opengl在vs2010下的配置

最新推荐文章于 2024-10-23 08:41:04 发布
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详细介绍了如何将glut32.h等文件复制到C:ProgramFiles(x86)MicrosoftSDKsWindowsv7.0AIncludegl文件夹下，这是VS2010默认的包含文件路径。
glut32.h等文件要复制到C:\Program Files (x86)\Microsoft SDKs\Windows\v7.0A\Include\gl文件夹下。这是vs2010默认的包含文件路径
LevelDB源码解析 | 04.3 SST之布隆过滤器
最新发布
jessiejxxxxxxxx的博客
03-15 1954
在前面关于SST文件的章节中，我们提到SST文件中包含index block和data block，在查询数据中先利用index block定位到相应的data block，然后再到data block中去查询数据。但是如果该key在该data block中并不存在，此番查询便是浪费功夫。那有没有更快速地直接判断一个key在一个集合中是否存在、而无需遍历查询的方式呢？答案之一就是布隆过滤器。
如何在海量数据中判断某条记录是否存在-布隆过滤器的使用(JDK版和Redis版)
lonely_bin的博客
08-29 842
场景 爬虫时判断某个URL是否已经被爬取过 黑名单过滤 防止缓存穿透 … 实现原理 定义一个长度为m的bit型数组flag[] (用来添加元素以及判断元素是否存在,因为Integer的最大值为2147483647,所以m取该值即可) 定义n个不同的hash函数(在添加元素时,需要设置flag[]哪些位为1; 在判断元素是否存在时,需要取flag[]哪些位来判断) 添加某个元素时,通过n个has...
布隆过滤器
dengao9681的博客
02-05 165
布隆过滤器的原理： 布隆过滤器是一种多哈希函数映射的快速查找算法。它可以判断出某个元素肯定不在集合里或者可能在集合里，即它不会漏报，但可能会误报。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但不严格要求100％正确的场合。 基本原理： 一个空的布隆过滤器是一个m位的位数组，所有位的值都为0。定义了k个不同的符合均匀随机分布的哈希函数，每个函数把集合元素映射到位数组的m位中的某一...
一个用于白名单服务的布隆过滤器(bloom filter)
渔歌向晚
11-26 5168
bloom filter这种数据结构用于判断一个元素是否在集合内，当然，这种功能也可以由HashMap来实现。bloom filter与HashMap的区别在于，HashMap会储存代表这个元素的key自身(如key为"IKnow7"，那么HashMap将存储"IKnow7"这12个字节(java)，其实还需要包括引用大小，但java中相同string只存一份)，而bloom filter在底
Redis应用（7）——Redis的项目应用（六）：布隆过滤器---白名单 ----＞ Reids的问题，雪崩/ 击穿 / 穿透【重要】& 布隆过滤器
Arya的博客，专注后端领域
07-20 993
1.Redis的问题，缓存雪崩，key不存在；击穿，热点key；穿透，redis没有，数据库没有； 2.布隆过滤器，返回没有，则结论一定正确；返回有，结论不一定正确； 3.布隆过滤器可以作为项目的白名单，htool工具包的使用； 4.项目应用BitMapBloomFilter；缓存预热+布隆过滤器初始化@Scheduled(cron = "0 01 18 * * ?")； 5.流程：布隆-->缓存-->数据库；
利用Java手写一个布隆过滤器Bloom Filter
05-19
布隆过滤器是一种数据结构，主要用于判断一个元素是否可能在一个集合中存在。它可以在插入和查询数据时快速地判断一个元素是否可能在这个集合中，比如在缓存中查询一个元素是否存在。 它的原理是使用多个哈希函数对...
