二.Filter 原理 2.1 Filter 概述 Filter(过滤器)是 DirectShow 中最基本的概念.DirectShow 是通过 Filter Graph 来管理 Filter 的.Filter Graph 是 Filter 的 "容器",而 Filter 是 Filter Graph 中的最小功能模块. Filter 一般由一个或多个 Pin 组成,Filter 通过 Pin 相互连接,构成一条顺序的链路.Pin 是由 Filter 创建的 COM 对象.在上面曾经提…

介绍 Bloom Filter是一种简单的节省空间的随机化的数据结构,支持用户查询的集合.一般我们使用STL的std::set, stdext::hash_set,std::set是用红黑树实现的,stdext::hash_set是用桶式哈希表.上述两种数据结构,都会需要保存原始数据信息,当数据量较大时,内存就会是个问题.如果应用场景中允许出现一定几率的误判,且不需要逆向遍历集合中的数据时,Bloom Filter是很好的结构. 优点 1.    查询操作十分高效. 2.    节省空间. 3.…

https://blog.csdn.net/a1368783069/article/details/52137417 # -*- encoding: utf-8 -*- """This module implements a bloom filter probabilistic data structure and an a Scalable Bloom Filter that grows in size as your add more items to it withou…

基本思想 以K-1时刻的最优估计Xk-1为准,预测K时刻的状态变量Xk/k-1,同时又对该状态进行观测,得到观测变量Zk,再在预测与观之间进行分析,或者说是以观测量对预测量进行修正,从而得到K时刻的最优状态估计Xk. 具体实例 设一个机器人有两个状态量,分别为位置P,速度V.在这里记为: 卡尔曼滤波假设两个变量(位置和速度,在这个例子中)都是随机的,并且服从高斯分布.每个变量都有一个均值μ,表示随机分布的中心(最可能的状态),以及方差 ,表示不确定性.其中,位置和速度之间可以是相关的也可以是不相…

index.jsp: <a href="product-input.action">input</a> <form action="product-save.action" method="post"> ProductName:<input type="text" name="productName"/><br> productDesc:<i…

主要知识点: 一次filter执行顺序 filter和query的特点     一.一次filter执行顺序     1.在倒排索引中查找搜索串,获取document list 以一下date数据来举例     word                doc1                doc2                doc3     2017-01-01        *                * 2017-02-02                        *   …

[哲学思想]即使我们对真相(真值)一无所知,我们任然可以通过研究事物规律,历史信息,当前观测而能尽可能靠近真相(真值). [线性预测模型]温度的变化是线性规律的,已知房间温度真值每小时上升1度左右(用协方差R来描述高斯白噪),但具体上升1度多少不得而知. [线性观测模型]人用温度计读取房间温度真值时有观测误差,总是读出高出0.3度左右(用协方差Q来描述高斯白噪),但具体高出0.3度多少不得而知. [输入]在t时,房间温度真值不知道,最优估值是25度. [估值的观测值]小明为了方便直接忽略了预测噪…

BloomFilter 与 CuckooFilter Bloom Filter 原理 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构,它的原理是,当一个元素被加入集合时,通过K个相互独立的Hash函数将这个元素映射成一个位阵列(Bit array)中的K个点,把它们置为1.检索时,我们只要看看这些点是不是都是1就(大约)知道集合中有没有它了:如果这些点有任何一个0,则被检索元素一定不在:如果都是1,则被检索元素很可能在. Bloom Filter的这种高效是有一定代价的,在判断一个元素…

算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定.链表.树.散列表(又叫哈希表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存.很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时间. 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越来越长,导致内存开销太大.时间效率变低. 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情况下,既满足时间要求,又满足…

如题: 给定一个数组,其中该数组中的每个元素都为字符串,删除该数组中的空白字符串. _list = ["A", "", "", "B", "", "C", "", "", "D", "", ' '] 根据廖大文章,答案是这样的: def not_empty(s): return s and s.strip()…