位图 - 数据结构 为什么要位图？上一篇里面有个例子，是这样的： 你要给1亿个int型数据去重（本篇不讲int以外的，int以外的等我学了布隆过滤器或者各位自行学习布隆过滤器之后再说），要怎么弄？...看完上一篇的小伙伴都知道，用“位”来排序，快。 但是，时间是有了，空间呢？来算一笔账啊：一个int，4个字节，256个int是1k，大概25W个数据为1M，那1billion个数据，就是400M。...都知道，一个int是32个字节，那如果用每个字节来存一个数据，又当如何？ ? 先不要问怎么实现的（映射），至少现在知道，一个int可以存32个数据，那么这个空间是不是被直接压缩了32倍。...位图设计 数据结构构造 为了方便，我们将位图用一个数组表示，让vector帮我们开辟一段连续的空间，我们只负责将数据设置或者移除就行。...5表示防在第1个整型空间的第5位上，32则表示放在第2个整型空间第一位上。而**bitTable[index] |= (1 << num)**能保证把第num位上的数字设置为1，其余数字保持不变。
当多个处理器的运行任务都涉及到同一块主内存区域时，将可能导致各自缓存数据的不一致问题，为解决一致性问题，需要各个处理器访问缓存时都遵循一些协议，在读写时要根据协议来进行操作。...2)指令并行重排序。 3)内存系统重排序。...通过CAS来保证原子性，即Compare And Swap 比较交换： CAS利用处理器提供的CMPXCHG指令实现，自旋CAS实现的基本思路就是循环进行CAS直到成功为止。...LongAdder实现热点数据的分离，更快，如果有并发更新可能会出现误差。 底层用数组实现，其结果为数组的求和累加。...应用：并行计算，解析Excel中多个sheet的数据。 2)控制并发线程数的 Semaphore 用来控制同时访问特定资源线程的数量。 应用：流量控制，特别是公共资源有限的场景，如数据库连接。
并行处理：Spring Batch支持并行处理，可以将作业划分为多个独立的线程或进程来执行，提高作业的处理速度和效率。 Spring Batch入门 1....可以使用适配器和读写器来处理不同的数据格式，如CSV、XML、JSON等。同时，可以通过自定义的数据读取器和写入器来处理不同的数据源，如关系型数据库、NoSQL数据库等。...可以通过合理的并行处理、合理配置的线程池和适当的数据读取和写入策略来提高作业的处理速度和效率。 监控和管理：对于长时间运行的批处理作业，应设置适当的监控和管理机制。...return item.toUpperCase(); } } 批处理作业的并行处理: Spring Batch支持将批处理作业划分为多个独立的步骤，并通过多线程或分布式处理来实现并行处理...多线程处理：可以通过配置TaskExecutor来实现多线程处理。通过使用TaskExecutor，每个步骤可以在独立的线程中执行，从而实现并行处理。
索引 （indices ）：类似于我们的关系型数据库 类型（type ）：类似于数据库的表结构 文档（Document ）：类似于数据库表中的行，也就是具体的数据 字段（Field ）：雷雨时数据库表中的列...4.4、创建类型 如果我们想要在索引下创建类型，可以通过如下方式实现。...from" : 0, "size" : 2 } 4.9、查询文档-某个字段精准匹配查询 通过match可以实现对字段内容的查询。...} } ] } } } 4.12、查询文档-多条件查询 - 大于/小于 如果需要多个条件组合查询，可以通过bool配置实现...field" : "age" //分组字段 } } }, "size" : 0 } 4.15、查询文档-聚合查询 - sum 可以通过aggs -> sum实现对某个字段进行聚合查询
这些数据都以字符串的形式给到，并且处理它们的步骤是异步且耗时的（平均处理一条数据需要 25s 的时间）。...如果以串行的方式实现，其耗时是相当长的： 总耗时时间 = 数据量 × 单条数据处理时间 T = N * t (N = 100,000; t = 25s) 总耗时时间 = 2,500,000 秒 ≈ 695...由于项目是基于 NodeJS 的，我们可以利用 PM2 的 Cluster 模式来启动多个任务处理器，并行地处理任务。...Redis.createClient({ host: '127.0.0.1', port: 6379 }) exportdefault client Redis 本质上是一个数据库...从运行结果来看，4 个进程处理 20 个平均耗时 2 秒的任务，只需要 10 秒的时间，完全符合设想。 五、小结 当面对海量的异步任务需要处理的时候，多进程 + 任务队列的方式是一个不错的解决方式。
