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人和商铺功能

越来越多的Android应用都加入了“的人”的功能,比如微信、陌陌、淘宝等,今天分享一个demo,简单的来实现这一功能。 first) { Intent intent = new Intent( this, LoginActivity.class ); startActivity(intent); } .... } 查看的人 因此在OnCreate方法中先判断用户是不是第一次打开应用,如果是第一次打开应用,跳转到LoginActivity,进行用户信息登记: 之后便进入MainActivity: 点击ActionBar上的的人 服务器端是使用Java web编写的。在这里不详细介绍了。

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▲ Android 自定义的动画

把视图动画翻出来看一下,要知道动画主要分为两个主类,视图动画&属性动画。我这个功能就是用视图动画来实现的。

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    ElasticSearch 实时

    按段随着 按段 的发展,引文档与文档可被的延迟显着下降。新文档可以在数分钟内可被,但仍然不够快。在这里磁盘是瓶颈。 但是 fsync 代价很大; 如果每次引一个文档都去执行一次的话会造成很大的性能问题。我们需要的是一个更轻量的方式来使文档可被,这意味着要从整个过程中移除 fsync。 这就是为什么我们说 Elasticsearch 是实时:文档更改不会立即对可见,但会在1秒之内对可见。这可能会让新用户感到困惑:他们引文档后并尝试它,但是没有到。 编写测试时手动刷新可能很有用,但在生产环境中不要每次引文档就去手动刷新。它会增大性能开销。相反,你的应用需要意识到 Elasticsearch 的实时的性质,并做相应的补偿措施。 也许你正在使用 Elasticsearch 来引数百万个日志文件,而你更希望优化引速度,而不是实时

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    图像|高维空间最邻逼算法

    业务场景上一次介绍图像的基本原理,现在记录下使用的数据包的问题。 NMSLIB项目地址:https:github.comnmslibnmslib非度量空间库(NMSLIB)是一种高效的跨平台相似性库和用于评估相似性方法的工具包。核心库并没有任何第三方依赖。 NMSLIB是一个可扩展的库,这意味着可以添加新的方法和距离函数。NMSLIB可以直接在C ++和Python中使用。 此外,还可以构建一个查询服务器,可以从Java(或Apache Thrift支持的其他语言)中使用。这里介绍python的使用方法。 INDEX_TIME_PARAMS: 详细参数关于参数的设置可以见https:github.comnmslibnmslibblobmasterpython_bindingsparameters.md参考高维空间最邻逼算法评测

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    Elasticsearch实时的实现

    来源:blog.csdn.netdc_726articledetails942528501.实时1.1 实时与实时1.2 实时的挑战2.ElasticSearch的实现2.1 不可变的数据结构 2.2 从不可变到可变2.3 分布式数据存储2.4 挑战磁盘IO2.5 保证数据不丢失3.题外话:如何深入学习ElasticSearch----1.实时1.1 实时与实时实时(Real-time 而这就是ElasticSearch大获成功的地方,也正是本文所要学习的主题:ElasticSearch是如何解决这些实现实时的难题的。 要做到实时,就要保证新数据能快速构建,已有数据能被高速访问。解决问题的关键就在于Inverted Index的不可变性,这也是ElasticSearch底层依赖的高性能Lucene的根本奥秘。 每个Segment都是一个物理文件,操作系统中打开文件的句柄个数是有限的,而且即便不考虑上限,过多Segment也会拖慢,因为前面讲过一次的最终结果是要合并所有Segment中的统计信息的。

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    ElasticSearch实时的实现

    来源 | 公众号「顶级程序员」01 实时1.1 实时与实时实时(Real-time Search)很好理解,对于一个数据库系统,执行插入以后立刻就能到刚刚插入到数据。 而这就是ElasticSearch大获成功的地方,也正是本文所要学习的主题:ElasticSearch是如何解决这些实现实时的难题的。 要做到实时,就要保证新数据能快速构建,已有数据能被高速访问。解决问题的关键就在于Inverted Index的不可变性,这也是ElasticSearch底层依赖的高性能Lucene的根本奥秘。 每个Segment都是一个物理文件,操作系统中打开文件的句柄个数是有限的,而且即便不考虑上限,过多Segment也会拖慢,因为前面讲过一次的最终结果是要合并所有Segment中的统计信息的。 得益于Segment的不可变性,后台进程Merge时并不会影响数据插入和的性能。

