如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理

最新推荐文章于 2017-09-27 13:25:00 发布
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本文详细解读了优快云上一篇博客的核心内容，涵盖了关键技术和应用领域，提供了深入的技术剖析和实践指导。
http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/7382693
教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题
08-21
文摒弃绝大部分的细节，只谈方法/模式论，且注重用最通俗最直白的语言阐述相关问题。最后，有一点必须强调的是，全文行文是基于面试题的分析基础之上的，具体实践过程中，还是得具体情况具体分析，且场景也远比本文...
教你如何迅速秒杀99%的海量数据处理面试题
06-24
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教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题 .
拥抱变化
04-25 892
面试querymapreducefilterurl文档 目录(?)[+] 教你如何迅速秒杀掉99的海量数据处理面试题前言何谓海量数据处理第一部分从setmap谈到hashtablehash_maphash_set 第二部分处理海量数据问题之六把密匙密匙一分而治之Hash映射 Hash统计 堆快速归并排序密匙二双层桶划分密匙三Bloom filterBitmap Bloo
教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题-转
道可道非常道
09-27 85
本文经过大量细致的优化后，收录于我的新书《编程之法》第六章中，新书目前已上架京东/当当/亚马逊前言一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名 :-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。毕竟受文章和理论之限，本文将摒弃绝大...
教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题 .zip
04-25
在IT行业中，海量数据处理是不可或缺的一个领域，尤其在大数据时代，掌握高效的数据...通过阅读"教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题.pdf"这份资料，你将得到更详细的指导和实战技巧，助你在面试中一臂之力。
用于生成路线的 语音文件
12-27
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jdk1.8.0-201.rar
12-27
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Dart2JS is the Dart-to-JavaScript compiler for Dart. This compiler will provide high-quality translation from Dart to JavaScript. Some areas that will explored in this project are: * high-performance extensible scanner and parser * concrete type inferencing * fancy language tool support * programming environment integration * SSA-based intermediate representation * adaptive compilation on the client
deep-person-reid-master.zip
12-27
行人重识别（Person Re-identification也称行人再识别，简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术；或者说，行人重识别是指在已有的可能来源与非重叠摄像机视域的视频序列中识别出目标行人。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技术。ReID有一个非常重要的特性就是跨摄像头，所以学术论文里评价性能的时候，是要检索出不同摄像头下的相同行人图片。
【电力系统优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度（Matlab代码实现）
12-27
【电力系统优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度（Matlab代码实现）
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-27
ACM算法竞赛题解与优化技巧
对postgresql进行性能优化
12-27
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/81d3b967159d postgresqltuner.pl Build Status Donate analyses your PostgreSQL instance and produces a report, giving hints. It is inspired by mysqltuner.pl Demo Here is a sample output: ~~~ postgresqltuner.pl version 1.0.1 Checking if OS commands are available on /var/run/postgresql... [OK] I can run OS commands Connecting to /var/run/postgresql:5432 database template1 with user postgres... [OK] The user acount used for reporting has superuser rights on this PostgreSQL instance ===== OS information ===== [INFO] OS: linux Version: 4.9.0 Arch: x86_64-linux-gnu-thread-multi [INFO] OS total memory: 94.36 GB [OK] vm.overcommit_memory is good: no memory overcommitment [INFO] Running (probably) directly on a phy...