一、引言 在最近的业务中，笔者接到了一个需要处理约十万条数据的需求。这些数据都以字符串的形式给到，并且处理它们的步骤是异步且耗时的（平均处理一条数据需要 25s 的时间）。...如果以串行的方式实现，其耗时是相当长的： 总耗时时间 = 数据量 × 单条数据处理时间 T = N * t (N = 100,000; t = 25s) 总耗时时间 = 2,500,000 秒 ≈ 695...下文将和大家分享用 Redis + NodeJS 实现一个能处理海量数据的异步任务队列系统的思路和方法，希望与大家一同交流。文章作者：jrain，腾讯应用研发工程师。...由于项目是基于 NodeJS 的，我们可以利用 PM2 的 Cluster 模式 [2] 来启动多个任务处理器，并行地处理任务。...redis'const client = Redis.createClient({ host: '127.0.0.1', port: 6379})export default client Redis 本质上是一个数据库
在当今信息爆炸的时代，我们面对的数据量越来越大，如何高效地处理和分析数据成为了一种迫切的需求。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的数据处理和分析库，帮助我们轻松应对这个挑战。...本文将为您介绍如何在Python中实现高效的数据处理与分析，以提升工作效率和数据洞察力。 1、数据预处理： 数据预处理是数据分析的重要步骤，它包括数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。...以下是一些常见的数据预处理技巧： 数据清洗：使用Python的pandas库可以轻松完成数据清洗工作。...['age'].describe() print(statistics) 数据聚合：使用pandas库的groupby()函数可以根据某个变量进行分组，并进行聚合操作，如求和、平均值等。...在本文中，我们介绍了如何在Python中实现高效的数据处理与分析。从数据预处理、数据分析和数据可视化三个方面展开，我们学习了一些常见的技巧和操作。
后台牵涉到的东西较多，主要是数据检索、数据范围生成GeoJson、数据存放、数据处理、数据发送等。...3.1 数据检索 这块与传统方式相同，但是本文采用全文检索的方式，该内容涉及到的问题也比较多，会在后续另立新篇，详细介绍本系统全文检索以及空间检索的实现，总体上根据前台传入的关键词返回与之相关联的数据...3.4 数据处理 比如Landsat数据我们可以实时计算用户查找区域的云量以及NDVI等并将之呈现给用户，这样用户能够对数据的质量有一个更加深刻的认识，而不需要用户再进行下载数据分析处理等...3.5 数据发送 数据发送的目的是将上述处理好的数据或原始数据发送到前台，前台进行展示。...四、总结 本文简单为大家介绍了如何实现海量空间数据的搜索以及详情查看，有些部分会在后续详细介绍，本文仅为框架介绍。
这次我们会介绍如何使用xlwings将Python和Excel两大数据工具进行集成，更便捷地处理日常工作。...说起Excel，那绝对是数据处理领域王者般的存在，尽管已经诞生三十多年了，现在全球仍有7.5亿忠实用户，而作为网红语言的Python，也仅仅只有700万的开发人员。...我们知道一张Excel表最多能显示1048576行和16384列，处理一张几十万行的表可能就会有些卡顿，当然你可以使用VBA进行数据处理，也可以使用Python来操作Excel。...VBA作为Excel内置的宏语言，几乎可以做任何事情，包括自动化、数据处理、分析建模等等，那为什么要用Python来集成Excel VBA呢？...如果你还不知道什么是宏，可以暂且把它理解成实现自动化及批量处理的工具。 到这一步，前期的准备工作就完成了，接下来就是实战！
前情提要：本体技术视点 | 如何在区块链上实现数据等资源的交换?...平台可以是个通用性平台，能实现多种资源的流转；它可以是一个特定资源的通用交换平台，精细化地实现某种特定资源的流转。 资源流转可以是资源易 ONG、OEP-4代币等的形式，也可以是以资源易资源的形式。...链下仲裁者或者其代理人（例如：交易市场）将纠纷裁定结果上链。链下仲裁者不处理链上纠纷，链上纠纷将直接通过链上证明裁定。...可多次交付的资源可以在不同的MP上以不同的方式进行交易，如某份数据的使用权可以在多个交易市场进行交易。假定用户，包括RP、RC 以及 OJ 等，都已经根据该MP的相应要求进行了KYC。...资源发布 1）资源提交：RP 提交资源 ONT ID、元信息、待交易权利以及定价方式等给 MP； 2）资源信息处理：MP 从链上以及自身数据库等处获取该资源对应的信息； 3）资源展示：MP 做资源展示，