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    ElasticSearch实时的实现

    1.实时1.1 实时与实时实时(Real-time Search)很好理解,对于一个数据库系统,执行插入以后立刻就能到刚刚插入到数据。 而这就是ElasticSearch大获成功的地方,也正是本文所要学习的主题:ElasticSearch是如何解决这些实现实时的难题的。 要做到实时,就要保证新数据能快速构建,已有数据能被高速访问。解决问题的关键就在于Inverted Index的不可变性,这也是ElasticSearch底层依赖的高性能Lucene的根本奥秘。 每个Segment都是一个物理文件,操作系统中打开文件的句柄个数是有限的,而且即便不考虑上限,过多Segment也会拖慢,因为前面讲过一次的最终结果是要合并所有Segment中的统计信息的。 得益于Segment的不可变性,后台进程Merge时并不会影响数据插入和的性能。

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    的小程序」增加新分类 | 小程序大升级

    漫画来自于西乔《神秘的程序员们》01「的小程序」增加新分类,「门店小程序」增加红色「店」字标志的小程序在几个月前曾经被爆出在分类栏目上多出“餐饮美食”一览,当时一经推出,备受关注。 而且,如果小程序支持「微信会员卡」功能,那么在「的小程序」中,这个小程序也将会被标注「会员卡」字样;门店小程序也会在小程序名称后,增加红色的「店」字标志进行标注。 02 小程序大升级与「」一样,小程序列表里的框,也可以小程序里的内容。点击结果,还能直接进入小程序。?? 例如,电影名称,可以找到「猫眼电影」小程序内的结果;「地名+机票」,也可以同程旅游旗下小程序的机票结果等。 此外,在小程序列表里的功能小程序部分关键词时,将不会到门店小程序。 微信小程序功能升级我是如何从零开始写出一个微信小程序的微信小程序组件 分页菜单带下划线焦点切换微信小程序爬坑日记微信小程序--跳转页面常用的两种方法支付宝小程序开放【自定义分享】功能实现微信小程序的wxml文件和wxss文件在phpstrom的支持微信小程序根据java

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    AI综述专栏| 大数据似最哈希方法综述(上)(PDF下载)

    导读最(Nearest Neighbor Search)也称作最,是指在一个尺度空间中与查询点最点的优化问题。 (Nearest Neighbor Search)也称作最,是指在一个尺度空间中与查询点最点的优化问题。 不过,虽然这些利用树形结构做似最的方法在处理低维数据的时候有较好的性能,但随着数据维度的增长,该类方法的时间性能显著降低,有时甚至比线性还差。 图1.1 图像压缩示例1.2 基于哈希的似最框架图1.2描述了一种典型的基于阈值哈希的似最框架。 由于基于阈值的哈希方法是最常用的哈希编码方法,因此我们以其为例阐述似最的完整过程。基于哈希的似最过程主要分为两阶段:Offline和Online。

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    似最单调接图的理解与推广

    基于图的算法在似最邻(ANN)问题中显示了巨大的经验潜力。目前,基于图的人工神经网络算法主要采用启发式设计,而对这类算法的理论分析比较缺乏。 本文从理论的角度研究了用于基于图的神经网络的接图的基本模型——单调相对邻域图(MRNG)。我们用数学证明来解释为什么基于MRNG的接图容易具有良好的性能。 我们的实验为如何似和推广MRNG来构建大规模邻图提供了指导。此外,我们发现并研究了MRNG的一个隐藏结构,即冲突节点,并从理论上为冲突节点如何用于改进基于MRNG的神经网络方法提供了理论依据。 似最单调接图的理解与推广.pdf

