为了使这个token的使用次数最大化，我们最好能在token过期之前重复使用已生成的token，在token过期时再去调用生成新的token，而这样简单的功能如果借助数据库去存储就显得有点麻烦并且也没有必要...，因而想到设计一个工具类，来实现对含有过期时间的对象的保存。...需求： 先来整理下需求 1.此工具类保存的数据结构类型为键值对型(key-value)； 2.通过key可以获取对应的value； 3.保存的数据含有过期时间，当数据过期时，通过key获取到的值应为...return expireData.getValue(); }else{ return null; } } //保存数据的内部数据类...System.currentTimeMillis() / 1000; this.endTime = startTime + expireSeconds; } } } 实际应用
此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间。 那接下来我们就来详细讲解一下布隆过滤器 3. 布隆过滤器的插入 上面提到布隆过滤器其实就是用哈希函数把数据映射到位图结构中。...结构定义及set（插入）函数实现 先来定义一下布隆过滤器的结构： 这里我们给3个哈希函数，实际应用中看具体情况。N代表插入的数据个数。...但是其实也是可以借助布隆过滤器处理的，而且这种情况反而更能体现布隆“过滤器”的价值。 怎么做呢？...如何选择布隆过滤器的长度和哈希函数的个数 那大家思考一下，如果我们现在有N个待插入数据，那布隆过滤器底层的位图我们要开多大呢？哈希函数要选择多少个呢？ 就开N个吗？...布隆过滤器不需要存储元素本身，在某些对保密要求比较严格的场合有很大优势 在能够承受一定的误判时，布隆过滤器比其他数据结构有着很大的空间优势 数据量很大时，布隆过滤器可以表示全集，其他数据结构不能 使用同一组散列函数的布隆过滤器可以进行交
聚类主要算法 II . 基于划分的聚类方法 III . 基于层次的聚类方法 IV . 聚合层次聚类 图示 V . 划分层次聚类 图示 VI . 基于层次的聚类方法 切割点选取 VII ....聚类主要算法 ---- 聚类主要算法 : ① 基于划分的聚类方法 : K-Means 方法 ; ② 基于层次的聚类方法 : Birch ; ③ 基于密度的聚类方法 : DBSCAN ( Density-Based...基于划分的聚类方法 ---- 基于划分的方法 简介 : 基于划分的方法 , 又叫基于距离的方法 , 基于相似度的方法 ; ① 概念 : 给定 n 个数据样本 , 使用划分方法 , 将数据构建成 k...基于层次的聚类方法 ---- 1 ....基于距离聚类的缺陷 : 很多的聚类方法 , 都是 基于样本对象之间的距离 ( 相似度 ) 进行的 , 这种方法对于任意形状的分组 , 就无法识别了 , 如下图左侧的聚类模式 ; 这种情况下可以使用基于密度的方法进行聚类操作
，但字符是有限的，难免会出现 误判 的情况（此处的 哈希函数 为每个字符相加） 为了尽可能降低 误判率，在 位图 的基础之上设计出了 布隆过滤器 接下来看看什么是 布隆过滤器 吧 ---- 2、布隆过滤器的概念...造成的影响是很大的，所以对于一般的 布隆过滤器，是不支持删除操作的 如何让布隆过滤器支持删除？...哈希函数之间并没有直接关系，方便进行硬件计算 数据量很大时，布隆过滤器可以表示全集 可以利用多个布隆过滤器进行字符串的 交集、并集、差集运算 在可以容忍误判率的场景中，布隆过滤器优于其他数据结构 布隆过滤器中存储的数据无法逆向复原...，具有一定的安全性 缺点： 存在一定的误判性 无法对元素本身进行操作，仅能判断存在与否 一般不支持删除功能 采取计数删除的方案时，可能存在 计数回绕 的问题 实际应用场景： 注册时对于 昵称、用户名、手机号的验证...C++ 哈希的应用【布隆过滤器】的全部内容了，在本文中我们主要学习了布隆过滤器的相关知识，再一次对哈希思想有了更深层次的理解（多组映射），在简单模拟实现布隆过滤器之后，顺便解决了几道海量数据面试题，从中学到了哈希分割这一重要思想
Bloom索引来源于1970年由布隆提出的布隆过滤器算法，布隆过滤器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。...了解bloom索引前先来看看布隆过滤器的实现。 简单来说，布隆过滤器包含两部分：k个随机哈希函数和长度为m的二进制位图。...我们一般就把这个二进制位图叫做布隆过滤器，位图长度为m位，每位的值为0或1，它的实现是通过对输入进行哈希，得到的哈希值对位图长度m进行取余，落在位图的哪个地址就将该位置对应的bit位置为1，然后对给定输入按同样...在pg中，对每个索引行建立了单独的过滤器，也可以叫做签名，索引中的每个字段构成了每行的元素集。较长的签名长度对应了较低的误判率和较大的空间占用，选择合适的签名长度来在误判率和空间占用之间进行平衡。...虽然布隆过滤器不支持删除，但是在数据库索引上不存在删除布隆过滤器上元素的场景，当某个数据行被删除时仅需要删除对应行上的整个布隆过滤器（索引行）而已。
