[转]Hash Map source code and examples

最新推荐文章于 2024-06-01 02:53:39 发布
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数据结构与算法基础知识 Data structure is the foundation of algorithm design and efficient problem solving
AI天才研究院
07-29 1433
作者：禅与计算机程序设计艺术Data structure is the foundation of algorithm design and efficient problem solving in computer science. Almost all programming languages provide various built-in data structures like arrays, lists, stacks, queues, trees, graphs etc. Each data
Openlayers 教程 32 - 通过 Feature（polygon）创建网格图层
非科班Java出身GISer的博客
12-20 1687
Openlayers 教程 - 通过 Feature（polygon）创建网格图层。
MD5 Hash Source Code
07-13
MD5 Hash 源码，C#2.0 简单的小工具，可以对输入的字符串进行MD5加密。 手动操作DB时有可能用到。 EXE http://download.youkuaiyun.com/source/2539207
webpack使用入门（Loader、plugins、optimization、构建基本框架、webpack本地服务器、hash、HMR模块热替换、sourcemap）
AIWWY的博客
05-18 1260
一个前端资源加载/打包工具。它将根据模块的依赖关系进行静态分析，然后将这些模块按照指定的规则生成对应的静态资源（把一堆的css文件和js文件放在一个总的入口文件，通过require引入，剩下的事情webpack会处理，包括所有模块的前后依赖关系，打包、压缩、合并成一个js文件，公共代码抽离成一个js文件、某些自己指定的js单独打包，模块可以是css/js/imsge/font等等）。下面是webpack包含的一些模块。webpack devtool篇 - 简书。
源地址散列调度（Source Hashing Scheduling）
半道出家的和尚
11-05 5985
 源地址散列调度（Source Hashing Scheduling）算法正好与目标地址散列调度算法相反，它根据请求的源IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器，否则返回空。它采用的散列函数与目标地址散列调度算法的相同。它的算法流程与目标地址散列调度算法的基本相似，除了将请求的目标IP地址换成请求的源IP地址，
javascript source map 的使用
babybk的博客
08-12 2726
出处: http://www.cnblogs.com/Ray-liang/p/4018162.html　　之前发现VS.NET会为压缩的js文添加一个与文件名同名的.map文件，一直没有搞懂他是用来做什么的，直接删除掉运行时浏览器又会报错，后来google了一直才真正搞懂了这个小小的map文件背后的巨大意义。从源码转换讲起 JavaScript脚本正变得越来越复杂。大部分源码（尤其是各种函数库和
Source Code of Java - String
TechRunner
11-06 753
Java源码, source code, String Class
Java String Source Code（Java String类源码）
Charlie的博客
08-18 1131
/* * Copyright 1994-2006 Sun Microsystems, Inc. All Rights Reserved. * DO NOT ALTER OR REMOVE COPYRIGHT NOTICES OR THIS FILE HEADER. * * This code is free software; you can redistribute it and/o...
【C++ 包装器类 map】C++ 标准库（std）中的map结构 哈希表（unordered_map）和黑红树（map）教程
探索C++编程的奥秘，分享深入的技术见解和实践，旨在激发读者创造力与解决问题的思维。
06-15 1170
哈希表，作为一种特别有效的数据结构，它把 Key 通过一个函数的操作，转换成一个位于特定范围内的整数，这个过程叫做哈希化（Hashing）。哈希化的结果被用作在数组（通常称为哈希表）中索引数据的便捷方式。通过这种方式，我们可以通过O(1)的复杂度找到我们需要的元素，这是一种非常高效的查找方式。
Ubuntu 16.04 通过源代码 (Source Code) 安装的 OpenCV 4
程永强
02-13 2659
Ubuntu 16.04 通过源代码 (Source Code) 安装的 OpenCV 4 You can install OpenCV from the Ubuntu repository or from the official site. 1. Install OpenCV 2 / 3 from the Ubuntu repository You can install OpenCV 2 / 3 from the Ubuntu repository: sudo apt-get install libo
常见的Hash算法(General Purpose Hash Function Algorithms)
05-14 2645
本文属于转载，一且版权(@Copyright) 属于原作者Arash Partow Introduction Hash functions are by definition and implementation generally regarded as Pseudo Random Number Generators (PRNG). From this generalization it c...
