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Java-GUI编程之处理位图

AWT 也允许在组件上绘制位图, Graphics 提供了 drawlmage() 方法用于绘制位图,该方法需要一个Image参数一一代表位图,通过该方法就可 以绘制出指定的位图 。...位图使用步骤: 1.创建Image的子类对象BufferedImage(int width,int height,int ImageType),创建时需要指定位图的宽高及类型属性;此时相当于在内存中生成了一张图片...使用位图绘制组件的好处: 使用位图来绘制组件,相当于实现了图的缓冲区,此时绘图时没有直接把图形绘制到组件上,而是先绘制到内存中的BufferedImage上,等全部绘制完毕,再一次性的图像显示到组件上即可...private Canvas drawArea = new Canvas(){ public void paint(Graphics g) { //把位图

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位图原理及实现 - 海量数据处理标配

位图 - 数据结构 为什么要位图?上一篇里面有个例子,是这样的: 你要给1亿个int型数据去重(本篇不讲int以外的,int以外的等我学了布隆过滤器或者各位自行学习布隆过滤器之后再说),要怎么弄?...看完上一篇的小伙伴都知道,“位”来排序,快。 但是,时间是有了,空间呢?来算一笔账啊:一个int,4个字节,256个int是1k,大概25W个数据为1M,那1billion个数据,就是400M。...而位图,就将大大地缩小这个,内存占用。 都知道,一个int是32个字节,那如果每个字节来存一个数据,又当如何? ?...位图设计 数据结构构造 为了方便,我们将位图一个数组表示,让vector帮我们开辟一段连续的空间,我们只负责将数据设置或者移除就行。...; _bitTable[index] &= ~(1 << num); //~(1 << num) :除了num位为0,其余位都为1 } 位图元素查找 可用于查找,也可用于查重。

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位图布隆过滤器海量数据处理方式

位图 位图的概念  所谓位图,就是每一位来存放某种状态,适用于海量数据,数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的。 直接来看问题: 给40亿个不重复的无符号整数,没排过序。...所以,我们可以根据上面的理论,代码简单实现位图 使用非模板参数N,作为数据的个数。 开辟空间:空间开辟的大小为N /8 +1,因为N个数据,每8个为一组,多开辟一组,避免N不是8的整除。...布隆过滤器的概念 布隆过滤器是一种紧凑型的、比较巧妙的概率型数据结构,特点是高效地插入和查询,可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”,它是多个哈希函数,将一个数据映射到位图结构中,因为布隆过滤器是哈希...一般的位图下,每一个数据只跟位图产生一个映射点,而且只能用于整型。但布隆过滤器是每一个数据可以有N个映射点,N个映射点对应于N个哈希函数,这个是我们自己定义的。哈希函数将非整型转化成整型。  ...} //直到最后,说明该数据是存在的,返回true return true; } private: std::bitset _bs; }; } 海量数据处理问题

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数据分析来看哪种 Python 程序员最赚钱?

后端技能 关键词解析: 学历:本科 工作月薪:10k-30k 工作经验:3-5年 技能:Flask、Django、Tornado、Linux、MySql、Redis、MongoDB、TCP/IP、数学(...哈哈) 综合:web后端这个岗位对学历要求不高,但专业知识上有很大要求,得会Linux操作系统基本操作、三大主流数据库的使用、以及三大基本web框架的使用等计算机相关知识,总体来说难道还是比较大。...在专业知识上也有很大要求,得会Linux操作系统基本操作、大数据框架Hadoop、Spark以及数据仓库Hive的使用等计算机相关知识,总体来说难道还是比较大。...高级开发工程师技能 关键词解析: 学历:本科 工作月薪:20k左右 工作经验:3-5年 技能:WEB后端、MySQL、MongoDB、Redis、Linux系统(CentOS)、CI/CD 工具、GitHub...机器学习技能 关键词解析: 学历:本科(硕士也占比很大) 工作月薪:30k以上 工作经验:3-5年 技能:Machine Learning,Data Mining,Algorithm 研发,算法,Linux

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对于初学者,Linux哪种桌面环境比较适用?

