数据缓存 通过《网络数据采集和解析》一文，我们已经知道了如何从指定的页面中抓取数据，以及如何保存抓取的结果，但是我们没有考虑过这么一种情况，就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的数据，重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大 使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写，它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value存储系统，与其他的key-value存储系统相比 Redis支持数据的持久化（RDB和AOF两种方式），可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供hash、list、set，zset、hyperloglog、geo等数据类型。 配置底层有多少个数据库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。
FileOutputStream os = openFileOutput("file.txt", Context.MODE_PRIVATE); String text = "写数据到文件 data/data//files目录下 openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象，而且可以通过流对象处理任何文件的数据 totalBlocks = stat.getBlockCount(); return totalBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储剩余存储空间 stat.getAvailableBlocks(); return availableBlocks * blockSize; } /** * 获取手机内置存储总的存储空间 byte[] buffer = new byte[8192]; int count = 0; // 写入数据
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2、解析竞价请求，转为统一的数据格式和结构 DSP会收到来自很多ADX平台的竞价邀请，各家发送的信息不一，所以需要不同的ADX的竞价请求转化为内部统一，可识别的格式。 b、基于历史数据判断，如某个ADX的成功率低，其实就价格高；ADX的流量质量不佳；网站历史的CTR低等而不参与竞价，有些甚至会基于用户的站内行为，对流量做更严格的筛选。 6、匹配索引广告 用前面获取的用户特征，根据广告主在DSP上设置的时间，预算，用户类型，频次控制等投放策略做匹配，决定DSP内部广告主是否出价，如果符合要求就参与DSP内部竞价，如果不符合就放弃 ，数据是离散，所以很难预估一个合理的CTR。 8、DSP内部做竞价筛选，采用第一竞价，价高者的。 9、DSP发送出价响应。
◆ NoSQL数据存储 传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库，而微服务却与之相反，每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。 选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质，可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。 全局共享数据：缓存服务器是存储短暂数据很好的例子。 K-V存储：解决关系数据库无法存储数据结构的问题，主要适合对全局数据进行快速查找的低延时、高性能场景，以Redis为代表。 ◆ K-V存储 K-V存储指按照键值（Key-Value）进行的数据存储，其中Key是数据的标识，和关系数据库中的主键含义一样；Value是具体的数据。 ◆ 列式数据库 顾名思义，列式数据库就是按照列来存储数据的数据库，与之对应的传统关系数据库被称为“行式数据库”，关系数据库就是按照行来存储数据的。
SharedPreferences作为android的存储方式有以下特点： 1.只能存放key-value模式的键值。 2.本质就是就是以xml文件在应用程序所在包中存放数据。 用户不需要去 xml文件的生成和解析 4.由于 SharedPreferences 只能存放key-value 简单的数据结构，通过用来做软件配置参数，用来配置用户对软件的自定义或设置参数。 如果要存在复杂的数据，可以使用文件，如果还需要方便的增删改查 的话，就只能用Sqlite数据库来完成 下面是该使用的代码： 所用的字符串 <? this.getApplicationContext()); pref.save(name, ID, phone); Toast.makeText(this.getApplicationContext(), "写入数据成功 用户只需要创建一实体，然后想里面添加数据和取出数据，即可 结果如下：
