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。
原理:利用Google Apps Script 回复邮件来实现自动回复短信,以达到保号目的。当然你也可以发送“天王盖地虎”到+1 (413) 370-0333,我们会在两分钟内回复你。
五、高阶函数 原文:Higher-Order Functions 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解(第 2 版)》 Tzu-li and Tzu-ssu were boasting about the size of their latest programs. ‘Two-hundred thousand lines,’ said Tzu-li, ‘not counting comments!’ Tzu-ssu re
写vue2.0的时候遇到了这么一个场景:我需要再用户提交的表单中设置一个下拉式选框,方便用户选取。 具体选项则需要动态从后端数据库中获取。通过后端接口,我可以获得数据表中某一列的数据,但是这些利用循环来进行选项填充,就会出现重复选项,因此需要对重复数据进行去重。
本期讲一下获取数组时增加过滤条件,这里用到的语法稍微复杂一点点。主要的过滤条件有几类:「属性是否存在」、「属性值比较」、「属性值与属性值」和「数组长度求值」。
我们知道检查一个元素是否在某一个集合中,使用HashSet是比较好的选择,因为在不发生Hash碰撞的情况下它的时间复杂度为常数级别,但是在数据量比较大的情况下,使用HashSet将会占用大量的内存空间。举个例子,长城防火墙有100亿个需要屏蔽的网址,来自计算机的每一次请求都要经过防火墙的过滤判断请求URL是否在黑名单中,如果我们使用HashSet来实现过滤的话,我们假设每个URL的大小为64B,那么100亿个就至少需要大约640GB的内存空间,这显然是不符合实际情况的。另一种解决方案是我们可以将URL存入关系型数据库,每次计算机发起请求我们对数据库进行exits查询,然而这种方案适用于并发量比较小的情况,若并发量较大,那么我们就需要对数据库进行集群。
输入一个整数数组,实现一个函数来调整该数组中数字的顺序,使得所有奇数在数组的前半部分,所有偶数在数组的后半部分。
var data=[ {invoiceID: "AAA", invoiceCode: "AAA12234", invoiceNumber: "1232353", invoiceType: 1, totalPriceTax: 23}, {invoiceID: "BBB", invoiceCode: "BBB222", invoiceNumber: "22222", invoiceType: 1, totalPriceTax: 27} ]; 数组中某列值拼接成字符串 // 逗号拼接 t
作者 金 戈 沃趣科技技术专家 传统监控系统面临的问题 Prometheus的前身:Borgmon Borgmon介绍 应用埋点 服务发现 指标采集与堆叠 指标数据存储 指标 指标的查询 规则计算
如何利用它? 原来的要求如下: 应用程序的回应非常清楚。用户ID为空(空)。我们没有为它指定一个值。 我们有XSS。有效负载未被应用程序编码/过滤,响应的内容类型显示为HTML: 获得
给定两个整数数组 a 和 b,计算具有最小差绝对值的一对数值(每个数组中取一个值),并返回该对数值的差。
当前由 B S D演变而来的 U n i x内核提供了 BSD 分组过滤器 BPF (BSD Packet Filter) ,t c p d u m p用它来截获和过滤来自一个被置为混杂模式的网络接口卡的分组。 B P F也可以工作在点对点的链路上,如 S L I P(2 . 4节),不需要什么特别的处理就可以截获所有通过接口的分组。B P F还可以工作在环回接口上( 2 . 7节)。
上一篇博客讲了Linux抓取网页的方式,有curl和wget两种方式,这篇将重点讲Linux抓取网页的实例——抓取google play全球12国的游戏TOP排名
你可能没想到: RocketMQ、 Hbase 、Cassandra 、LevelDB 、RocksDB 这些知名项目中都有布隆过滤器的身影。
① 阻止 : 阻止 某些类型的流量 通过 ( 双向 ) 防火墙 ; ( 主要功能 )
经常在代码中我们需要实现数组排序,或者数组过滤,或者数组查找类似查找数据库一样的用法
object.values(obj) 返回的是一个对象的所有key的value数组即 对象属性的值组成的数组
盘点7个WPF控件,有窗口托拉拽控件、Excel控件、列表排序控件、适合管理系统的一整套UI控件等。
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假如有一个15亿用户的系统,每天有几亿用户访问系统,要如何快速判断是否为系统中的用户呢?
