说到布隆过滤器不得不提到,redis, redis作为现在主流的nosql数据库,备受瞩目:它的丰富的value类型,以及它的偏向计算向数据移动属性减少IO的成本问题.备受开发人员的青睐.通常我们使用redis作为数据缓存来使用,但是作为缓存redis会有一些问题,就是缓存穿透问题.击穿.雪崩.一致性双写.本次主要讲解的就是穿透问题 首先我们先思考一下为什么会产生穿透的问题. 假设我们有一些数据,存储在了MySQL中,但是由于用户量的庞大我们需要在在用户访问数据的时候需要在redis中进行一个过

1.布隆过滤器 内容参考:https://www.jianshu.com/p/2104d11ee0a2 1.数据结构 布隆过滤器是一个BIT数组,本质上是一个数据,所以可以根据下标快速找数据 2.哈希映射 1.布隆需要记录见过的数据,这里的记录需要通过hash函数对数据进行hash操作,得到数组下标并存储在BIT 数组里记为1.这样的记录一个数据只占用1BIT空间 2.判断是否存在时:给布隆过滤器一个数据,进行hash得到下标,从BIT数组里取数据如果是1 则说明数据存在,如果是0 说明不存在

转自:http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500 之前看数学之美丽,里面有提到布隆过滤器的过滤垃圾邮件,感觉到何其的牛,竟然有这么高效的算法,一直在听这个名词,但一直没有正儿八经的去了解,今天看到了一篇关于Bloom Filter 的讲解,真是有种沁人心脾的感觉.转过来加深自己的了解. 在开始转载之前,为了加深读者的印象,先介绍一下在BloomFilter里面含有的重要角色 先在脑中留下印象,然后在来消化转载的内容 Bloom Fi

1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有

在普通的MVC项目中 我们普遍的使用Cookie来作为认证授权方式,使用简单.登录成功后将用户信息写入Cookie:但当我们做WebApi的时候显然Cookie这种方式就有点不适用了. 在dotnet core 中 WebApi中目前比较流行的认证授权方式是Jwt  (Json Web Token) 技术.Jwt 是一种无状态的分布式身份验证方式,Jwt 是将用户登录信息加密后存放到返回的Token中 ,相当于用户信息是存储在客户端.Jwt的加密方式有两种 :对称加密与非对称加密,非对称加密即 

一.前述 Keras 适合快速体验 ,keras的设计是把大量内部运算都隐藏了,用户始终可以用theano或tensorflow的语句来写扩展功能并和keras结合使用. 二.安装 Pip install --upgrade keras 三.Keras模型之序列模型 序列模型属于通用模型的一种,因为很常见,所以这里单独列出来进行介绍,这种模型各层之间是依次顺序的线性关系,在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络这些元素可以通过一个列表来制定,然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模

卷积:神经网络不再是对每个像素做处理,而是对一小块区域的处理,这种做法加强了图像信息的连续性,使得神经网络看到的是一个图像,而非一个点,同时也加深了神经网络对图像的理解,卷积神经网络有一个批量过滤器,通过重复的收集图像的信息,每次收集的信息都是小块像素区域的信息,将信息整理,先得到边缘信息,再用边缘信息总结从更高层的信息结构,得到部分轮廓信息,最后得到完整的图像信息特征,最后将特征输入全连接层进行分类,得到分类结果. 卷积: 经过卷积以后,变为高度更高,长和宽更小的图像,进行多次卷积,就会获得深

Rowkey设计 Rowkey设计原则 Rowkey设计应遵循以下原则: 1.Rowkey的唯一原则 必须在设计上保证其唯一性.由于在HBase中数据存储是Key-Value形式,若HBase中同一表插入相同Rowkey,则原先的数据会被覆盖掉(如果表的version设置为1的话),所以务必保证Rowkey的唯一性 2. Rowkey的排序原则 HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的,我们在设计Rowkey时要充分利用这点.比如视频网站上对影片<泰坦尼克号>的弹幕信息,这个弹幕是按

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]

1.不使用自带模块<Paginator>的手写分页功能views.pydef post_list(request): page = request.GET.get('page', 1) # 获取页面点击的page, 默认显示第一页 page = int(page) start = (page - 1) * 5 end = page * 5 # start + 5 posts = Post.objects.all()[start:end] # select * from post limit 5

