教科书般的教程、课程中对视频文件结构的描述非常详细,此处不赘述,简单地说,视频文件也是一种文件,是文件,就是一堆二进制数的集合,而且是一个一维的二进制数的集合。因此,视频文件中的视频流、音频流,甚至可能包含的字幕流是如何存放的呢?
数学中有一个重要概念,就是抽象。由数学开始发展的计算机科学,自然也离不开抽象。计算机语言、编程范式都为抽象提供了工具,函数、回调、泛型、算子、类……
那么概率统计学的知识与Java 8的HashMap有着怎样的关系呢?本文将从以下几点开始逐步深入分析HashMap背后的设计思路。
各位看客老爷们,新年好。小玮又来啦。这次给大家带来的是爬虫系列的第二课---爬虫的基本模块与简单的实战。
选择法排序是指:如果要把一个数组从小到大排列,那么就从该数组中依次选择最小的数字来排序。从第一个数字开始,将第一个数字与数组中剩下数字中最小的那一个交换位置,然后将第二个数字与剩下数字中最小的那个交换位置,以此类推,直到最后一个数字。 例如输入数组{7,5,4,8,6,2,3} 第一次排序通过查找最小的数字,交换7与2的位置;第二次查找5后面最小的数字,找到了3,交换5与3的位置;第三次查找4之后最小的数字,发现并没有数字比4小,交换4与4的位置(相当于没有改变);第四次查找8后面最小的数字5,交换8与5的位置。
转载http://www.cppblog.com/converse/archive/2009/10/05/97905.html 二分查找算法基本思想 二分查找算法的前置条件是,一个已经排序好的序列(在本篇文章中为了说明问题的方便,假设这个序列是升序排列的),这样在查找所要查找的元素时,首先与序列中间的元素进行比较,如果大于这个元素,就在当前序列的后半部分继续查找,如果小于这个元素,就在当前序列的前半部分继续查找,直到找到相同的元素,或者所查找的序列范围为空为止. 用伪代码来表示, 二分查找算法大致是这个样
测试工作中我们经常会听到这两个词,作为测试一定要理解这两个概念,对于测试应用的接口、业务理解很有帮助。
如果你用过word 文档,或者写过 ppt,哪怕你只用过记事本,学会这一章,没有丝毫压力。
如果有这么一副画布可以完美的显示出从观察点看到的画面,那用这幅画布去替换周围的世界而使你感觉不到有什么不一样,这就是虚拟现实技术
MySQL中有两个重要的日志模块,分别是redo log(重做日志)和binlog(归档日志)。当我们学习MySQL的时候,这两部分内容是绕不开的,本文我将来详细的介绍一下这两个日志模块,它们在设计上有很多好玩的地方,一些思想也可以在我们工作中使用。
在InfoQ播客的这一集中,查尔斯·哈姆伯与迈克尔·佩里谈论了他的书《永恒架构的艺术》。他们讨论的主题包括分布式计算的八个谬误:由L Peter Deutsch和Sun Microsystems的其他人提出的一组断言,描述了新加入分布式应用程序的程序员总是做出的错误假设。其他主题包括Pat Helland的论文“不变性改变一切”、Eric Brewer的CAP定理、最终一致性、位置无关身份和CRDT。他们还讨论了如何将Perry倡导的构建分布式系统的方法引入到需要与可变下游系统集成的真实企业应用程序中。
前面介绍的都是 reads 正常的比对情况,比上或者比对不上。在实际比对过程中还会出现很多种“特殊”情况,而往往分析需要的就是这种特殊情况。例如多重比对的 reads 分配问题,将 reads split 切割之后的比对,包括 spliced 与 clipped reads 的比对。
今天选择的算法题来源于昨天同一套题中的D题,这题全场通过的人数在2600人左右。虽然通过的人数更少了一些,但是题目的难度却并没有增加很多,但是趣味度增加了。我也是第一次遇见这样的问题。
好久不见哈,我终于又更新了,惊不惊喜,意不意外,哈哈哈哈。等之后会专门写一篇文章给大家汇报汇报我最近在忙什么呢,今天这篇还是接着之前的数据结构系列继续,主要讲讲数据结构里面常用的几种排序算法。
大家好,今天和大家聊聊git当中一个非常好用的功能——区间选择,它可以帮我们处理看起来非常复杂的提交记录。从而帮助我们很快找到我们需要的内容。
查找定义:根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录)
MySQL是支持前缀索引的,前缀索引的优势就是占用的空间小,这同时带来的损失是,可能会增加额外的记录扫描次数。
最近在使用Qt做一些东西,中间遇到一些问题,记录之,希望能帮助到其他遇到此类问题的朋友。 1. QSplliter充满整个窗体,随着父窗体的大小而自动改变大小。 在Qt Creator中的Design视图中,拖拽两个控件到centralWidget,然后同时选中这两个Widget选择工具蓝中的Lay Out Horizontally in Splitter,这样就将两个Widget放到了一个Splitter中了,如下图:
相信你还记得,一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
假设我有一个问题,我想根据一些人的身高和体重来判断性别。 我有一个数据表,数据里面有三个男的三个女的,我有他们体重身高的数据。现在有一个人性别不知道,我们怎么推算他是男的还是女的? 如果用空间预测的方
所谓区间问题,就是线段问题,让你合并所有线段、找出线段的交集等等。主要有两个技巧:
今天给大家分享一位 Java 后端同学的腾讯面经,问的问题还是比较多的,接近 30 个问题,再加上写算法,一场面试下来,时长有 1 小时+。
前面我们系统了解了一个查询语句的执行流程,并介绍了执行过程中涉及的处理模块。相信你还记得,一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
