1、问题的引出 之前遇到了一个求数组中出现次数最多的k个元素的题,我们参照如下的思路进行求解,首先利用一个dict记录所有元素出现的次数,key:value中的key表示元素,value表示元素出现的次数,随后根据元素出现的次数将元素放入对应的桶中,桶是一个二维数组,桶中第一个元素保存出现次数为0的元素,桶中第二个元素保存出现次数为1的元素,依次类推。最后从后往前遍历桶,取出出现次数最多的k个元素即可。 按照这样的思路,我写了如下的代码: class Solution(object): def to
在前面的一篇文章中,我们介绍了在C++中使用指针数组的方式实现的一个不规则的二维数组。那么如果我们希望可以在CUDA中也能够使用到这种类似形式的不规则的数组,有没有办法可以直接实现呢?可能过程会稍微有一点麻烦,因为我们需要在Host和Device之间来回的转换,需要使用到很多CUDA内置的cudaMalloc和cudaMemcpy函数,以下做一个完整的介绍。
HashTable:Redis中有一个「全局哈希表」,该哈希表中保存所有的键值对。对于Hash表的查找操作时间复杂度为O(1)
Bucket翻译成中文为桶,正如其名,桶里面可以放东西。本文要介绍的Bucket是boltdb中的桶,它是一个数据结构。boltdb中每个Bucket是一颗B+树,它里面存放一批key-value数据对。
上文我们已经对Reduer的前向传播进行了分析,本文就接着来看看如何进行反向传播。
当我们部署私有 Harbor 镜像仓库且采用 Ceph S3 作为存储后端时,您可能会经常遇到上传大容量镜像重试的问题。特别是当我们在管理 AI 模型文件发布的场景下,当我们采用 OCI 方式来封装模型文件(镜像单层超过 5GB)上传到 Harbor后,此现象就变得尤为突出。其主要现象如下:
而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。
后端云站经历了几个阶段:放在github+CNAME,遇到不稳定,速度慢;后放到阿里云的云主机,很流畅稳定,唯一的缺点就是收费;现在腾讯云,阿里云都推出了无服务器服务serverless,这种博客的访问量完全在免费范围内,测试了下,完全没问题,放了一个拷贝放到了腾讯云上。链接:http://my-bucket-hexo-1257857641.cos-website.ap-guangzhou.myqcloud.com
在 dict.h 文件中,Hash 表是一个二维数组(dictEntry **table)。
在Windows Container中,没有写日志的情况下,如何排查系统的异常信息?
前段时间笔者整理发布了,很多读者在后台留言肯定了这种动画的表达方式,觉得这比一些课本上的死板讲解方式好太多了:),也有些很多读者表示如果在本文中添加配套的代码效果会更好,笔者觉得这个提议不错,于是更新了一下文章^_^。
该文章介绍了如何在C++中实现一个简单的链表数据结构。主要包括链表节点的定义、链表操作函数、链表异常处理以及链表测试用例。链表是一种常见的数据结构,在内存中按照顺序存储数据,支持通过指针进行高效地插入和删除操作。
boltdb是一个k-v存储引擎,它的核心操作是读写数据。本文从使用者的角度,结合读写数据的实例,分析读&写数据是如何执行的,以及各个组件是如何串联起来工作的。
排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序
其实对于传值和传引用,是一个比较古老的话题,做研发的都有这个概念,但是可能不是非常清楚。对于我们做Go语言开发的来说,也想知道到底是什么传递。
原文链接:https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm
字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组),数组的每个单元叫做bucket。每个bucket有两部分:一个是键对象的引用,一个是值对象的引用。
大数据时代,无人不知Google的“三驾马车”。“三驾马车”指的是Google发布的三篇论文,介绍了Google在大规模数据存储与计算方向的工程实践,奠定了业界大规模分布式存储系统的理论基础,如今市场上流行的几款国产数据库都有参考这三篇论文。 《The Google File System》,2003年 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》,2004年 《Bigtable: A Distributed Storage System
“Bagua“ 是快手和苏黎世理工(ETH Zürich)联合开发的分布式训练框架。其专门针对分布式的场景设计特定的优化算法,实现算法和系统层面的联合优化,力图极致化分布式训练的效率。其特点是:
排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括:
比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此也称为非线性时间比较类排序。
排序算法是计算机程序设计中的基础算法之一,排序算法作用是将一个无序序列排序成有序序列。
哈希表的特点就是数据与其在表中的位置存在相关性,也就是有关系的,通过数据应该可以计算出其位置。
我再来分享一个底层知识点,学到了之后不写出来总觉得不是自己的,关于cache的数据结构,首先cache是什么呢?
