要在代码中实现高效的数据存储和检索，可以采用以下几种方法： 使用合适的数据结构：选择合适的数据结构对于数据存储和检索的效率至关重要。...索引是一个额外的数据结构，存储了数据的某些属性和对应的指针，这样就可以通过索引快速定位到需要的数据。 数据分区：将数据分成多个区域，每个区域内的数据有一定的相似性，可以根据需求进行查询和检索。...使用缓存：缓存是一种将数据存储在快速访问的位置，以便稍后访问时可以更快地获取到数据的技术。将一些经常访问的数据放在缓存中，可以大大提高数据的检索效率。...优化算法：通过优化算法可以提高数据检索的效率。例如，使用二分查找算法可以在有序数组中快速定位到需要的数据。...数据库优化：如果数据存储在数据库中，可以通过索引、分区等数据库优化技术来提高数据的存储和检索效率。
在Python中，你可以使用嵌套字典（或其他可嵌套的数据结构，如嵌套列表）来存储值的路径。例如，如果你想要存储像这样的路径和值：1、问题背景在 Python 中，我们可以轻松地使用字典来存储数据。...字典是一种无序的键值对集合，键可以是任意字符串，值可以是任意类型的数据。我们还可以使用字典来存储其他字典，这样就形成了一个嵌套字典。有时候，我们需要存储一个字典中值的路径。...但是，如果我们需要存储 city 值的路径呢？我们不能直接使用一个变量 city_field 来存储这个路径，因为 city 值是一个嵌套字典中的值。...2、解决方案有几种方法可以存储字典中值的路径。第一种方法是使用循环。我们可以使用一个循环来遍历路径中的每个键，然后使用这些键来获取值。...这种方法的优点是它提供了一种结构化的方式来存储数据，使得路径和值之间的关系更加清晰。但是，需要注意的是，如果路径结构很深或者路径很长，这种方法可能会变得不太方便。
problem is worth a good deal more than an exact answer to an approximate problem - John Tukey 在AI流水线中的数据存储类型和量级...图片 每个AI流水线中都涉及到数据存储 数据源-数据提取过程中涉及到: PB级别的顺序写 数据准备过程中: TB级别的顺序读 模型训练过程中: GB级别的随机读 检查点和恢复过程中: GB级别的顺序写...推理和RAG过程中: TB级别的随机读 归档过程中: PB级别的随机写 典型 AI 集群的存储剖析(按存储性能分层存储) 图片 左边绿色GPU服务器集群通常只能提供8个U.2的插槽 中间采用高性能全闪存...,通过是TLC, 弥补机械盘性能, 总容量比HDD少 右边采用对象存储, 存储集群或JBODS, 包含大量机械盘, 总容量占比高 AI集群中的数据移动 图片 1.数据采集阶段，原始数据按顺序写入对象存储层...Blob 存储层一次性访问可实现高吞吐量 AI负载中的存储扩展性 总结 AI集群流程中的数据存储需要根据实际业务的量级和性能要求做分层存储, 这样成本可控且性能满足需求 AI行业也会带动存储行业发展,
目录 1-0常见的浮点数 1-1浮点数在内存中的存储引入 1-2浮点数存的规则 1-3浮点数取的规则 1-4重新研究引入的那一题：（结合存和取） 1-6关于这个浮点型和整型的输出转换： 1-7 完结...，可使用软件everything里搜索） 1-1浮点数在内存中的存储引入 先来看一道题引入 #include //浮点型数据在内存中的存储 int main() { int...，同时按照整数（浮点数）的视角拿出来是正常的 2.但是按整数（浮点数）的方式存进去，同时按照浮点数（整数）的视角拿出来不正常（和我们开始想的不一样）的 总结： 从这里我们可以看出整数和浮点数在内存中的存储方式是有区别的...M表示有效数字，1<=M<2 2^E表示指数位： 浮点型数据写成二进制时各个位的位权： 举例子： 对于float: S表示的数据占1bite E表示的数据占8bite M表示的数据占23bite...-6关于这个浮点型和整型的输出转换： 1.较长型数据转换成短型数据输出时，其值不能超出短型数据允许的值范围，否则 转换时将出错。
举个栗子：// 创建可以保存任何数据类型的ArrayListArrayList a = new ArrayList();a.add("1");a.add(0);a.add(new BigDecimal...Double b = (Double) obj; System.out.println(b.getClass()); } else { String b = "未检测到数据类型
