int(x, base =10) x 可能为字符串或数值,将 x 转换为整数。 如果参数是字符串,那么它可能包含符号和小数点。如果超出普通整数的表示范 围,一个长整数被返回。
在讨论人工智能、大数据和信息检索领域的技术时,向量化和哈希算法常常被提及。两者都是处理大量数据时不可或缺的工具,尤其是在设计高效的数据结构和避免数据冲突方面。本文将深入探讨向量化是否具备与哈希算法类似的一致性,以及它们在处理碰撞和设计数据结构方面的应用和效果。
1. 大厂经典的面试题,给你40亿个不重复的无符号整数,让你快速判断一个数是否在这40亿个数中,最直接的思路就是遍历这40亿个整数,逐一进行比对,当然这种方式可以倒是可以,但是效率未免太低了。 另一种方式就是排序+二分的查找,因为二分查找的效率还是比较高的,logN的时间复杂度,但是磁盘上面无法进行排序,排序要支持下标的随机访问,这40亿个整数又无法加载到内存里面,你怎么进行排序呢?所以这样的方式也是不可行的。 那能不能用红黑树或者哈希表呢?红黑树查找的效率是logN,哈希表可以直接映射,查找的效率接近常数次,虽然他们查找的效率确实很快,但是40亿个整数,那就是160亿字节,10亿字节是1GB,16GB字节红黑树和哈希表怎么能存的下呢?这还没有算红黑树的三叉链结构,每个结点有三个指针,而且哈希表每个结点会有一个next指针,算上这些的话需要的内存会更大,所以用红黑树或哈希表也是无法解决问题的。
字节数组 字节是计算机的语言,字符串是人类语言,它们之间通过编码表形成一一对应的关系
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。
Logstash管道有两个必需的元素,input和output,以及一个可选的元素filter。输入插件使用来自源的数据,过滤器插件在您指定时修改数据,输出插件将数据写入目标。
victoriaMetrics的vmstorage组件会接收上游传递过来的指标,在现实场景中,指标或瞬时指标的数量级可能会非常恐怖,如果不限制缓存的大小,有可能会由于cache miss而导致出现过高的slow insert。
程序世界的算法都要在时间,资源占用甚至正确率等多种因素间进行平衡。同样的问题,所属的量级或场景不同,所用算法也会不同,其中也会涉及很多的trade-off。
近期在做推荐系统中已读内容去重的相关内容,刚好用到了布隆过滤器,于是写了一篇文章记录分享一下。
基于我之前的博客文章,我在其中解释了如何利用 Shodan 搜索过滤器进行简单的 Shodan 搜索。事实证明,这些搜索对于蓝队识别可能构成安全风险的异常互联网暴露实例而言是有利的。
给40亿个不重复的无符号整数,没排过序,给一个无符号整数,如何快速判断一个数是否在这40亿个数中
前面学了 jsonpath 可以很好的解析 json 数据,提取出我们想要的内容,对于平常的基本工作没太大的问题,但有一点点小遗憾。 jsonpath 的 python 库功能并不是很强大,不支持过滤器使用正则表达式,一些常用的函数也不支持,对于一些高级语法并不支持。 看到有小伙伴提到 JMESPath 库也可以解析json,于是翻阅了下官方文档,资料很全,功能也很强大
1. abs() 获取绝对值 >>> abs(-10) 10 >>> a = -10 >>> a.__abs__() 10 2. all() 参数为可迭代对象,迭代对象为空时,返回True.如果迭代对象的所有元素都为真,那么返回True,否则返回False. all(['python',123]) --->True all([]) --->True all([0]) --->False all(" ") --->True all(1,' ',2,None) --->False 3.a
Hive自动识别各种用例并对其进行优化。Hive 0.11改进了这些情况的优化器:
「 傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
题图来自 Mozilla releases Rust 0.1, the language that will eventually usurp Firefox's C++[1]
描述:”过滤器(filters)”可以帮助我们对数据进行处理,ansible中的过滤器功能来自于jinja2模板引擎,我们可以借助jinja2的过滤器功能在ansible中对数据进行各种处理;很多其他的过滤器有些是jinja2内置的有些是ansible特有,变量和过滤器之间采用类似于管道符进行拼接;
面大厂环节中,手撕算法是特别重要的一个考察环节,基本每一轮都有算法题需要在面试中现场写,不过也不是所有公司都要求,有一些中小公司,不要求算法。
3.5版本中的68个内置函数分类(https://blog.csdn.net/oaa608868/article/details/53506188)
判断对象是否可以被调用,能被调用的对象就是一个callable 对象,比如函数 str, int 等都是可被调用的,但是例子4 中xiaoming这个实例是不可被调用的:
BitCoin区块头 比特币区块结构: image.png 比特币的区块头结构: image.png 1)版本号Version:大小4字节,每一个区块的版本号,标记着当前区块是在什么版本的bitcoi
Django 是一个重视安全的 Web 框架,它内置了许多安全特性和机制来保护 Web 应用程序免受各种攻击。
Bloom Filter(布隆过滤器)以牺牲少量正确率为代价,利用较少的空间实现O(1)的查询,在LSM Tree、Cache中作为常见的读优化手段。本文结合谷歌的Guava源码介绍Bloom Filter的实现。