摘要 通用资源交易协议（Generic Resources Exchange Protocol，GREP）是一套建立于本体主链基础设施上的去中心化资源交换协议。...通过使用 GREP，用户可以快速建立数据等资源的链上确权和流转平台。...实体资源包括房产和艺术品等，数字资源包括数据和算力等。 资源所有者（Resource Owner，RO）：拥有资源所有权的实体，即资源的主人。比如数据、房产的所有人。...此类实体有很多种类，比如数据所有者、算力拥有者、数据收集平台以及具有一定权限的数据托管方等等。...通过使用 GREP，用户可以快速建立数据等资源的链上确权和流转平台。
DRBD（Distributed Replicated Block Device）是一种用于实现高可用性和数据冗余的开源技术。它允许在不同的服务器之间实时同步数据，以提供数据的冗余和容错能力。...本文将详细介绍如何在 CentOS Linux 上安装和配置 DRBD。图片1....例如，可以在主节点上创建文件或目录，并验证从节点是否同步了相同的数据。8. 配置 DRBD 自动启动为了确保 DRBD 在服务器重启后自动启动，您可以配置 DRBD 服务为自动启动。...DRBD，您可以实现数据的冗余和高可用性。...希望本文的详细介绍能够帮助您在 CentOS Linux 上安装和配置 DRBD，并在实践中提升服务器的可用性和数据冗余能力。
相较于ISO/IEC｜ITU 发布的前几代视频编解码标准，H.266/VVC不仅能够帮助用户在设备上存储更多的高清视频，从而减少网络上的数据流量，而且在main10 profile里支持高分辨率，高动态范围...腾讯H.266/VVC解码器O266dec核心技术领先性源于其H.266/VVC解码加速技术采用了不同维度的并行处理方式，从而达到大幅利用多核多线程技术的目的。...具体包括以下四个方面：一是视频帧层级并行，帧内预测帧，以及没有依赖性的帧间预测帧，能够并行独立解码，同时不同帧之间的熵解码和像素处理也可以并行。...二是CTU层级并行，Wavefront技术可以实现不同CTU行之间的CTU级的并行解码。其次是模块层级并行，对像素的操作，如运动矢量推导、预测、反量化、反变换和重建等，和环路滤波操作可以并行处理。...最后是亚CTU层级并行，所有帧间预测CU都可以并行解码，并最大程度的利用SIMD指令。 ?
近几年，以视频为信息载体的互联网应用越来越广泛，海量视频数据的存储及传输对视频编解码技术提出了更高的要求。...O266player能够实现清晰流畅的视频播放，得益于O266dec优秀的视频解码架构，通过多维度的并行处理，从而达到大幅利用多核多线程技术的目的，使其解码性能指标大幅提升。...O266dec的并行解码架构主要包括以下四个方面： 第一、帧层级并行：独立并行解码帧内预测帧，以及没有相互依赖性的帧间预测帧；同时不同帧之间的熵解码和像素处理也可以并行。...第二、CTU层级并行：利用Wavefront技术可以实现不同CTU行之间的CTU级的并行解码。...第三、模块层级并行：针对像素的操作，如运动矢量推导、预测、反量化、反变换和重建等，以及环路滤波操作可以并行处理。
这是因为 HTTP/1.1 虽然经过了多年的使用和改进，但仍然存在一些问题，如头部冗余、无法并行处理请求等。HTTP/2 正是为了解决这些问题，提高网络性能而诞生的。...这是通过服务器发送一个 PUSH_PROMISE 帧来实现的，该帧包含了服务器将要发送的资源的头部字段。然后，服务器可以开始发送这个资源的数据帧，就好像这个资源是由客户端请求的一样。...客户端接收并处理服务器推送的资源数据。 通过这个机制，客户端可以更早地获取到资源，从而提高页面的加载速度。 三、HTTP/2 的实现和部署 那么，如何在服务器和客户端实现 HTTP/2 呢？...反而，保持文件的独立，可以让浏览器更好地进行缓存和并行处理。 图片雪碧图：在 HTTP/2 中，由于支持多路复用，我们不再需要将多个图片合并为一个雪碧图，以减少请求次数。...反而，保持图片的独立，可以让浏览器更好地进行缓存和并行处理。 域名分片：在 HTTP/2 中，由于支持多路复用，我们不再需要将资源分散到多个域名，以增加并行连接数。