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    二叉树(Java

    二叉树具有如下性质: 1)若左子树不为空,那么左子树上面的所有节点的关键字值都比根节点的关键字值小 2)若右子树不为空,那么右子树上面的所有节点的关键字值都比根节点的关键字值大 3)左右子树都为二叉树二叉树利用二分的思想 ,在构建树时,就对节点的值进行了一定的排序,缩短了查找时间 ** * 树 * public static class SearchBinaryTree { 根节点 TreeNode root; 比较函数

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    elasticsearch深入一之似匹配

    问题:项目中用到了全文检,但测试反应了两个问题:数字检的问题: 有标题为666666的圈子,输入6,不到;单字检的问题: 有标题为测试圈子直播,输入测,不到;顺序问题: 引擎返回数据与实际返回数据顺序相同 ES深入似匹配中常见的概念1. 几种匹配方式对于匹配了短语quick brown fox的文档,下面的条件必须为true: 1. quick、brown和fox必须全部出现在某个字段中。 在官方的benchmarks中表明,一个简单的terms查询比一个短语查询大约快10倍,比邻查询(有slop的短语查询)快大约20倍。而且,这个差距是在时而不是引时。 幸运的是,用户倾向于使用和数据相似的构造来表达意图。 改变了分词的方式,也就解决了项目中的单字匹配不到的问题。数字检的问题没办法直接通过引擎来得到很好的解决,可以在业务上进行处理。返回的顺序是默认根据匹配度, 即score来排序的。

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    一口气说出 4种 LBS “的人” 实现方式,面试官笑了

    的人” 功能生活中是比较常用的,像外卖app的餐厅,共享单车app里的车辆。 “的人” 核心思想如下: 以 “我” 为中心,的用户 以 “我” 当前的地理位置为准,计算出别人和 “我” 之间的距离 按 “我” 与别人距离的远排序,筛选出离我最的用户或者商店等 二 **比如**:WX4ER区域内的用户的餐厅数据,由于这区域内用户的GeoHash字符串都是WX4ER,故可以把WX4ER当作key,餐厅信息作为value进行缓存;而如果不使用GeoHash算法 但有一个问题是圆形有弧度啊,直接圆形区域难度太大,根本无法用经、纬度直接。 private SpatialContext spatialContext = SpatialContext.GEO; ** * 获取 x 米的人 * * @param distance 距离范围

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    基于 Milvus 构建的似最邻(ANN)引擎

    ✏️ 作者介绍:周充,格像科技后端工程师 需求背景根据格像科技公司的业务需求,我们需要搭建一个似最邻(Approximate Nearest Neighbor,即 ANN)引擎,以便将在线向量相似功能应用到公司其他业务中 为了赋予 ANN 引擎相同的向量相似能力,我们选择在 Milvus 和现有的基础系统之间增加一个中间层,从而将 Milvus 强大的向量相似功能移植到我们的系统之中。 Java SOA 进程本身是一个 Java Web 应用,类似一个代理(proxy),会将相似的请求转发给 Milvus 进程,并返回结果。 ? 客户端在发起向量请求时,会带上最新的分区名称。如果某个节点上的新数据已经完成加载,会返回最新分区中的结果。 总结我们通过开发一个 Java 中间层,将 Milvus 提供的向量相似功能接入目前已有的 SOA 框架中,以实现服务发现、高可用性、水平扩展等功能。

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    【晓快讯】「的小程序」增加新分类 小程序大升级

    作者:郑智文日,知晓程序发现,微信「的小程序」功能,增加了新的分类。 在「发现」-「小程序」中进入「的小程序」,可以看到,除了原有的「餐饮美食」分类,现在还加入了「美妆护理」、「生鲜果蔬」、「服饰箱包」的分类。 而且,如果小程序支持「微信会员卡」功能,那么在「的小程序」中,这个小程序也将会被标注「会员卡」字样;门店小程序也会在小程序名称后,增加红色的「店」字标志进行标注。? 另一方面,微信同时增强了小程序功能。与「」一样,小程序列表里的框,现在也可以小程序里的内容了。 此前,微信早已为「」功能提供类似的小程序内结果。只需相应关键词,「」就会将小程序内的结果展示给用户。