mod=viewthread&tid=94547 第16章 DSP功能函数-数据拷贝，数据填充和浮点转定点 本期教程主要讲解功能函数中的数据拷贝，数据填充和浮点数转换为定点数。 16.1 初学者重要提示 16.2 DSP基础运算指令 16.3 数据拷贝（Copy） 16.4 数据填充（Fill） 16.5 浮点数转定点数（Float to Fix） 16.6 总结 16.1 初学者重要提示 16.2 DSP基础运算指令 本章用到的DSP指令在前面章节都已经讲解过。 16.6 实验例程说明（MDK） 配套例子： V6-211_DSP功能函数（数据拷贝，数据填充和浮点转定点） 实验目的： 学习功能函数（数据拷贝，数据填充和浮点转定点） 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器 case KEY_DOWN_K2: /* K2键按下，数据填充 */ DSP_Fill(); break
1、数组概念 数组就是存储数据长度固定的容器，保证多个数据的数据类型要一致。 软件的基本功能是处理数据，而在处理数据时，必须先进行数据持有，将数据持有之后，再对数据进行处理。 我们将程序中可以临时存储数据的部分叫做容器。 Java当中具有持有数据功能的容器中，数组是最基本的，也是运算速度最快的。 2.1、格式一 2.1.1、数组定义格式 数组存储的数据类型 [] 数组名字 = new 数组存储的数据类型[长度]; 2.1.2、格式说明 **数组存储的数据类型：**创建的数组容器可以存储什么数据类型 数组存储的数据类型： 创建的数组容器可以存储什么数据类型。 **长度：**数组的长度，表示数组容器中可以存储多少个元素。 2.1.3、注意 数组有定长特性，长度一旦指定，不可更改。 2.1.4、案例 需求：定义可以存储3个整数的数组容器 int arr[]= new int[3]; 2.2、格式二 2.2.1、数组定义格式 数据类型[] 数组名 = new 数据类型[]{元素1,元素
最近着手把CSK移植到DSP中，先看一些DSP中图像处理的一些例子，第一件事当然就是怎么把图像数据倒入CCS工程中了，去年倒是用过一点CCS，再拿起来已经忘得差不多了，这篇文章主要记录一些学习的过程： DSP导入图像数据 搞了一下午大概可以了，主要是如何导入数据，如何利用CCS的Image analyzer来做显示。 1. 三.定点数和浮点数的区别 PC编程很少遇到这么细节的问题，但是DSP上就不同了，以前只知道定点数需要定标，浮点数是采用类似于科学计数法的一种方法，具体的细节就不清楚了，DSP还有定点和浮点之分，所以把这里的细节看了看 另外x[2nx]和y[2nx]都是32位的数据，虚部紧跟实部连续存储，32位数据采用Q15定点，所以这里涉及到一个数据转换，整个fft二维算法的大框架我是借鉴我们组另外一个老师的，所以不便放出来，需要把数据转换成 DSP官方出了许多库函数，前面用的dsp64x的库函数，打开之后解压之后长这样： ? 用的时候，我当时是直接把lib里的四个文件全部拷贝到项目中来，这里面长这样： ?
mod=viewthread&tid=94547 第16章 DSP功能函数-数据拷贝，数据填充和浮点转定点 本期教程主要讲解功能函数中的数据拷贝，数据填充和浮点数转换为定点数。 16.1 初学者重要提示 16.2 DSP基础运算指令 16.3 数据拷贝（Copy） 16.4 数据填充（Fill） 16.5 浮点数转定点数（Float to Fix） 16.6 总结 16.1 初学者重要提示 16.2 DSP基础运算指令 本章用到的DSP指令在前面章节都已经讲解过。 16.6 实验例程说明（MDK） 配套例子： V7-211_DSP功能函数（数据拷贝，数据填充和浮点转定点） 实验目的： 学习功能函数（数据拷贝，数据填充和浮点转定点） 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器 case KEY_DOWN_K2: /* K2键按下，数据填充 */ DSP_Fill(); break
数据系统的核心就是两件事，读和写，当数据量还少的时候，读写的性能不会有明显区别，随着数据量的增大，读写变成了一个trade-off，当你拥有优秀的写性能时，读数据性能就会下降，反之亦然。 这就是最简单的一个数据存储系统。 写：这个数据系统写的性能相当优秀，因为它没有做任何操作，仅仅只是把新来的数据添加到文件的末尾，这意味着数据系统可以并发的去写数据，而不需要担心任何冲突。 数据系统A已经存储了如下数据： foo:bar foo1:bar1 为了更快的读取数据，可以在内存里维护一张hash表，把每个key值出现的位置记录下来，当需要读取数据时，直接从hash表中读取: foo :0 foo1:8 也就是当B系统需要读取foo1时，会先去hash表找到foo1，找到对应的位移8，回到存储数据的文件直接将指针定位到8这个位置，即可获得value，而不需要遍历整个数据文件。 主流数据系统C B系统的读性能获得了极大的提升，但是hash表太占用内存，并且对范围查询不友好，调整下思路，在存储的时候，将数据进行有序排列，例如按照key值从大到小进行排序： A_key:A_value
Android应用开发SharedPreferences存储数据的使用方法 SharedPreferences是Android中最容易理解的数据存储技术，实际上SharedPreferences处理的就是一个 key-value（键值对）SharedPreferences常用来存储一些轻量级的数据。 1、使用SharedPreferences保存数据方法如下： //实例化SharedPreferences对象（第一步） SharedPreferences mySharedPreferences (); //使用toast信息提示框提示成功写入数据 Toast.makeText(this, "数据成功写入SharedPreferences！" 2、使用SharedPreferences读取数据方法如下： //同样，在读取SharedPreferences数据前要实例化出一个SharedPreferences对象 SharedPreferencessharedPreferences