Java开发基于WS-Security + CXF的安全API
12-27
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/d4387cb984e8 ApiFuzzDictionary 红队Api接口Fuzz字典，WEB安全，渗透测试，API，字典 爬虫工具说明 爬取Api工具\crawlapi.py为爬虫文件，原理是通过搜索引擎搜索项目的代码，根据API路径的规则进行匹配，最后将爬取到的所有API去重排序并保存到_api.txt文件中，当做字典使用，需要 Cookie才能使用且不稳定，一个号一天大概可发送1700条数据，本人断断续续挂服务器爬了几天才弄出来，最后结合网上存在的敏感漏洞接口整理出API字典 API字典说明 目录下的API字典.txt是经过筛选文件夹下的_api.txt后得到的，涉及比较敏感的接口，如/api/user、/api/sys、/api/admin、/api/upload等 使用说明 建议配合Burp Suite攻击器使用，加上常见的参数，配合GET方法、POST方法以及OPTIONS方法进行fuzz
波士顿房价数据分析与预测.zip
12-27
下载方式：https://pan.quark.cn/s/14e53dc250c1 ch11_- 基于pandas、Scikit-Learn、matplotlib、PyQt5的二手房价分析与预测系统
iOS_RunLoop深度解析与实战应用大全_涵盖RunLoop核心概念两套API对比源码剖析处理逻辑详解定时器六种使用方式与彻底释放UIScrollView滚动时定时器.zip
12-27
iOS_RunLoop深度解析与实战应用大全_涵盖RunLoop核心概念两套API对比源码剖析处理逻辑详解定时器六种使用方式与彻底释放UIScrollView滚动时定时器.zip
【数字电路设计】基于Multisim的计数器与七段数码管显示：数字时钟电路仿真与实现
12-27
内容概要：本文详细介绍了基于Multisim仿真软件设计与实现数字时钟电路的全过程，涵盖系统架构、元器件选型、电路设计、PCB布局布线、焊接组装、调试测试及扩展功能实现。系统采用1Hz基准时钟驱动三级计数结构（秒、分、时），利用74LS160构成60进制和24进制计数器，通过74LS47译码驱动共阳极七段数码管显示时间。文档提供了完整的BOM清单、Multisim仿真步骤、Ultiboard PCB设计规范、焊接工艺指导以及常见故障排查方法，并拓展了闹钟、温度显示、背光控制和红外遥控等功能的实现方案。 适合人群：电子工程及相关专业学生、初级硬件工程师、电子爱好者及从事数字电路设计的技术人员。 使用场景及目标：①学习数字时序电路的设计原理与实现方法；②掌握Multisim仿真与Ultiboard PCB设计流程；③完成一个可实际运行的数字时钟项目，提升从理论到实践的综合能力；④作为课程设计或创新项目的技术参考。 阅读建议：建议按照文档结构循序渐进学习，先在Multisim中完成仿真验证，再进行PCB设计与实物制作，重点关注计数器级联、进位逻辑、译码显示及电源设计等关键环节，结合调试指南进行问题排查，有条件者可尝试扩展功能以深化理解。
MySQL安装与配置指南[代码]
12-27
本文详细介绍了MySQL的下载、安装、配置及与VSCode的连接过程。首先，通过官网下载MySQL并解压到指定文件夹，随后在CMD窗口中进行初始配置和密码修改。接着，在VSCode中下载必要的扩展并配置MySQL连接，包括解决常见的认证协议错误。此外，还介绍了如何通过Python的mysql-connector库进行数据库操作，以及如何设置环境变量以简化CMD操作。整个过程涵盖了从安装到实际使用的完整步骤，适合初学者快速上手MySQL的环境搭建与基本操作。
中山大学期末高等数学一.zip
最新发布
12-27
中山大学期末高等数学一
农业作物成熟度实例分割数据集_20251118_055712.zip
12-27
农业作物成熟度实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：农业作物成熟度实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：563张图片 验证集：161张图片 测试集：80张图片 总计：804张图片 • 训练集：563张图片 • 验证集：161张图片 • 测试集：80张图片 • 总计：804张图片 • 分类类别： bfullyripened: b类作物完全成熟状态 bgreen: b类作物绿色未成熟状态 bhalfripened: b类作物半成熟状态 lfullyripened: l类作物完全成熟状态 lgreen: l类作物绿色未成熟状态 lhalfripened: l类作物半成熟状态 • bfullyripened: b类作物完全成熟状态 • bgreen: b类作物绿色未成熟状态 • bhalfripened: b类作物半成熟状态 • lfullyripened: l类作物完全成熟状态 • lgreen: l类作物绿色未成熟状态 • lhalfripened: l类作物半成熟状态 • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割多边形点标注，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片来源于农业图像数据库，细节清晰，适用于模型训练。 二、适用场景 • 农业AI监测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别作物部分并分类成熟度的AI模型，辅助农民进行精准农业管理。 • 精准农业应用研发：集成至农业智能平台，提供实时作物状态识别功能，优化灌溉、施肥和收获时间。 • 学术研究与创新：支持农业科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习作物识别和成熟度评估的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：每张图片均经过精确标注，确保实例分割边界准确，类别分类正确。涵盖两种作物类型（b和l）和三种成熟度状态（完全成熟、绿色未成熟、半成熟），具有高度多样性，提升模型泛化能力。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO等），可直接加载使用，支持实例分割任务，并可扩展到其他计算机视觉任务。 • 农业价值突出：专注于作物成熟度检测，为智能农业、自动化收获和作物健康监测提供关键数据支持，具有重要的实际应用价值。
海量数据处理面试攻略：秒杀99%问题
"海量数据处理" 海量数据处理是现代信息技术领域中的一个重要概念，主要应对的是随着互联网、物联网和大数据时代的发展，数据量急剧增长带来的挑战。当数据量超出单台计算机的处理能力时，就需要采取特殊的技术手段...
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