下散列表hashMap的实现。那么为什么要使用hashMap？hashMap又有什么优势呢？hashMap是如何检索数据的？我们一点一点的来解答。
哈希表，我们平时好像用到的不多，使用HashMap的时候，才间接的使用到了，在信息安全领域用到的比较多（文件效验、数字签名），下面我们先来看看哈希函数。
上一篇写了如何实现简单的Map结构，因为东西太少了不让上首页。好吧。。。 这一篇文章说一下散列表hashMap的实现。那么为什么要使用hashMap？hashMap又有什么优势呢？hashMap是如何检索数据的？我们一点一点的来解答。 在我们学习一门编程语言的时候，最开始学习的部分就是循环遍历。那么为什么要遍历呢？因为我们需要拿到具体的值，数组中我们要遍历数组获取所有的元素才能定位到我们想要的元素。对象也是一样，我们同样要遍历所有的对象元素来获取我们想要的指定的元素。那么无论是array也好，o
单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类：前端可以分为特征点法与直接法，后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。其中在后端上目前已经公认基于非线性优化的方法在同等计算量的情况下，比滤波器能取得更好的结果。而前端的两种方法则各有优劣。
说明： 本文是上一篇《Python的可散列对象》的续篇，两者都是对《Python大学实用教程》和《跟老齐学Python：轻松入门》有关字典内容的进阶知识。
前言：项目准备工作说了很久，不知道大家学会了没有？今天开始我们开始正式搭建页面，先从首页开始，在搭建页面的过程中，我也会将vue的知识点在其中穿插讲解，但是你最好是提前看看官方文档。ok，今天我们来讲下组件，然后搭个头部组件实现复用； GitHub：https://github.com/Ewall1106/mall
本文关键字：威联通vs群晖,公网IP盒子,群晖personal photostation
选择键值，冲突的时候采取不同的策略 散列函数： 简单的散列函数： 1 int hash(const string & key,int tableSize) 2 { 3 int hashVal = 0; 4 for(int i = 0; i < key.length();++i) 5 { 6 hashVal + = key[i]; 7 } 8 return hashVal % tableSize; 9 } 比较好的散列函数： 1 int hash( c
开放地址法 开放地址法是另一种（相对于分离链接法）解决散列冲突的方法。适用于装填因子（散列表中元素个数和散列表长度比）较小（小于0.5）的散列表。 开放地址法中索引的计算方法为$$h_{i}(x) = (Hash(X) + F(i)) % TableSize$$，其中： Hash(x)为索引的计算方法 F(i)为冲突的解决函数，有F(0) = 0，i为已经尝试计算索引的次数 F(i)一般有： 线性探测法：$$F(i) = i$$，即每次冲突则向下寻找1个位置，直到找到不冲突的位置，容易产生“一次聚集”的现象
在这个问题中，我们使用 Go 语言来解决一个散列（Hash）表的问题，该问题需要我们使用链接法解决冲突。我们的散列函数为 h(k) = k mod 9，也就是说，我们使用关键字除以9的余数作为散列地址。
一般，采用B序来设置RJ45插座，即 白橙橙，白绿蓝，白蓝绿，白棕棕，线序为 12345678。
在这个问题中，我们需要使用 Go 语言在一个大小为 m 且通过链接法解决冲突的散列表中，从 n 个关键字中均匀随机地选择一个元素。为了达到 O(L·(1+1/a)) 的期望时间复杂度，我们需要考虑以下几个步骤：
异步电动机的调速有三种方法，即：变频调速、变转差率调速、变极调速，三种调速方法各有千秋。变频调速是指通过改变输入电源的频率以改变同步转速，从而实现改变转子转速的目的，变频调速具有调速范围广、可无级平滑调速、整个调速范围内系统效率高等优点，在电力电子技术飞速发展的今天，成为最为常见的一种调速方式。但这种调速方式也具有一些缺点，最主要的就是调速设施投入较大，成本较高，需要较高专业素养的人操作和运维，在不需要大范围平滑调速的应用场合性价比较差。改变转差率的调速方式其实就是通过转子回路串电阻的方法来改变异步电机T—s曲线的斜率，从而改变转差率实现调速，这种方法的成本较低，控制简单，但调速范围小，调速损耗大、效率低，只适用于绕线式异步电机，鼠笼异步电机不适应，常用于间歇短时工作、不需要大范围调速的场合，如起重设备的驱动等。变极调速是通过改变绕组的极对数来改变同步转速，从而实现调速，由于绕组的极对数只能是整数，不能连续平滑地变化，因此变极调速也只能是一级一级地改变转速，不能平滑调速，但这种调速方法的调速范围很大，电路简单，所需设施投入较少，成本较低，特别适用于不需要平滑调速，而只在几个特定转速下运行的场合，在电力电子技术不够发达时，变极调速方式是最经济实用和易于实现的，由于其成本低、结构简单、变速时效率较高，即使是现在，这种调速方式仍然被广泛应用。考虑到其他两种调速方式都是通过电机外围设施或外电路来实现的，基本不涉及到电机本体的改变，唯有变极调速是通过电机本体的绕组结构改变实现的。作为专门讲电机绕组系列的专题文章，这里只讲变极调速的绕组结构。
所谓频谱分析，又称为功率谱分析或者功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）分析，实际就是通过一定方法求解信号的功率power随着频率变化曲线。笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结，并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法，并给出相应的Matlab程序。
这题寻找两个已经排好序的数组的中值，一开始思路比较简单，两个数组合一起，然后排个序就很容易找到中值了。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.01547.pdf
半导体三极管的结构示意图如图1所示。它有两种类型：NPN型和PNP型。包含三层半导体：基区(相连电极称为基极，用B或b表示); 发射区(相连电极称为发射极，用E或e表示);集电区(相连电极称为集电极，用C或c表示)。 E-B间的PN结称为发射结， C-B间的PN结称为集电结。
1602与Arduino通信，分8位连接法和4位连接法，为了省引脚接口，我用了4位连接法，接入了旋转电位器接Vo端，调对比度，见下图
1. SWD 模式比 JTAG 在高速模式下面更加可靠。 在大数据量的情况下面 JTAG 下载程序会失败, 但是 SWD 发生的几率会小很多。基本使用 JTAG 仿真模式的情况下是可以直接使用 SWD 模式的, 只要你的仿真器支持。 所以推荐大家使用这个模式。
设关键字序列为 47 , 7 , 29 , 11 , 16 , 92 , 22 , 8 , 3 , 50 , 37 , 89 , 94 , 21 47, 7, 29, 11, 16, 92, 22, 8, 3, 50, 37, 89, 94, 2147,7,29,11,16,92,22,8,3,50,37,89,94,21，散列函数取为h ( k e y ) = k e y m o d 11 h(key) = key \mod 11h(key)=keymod11，用分离链接法处理冲突。
随着全基因组选择统计模型的不断改进优化，模型的稳定性及准确性不断提高，但是依然面临两个重要的挑战，即计算准确性和计算效率；直接法(GBLUP为代表)计算效率较高，但是计算准确性略差于间接法(BayesB为代表)，虽然学者对直接法进行了改进，但是由于改进的策略中人为设定参数较多，因此模型的预测准确性受主观因素影响较大；间接法计算准确性较高，但是由于参数求解过程中计算量庞大，且无法实现并行运算，而育种讲求时效性，所以难以高效指导育种实践；因此，如何优化模型，尽可能减少人为设定参数，与机器学习方法有效结合，并融入高效可并行运算，既能保证较高准确性的同时，大大提升计算效率，是未来全基因组选择模型优化的方向。
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