假设光标在for _, vv := range sl {的{后,使用连接行操作一次,会变为如下:
绝大多数前端er都有这样的困扰,但本着基础为大的原则,手撕 DOM 应当是一个前端攻城狮的必备技能,这正是本文诞生的初衷 —— DOM 并没有那么难搞,如果能去充分利用它,那么你离爱上它就不远了。
澄清一个概念:innodb中,在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引,辅助索引访问数据总是需要二次查找,非聚簇索引都是辅助索引,像复合索引、前缀索引、唯一索引,辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置,而是主键值。
在java的虚拟机异常中,有两个异常是大家比较关心的,一个是StackOverflowError,另一个是OutOfMemoryError。今天我们就来看看OutOfMemoryError是怎么产生的,以及如何去排查这个异常。
归并排序是一种分而治之算法。其思想是将原始数组切分成较小的数组,直到每个小数组只有一个位置,接着将小数组归并成较大的数组,直到最后只有一个排序完毕的大数组。提到分而治之一般就需要用到递归。
几何的隐式表示就是用一个函数式子来表示一个几何体,像一个球可以表示成x²+y²+z²=1,即可以用f(x,y,z)=0这样的函数关系来表示,f=x²+y²+z²-1
selection.active 当前光标位置 Position 类型 如果有选中的文本,这里是被选择文本的最后,细心的你会发现,选择了文本后,光标也是会存在的。
前段时间,我在 B 站上看到一个技术视频,题目叫做《机票报价高并发场景下的一些解决方案》。
首先我们先对涉及到的两个比较重要的概念做一下解释,相信会对你排查错误有所帮助,毕竟:稳着来,我们能赢。
我在第 2 篇文章《MySQL实战第二讲 - 一条SQL更新语句是如何执行的?》中,和你讲到 binlog(归档日志)和 redo log(重做日志)配合崩溃恢复的时候,用的是反证法,说明了如果没有两阶段提交,会导致 MySQL 出现主备数据不一致等问题。
我在第 2 篇文章《MySQL深入学习第二篇 - 一条SQL更新语句是如何执行的?》中,和你讲到 binlog(归档日志)和 redo log(重做日志)配合崩溃恢复的时候,用的是反证法,说明了如果没有两阶段提交,会导致 MySQL 出现主备数据不一致等问题。
今天我们讲的是LeetCode的31题,这是一道非常经典的问题,经常会在面试当中遇到。在今天的文章当中除了关于题目的分析和解答之外,我们还会详细解读深度优先搜索和回溯算法,感兴趣的同学不容错过。
该字段存取表达用于选择从记录中的值或将投射一个记录或表一个具有更少的字段或列,分别。
选择排序法是每个学编程的人都会接触到的排序算法,这个算法的思想就和它的名字一样,选择出最大值或者最小值放到一边,完成排序。
聚簇索引:将数据存储与索引放到了一块,找到索引也就找到了数据非聚簇索引:将数据存储于索引分开结构,索引结构的叶子节点指向了数据的对应行,myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中,当需要访问数据时(通过索引访问数据),在内存中直接搜索索引,然后通过索引找到磁盘相应数据,这也就是为什么索引不在key buffer命中时,速度慢的原因
在上一篇中,我们知道了一条查询语句的执行过程一般是经过连接器、分析器、优化器、执行器等功能模块,最后到达存储引擎。
本次报告,Shai Ben-David教授首先对无监督学习(Unsupervised Learning)的基础性原理进行了阐述,对其一些具体的应用场景进行了介绍,然后从有假设条件下的高斯混合模型的学习、无假设条件下的知识驱动型学习、如何更好地对数据进行聚类三个方面详细介绍了他和研究团队在无监督学习理论上的进展和突破。
选择任意一个服务,点击键盘上的M快速找到MySQL的服务,将其停止( 选中,右键,选择【停止 )
快速排序是一种高效的排序算法,利用分治的思想进行排序。它的基本原理是在待排序的n个数据中任取一个数据为分区标准,把所有小于该排序码的数据移到左边,把所有大于该排序码的数据移到右边,中间放所选记录,称之为一趟排序。然后,对前后两个子序列重复上述过程,直到所有记录都排好序。通俗点说,大致过程是对于一个无序序列,找到一个"哨兵数",将序列中所有比哨兵数小的数字都移在哨兵数的左边,所有比哨兵数大的数字都移在哨兵数的右边;然后分别对哨兵数左边和右边再使用同样的方法找到新的哨兵数,并再次进行分类,直到集合不可分割为止。
通电后,主板上BIOS或者UEFI,会加电自检(检查硬件有没错误),加载bootloader(执行程序)到内存 bootloader被写死在磁盘上第一个扇区,启动后被加载到内存的一个固定的位置。BIOS去这个位置执行第一条指令。
在前面的基础篇文章中,我给你介绍过索引的基本概念,相信你已经了解了唯一索引和普通索引的区别。今天我们就继续来谈谈,在不同的业务场景下,应该选择普通索引,还是唯一索引?
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 背景 大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回;如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO查询。如果再多一些,数据库大多数IO都在响应这种毫无意义的请求操作,那么如何将
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