【数据结构取经之路】布隆过滤器BloomFilter原理、误判率推导、代码实现
bit_pan的博客
09-02 1599
在一些场景下面，有大量数据需要判断是否存在，而这些数据不是整形，导致位图就派不上用场。这时，时代无比呼唤一种新的解决方案，布隆过滤器也就应运而生了。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(哈希函数)。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比一般的算法要好得多，缺点是有一定的误判率和删除困难。
【海量数据处理】布隆过滤器BloomFilter
qq_43727529的博客
10-06 1068
布隆过滤器是由布隆(Burton Howard Bloom)在1970年提出的一种紧凑型的、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**”，它是用**多个哈希函数**，将**一个数据映射到位图结构**中。此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间。
布隆过滤器 Bloom Filter
lqfstart1的博客
10-23 671
​ 布隆过滤器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比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。与HashMap相比，布隆过滤器由于不用存储key值，所以占用内存较少，对于大数据量的时候对比比较明显。
Redis7高级之简单实现布隆过滤器BloomFilter + bitmap（七）
m0_55993923的博客
04-02 1924
简单实现布隆过滤器BloomFilter + bitmap，对于布隆过滤器和 bitmap的讲解并且两者结合实现springboot + redis + mybatis的整合
布隆过滤器的实现,以及测试用例，简单易懂并做了一些注释
04-08
布隆过滤器的简单实现，从谷歌的levelDB摘取过来，做了源码的注释很好理解
LevelDB 学习笔记1：布隆过滤器
weixin_45566993的博客
04-09 1012
Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35475 LevelDB 学习笔记1：布隆过滤器 底层是位数组，初始都是 0 插入时，用 k 个哈希函数对插入的数字做哈希，并用位数组长度取余，将对应位置 1 查找时，做同样的哈希操作，查看这些位的值 如果所有位都是 1，说明数字可能存在 如果有某个位不是 1，说明数字一定不存在
leveldb深度剖析-布隆过滤器
weixin_38070782的博客
06-16 457
布隆过滤器使用bit数组映射关键字key，对于在一个超大的集合中判断是否存在某个key能够起到很好的效果。但是缺点很明显：容易误报。也就是本来不存在的key，可能告诉你它存在。 一、布隆过滤器 根据上图来说明布隆过滤器的原理： 1）布隆过滤有一个m位（这里是10个）的bit数组（或者称bitmap），bit数组初始化为全0，并且有k个（这里是3个）hash函数。 2）当我们分别存储abc，hello，world三个关键字，然后分别对这些key进行hash（每个hash都执行），得出结果如上图第三.
布隆过滤器黑名单+白名单实现ip黑名单问题
ZJH
09-26 1797
/在黑名单 但不在白名单中，跳转到验证真人的接口。){//2.但是又同时在白名单中。redirect—>验证真人的接口。因此我们在（伪）代码中体现如下。//donothing啥都不做。//到这里就是正常的业务逻辑了。){//1.在黑名单中。
levelDB布隆过滤器实现分析
博客
01-16 430
levelDB布隆过滤器实现 布隆过滤器是这样一个数据结构，它可以用来判断某些元素是否可能已存在（于下一层的存储介质中）；它可能把不存在的元素误认为已存在，但不会把已存在的元素误认为不存在。所以如果布隆过滤器认为一个元素不存在，那么它就真的不存在，如果它认为一个元素已存在，那么它只是可能存在。 原理 布隆过滤器的底层是一个位数组结构。 每次add一个元素，布隆过滤器都将使用k个哈希函数对此元素分别计算得到k个哈希值，哈希值模位数组长度的结果对应位数组中一个位置，然后布隆过滤器将这k个位置都置为1. 每次fi
Leveldb源码解析之Bloom Filter
weixin_30326741的博客
07-15 437
Leveldb源码解析之Bloom Filter Bloom Filter，即布隆过滤器，是一种空间效率很高的随机数据结构。 原理：开辟m个bit位数组的空间，并全部置零，使用k个哈希函数将元素映射到数组中，相应位置1.如下图，元素K通过哈希函数h1,h2,h3在数组上置1。 LevelDB中加入bloom filter的支持。目前针对...
聊聊布隆过滤器
erainm
09-13 419
1. 简介 客户端：这个key存在吗？ 服务器：不存在/不知道 本质上，布隆过滤器是一种数据结构，是一种比较巧妙的概率型数据结构。它的特点是高效地插入和查询。但我们要检查一个key是否在某个结构中存在时，通过使用布隆过滤器，我们可以快速了解到「这个key一定不存在或者可能存在」。相比于传统的List、Set、Map这些数据结构，它更加高效、占用的空间也越少，但是它返回的结果是概率性的，是不确切的。 布隆过滤器仅用于测试集合中的成员资格。使用布隆过滤器的经典示例是减少对不存在的密钥的昂贵磁盘（或网络）查找。正
如何判断一个元素在亿级数据中是否存在？布隆过滤器
bingshiwuyu的专栏
06-17 439
如何判断一个元素在亿级数据中是否存在？常规实现哈希函数布隆过滤器介绍布隆过滤器原理布隆过滤器添加元素布隆过滤器查询元素 常规实现 1、数组 2、链表 3、树、平衡二叉树 4、Map（红黑树） 5、哈希表 上面的使用方式在结合常见的排序方式比如二分，可以快速的查找数据是否存在，但当集合数据元素非常大，比如1亿条，这个时候，数据结构问题就会凸显出来，数组，链表等 ，就会非常吃内存，内存的消耗会成指数级增长，最终达到瓶颈。对于哈希表，其实也是很占用内存，哈希表的常规做法是key值映射成一个8个字节的信息指纹，对于
布隆过滤器 bloom filter：
08-15
- *1* *2* [【海量数据处理】布隆过滤器BloomFilter](https://blog.youkuaiyun.com/qq_43727529/article/details/127180864)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip...
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