这篇文章中,我们将使用CNN构建一个Tensorflow.js模型来分辨手写的数字.首先,我们通过使之“查看”数以千计的数字图片以及他们对应的标识来训练分辨器.然后我们再通过此模型从未“见到”过的测试数据评估这个分辨器的精确度. 一.运行代码 这篇文章的全部代码可以在仓库TensorFlow.js examples中的tfjs-examples/mnist 下找到,你可以通过下面的方式clone下来然后运行这个demo: $ git clone https://github.com/tensor

本文将参考TensorFlow中文社区官方文档使用mnist数据集训练一个多层卷积神经网络(LeNet5网络),并利用所训练的模型识别自己手写数字. 训练MNIST数据集,并保存训练模型 # Python3 # 使用LeNet5的七层卷积神经网络用于MNIST手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_s

1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有

原文地址:JavaSE 手写 Web 服务器(二) 博客地址:http://www.extlight.com 一.背景 在上一篇文章 <JavaSE 手写 Web 服务器(一)> 中介绍了编写 web 服务器的初始模型,封装请求与响应和多线程处理的内容.但是,还是遗留一个问题:如何根据不同的请求 url 去触发不同的业务逻辑. 这个问题将在本篇解决. 二.涉及知识 XML:将配置信息写到 XML 文件,解决硬编码问题. 反射:读取 XML 文件配置并实例化对象. 三.封装控制器 目前手写的 w

布隆过滤器( Bloom filters) 数据块索引提供了一个有效的方法,在访问一个特定的行时用来查找应该读取的HFile的数据块.但是它的效用是有限的.HFile数据块的默认大小是64KB,这个大小不能调整太多. 如果你要查找一个短行,只在整个数据块的起始行键上建立索引无法给你细粒度的索引信息.例如,如果你的行占用100字节存储空间,一个64KB的数据块包含(64 * 1024)/100 = 655.53 = ~700行,而你只能把起始行放在索引位上.你要查找的行可能落在特定数据块上的行区间

本文主要介绍如何通过netty来手写一套简单版的HTTP服务器,同时将关于netty的许多细小知识点进行了串联,用于巩固和提升对于netty框架的掌握程度. 服务器运行效果 服务器支持对静态文件css,js,html,图片资源的访问.通过网络的形式对这些文件可以进行访问,相应截图如下所示: 支持对于js,css,html等文件的访问: 然后引用相应的pom依赖文件信息: <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <ar

通过Lua脚本批量插入数据到布隆过滤器 有关布隆过滤器的原理之前写过一篇博客: 算法(3)---布隆过滤器原理 在实际开发过程中经常会做的一步操作,就是判断当前的key是否存在. 那这篇博客主要分为三部分: 1.几种方式判断当前key是否存在的性能进行比较. 2.Redis实现布隆过滤器并批量插入数据,并判断当前key值是否存在. 3.针对以上做一个总结. 一.性能对比 主要对以下方法进行性能测试比较: 1.List的 contains 方法 2.Map的 containsKey 方法 3.Go

前言 做 Java Web 开发的你,一定听说过SpringMVC的大名,作为现在运用最广泛的Java框架,它到目前为止依然保持着强大的活力和广泛的用户群. 本文介绍如何用eclipse一步一步搭建SpringMVC的最小系统,所谓最小系统,就是足以使项目在SpringMVC框架下成功跑起来,并且能够做一些简单的事情(比如访问页面)的系统. 在开始之前,想提几个问题让大家思考一下: 为什么要手写SpringMVC? 如何手写一个SpringMVC? 手写的SpringMVC真的可以跑起来吗? 让

简要谈及布隆过滤器 Preface 不负责的出题人扔了一道5e5,2M卡内存的题,标算布隆过滤器,然而std自己用std::set 70M碾过去了. 没学OI时候草草看过这个,不过忘得差不多了. 今天自己考试时候写的假布隆过滤器在$10^5$时候都会有10来个误判(而且这空间怎么卡啊). 网上的资料大抵都是工程向,这里从OI角度随意谈谈布隆过滤器吧. 所谓“布隆过滤器”? 可以先浅显地理解为 低配版的多哈希 ,因为这东西的最大卖点就是空间复杂度较哈希小得多:但是正确性又不能丢太多,所以就在压缩空

应用场景 主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的场景,如检查垃圾邮件地址,爬虫URL地址去重,解决缓存穿透问题等. 布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年由布隆提出的.它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数.布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中.它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法,缺点是有一定的误识别率和删除困难.hash原理Hash (哈希,或者散列)函数在计算机领域,尤其是数据快速查找领域,加密领域用的极广.其作用是将一个大的数据集映射到一个小