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问物联网和云计算如何让智慧城市真正智慧起来？

提问于 2018-05-03 03:23:07

回答 9关注 2查看 1.5K

大规模城市化已经成为城市发展的必然趋势，随着移动互联网、物联网、云计算等新技术的兴起，智慧城市建设正向着更深层次的信息化发展，智慧城市已经成为现代城市发展的一个重要课题。而物联网和云计算如何让智慧城市真正智慧起来？

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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。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。

全栈程序员站长

2022/11/08

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Redis布隆过滤器

云数据库 Redis®php 数据库 sql 缓存

比如我们在使用新闻客户端看新闻时，它会给我们不停地推荐新的内容，它每次推荐时要去重，去掉那些已经看过的内容。问题来了，新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的？

程序员酷森

2020/10/19

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Redis实践(十三)-Redis布隆过滤器2 引出布隆过滤器

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2 引出布隆过滤器问题一些可能方案

JavaEdge

2018/09/20

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Redis布隆过滤器

编程算法数据结构

布隆过滤器是一种概率型数据结构（Probabilistic data structures），对插入和查询比较高效，能够计算 “某样东西一定不存在或者可能存在 ”。

玖柒的小窝

2021/12/09

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基于Redis扩展模块的布隆过滤器使用

云数据库 Redis®

什么是布隆过滤器？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。把一个目标元素通过多个hash函数的计算，将多个随机计算出的结果映射到二进制向量的位中，依次来间接标记一个元素是否存在于一个集合中。布隆过滤器可以做什么？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。布隆过滤器特点如果布隆过滤器显示一个元素不存在于集合中，那么这个元素100%不存在与集合当中如果布隆过滤器显示一个元素存在于集合中，那么很有可能存在，可能性取决于对布隆过滤器的定义（BF.RESERVE {key} {error_rate} {capacity}）

星哥玩云

2022/08/18

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Redis进阶-布隆过滤器

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我们在 Redis进阶-Redis缓存优化中讲到了缓存穿透的解决防范：比缓存空值更好的一种解决方式布隆过滤器，这里我们详细讲解下。

小小工匠

2021/08/17

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布隆过滤器之 Redis

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Redis v4.0 之后有了 Module（模块/插件）功能，Redis Modules 让 Redis 可以使用外部模块扩展其功能，布隆过滤器就是其中的 Module，详情可以查看 Redis 官方对 Redis Modules 的介绍：https://redis.io/modules。

happyJared

2019/12/11

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Redis布隆Bloom过滤器

php 爬虫数据结构云数据库 Redis®

　　Redis提供了三种强大数据结构：HyperLogLog，布隆过滤器和布谷鸟过滤器。本文讨论布隆过滤器：

物流IT圈

2019/07/16

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Redis系列--布隆过滤器

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如果在缓存中查询不到数据，会直接到 DB 中查询，查询的数据再插入到缓存中。例如我们根据 orderId 查询对应的订单，具体伪代码如下：

付威

2021/01/28

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Redis6.2.5安装布隆过滤器BloomFilter

编译插件教程配置系统

最近学习需要用到布隆过滤器，所以去RedisLabsModules下载RedisBloom插件，简单介绍一下安装的过程，首先需要先安装好Redis，建议使用Redis6以上版本，Redis安装教程查看https://smilenicky.blog.csdn.net/article/details/130808149

SmileNicky

2023/05/26

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Redis详解（十三）------ Redis布隆过滤器

云数据库 Redis®编程算法

本篇我们主要介绍如何用Redis实现布隆过滤器，但是在介绍布隆过滤器之前，我们首先介绍一下，为啥要使用布隆过滤器。

IT可乐

2020/06/03

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redis中的布隆过滤器

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redis 在 4.0 的版本中加入了 module 功能，布隆过滤器可以通过 module 的形式添加到 redis 中，所以使用 redis 4.0 以上的版本可以通过加载 module来使用 redis 中的布隆过滤器。但是这不是最简单的方式，使用 docker 可以直接在 redis 中体验布隆过滤器。

名字是乱打的

2021/12/22

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布隆过滤器原理简介视频_布隆过滤器误判怎么办

数据结构编程算法

布隆过滤器（Bloom Filter）是由一个很长的bit数组和一系列哈希函数组成的。本质上是一种数据结构，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，并且根据查询结果可以知道某样东西一定不存在或者可能存在。相比于传统的 List、Set、Map 等数据结构，它更高效、占用空间更少，但是缺点是其返回的结果是概率性的，而不是确切的，同时布隆过滤器还有一个缺陷就是数据只能插入不能删除。

全栈程序员站长

2022/11/08

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布隆过滤器redis缓存顶

数据结构编程算法

Bloom Filter布隆过滤器算法背景如果想判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等数据结构都是这种思路，存储位置要么是磁盘，要么是内存。很多时候要么是以时间换空间，要么是以空间换时间。在响应时间要求比较严格的情况下，如果我们存在内里，那么随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间越来越大，以及检索的时间越来越长，导致内存开销太大、时间效率变低。此时需要考虑解决的问题就是，在数据量比较大的情况下，既满足时间要求，又满足空间的要求。即我们需要一个时间和空间消耗都比较小的数据结构和算法。Bloom Filter就是一种解决方案。 Bloom Filter 概念布隆过滤器（英语：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。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远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。 Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中，有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter”不适合那些“零错误的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter比其他常见的算法（如hash，折半查找）极大节省了空间。 Bloom Filter 原理布隆过滤器的原理是，当一个元素被加入集合时，通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点，把它们置为1。检索时，我们只要看看这些点是不是都是1就（大约）知道集合中有没有它了：如果这些点有任何一个0，则被检元素一定不在；如果都是1，则被检元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。 Bloom Filter跟单哈希函数Bit-Map不同之处在于：Bloom Filter使用了k个哈希函数，每个字符串跟k个bit对应。从而降低了冲突的概率。

须臾之余

2019/08/28

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Redis实现布隆过滤器解析

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　　　　1）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。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远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

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Redis布隆过滤器分析与总结

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问题一:原本有10亿个号码，现在又来了10万个号码，要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中？

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本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），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”。

兜兜毛毛

2019/10/23

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布隆过滤器

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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远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。

Vincent-yuan

2022/05/06

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布隆过滤器

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布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由一个叫布隆的人提出的，它本质是一个很长的二进制向量（位数组）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。其优点是空间效率和查询时间都比一般的算法好太多，这是布隆过滤器的出名之处。缺点是有一定的误识别率和删除困难

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