基数排序(Radix Sort)是一种非比较排序算法,它根据数字的每一位来对元素进行排序。它适用于排序整数或固定长度的字符串。基数排序的主要思想是从最低位(个位)开始,依次对所有元素进行排序,然后再从次低位(十位)开始,以此类推,直到最高位(或最长的字符串长度)排序完成。
要增加一个 OSD,要依次创建数据目录、把硬盘挂载到数据目录、把 OSD 加入集群、然后把它加入 CRUSH Map。
3.6 Shuffle机制 在MapReduce框架中,Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过Shuffle这个环节,Shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现,自然也实现了Shuffle的逻辑。对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的效率是决定性能好坏的关键因素之一。 3.6.1 什么是Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的阶段,介于Map阶段和Reduc
import java.util.Arrays; public class BucketSort { //桶排序-计数排序 public static void bucketSort(int[] arr){ if(arr==null||arr.length<2) { return ; } int max=Integer.MIN_VALUE; for(int i=0;i<arr.length;i++) { max=Math.max(max, arr[i]); } i
数组固定长度数组长度是数组类型的一部分,所以[3]int 和[4]int 是两种不同 的数组类型数组需要指定大小,不指定也会根据处初始化对的自动推算出大 小,不可改变数组是通过值传递的
题目:有一位厨师要从盛12斤油(a桶)的桶中倒出6斤油来,可是手边只有盛8斤油(b桶)和盛5斤油(c桶)的两个桶,问如何操作才能将6斤取出来呢?
在 GitHub 或者 Gitee 等其他地方“白嫖“存储难免会遇到无法访问的时候,例如前段时间 jsDelivr 就因为被 DNS 污染导致无法访问、Gitee 公开仓库私有...
2020年7月24日,阴,气温15摄氏度,已经两天没有涨粉丝了,一个人运营公众号确实有些吃力。尽管这样,也不影响我前进的脚步,搬砖的路上,我们一起加油!!!
CRC是通信领域中用于校验数据传输正确性的最常用机制,也是Hash算法的一个典型应用,Hash一般翻译为“散列”,也可直接音译为“哈希”,就是把任意长度的输入(又叫做预映射,pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是散列值的空间通常远小于输入空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,而不可能从散列值唯一的确定输入值。
这篇文章来介绍一下通过使用插件实现将 WordPress 的媒体库附件存储在腾讯云 COS 上。
使用append向Slice追加元素时, 如果Slice空间不足, 将会触发Slice扩容, 扩容实际上重新一配一块更大的内存, 将原Slice数据拷贝进新Slice, 然后返回新Slice, 扩容后再将数据追加进去。 扩容容量的选择遵循以下规则:
在CDM做数据迁移的过程中,客户基本述求都是要校验下数据是否完整迁移到腾讯云COS上?
考虑到一种需求场景,我们需要统计系统qps、每秒平均错误率等。qps表示每秒的请求数目,能想到的最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间,所以计数是其中最核心的部分。通常我们的额系统是工作在多线程的环境下,所以计数我们可以考虑使用AtomicInteger/AtomicLong系列,AtomXXX中没有使用锁,使用的是循环+CAS,在多线程的条件下可以在一定程度上减少锁带来的性能损失。但是在竞争特别激烈的情况,会大量出现cas不成功的情况带来性能上的开销。为了更进一步分散线程写的压力,JDK8中引入了LongAdder,前面的博客中介绍了LongAdder,LongAdder会分成多个桶,将每个线程绑定到固定的桶空间中进行读写,计数可以对所有的桶中的值求总数。前面提到求qps最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间,这样的方法虽然简单但是对有一定的问题,比如说统计出的qps跳跃性会比较大,不够平滑等。在本文中将介绍HystrixRollingNumber,这个数据结构在统计qps等类似的求和统计的场景下非常有用。
在早前这篇文章中 《ClickHouse已支撑S3和HDFS存储的零拷贝复制》,我介绍过 ClickHouse 为了更好的适应当前云原生的发展,利用多层存储的机制,打通了 S3 这样的对象存储。
使用ssh方式连接linux系统时,发现一直上报这个错误,重启了sshd服务之后,只能登陆一次就无法登录:
PHP的数组zend_array对应的是HashTable。HashTable(哈希表)是一种通过某种哈希函数将特定的键映射到特定值的一种数据结构,它维护着键和值的一一对应关系,并且可以快速地根据键检索到值,查找效率为O(1)。HashTable的示意如图下:
最近有客户询问到使用云函数进行数据库导出备份时的一些问题,在此也进行一下总结,描述如何使用云函数来进行数据库备份。
http://blog.csdn.net/houapple/article/details/6480100
Rclone可以方便的在两个不同存储之间同步文件,源和目的包括本地存储、Amazon S3、Tencentyun COS、Alibaba OSS、Ceph、Google Drive、Dropbox等。
1. 项目地址为: byzer-extension/byzer-simple-auth at master · byzer-org/byzer-extension
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