对初学者来说,Linux桌面可能是他们遇到的第一个难题,无论是从Win还是OSX过来的人,刚开始的时候可能连桌面的概念都不知道。...Unity 这可能是初学者刚开始学Linux时认识的第一个桌面,是Ubuntu的缺省桌面。可以说,这个桌面相对于原生GNOME有提升,但是,配色败笔,总体反人类。...发行版只推荐Linux Mint,毕竟是人家开发的。Debian之流虽说也有,但质量真的不敢恭维。 Xfce 早期是中轻量级桌面,不过现在的重量程度和MATE基本上也一样了。...KDE 传统桌面之王,这是我个人认为的最优秀的Linux桌面,没有之一,可以接近Win7的水平了,秒杀Win8和Win10。...在近几年的Linux Journal评比中,KDE一直蝉联Linux最佳桌面的宝座。当然,说过了优点就要说缺点了。

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C++哈希应用-位图布隆过滤器海量数据处理

C++位图/布隆过滤器/海量数据处理 零、前言 一、位图 1、位图概念 2、位图接口的介绍以及实现 3、位图的应用 二、布隆过滤器 1、布隆过滤器概念和介绍 2、布隆过滤器的操作及实现 3、布隆过滤器的分析...三、海量数据处理 零、前言 本章主要讲解C++中对哈希的应用有关方面的内容,位图,布隆,海量数据处理 一、位图 1、位图概念 位图概念: 位图其实就是哈希的变形,同样通过映射来处理数据,只不过位图本身并不存储数据...服务器记录了用户看过的所有历史记录,当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选,过滤掉那些已经存在的记录 如何快速查找: 哈希表存储用户记录,缺点:浪费空间 位图存储用户记录...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 这里的数据要求40亿个不重复的无符号整数,使用位图一个位来表示一个整数,将所有的数据映射到位图上,当进行查询时,只要位图的对应位置为1,则说明该数据在这...如何直接Linux系统命令实现?

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【C++进阶】位图布隆过滤器与海量数据处理

一.什么是位图 我们知道数据的最小存储位是比特(bite),每个比特位只能是0或1,我们1和0来表示在或不在,或是其它类型的状态信息,这种结构称作位图。...当我们面对海量数据时,使用 int 类型来存储数据,会需要巨大的空间,这样成本就太高了,这种时候可以位图来解决,它可以大幅降低所需空间。...return bs.test(hash1)&& bs.test(hash2)&& bs.test(hash2) } private: Bitset bs; }; 六.海量数据处理面试题...位图应用 1. 给定100亿个整数,设计算法找到只出现一次的整数? 这里有100亿个整数,如果set,红黑树这一类的结构,空间必定不够。 所以就需要用位图解决。...可以两个链表,这样0和1两两组合就有四种状态:00 01 11 10 我们可以: 00表示出现0次 01表示出现1次 11或10表示出现次数大于1次 可以复用 Bitset 来创建一个有两个位图的双位图结构

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网页布局的几种方式有哪些_做网页建议哪种布局

为网页设置一个相对的宽度,页面元素的大小按照屏幕分辨率进行适配调整,但整体布局不变,通常以百分比做为长度单位(通常搭配 min-*、max-* 属性控制尺寸流动范围以免过大或者过小导致元素无法正常显示),高度大都是px...图片也作类似处理(width:100%, max-width一般设定为图片本身的尺寸,防止被拉伸而失真)。   ...缺点:因为宽度使用%百分比定义,但是高度和文字大小等大都是px来固定,所以在大屏幕下显示效果会变成有些页面元素宽度被拉的很长,但是高度、文字大小还是和原来一样,显示非常不协调 栅格化布局   将网页宽度人为的划分成均等的长度...它的栅格系统最大分为12份: 不过 版本bootstrap3 与 bootstrap4 实现栅格系统方式不一样, bootstrap3 为了兼容 IE,采用的是浮动方式来实现栅格系统: 即每一个栅格都是左浮动和百分比来进行排版

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