C++

首页 标签 C++
# C++ #
关注
62050内容
|
8小时前
|
状态检索:如何快速判断一个用户是否存在?
本文探讨高效判断对象“是否存在”的问题,对比有序数组、二叉树、哈希表的查询性能,引出位图与布隆过滤器。位图利用bit级存储,大幅节省空间;布隆过滤器通过多哈希函数进一步压缩数组长度,实现O(1)查询,适用于允许低错误率的大规模去重场景,如注册校验、爬虫判重等。
|
9小时前
|
1、基础语法与面向对象
简介: 本文详解Java基础语法与面向对象核心概念,涵盖方法重载与重写的本质区别(编译时vs运行时)、==与equals的对比(地址vs内容)、String类及其可变替代类StringBuilder与StringBuffer的线程安全差异,以及异常体系结构,重点突出运行机制与实际应用。
|
9小时前
|
非精准 Top K 检索:如何给检索结果的排序过程装上加速器?
本文介绍了非精准Top K检索的优化思路与三种实现方法:基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频得分、分层索引两层检索。核心思想是将计算前移至离线阶段,降低在线打分开销,快速缩小检索范围,提升整体效率。
|
10小时前
|
状态检索:如何快速判断一个用户是否存在?
本文探讨了高效判断对象是否存在的技术方案,对比有序数组、二叉树和哈希表后,重点介绍位图与布隆过滤器。位图利用bit级存储,大幅节省空间;布隆过滤器通过多哈希函数映射,以极小错误率换取更高空间效率,适用于注册去重、爬虫判重等场景,是时间与空间权衡的典范。
一、数据仓库基石:核心理论、分层艺术与 ETL/ELT 之辨
数据仓库不是数据库的升级,而是面向决策的大脑。本篇带你快速厘清数据库 vs 数仓、分层架构逻辑、ETL/ELT区别,轻松建立数据思维骨架。
非精准 Top K 检索:如何给检索结果的排序过程装上加速器?
本文介绍了非精准 Top K 检索的优化思路及三种实现方法:基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频打分、分层索引两阶段检索。核心思想是将计算前置至离线阶段,降低在线打分开销,通过快速截断提升检索效率。该方法广泛应用于搜索与推荐系统,结合精准排序形成高效两级检索架构。
状态检索:如何快速判断一个用户是否存在?
本文探讨高效判断对象是否存在的技术方案,对比有序数组、二叉搜索树和哈希表后,重点介绍位图与布隆过滤器。位图利用bit级存储,大幅节省空间;布隆过滤器通过多个哈希函数进一步压缩数组长度,实现O(1)查询,适用于允许误判的场景,如注册去重、爬虫去重等。虽不支持直接删除,但可通过引用计数或重建优化。二者在时间与空间效率上优于传统结构,广泛应用于大型系统中。
南京观海微电子----GH7006常用寄存器介绍
GH7006寄存器分协议类和私有类,访问私有寄存器需设置page number及密码。共16个page(page0为DCS),通过Generic_Short_Write_1P切换。各page配置VCOM、VDDD、VGH/VGL、阻抗、极性等参数,用于屏幕驱动与显示控制。
10分钟上手Cursor:AI编程助手从入门到精通
Cursor并非又一AI噱头,而是真正理解开发者意图的编程伙伴。基于VS Code,秒速上手,通过智能编辑、对话编程、代码诊断等功能,大幅提升效率。三周亲测,工作流彻底革新,编码更轻松,学习也更高效。
免费试用