流就是流动的数据，一切数据传输都是流，无论在平台内部还是平台之间。但有时候我们需要将一个整体数据拆分成若干小块（chunk），在流动的时候对每一小块进行处理，就需要使用流api了。 比如流媒体技术。...但是我们今天来手写一个新的流类型：段落流。 在计算机世界中，一行就是一个段落，一个段落就是一行，一个段落chunk就是一个不包含换行符的字符串。...科普： 在文本中拖拽有3种行为：直接按住拖拽是以单个字符为单位选中文本；双击并按住拖拽会以单词为单位进行选择；单机三次并按住拖拽会议一行为单位进行选择。...通过这种算法，段落流每次都能从外存文件中读取一行，最重要的是，消耗的内存完全不受文件大小的影响。...readline算法好像非常简单，不如我们手写一个lineReader.js吧： const Transform = require("stream").Transform; module.exports
IO流的分类: 按照流的方向来分，可以分为:输入流和输出流....，如果已到达流的末尾，则返回 -1 转换流: 字节流装饰为字符流 ,使用了装饰者设计模式 你在网上的资源都是字节流, 必须转换为字符流 输入流的转换: InputStreamReader isr...字符打印流: 输出 ? 也是输出: ?...也可以用于转换字符流 PrintWriter pw =new PrintWriter(字符流); 缓存读取流: BufferedReader br =new Bufferedreader(字符流);...上面也可看出来 序列化啥的 一定是 类implements Serializable 接口 在主类里面一定 用 ObjectOutputStream 或者 ObjectInputStream
最近在网上查阅了相关文档, 关于项目workflow比较满意的流程图不是很多见, 就自己动手结合实际项目进行了丰富和完善.
而Flink在设计上更贴近流处理，并且有便捷的API，未来一定很有发展。 ?...Kafka Streams简介 Kafka Streams被认为是开发实时应用程序的最简单方法。它是一个Kafka的客户端API库，编写简单的java和scala代码就可以实现流式处理。...Topology Kafka Streams通过一个或多个拓扑定义其计算逻辑，其中拓扑是通过流（边缘）和流处理器（节点）构成的图。 ?...接收器处理器：接收器处理器是一种特殊类型的流处理器，没有下游处理器。它将从其上游处理器接收的任何记录发送到指定的Kafka主题。 在正常处理器节点中，还可以把数据发给远程系统。...org.apache.kafka.streams.examples.wordcount.WordCountDemo 演示应用程序将从输入主题stream-plaintext-input读取，对每个读取消息执行WordCount算法的计算
而Flink在设计上更贴近流处理，并且有便捷的API，未来一定很有发展。但是他们都离不开Kafka的消息中转，所以Kafka于0.10.0.0版本推出了自己的流处理框架，Kafka Streams。...Kafka Streams简介 Kafka Streams被认为是开发实时应用程序的最简单方法。它是一个Kafka的客户端API库，编写简单的java和scala代码就可以实现流式处理。...Topology Kafka Streams通过一个或多个拓扑定义其计算逻辑，其中拓扑是通过流（边缘）和流处理器（节点）构成的图。...接收器处理器：接收器处理器是一种特殊类型的流处理器，没有下游处理器。它将从其上游处理器接收的任何记录发送到指定的Kafka主题。 在正常处理器节点中，还可以把数据发给远程系统。...org.apache.kafka.streams.examples.wordcount.WordCountDemo 演示应用程序将从输入主题stream-plaintext-input读取，对每个读取消息执行WordCount算法的计算
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...我们在k值选择的时候也可以用交叉验证这种方法。 2、距离的度量 我们在评判人与人之间的关系远近的时候没有一个量化的关系，只会用一些词去形容两个人之间关系的远近，比如闺蜜（发小）》舍友》同学。...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。
编译目录下的build-libssl.sh文件，整个编译过程需要一段时间 新建文件夹librtmp，将ssl编译后的两个文件夹lib与include拷入 2、编译 在librtmp目录下， touch...三、推流 因为librtmp用的是C语言，为了方便调用，我用OC封装了一下一个类RTMPPuser。...用来推流的代码是 RTMPPusher *pusher = [[RTMPPusher alloc]init]; BOOL success = [pusher connectWithURL...thisChunkSize; [self write:chunk]; sleep(1); } while (offset < length); } 3、写入推流...= RTMP_Write(_rtmp, [data bytes], (int)[data length]); } return sent; } } 以上代码可以在推流
在屏幕监控软件的世界里，匹配算法就像一名捕风捉影的高手，扮演着超重要的角色。...以下是在屏幕监控软件中应用匹配算法进行数据流分析的一些关键方面：数据采集与预处理：在屏幕监控软件中，首先需要收集用户屏幕的数据流。这可以包括屏幕截图、视频录制等。...实时性和效率：屏幕监控软件通常需要实时地分析数据流，因此匹配算法需要高效执行，以避免延迟。优化算法以提高处理速度和效率是至关重要的。用户隐私：在设计匹配算法时，需要考虑到用户隐私的问题。...误报和漏报：在实际应用中，匹配算法可能会出现误报（将正常行为错误地标记为异常）和漏报（未能检测到真正的异常）。这需要不断的优化和调整算法，以平衡准确性和可用性。...总的来说，这匹配算法在屏幕监控软件里，简直就像是大显身手的大侦探，帮你监视各种屏幕上的精彩活动，还能给安全监控、看用户的行为等等目标平添一把火。
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...在分布稠密的数据集上，泛化能力和表达能力都很好，这使得GBDT在Kaggle的众多竞赛中，经常名列榜首。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
