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中实现readline算法

就是流动的数据,一切数据传输都是,无论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),流动的时候对每一小块进行处理,就需要使用api了。 比如流媒体技术。 但是我们今天来手写一个新的类型:段落计算机世界中,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: 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

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Java IO(精美 最全)

IO的分类: 按照的方向来分,可以分为:输入流和输出. ,如果已到达的末尾,则返回 -1 转换流: 字节流装饰为字符 ,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 输入流的转换: InputStreamReader isr 字符打印: 输出 ? 也是输出: ? 也可以用于转换字符 PrintWriter pw =new PrintWriter(字符); 缓存读取: BufferedReader br =new Bufferedreader(字符); 上面也可看出来 序列化啥的 一定是 类implements Serializable 接口 主类里面一定 用 ObjectOutputStream 或者 ObjectInputStream

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    完整的项目工作

    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.

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    简单处理引擎——Kafka Streams简介

    而Flink设计上更贴近处理,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(边缘)和处理器(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。 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

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    iOS上推

    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 librtmp目录下, touch 三、推 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 = RTMP_Write(_rtmp, [data bytes], (int)[data length]); } return sent; } } 以上代码可以

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    懒惰的算法—KNN

    总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面基础也是“懒惰”的算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是懒的吗? 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。

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    Sentinel 和常用算法

    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 源码中如何使用这些算法进行控判断。 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,我们的例子中,一个时间窗口就是一分钟。 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 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,其限制平均速率的同时,支持一定程度的突发流量。

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    6.3 SIMPLE算法计算绕

    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: ?

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    算法与编程之 -- IO

    如果你面试中,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(); } } } 我们可以看到是底层代码里进行了赋值

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    时间衰减的改进算法

    作者:Vladimir Braverman,Harry Lang,Enayat Ullah,Samson Zhou 摘要:在数据的时间衰减模型中,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。

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    Vue瀑布简单实用的(全网最好用)

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    面试聊技术,二面试聊算法,一面试。。。

    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, 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 「AI各领域实战特训营」,你将获得伴随式的编程环境。

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    流体运动估计光算法研究

    流体运动估计光算法研究 大家好!我是苏州程序大白,今天讲讲流体运动估计光算法研究。请大家多多关注支持我。谢谢!!! 为了全面反映基于光法的流体运动估计算法的研究进展,本文广泛调研相关文献的基础上,对国内外具有代表性的论文进行了系统阐述。 最后,总结分析了流体运动估计技术当前面临的问题和挑战,并对未来基于光法的运动估计算法的研究方向和研究重点进行了展望。 本文从光法的基本原理入手,根据光法需要解决的几个关键问题对现有的算法进行分类,并对每一类方法从问题解决的角度予以介绍。 Zhong 等人(2017)利用基于梯度不变假设的数据项及一个一阶散度和涡度构成的平滑项提出一种新的 2 维光算法,不仅可以光照变化情况下获得较为精确的估计结果,而且保持运动场的小散度和涡度结构以及减少异常值方面也更具有优势

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    网络算法Dinic的Python实现

    在上一篇我们提到了网络算法Push-relabel,那是90年代提出的算法,算是比较新的,而现在要说的Dinic算法则是由以色列人Dinitz冷战时期,即60-70年代提出的算法变种而来的,其算法复杂度为 Dinic算法主要思想也是基于FF算法的,改进的地方也是减少寻找增广路径的迭代次数。 介绍完数据结构,开始讲算法的步骤了,1)从网络的剩余图中利用BFS宽度优先遍历技术生成分层网络。2)分层网络中不断调用DFS生成增广路径,直到s不可到达t,这一步体现了Dinic算法贪心的特性。

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    Pytorch中构建数据集

    数据格式概述 制作我们的数据之前,先再次介绍一下数据集,MAFAT数据由多普勒雷达信号的固定长度段组成,表示为128x32 I / Q矩阵;但是,在数据集中,有许多段属于同一磁道,即,雷达信号持续时间较长 数据流管道设计 这三个对象的高级目标是创建一个_Segment对象,它能够足够灵活地处理音轨和段,并且代码中提供一致的语义: class _Segment(Dict, ABC): segment_id ,从中从多个音轨生成成批的段。 ,我们没有利用通过多个GPU并行化的处理来生成多个。 结论 Pytorch中学习使用数据是一次很好的学习经历,也是一次很好的编程挑战。这里通过改变我们对pytorch传统的dataset的组织的概念的理解,开启一种更有效地处理数据的方式。

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    KNN:容易理解的分类算法

    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,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。 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

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    史上透彻的KMP算法讲解

    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主串

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    史上简单的带控功能的http server

    另外,顺便说一句,假设是linux以下,port号假设小于1000的话执行程序是要系统权限的,要不然会抛异常。

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