jq可以对json数据进行分片、过滤、映射和转换,和sed、awk、grep等命令一样
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
马克-to-win:finally块儿是怎么工作的?有什么意义?finally关键字创建一个代码块。没有try,finally块儿不能单独存在。该代码块在一个try/catch块完成之后另一个try/catch出现之前执行。马克-to-win:finally一定会执行,即使 1)异常没有发生 2)根本没有写catch块儿 3)没有与该异常相匹配的catch子句。4)try代码块中包含有break、continue、return或者throw语句(或直接崩溃或发生OutOfMemoryError)。
JDK1.8 总结 定位元素 HashMap定位元素位置是通过键key经过扰动函数扰动后得到hash值,然后再通过hash(key) & (length - 1)代替取模的方式进行元素定位的。 负载因子 HashMap的负载因子表示哈希表空间的使用程度(或者说是哈希表空间的利用率)。当负载因子越大,则HashMap的装载程度就越高。也就是能容纳更多的元素,元素多了,发生hash碰撞的几率就会加大,从而链表就会拉长,此时的查询效率就会降低。当负载因子越小,则链表中的数据量就越稀疏,此时会对空间造成浪费,但是此
首先在this.state里面定义数组list: ['111', '222', '3333'], 写方法过滤,map循环遍历更改数组,返回一个li,把value放进去。
大型语言模型在生成文本时非常依赖提示词。这种攻击技术对于通过提示词学习模型而言可谓是「以彼之矛,攻己之盾」,是最强长项,同时也是难以防范的软肋。
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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和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多,缺点是有一定的误识别率和删除困难。
目前大多数操作系统都为应用程序提供了访问数据链路层的手段,它使得应用程序拥有如下功能:
很多人想到的是HashMap。 确实可以将值映射到 HashMap 的 Key,然后可以在 O(1) 的时间复杂度内返回结果,效率奇高。但是 HashMap 的实现也有缺点,例如存储容量占比高,考虑到负载因子的存在,通常空间是不能被用满的,而一旦你的值很多例如上亿的时候,那 HashMap 占据的内存大小就变得很可观了。
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!
使用array_chunk比较的坑在于:如果数组过大,array_chunk很可能造成内存溢出,报:Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted 类似这样的错误。
算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定。链表、树、散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存。很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间。 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大、时间效率变低。 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情况下,既满足时间要求,又满足空间的要求。
某城镇进行人口普查,得到了全体居民的生日。现请你写个程序,找出镇上最年长和最年轻的人。
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。
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难。
通过前面两篇的学习,基本上对AngularJS的使用有了一定的了解。 本篇将会自己手动写一个小程序,巩固下理解。 首先要注意的是,引用AngularJS的资源文件angular.min.js文件。 由于这个框架是Google的工作人员开发的,因此国内访问的时候,会被墙导致无法下载资源文件。 因此,可以使用百度开源的静态链接: http://apps.bdimg.com/libs/angular.js/1.2.16/angular.min.js 代替原来的国外的资源文件链接:htt
最近有幸学习了宿爽大神的「浅入浅出 ECharts 源码 - 资深架构师独家揭秘 ECharts 源码架构」,受益良多。
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。
大致意思是,如果远程执行的命令,不是守护进程。即使加了nohup,关闭ssh连接后,当前用户启动的进程会全部终止。
例如,电商系统中的订单表,常常使用用户ID的Hash值来实现分表分库,这样是为了减少单个表的数据量,优化用户查询订单的速度。
讲道理胖虎经历过很多次面试了, 不过都是以面试者的角度, 首次以面试官的身份来面试别人还是有点期待的!
stap -g -v --all-modules -B CONFIG_MODVERSIONS=y
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如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定。链表、树、散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存。很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间。
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