作者：Vladimir Braverman,Harry Lang,Enayat Ullah,Samson Zhou 摘要：在数据流的时间衰减模型中，基础数据集的元素在按时间顺序获得的情况下，越晚获得的元素更重要...我们还考虑了k-中值聚类的指数时间衰减模型，其中我们提供了利用在线设施定位算法的常数因子近似算法。 我们的算法存储O（klog（hΔ）+ h）点，其中h是衰减函数的半衰期，Δ是数据集的纵横比。
本文主要讲述常见的几种限流算法：计数器算法、漏桶算法、令牌桶算法。然后结合我对 Sentinel 1.8.0 的理解，给大家分享 Sentinel 在源码中如何使用这些算法进行流控判断。...为了解决计数器算法的缺陷，我们引入了滑动窗口算法。下面这张图，很好地解释了滑动窗口算法： ? 在上图中，整个红色的矩形框表示一个时间窗口，在我们的例子中，一个时间窗口就是一分钟。...在 Sentine 中RateLimiterController 实现了了漏桶算法 , 核心代码如下 @Override public boolean canPass(Node node, int acquireCount...在某些场景中，漏桶算法并不能有效的使用网络资源，因为漏桶的漏出速率是相对固定的，所以在网络情况比较好并且没有拥塞的状态下，漏桶依然是会有限制的，并不能放开量，因此并不能有效的利用网络资源。...而令牌桶算法则不同，其在限制平均速率的同时，支持一定程度的突发流量。
不管名称如何，这篇文章的基本观点是，根据多个独立执行的控制流编写程序，允许您将程序状态存储在一个或多个控制流的执行状态中，特别是在程序计数器（该部分正在执行的行）和堆栈上。...如果可以将程序转换为在控制流中存储显式状态，那么该显式状态只是对控制流的笨拙模拟。 在广泛支持并发性之前，这种笨拙的模拟通常是必要的，因为程序的不同部分希望改用控制流。...但也许状态机要复杂得多，或者算法最好以递归方式表达。在这些情况下，调用方一次传递一个字节的输入序列意味着在模拟原始控制流的数据结构中显式显示所有状态。...最简单的解释是 Iter ，就是模拟 All 。该 NewIter 方法设置的循环 stk 正在模拟连续 t.left 分支中的 t.All(f) 递归。...如果两个不同的函数对控制流状态有不同的要求，它们可以在不同的控制流中运行。
如果你在面试中，遇到这个题了，千万不要慌，因为出题者的初衷可能并不是要你立马写出这个程序，而是想考虑你的思维能力。事实上短时间内也很难写出这个代码。...首先我们要想到解题思路：1.先用字符流读取到a.txt和b.txt文件，同时创建一个输出流用于输出到c.txt；2.其次你需要先循环输出a到c,但每输出一个a文本要间隔的输出一个b到c,而你又怎么知道什么时候的...} } else { throw new IndexOutOfBoundsException(); } } } 我们可以看到是在底层代码里进行了赋值
plotxlabel ('Iteration number')ylabel ('Maximum value of residual')title ('Convergence plot') SIMPLE算法请参考文献...我使用SIMPLE算法，结合人工压缩算法，通过javascript编程，求解得到的顶驱方腔流动和压强分布结果如下： 速度残差： 连续性方程残差： X方向速度： Y方向速度：
吊打 vue-waterfall、vue-waterfall-easy 一切框架 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <hea...
随着技术发展和应用的深入，深度学习越来越重要 当然行业在高速发展，简单的功能已然无法满足企业需求，提高业务能力变成了目前迫在眉睫需要解决的问题。...拥有 1-3 年工作经验的，10K 是底线，25K 是常态，在 30 岁前年薪 50W+ 的也大有人在。 随着技术的普及，各家企业的框架逐渐成熟化，行业的门槛会越来越低。...01 课程安排 上课时间：4月13日-4月14日，20:00-22:30 课程服务：直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置 Day1：深度学习必备核心算法解读 深度学习必备核心算法解读--CNN....图卷积经典算法解读. 图神经网络框架Pytorch_geometric实战应用. Day2：AI各领域项目实战解读 缺陷检测传统算法与深度学习算法的区别....讲师带练，伴随式编程环境 在「AI各领域实战特训营」，你将获得伴随式的编程环境。
KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....距离的计算有多种方法，比如欧式距离，曼哈顿距离等等，不同距离度量方式会影响最近的K个样本点的选取，从而对结果造成影响，在实际分析中，一般都采用的是欧式距离，所以要求对输入数据进行归一化。...在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单
作 者：柳行刚 编 辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...下面是next数组和匹配算法参照代码。...-1 || T[j] == T[k]) next[++j] = ++k; else k = next[k]; } /* 返回模式串T在主串
本文目录： 一.基于特征点的目标跟踪的一般方法 二.光流法 三.opencv中的光流法函数 四.用类封装基于光流法的目标跟踪方法 五....完整代码 六.参考文献 一.基于特征点的目标跟踪的一般方法 基于特征点的跟踪算法大致可以分为两个步骤： 1）探测当前帧的特征点； 2）通过当前帧和下一帧灰度比较...很显然，基于特征点的目标跟踪算法和1），2）两个步骤有关。...首先，对每一帧建立一个高斯金字塔，最大尺度图片在最顶层，原始图片在底层。然后，从顶层开始估计下一帧所在位置，作为下一层的初始位置，沿着金字塔向下搜索，重复估计动作，直到到达金字塔的底层。...聪明的你肯定发现了：这样搜索不仅可以解决大运动目标跟踪，也可以一定程度上解决孔径问题（相同大小的窗口能覆盖大尺度图片上尽量多的角点，而这些角点无法在原始图片上被覆盖）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