一、对于数据存储的思考 为什么使用计算机？ 为了存储、处理数据 数据存在哪里？ 数据存储在内存中 内存是怎么存储数据的？ 内存(Memory)也被称为内存储器，其作用是用于暂时存放CPU中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器交换的数据。 数据存储过程 a、计算机存储数据，先开辟空间，再存储数据，计算机开辟内存空间最小单位是字节 b、在存储数据时，用最高位表示符号位，用0表示正数1表示负数，其他的表示数据 原码 概念：规定了字节数 0000 0000 0000 0000 0000 0001 思考：计算机是如何用二进制存储数据的，是不是用的原码的形式？ 验证： 说明：高位溢出 结论：计算机以补码的形式存储数据 知道补码求取真实数据 原理：看成原码，求其补码，得到的补码就是数据的原码 a、内存数据：1111 1111 1111 1111
竞价系统分为两个模块，一个是适配器，这个的作用是将不同ADX的竞价请求转化为统一的、可被识别的格式，因为市面上有很多的ADX，每一家的格式，传递的数据结果可能都不一样，所以需要先转化成DSP可识别的统一形式 有些预警甚至有分析的能力，这个需要在分析逻辑上处理好，如某个数据数据异常，被预警系统监控到，根据分析逻辑处理，分析列出最有可能的几个原因，用户直接去验证后就可以做决策。 第三方跟踪验证：因为利益冲突，广告主对广告平台提供的数据持保留态度，希望通过独立第三方的数据去验证，这就需要DSP平台能对接广告服务提供商，如广告监测的反作弊、品牌安全、可视度等。 第三方跟踪验证已经成为DSP平台的标配，部分DSP平台为了消除广告主的顾虑，在广告主投放的过程中，免费提供第三方监测分析报告。 数字资产：广告banner、文案、创意模板的统一管理位置 财务管理：DSP的充值，授信以及消费明细等财务相关的数据 数据管理：各类报表、仪表盘以及数据对接，如DMP、ADX、PCP等 DSP系统的核心是竞价系统和策略系统
Python3中，urllib.request.urlretrieve根据文件的URL下载文件。
数据存储 Android数据存储的几种形式 Internal Storage Store private data on the device memory. Android平台中嵌入了一个关系型数据库SQLite，和其他数据库不同的是SQLite存储数据时不区分类型，例如一个字段声明为Integer类型， 我们也可以将一个字符串存入， 一个字段声明为布尔型 除非是主键被定义为Integer，这时只能存储64位整数创建数据库的表时可以不指定数据类型，例如： CREATE TABLE person(id INTEGER PRIMARY KEY 我们在更新或安装apk时一般将其放到外部存储设备中来进行安装，但是如果一个手机没有外部存储设备该怎么办呢？总不能就不给更新或者安装了。 安装应用的app是没有权限获取你应用的内部存储文件的，所以才会安装不上，那该怎么解决呢？ 答案就是修改权限。
DSP的url重定向，DSP接收到重定向请求后，从http和查询参数中解析的Cookie，重定向后跳转URL为： http://ad.dsp.com/pixel? 对于一个新的DSP平台来说，可以预想得到的时候它的Match Tables（就是存储的匹配表）是很低，所以前期的精准度是比较低的，会发起比较多的Cookie Mapping去构建自己的Match Tables Cookie Mapping是精准营销的基础，但Cookie Mapping需要双方都有对应的API接口和匹配服务，不是所有的平台都会有，很多的DSP却对Cookie Mapping只是有限的支持，所以在数据打通上的能力也是有限的 比如DSP-ADX,是有DSP发起，DMP-DSP-ADX,则是由于DMP发起，PCP-DSP-ADX，则是由PCP发起…… 下面是PCP向DMP发起的简要过程： 1、PCP网媒网页上投放广告创意代码时 3、DMP识别用户标签后，由服务器后端直接向PCPAPI服务器发起callback请求，异步回写cookietag数据。
介绍了主流的数据存储方案，包括：内存，文件，数据库和消息队列，以及数据序列化/反序列化的方法。很多时候，工具就在那里，我们只是不知道它们的存在而已。 比如说在client端，有很多 embedded database 可以使用，并不需要局限于 sqlite；而当我们存储数据于缓存服务器中，json 未必是最好的序列化方式，有些场合可以考虑 protobuf 在内存中处理数据时，除了一般程序语言自带的 map / list / set 之外，还有很多性能卓绝的数据结构可以考虑，比如 bloomfilter，各种 tree 等。 对于每一个请求，你都要走一遍可能涉及到读数据库或者读缓存的 blacklist 操作，这样不经济。 变动之后生成一个 bloomfilter，当请求到达的时候，检查请求是否命中这个 bloomfilter，如果没命中，这肯定是一个被允许的请求，直接放过，如果命中了，这有可能是一个要被拒绝的请求，这时候才需要访问数据库
保存偏好 @Override protected void onPause(){ super.o...
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