Bloom Filter 小记

汽车工程师必看:从CAN到Ethernet,6种车载通信协议全解析(附应用场景对比) 本文全面解析了从CAN到Ethernet的6种车载通信协议,包括CAN、LIN、MOST、FlexRay等,并对比了它们的应用场景和技术特点。文章详细介绍了各协议的演进历程、技术优势及在现代汽车中的混合网络架构设计,为汽车工程师提供了实用的协议选型指南和未来通信技术发展趋势。 阅读详情

The Bloom filter principle: Wherever a list or set is used, and space is at a premium, consider using a Bloom filter if the effect of false positives can be mitigated.

   第一次听说Bloom filter的时候是讨论班上谢师姐的一个报告,当时觉得这玩意挺扯淡的,hash来hash去的也没有什么意思。后来直到自己也面临这个问题,在一个大数据集合中相当频繁的查找数据,数据集越大,访问代价和内存消耗就越大,大到非但老板,连自己都不能忍受。于是才又想起这个神奇的名字。这些天来细细琢磨,Bloom Filter的那些事儿

Bloom Filter是一种空间利用率很高的数据结构,有点类似位图。它被用来检测一个元素是否存在于一个特定的集合中,它的基本思想是:

  •    一个空的Bloom filter是一个长为m的位数组。
  •     除了位数组外,还有k个不同的hash函数,每个hash函数都能够将元素映射到位数组中的一个位上。
    • 针对每一个元素,将其hash K次得到位置 P1,P2,P3……Pn 。
    • 在插入时,将为数组中下标为Pi的位置为1
  • 在查询时,测试下标为P1,P2,P3……Pn 的位,如果这些位都为1,则认为该元素存在于集合中。

 其实Bloom Filter 是一个很古老的算法,允许在有限的内存里(你想在这块内存里存放关键字的完整列表),执行成员测试,用以避免使用磁盘或数据库惊醒查询的性能瓶颈。但是空间的节省并不是没有代价的,存在着可大可小的假命中风险,并且增加了一定的key和filter之后,就很难删除它。并却需要小心的配置其使用的hash函数,使其分布在具体的已经分配好的向量空间。

 

 

参考
· Bloom Filters -- the math. A good place to start for an overview of the math behind Bloom filters. 
· Some Motley Bloom Tricks. Handy filter tricks and theory page. 
· Bloom Filter Survey. A handy survey article on Bloom filter network applications. 
· LOAF. Our own system for incorporating social networks onto email using Bloom filters. 
· Compressed Bloom Filters. If you are passing filters around a network, you will want to optimize them for minimum size; this paper gives a good overview of compressed Bloom filters. 
· Bloom16. A CPAN module implementing a counting Bloom filter. 
· Text::Bloom. CPAN module for using Bloom filters with text collections. 
· Privacy-Enhanced Searches Using Encryted Bloom Filters. This paper discusses how to use encryption and Bloom filters to set up a query system that prevents the search engine from knowing the query you are running. 
· Bloom Filters as Summaries. Some performance data on actually using Bloom filters as cache summaries. 
·Using Bloom Filters for Authenticated Yes/No Answers in the DNS. Internet draft for using Bloom filters to implement Secure DNS

和仙子翻译的使用Bloom Filters

MNE-python 进行源定位教程(一)配置环境 根据MNE官网提供的教程进行复现,遇到各种问题的记录。 配置环境 python3.8 + Anaconda + pycharm MNE-Python 是一个开源 Python 模块,用于处理、分析和可视化功能性神经影像数据(EEG、MEG、sEEG、ECoG 和 fNIRS)。 根据官方建议,将MNE-python安装在anaconda的虚拟环境中。 1. 安装Anaconda 过程点击这里 2. 配置pycharm 2.1 导入MNE-python工具包 在pycharm的菜单栏里打开VCS-Create 阅读详情

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