DPDK - 通过源码安装dpdk并运行examples (by quqi99)
技术并艺术着
08-11 7424
作者：张华 发表于：2021-08-11 版权声明：可以任意转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本版权声明 前言 2016年通过源码安装过dpdk，但过时了，见：　https://blog.youkuaiyun.com/quqi99/article/details/51087955/ 通过juju安装dpdk请参考此网页搜索dpdk字眼: https://blog.youkuaiyun.com/quqi99/article/details/116893909 本文是在ubuntu 20.04上通过dpdk安装
Flume Interceptor原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-01 955
1. Background Introduction Apache Flume is a distributed, reliable, and scalable data collection and streaming platform. It is designed to collect, aggregate
什么是In-Memory计算？ Mastering In Memory Computing:A Comprehensive Guide
AI天才研究院
07-20 3392
作者：禅与计算机程序设计艺术 什么是In-Memory计算？ In-memory computing refers to the process of executing computational tasks by storing input and output data i
Quick Start Guide for Apache Spark
AI天才研究院
08-03 1959
作者：禅与计算机程序设计艺术Spark is a distributed computing framework that provides APIs in Java, Scala, Python and R programming languages to developers to write fast, scalable, fault-tolerant applications that can process big data at scale. It offers high-level abstr
EI复现基于粒子群算法的风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度研究（Matlab代码实现）
12-20
【EI复现】基于粒子群算法的风电-水电（抽水蓄能）联合优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）的风电-水电（含抽水蓄能）联合优化调度展开研究，旨在通过Matlab代码实现该优化模型的复现。研究重点在于利用粒子群算法求解多能源系统中的调度问题，综合考虑风电的不确定性与水电（尤其是抽水蓄能电站）的调节能力，构建联合调度模型，以实现电力系统运行的经济性、低碳性与稳定性目标。文中详细阐述了模型构建思路、算法实现流程及关键参数设置，并通过仿真验证了方法的有效性与可行性，属于EI级别论文的复现工作。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握粒子群算法在电力系统优化调度中的具体应用方法；②理解风电-水电联合调度的建模思路与实现过程；③复现并改进已有EI论文中的优化模型，用于学术研究或实际工程参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码同步学习，重点关注目标函数设计、约束条件处理及算法参数调优部分，同时可尝试将该方法迁移至其他多能源协同优化场景中进行拓展研究。
研究锂离子电池模型中的最佳性能和效率：对电池组配置、负载选择、放电倍率(C-rate)、容量和电量状态(SOC)的全面研究（Simulink仿真实现）
最新发布
12-20
研究锂离子电池模型中的最佳性能和效率：对电池组配置、负载选择、放电倍率(C-rate)、容量和电量状态(SOC)的全面研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文通过Simulink仿真实现，对锂离子电池模型的性能与效率进行了全面研究，重点分析了电池组配置、负载选择、放电倍率(C-rate)、容量及电量状态(SOC)等因素对电池系统的影响。研究涵盖了电池建模、参数设置、工况仿真与性能评估，旨在揭示不同条件下电池的工作特性与效率表现，优化电池使用策略。通过系统级仿真，为电池管理系统设计、电动汽车及储能系统应用提供理论支持和技术参考。; 适合人群：具备一定电力电子、电池管理系统或新能源领域基础知识的科研人员、工程技术人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①用于锂离子电池系统的设计与性能优化；②支持电动汽车、可再生能源储能等应用场景下的电池管理策略研究；③为电池仿真建模、SOC估算、效率分析等课题提供仿真基础与数据支撑； 阅读建议：建议结合Simulink模型同步操作，深入理解各参数设置对仿真结果的影响，重点关注不同C-rate和负载条件下的SOC变化趋势与能量效率差异，并可进一步扩展至老化模型与热效应分析。
【遥感与地理信息】基于Google Earth Engine的LULC分类地图生成与面积统计：动态世界模型2024年土地覆盖分析应用
12-20
内容概要：本文介绍了一段基于Google Earth Engine（GEE）平台的代码，用于实现任意区域的土地利用/土地覆盖（LULC）分类制图与面积统计。代码首先加载指定区域（AOI），然后获取2024年Dynamic World数据集的影像分类结果，计算每个像素全年最频繁出现的地物类别（众数），并裁剪得到研究区内的LULC分布图。通过可视化调色板对不同地类进行色彩渲染，并叠加显示在地图上。同时，代码还计算各类别的实际面积（单位：公顷），生成按地类分组的统计结果，并支持将面积统计数据导出为CSV文件，以及将分类图像导出为GeoTIFF格式。; 适合人群：地理信息系统（GIS）、遥感相关领域的研究人员、学生及技术人员，具备基本JavaScript或GEE编程经验者更佳；; 使用场景及目标：①实现快速的土地利用分类制图；②定量统计不同地类的面积分布；③支持环境监测、城市规划、农业管理等应用领域的空间数据分析；④学习GEE平台中影像处理、区域统计与结果导出的操作流程； 阅读建议：此资源以实际代码为基础，注释清晰且功能完整，建议结合Google Earth Engine平台动手运行并调整参数，深入理解影像集合处理、像素级运算、reduceRegion统计方法及数据导出机制。
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