视频编辑工具主要的操作方式：操作图片、视频帧：我们知道视频是一帧一帧的图片组成的，所以操作视频帧和操作图片是一样的道理，我们通过添加一些特效在图片和视频帧上面，实现一些有趣的效果来吸引用户。...Android上使用MediaCodec来实现“硬解/编码”，iOS上使用VideoToolBox来实现“硬解/编码”，这里着重介绍Android上编码解码的速度优化。...900帧的数据，理论上可以提升一倍的导出速度。...我们比较建议并行两段，在一些性能很好的机型上并行三段。...实际上主观标准是比较准确的，但是可操作性比较差，特别是处理海量视频的时候，需要大量的人力，无法有效开展，因此日常工作中还是推荐客观标准进行海量计算，主观标准进行重点判断。
您可以使用单个流实现一个简单的管道，或者使用多个并行流实现更复杂的实现，这些并行流将不同阶段卸载到不同的计算后端。...这是 API 的一项强大功能，因为它使您能够更好地控制 Jetson 设备提供的系统级并行性。 以下代码示例演示了如何在 TNR 示例中创建流。...在 TNR 样本上，循环迭代视频文件中的每个单独帧，并执行必要的顺序步骤以实现所需的结果。 当从视频中收集帧时，第一步是VPIImage使用前面描述的效用函数将其包装成一个对象。...最重要的是，任务被设置为在 GPU 上执行。输入帧的图像缓冲区以及刚刚从cv::Mat对象中包装的数据用于此目的。 当格式转换完成后，可以将输入缓冲区传递给 TNR 算法进行处理。...输入帧被包装到一个VPIImage缓冲区中。 缓冲区上的像素数据被转换为 NV12，以便 TNR 算法可以处理它。当算法完成执行时，它会恢复到其原始格式。
二、解放双手不只是语音质检 实际上，智能语音服务早已在腾讯内部业务中得到应用，如微信的语音输入、语音转文字、声纹锁等。...三、专业领域定制化共享云端价值 腾讯云还将提供专业领域定制化服务，包括识别模型训练等，对专业领域的海量语音、语言数据库进行信号处理和知识挖掘，获取语音识别系统所需要的“声学模型”和“语言模型”。...其中以语音识别算法最为复杂，可谓是语音技术皇冠上的一颗明珠。 人认知语音的三个过程，是由声音到发音单元，发音单元到字词，最后是字词到到一句话，这也是计算机实现语音识别的三要素。...首先是对语音信号的处理，由于语音信号具有短时平稳性，可以先对其进行分帧，针对每一帧语音信号，变换成机器更易理解的特征。...海量数据的训练会让机器更智能，但在无监督学习算法暂不成熟的情况下，数据的积累是缓慢的。
Shiro核心概念权限管理就是实现对用户访问系统的资源进行控制，用户可以访问而且只能访问自己被授权的资源，只要有用户和密码的系统，权限管理几乎都会出现，举例，给张三赋予 “人力资源经理” 的角色，“人力资源经理...聊聊接口最大并发处理数生活在 2023 年的互联网时代下，又是在国内互联网越发内卷的背景下，相信大家面试找工作、网上学习查资料时都了解过互联网系统设计三高指标，那就是高并发、高性能、高可用。...Canal是基于mysql的主从同步来实现的，MySQL主从同步的原理如下……C#实战：使用ExcelKit实现海量数据导出Excel导入导出套件，支持百万级(几百万亦可)数据 导出 和 读取 （格式仅限...2、作者代表作【腾讯云 Cloud Studio 实战训练营】基于Cloud Studio 通过Java实现和公众号的快速对接【玩转 Cloud Studio】腾讯Cloud Studio 云端开发环境上手体验...开发者参与体验并撰写文章，探讨其在现代技术环境下的应用和发展潜力，创想其在存储、分析和处理多维向量数据方面的先进实践和应用，即有机会获得丰厚大奖。
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ 图片案例名称案例简介使用 Windows GPU 云服务器搭建深度学习环境介绍如何使用 Windows GPU 云服务器，通过云服务器控制台从零开始手动搭建基于...使用 GPU 服务器实现边云协同推理介绍如何使用 GPU 云服务器实现边云协同处理。使用 GFPGAN 进行老照片修复介绍如何在 GPU 云服务器上通过训练 AI 模型 GFPGAN，实现老照片修复。...视频抽帧的全流程 GPU 异构加速实践介绍使用 GPU 云服务器进行图像数据并行处理加速，实现视频 AI 推理场景中的视频抽帧。
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