现在21世纪,有人称之为大数据时代,谁有数据量大的数据,谁能够从海量数据中提取到有用信息,并能够将其转换为资本,谁就取得了互联网的地位。
“长安链·ChainMaker”智能合约的开发需要经过选择开发语言、开发工具、编写合逻辑代码、编译合约、部署合约和调用合约几个过程,长安链提供了整套合约开发过程推荐的工具,如下图所示:
以太坊有一个非常强大的JavaScript生态系统。有一些很棒的开源项目,比如ethereumjs-util,它提供了一个用以太坊帐户签名的即插即用功能。
在本节中,您将加深对理论的理解,并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念,例如图像过滤,特征映射,边缘检测,卷积运算,激活函数,以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow,Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
PHP是现在网站中最为常用的后端语言之一,是一种类型系统 动态、弱类型的面向对象式编程语言。可以嵌入HTML文本中,是目前最流行的web后端语言之一,并且可以和Web Server 如apache和nginx方便的融合。目前,已经占据了服务端市场的极大占有量。 但是,弱类型,一些方便的特性由于新手程序员的不当使用,造成了一些漏洞,这篇文章就来介绍一下一些渗透中可以用的特性。 上面都是废话,下面我们进入正题 1.弱类型的比较==导致的漏洞 注:这些漏洞适用于所有版本的php 先来复习一下基本的语法:php中
“词袋模型”一词源自“Bag of words”,简称 BOW ,是构建文档-词项矩阵的基本思想。对于给定的文本,可以是一个段落,也可以是一个文档,该模型都忽略文本的词汇顺序和语法、句法,假设文本是由无序、独立的词汇构成的集合,这个集合可以被直观的想象成一个词袋,袋子里面就是构成文本的各种词汇。例如,文本内容为“经济发展新常态研究”的文档,用词袋模型可以表示为[经济,发展,新常态,研究]四个独立的词汇。词袋模型对于词汇的独立性假设,简化了文本数据结构化处理过程中的计算,被广泛采用,但是另一方面,这种假设忽略
列表(list):内置类型,可变(或不可哈希),其中可以包含任意类型的数据,支持使用下标和切片访问其中的某个或某些元素,常用方法有append()、insert()、remove()、pop()、sort()、reverse()、count()、index(),支持运算符+、+=、*、*=。可以使用[]直接定义列表,也可以使用list()把其他类型的可迭代对象转换为列表,列表推导式也可以用来创建列表,若干标准库函数、内置类型方法以及扩展库函数或方法也会返回列表。列表不能作为字典的“键”,也不能作为集合的元素
Tech 导读 面对高并发调用的调用场景,针对不同的业务场景,处理方式往往各有不同,本文针对实际的业务场景,通过实际业务场景分析,调用量分析,最终采用合理的技术方案,完成实际的业务场景。
基本的数据操作基本都是一些数学运算(当然除了加减乘除)、逻辑操作、集合操作、基本IO操作,然后就是对于语言自身的反射操作,还有就是字符串操作。
filter函数用于过滤序列。过滤的方式则是采用传入的函数,去循环序列的元素调用,如果函数计算的结果为True则保留元素,否则将舍弃该元素。
Python语言中的集合是无序的、可变的容器类对象,所有元素放在一对大括号中,元素之间使用逗号分隔,同一个集合内的每个元素都是唯一的,不允许重复。
当需要判断一个元素是否存在于海量数据集合中,不仅查找时间慢,还会占用大量存储空间,接下来看一下布隆过滤器如何解决这个问题
本文讲解了 Java 中集合类 HashSet 的语法、使用说明和应用场景,并给出了样例代码。
针对以上问题常规做法是:查询数据库,数据库硬扛,如果压力并不大可以使用此方法,保持简单即可。
散列表是种数据结构,它可以提供快速的插入操作和查找操作。第一次接触散列表时,它的优点多得让人难以置信。不论散列表中有多少数据,插入和删除只需要接近常量的时间即O(1)的时间级。实际上,这只需要几条机器指令。
但和分区不同的是,分区是将表拆分到不同的子目录中进行存储,而分桶是将表拆分到不同文件中进行存储。
Java中的HashMap是一种非常常用的数据结构,它以键-值对的形式存储数据,并能快速地进行数据的查找、插入和删除操作。在JDK1.8以后,HashMap的内部结构发生了一些重要的变化,其中最显著的变化是引入了红黑树来处理哈希冲突,以提高查询性能。本文将详细描述这些变化,并提供相关的源码片段进行解析。
常用print()#输出,input()#交互输入,open()#文件操作等都不说了。
在几乎所有处理复杂数据的部门中,Spark很快已成为跨数据和分析生命周期的团队的事实上的分布式计算框架。 新的Adaptive Query Execution框架(AQE)是Spark 3.0最令人期待的功能之一,它可以解决困扰许多Spark SQL工作负载的问题。英特尔和百度混合团队在2018年初的博客中记录了这些内容。要更深入地了解框架,请学习我们更新的Apache Spark Performance Tuning课程。
1.可选的与系统有关的前缀 字符串 比如盘符,"/" 表示 UNIX 中的根目录,"\\\\" 表示 Microsoft Windows UNC 路径名
前两天, 一个大学同学问我布隆过滤器, 我本想反手甩他一篇我写的文章, 尴尬的是我找了找发现没有写过....
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