第一步 定义要描述的数据集 当我们决定将数据存储下来的时候，我们首先要回答的一个问题就是：“我打算存储什么样的数据？这些数据之间有什么关系？实体之间有什么关系？实体的属性之间有什么关系”。...这种字段如果在关系型数据库中存储，假设存储在一个字段中，那么查询起来比较费时，模式化也比较困难。如果拆开放到不同的表中，完整性就不是很好，表的设计也是难以清晰，表Join查询也会有性能下降。...在MongoDB 数据中，数据都是以文档的形式存储的。这些文档都是以JSON(JavaScript Object Notation)格式设计存在的【物理盘上实际是以BSON格式存储的】。...因此，我们可以将关联性强的数据或同一个List中的数据存储在同一个文档中，此时，不再需要存储在SQL数据库中多个表中【如果在SQL数据库，需要多个表，来描述关联】。...{ "h": 11, "w": 8.5, "uom": "in" } 一些商品原料，可能又多个等级得分，我们可以将这些等级得分存储在一个数组list中，例如上面例子中的ratings栏位。
整数在内存中的存储 整数的2进制表示方法有三种，即原码、反码和补码 三种表示方法均有符号位和数值位两部分，符号位都是0表用示“正”，用1表示“负”，而最高的一位是被当做符号位，剩余的都是数值位。...对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。 为什么呢？ 在计算机系统中，数值一律用补码来表示和存储。...1.1大小端字节序和字节序判断 大小端： 其实超过一个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为大端字节序存储和小端字节序存储，下面是具体的概念：...大端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的高地址处，而数据的高位字节内容，保存在内存的低地址处。...小端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，而数据的高位字节内容，保存在内存的高地址处。 上述概念需要记住，方便分辨大小端。
整数在内存中的存储 我们都知道，数据在内存中是以二进制的方式进行存储的，整数的二进制有原码，反码和补码三种，而真正在内存中存放的就是补码。...我们通过一个例子来说明 可以看出，为什么在内存中n的存储是倒着的 这就是我们要说的大小端的问题了 大端字节序：在这种模式下，数据的高字节保存在低地址，低字节保存在高地址。...例如，十六进制数0x12345678，在内存中的存储顺序是：12 34 56 78。 小端字节序：与小端相反，数据的低字节保存在低地址，高字节保存在高地址。...在32位浮点数中，将尾数的第一位默认为1后，剩下的位数就可以用来表示更多的有效数字。 指数E的存储 在存储过程中，指数需要经过一个偏移处理。...那么数据在内存中的基本存储原理就分享到这里了，有机会再补充。
数据的类型有很多如：短整型，整型，单精度浮点型，双精度浮点型........，如此多的类型，各个类型在内存中的存储的方式也有所不同，调用内存计算时进行的各个步骤也有可能不同。...本文将通过整型，浮点型两大种类型来进行探讨数据在内存中的如何存储。 序章：储备知识 在讲内存存储之前我们需要先了解一个非常非常重要的知识，它是我们贯穿本文的关键所在。...1.整数在内存中的存储 首先，我们讨论一个问题，整数是把以哪种码放在内存里的？？？ 对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。 为什么呢？？？ 在计算机系统中，数值⼀律⽤补码来表⽰和存储。...其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分 为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储，下⾯是具体的概念： ⼤端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的⾼地址处...⼩端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存 在内存的⾼地址处。 以什么样的模式进行存储数字是根据编译器决定的。
要想学习编程，就必须了解二进制，它是计算机处理数据的基础。 内存条是一个非常精密的部件，包含了上亿个电子元器件，它们很小，达到了纳米级别。...我们可以给每一种组合赋予特定的含义，例如，可以分别用 1101000、00011100、11111111、00000000、01010101、10101010 来表示 C、语、言、中、文、网 这几个字，...1PB = 1024TB = 250Byte 1EB = 1024PB = 260Byte 我们平时使用计算机时，通常只会设计到 KB、MB、GB、TB 这几个单位，PB 和 EB 这两个高级单位一般在大数据处理过程中才会用到...你看，在内存中没有abc这样的字符，也没有gif、jpg这样的图片，只有0和1两个数字，计算机也只认识0和1。...所以，计算机使用二进制，而不是我们熟悉的十进制，写入内存中的数据，都会被转换成0和1的组合。 我们将在《C语言调试》中的《查看、修改运行时的内存》一节教大家如何操作C语言程序的内存。