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    模拟退火算法(SA)和迭代局部(ILS)求解TSP的Java代码分享

    之前重新整理了ILS的代码,有人留言问能不能提供java版。 正好最在学启发式算法和java,为了造福人类小编打算提供模拟退火法和迭代局部求解TSP的java版本,方便一些不喜欢C++的同鞋~~代码是基于我自己写的版本,但我是学习了公众号推文之后写的,同时有参照原文代码 :干货 | 用模拟退火(SA, Simulated Annealing)算法解决旅行商问题 干货|迭代局部算法(Iterated local search)探幽(C++代码及注释) 不多说了,开始看代码吧 SA求解TSP的JAVA代码SA分为四个类:MainRun,Data,Path,SimulatedAnnealing。MainRun是程序的入口。

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    为什么说Elasticsearch实时的?

    我们都知道一个index是由若干个segment组成,随着每个segment的不断增长,我们引一条数据后可能要经过分钟级别的延迟才能被,为什么有种这么大的延迟,这里面的瓶颈点主要在磁盘。 持久化一个segment需要fsync操作用来确保segment能够物理的被写入磁盘以真正的避免数据丢失,但是fsync操作比较耗时,所以它不能在每引一条数据后就执行一次,如果那样引和的延迟都会非常之大 所以这里需要一个更轻量级的处理方式,从而保证的延迟更小。 elasticsearch里面,这个轻量级的写入和打开一个cache中的segment的操作叫做refresh,默认情况下,es集群中的每个shard会每隔1秒自动refresh一次,这就是我们为什么说es是实时的引擎而不是实时的 ,也就是说给引插入一条数据后,我们需要等待1秒才能被到这条数据,这是es对写入和查询一个平衡的设置方式,这样设置既提升了es的引写入效率同时也使得es能够实时检数据。

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    最接的二叉树值

    题目给定一个不为空的二叉树和一个目标值 target,请在该二叉树中找到最接目标值 target 的数值。 注意: 给定的目标值 target 是一个浮点数 题目保证在该二叉树中只会存在一个最接目标值的数示例:输入: root = ,目标值 target = 3.714286 4 2 5 1 3输出

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    二叉树的最公共祖先

    题目描述难度级别:简单给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最公共祖先。 百度百科中最公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个结点 p、q,最公共祖先表示为一个结点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。” 例如,给定如下二叉树: root = 示例 1:输入: root = , p = 2, q = 8输出: 6解释: 节点 2 和节点 8 的最公共祖先是 6。 示例 2:输入: root = , p = 2, q = 4输出: 2解释: 节点 2 和节点 4 的最公共祖先是 2, 因为根据定义最公共祖先节点可以为节点本身。说明:所有节点的值都是唯一的。 p、q 为不同节点且均存在于给定的二叉树中。

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    二叉树的最公共祖先

    JavaScript实现LeetCode第235题:二叉树的最公共祖先题目描述给定一个二叉树, 找到该树中两个指定节点的最公共祖先。 百度百科中最公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个结点 p、q,最公共祖先表示为一个结点 x,满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。” 例如,给定如下二叉树: root = 6 2 8 0 4 7 9 3 5 示例 1:输入: root = , p = 2, q = 8输出: 6 解释: 节点 2 和节点 8 的最公共祖先是 p、q 为不同节点且均存在于给定的二叉树中。 解题思路二叉树的性质:节点 N 左子树上的所有节点的值都小于等于节点 N 的值节点 N 右子树上的所有节点的值都大于等于节点 N 的值左子树和右子树也都是 BST方法一:递归从根节点开始遍历树如果节点

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