在计算机中，通常使用补码来表示和存储有符号整数，因为它可以简化算术运算。 部分类型数据的存储 在内存中，整数的存储通常是以二进制形式表示的。整数占用的存储空间取决于其数据类型的位数。...大小端字节序和字节序判断 我们以一个数据为开始，来观察它在内存中的存储 #include int main() { int a = 0x11223344; return 0;...这种周期性行为是底层数据类型和算术操作直接的结果。这也说明了为什么在实际编程中很重要的一点，那就是确保不会意外地造成数据类型溢出，因为这会导致不可预期的行为。...这正是因为浮点数在内存中存储的特殊性 浮点数在内存中的存储遵循IEEE 754标准，是目前最广泛使用的浮点数表示方法。...在计算机内部保存M时，默认这个数的第⼀位总是1，因此可以被舍去，只保存后⾯的 xxxxxx部分。⽐如保存1.01的时候，只保存01，等到读取的时候，再把第⼀位的1加上去。
一、整数在内存中的存储 计算机中有3中二进制存储方法，即原码、补码、反码 正整数的原码、反码、补码都相同 负整数原码、反码、补码各不相同： 原码：直接将数值按照正负数的形式翻译成⼆进制得到的就是原码。...反码：将原码的符号位不变，其他位依次按位取反就可以得到反码。 补码：反码+1就得到补码。 对于整型数据，数据内存其实存放的是补码 why？ 在计算机系统中，数值⼀律⽤补码来表⽰和存储。...大小端的介绍 其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储，下⾯是具体的概念： ⼤端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的...⼩端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的⾼地址处。...三、浮点数在内存中的存储 常⻅的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括： float、double、long double 类型。
整数在内存中的存储 : 1.整数的2进制表⽰⽅法有三种，即原码、反码和补码,三种表⽰⽅法均有符号位和数值位两部分，符号位都是⽤0表⽰“正”，⽤1表⽰“负”，正整数的原、反、补码都相同。...负整数的三种表⽰⽅法各不相同。 二. ⼤⼩端字节序和字节序判断 1.其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储。...⼤端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的⾼地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的低地址处。...⼩端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的⾼地址处。...浮点数在内存中的存储： 1.常⻅的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括： float、double、long double 类型。
然而，密码泄露事件时有发生，我们经常听到关于黑客攻击和数据泄露的新闻。那么，如何在Python中实现安全的密码存储与验证呢？本文将向你介绍一些实际的操作和技术。...相反，我们应该使用哈希算法对密码进行加密，将加密后的密码存储在数据库中。...verify_password()函数用于验证密码是否匹配，它接受用户输入的密码和数据库中存储的加密后的密码作为参数，将用户输入的密码加密后与数据库中的密码进行比较，如果一致则返回True，否则返回False...在verify_password()函数中，使用相同的盐值和用户输入的密码进行加密，并将加密结果与存储在数据库中的密码进行比较。...此外，为了进一步增强密码的安全性，我们还可以结合其他技术，如多重认证、密码策略等来提高整体的安全性。 希望本文可以帮助你了解如何在Python中实现安全的密码存储与验证。
划分了之后，就能更好的学习，所以在对数据在内存的存储的学习中，我们学习完了整数在内存中的存储。接下来就学习另一大块浮点数在内存中的存储。...整数在内存中的存储练习题 大小端字节和字节序判断（练习1） 基础知识点认知 对于内部字节为多个的单个数据来说，有大小端存储模式 那么为什么会存在大小端存储模式呢？...到这我们的整数在内存中的存储就结束了，接下来将给大家讲述单个数据另一大块：浮点数在内存中的存储。...浮点数在内存中的存储 额外的知识点 我们自己写的浮点数如1.24等都为double类型，所以如果用float去接受1.24，我们为了防止其在隐式转换中发生一些错误，通常会把1.24写为1.24f。...浮点数在内存中的存储 浮点数在内存中的存储都是以二进制形式存储。
整形在内存中的存储 对于整形来说，数据存放在内存中其实存放的是补码。原因在于，使用补码，可以将符号位和数值域同一处理。...大小端介绍 大端字节序存储：把一个数据的低位字节数处的数据存放在内存的高地址处，高位字节处的数据存放在内存的低地址处 小端字节序存储：把一个数据的低位字节数处的数据存放在内存的低地址处，高位字节处的数据存放在内存的低地址处...浮点型在内存中的存储 我们先看一个例子： 如果我们浮点型在内存中的存储方式与整形相同的话，第一个*pfloat的值应该为9.000000，可是我们看到结果却是0.000000。...显然，浮点型与整形在内存中的存储方式不同。...因为打印时是有符号的整形，第一位是0（是正数），原码等于补码，直接转成十进制的数后，结果就是一个很大的数。 以上就是数据在内存中的存储的简单介绍。
---- 数据在内存中的存储：： 整型及其浮点型存储方式: 1.数据类型介绍 内置类型: char 字符型 short 短整型 int 整型 long 长整型 long long 更长的整型 C99标准中引入...注：数据在内存中存储的是补码的二进制序列，只是显示的时候将其十六进制化. 3.大小端字节序介绍及判断 大小端介绍： 大端存储模式：是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位保存在内存的低地址中....小端存储模式：是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位保存在内存的高地址中....#include 大端存储模式：是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位保存在内存的低地址中....小端存储模式：是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位保存在内存的高地址中.
整数在内存中的存储 整数的二进制表示方法有三种，即原码，反码以及补码。 三种方式都有符号，即最高位是符号位，符号位为1是负数，为0则是整数，其余的是数值位。...浮点数在内存中的存储 浮点数在内存中的存放与整数并不相同。...IEEE754规定： float 对于32位的浮点数，最⾼的1位存储符号位S，接着的8位存储指数E，剩下的23位存储有效数字M double 对于64位的浮点数，最⾼的1位存储符号位S，接着的11位存储指数...EEE754规定，在计算机内部保存M时，默认这个数的第⼀位总是1，因此可以被舍去，只保存后⾯的 xxxxxx部分。 ⽐如保存1.01的时候，只保存01，等到读取的时候，再把第⼀位的1加上去。...⽐如，2^10的E是10，所以保存成32位浮点数时，必须保存成10+127=137，即10001001。
数据存储在计算机内存中，存储的是整数的补码 为啥？ 在计算机系统中，数值一律用补码来表示和存储的。...二 大小端字节序列的判断 我们通过前面了解数据在内存中的存储,,我们调试看一个细节: a中的0x11223344这个数字是以字节为单位逆着存储，这是为什么？ 2.1 什么是大小端？...超过一个字节的数据在内存存储，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为大端字节序存储和小端字节序存储，下面是具体概念: 大端(存储)模式: 是指数据低位字节的内容保存在内存的高地址处，而数据的高位字节内容保存在内存的低地址处...小端(存储)模式: 是指数据低位字节的内容保存在内存的低地址处，而数据的高位字节内容保存在内存的高地址处。 注意:顺序指存储字节序的。 2.2 为什么有大小端? 为什么有大小端之分呢？...⽐如，2^10的E是 10，所以保存成32位浮点数时，必须保存成10+127=137，即10001001。
在学习C语言时，学会如何编写代码很重要，但还是远远不够的，学习相关数据在内存中的存储，有利于我们进一步学习相关知识以及加深对其的理解和掌握。...一、整数在内存中的存储 整数的2进制表示方法有三种，即原码、反码和补码。...对于整数来说，数据存放内存中其实存放的就是补码。 那么，为什么存放的是补码呢？是补码有什么好处吗？...2.1 什么是大小段 其实超过一个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为大端字节序存储和小端字节序存储，下面是具体的概念： 大端（存储）模式： 是指数据的低位字节内容保存在内存的高地址处...小端（存储）模式： 是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，而数据的高位字节内容，保存在内存的高地址处。 上述概念需要记住，方便分辨大小端。
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