由于这些社会关系可以轻松地用图结构数据来表示，因此图神经网络在这一领域具有很大的发展潜力。然而，现有的基于图的算法在处理数据时往往忽略了用户或事件的偏好偏移量。...此外，作者指出，用户之间的社会联系也应被考虑在内，因为具有相似偏好的用户往往会对彼此产生更大的影响。基于此，作者提出了一种新的算法来解决这些问题。...具体做法是，他们对原始图进行去中心化处理，然后从中学习到用户和事件的表征。去中心化的图是基于原始图中的统计信息生成的。...接着，作者提出了一种用户-用户之间社会关系的建模方式，并将其融入到预测规则中，以提高推荐表现。 然后，基于去中心化图，他们提出了一种基于图神经网络（GNN）的社会推荐协同过滤模型。...GDSRec算法原理与流程 问题定义 下面我们来具体介绍一下算法的原理。首先，我们的数据集中包含用户和事件（item）两类对象，用户对item会有一个评分（rating）。
题目：小型电影DVD在线销售系统，它需要完成如下功能： 能够存储n个电影DVD对象，数量不确定 能够获取电影DVD对象的总数 能够取出电影DVD对象并且逐条打印它的名称 步骤： 第一步：确定集合中要存放的对象...第二步：使用ArrayList类提供的方法完成功能 1、按照顺序依次添加电影DVD对象 2、获取电影DVD对象的总数 3、根据索引获取相应电影DVD对象 4、逐条打印每条电影DVD对象的名称 第三步...：接下来扩展案例的功能，完成以下新增的需求： 在指定的位置添加电影DVD。...String[] args){ // 创建电影 DVD 对象 Movie m1 = new Movie(1,"成龙历险记",888); Movie m2 = new Movie(2,"最后的夜晚...，也就是集合的大小 System.out.println("电影的数量：" + movieList.size()); //循环调用 get 方法 取得 电影 DVD 的对象， 逐条打印 DVD
继续分析案例（ ArrayList类中 ）：小型电影DVD在线销售系统需要增加新的功能，如下： 能够添加销售冠军电影DVD对象 能够删除销售最后一名的电影DVD对象 方法： 使用LinkedList...类提供的方法完成功能 ： 添加销售冠军、以及销售最后一名的电影DVD对象 获取销售冠军、以及销售最后一名的电影DVD对象 删除销售冠军、以及销售最后一名的电影DVD对象 实质我感觉像在头尾操作的双向队列...String[] args){ // 创建电影 DVD 对象 Movie m1 = new Movie(1,"成龙历险记",888); Movie m2 = new Movie(2,"最后的夜晚...new LinkedList(); //调用 addFirst 方法添加销售冠军电影 DVD 对象 movList.addFirst(m1); //调用 addLast 方法添加销售最后一名的电影的...和 removeLast 分别删去第一个和最后一个 movList.removeFirst(); movList.removeLast(); System.out.println("剩下的电影的数量
，从爬虫列表中去除已爬取页面等场景，则无法基于 HyperLogLog 实现。...布隆过滤器在爬虫系统中的应用 通过上面的分析，我们可以得出这个结论：布隆过滤器判断不存在的元素一定不存在，而布隆过滤器判断存在的元素则不一定存在（概率很低，误差默认小于 1%）。...averias/phpredis-bloom 模型类、数据表准备 开始之前，先创建爬虫对应的模型类和数据表迁移文件： sail artisan make:model CrawlSource -m...编写爬取 URL 任务类 接下来，创建一个爬取 URL 的队列任务： sail artisan make:job CrawlUrl 编写 CrawlUrl 类实现代码如下： <?...其他使用场景 除了爬虫链接去重之外，布隆过滤器还可以广泛应用于推荐系统去重（比如电商推荐系统排除已购买过的商品）、敏感词过滤系统（敏感词库是否已包含这个敏感词）、垃圾邮件/短信过滤（判断某个邮箱是否是垃圾邮箱
Java过滤器是处于客户端与服务器资源文件之间的一道过滤网，在访问资源文件之前，通过一系列的过滤器可以对请求进行修改、判断等，把不符合规则的请求在中途拦截或修改；也可以对响应进行过滤，拦截或修改响应。...Java中过滤器也是常用的部分，用于限制某些东西，下面来让我们了解一下吧。...过滤器是处于客户端与服务器资源文件之间的一道过滤网，在访问资源文件之前，通过一系列的过滤器对请求进行修改、判断等，把不符合规则的请求在中途拦截或修改。也可以对响应进行过滤，拦截或修改响应。...如图，浏览器发出的请求先递交给第一个filter进行过滤，符合规则则放行，递交给filter链中的下一个过滤器进行过滤。...过滤器在链中的顺序与它在web.xml中配置的顺序有关，配置在前的则位于链的前端。当请求通过了链中所有过滤器后就可以访问资源文件了，如果不能通过，则可能在中间某个过滤器中被处理掉。
，继之前说到的 Filter 现在用这个来做一个小小的应用----------》 铛,铛,铛,铛..... ->_-> 的留言板> 要求： ? ...Servlet 类： ? Filter 类： ?...最终的效果为： ?
} 使用给定的期望错误率和初始容量创建空的Bloom过滤器（如果不存在的话）。...返回值为0或1的范围的数据，这取决于是否将相应的输入元素新添加到过滤器中，或者是否已经存在。...key:过滤器的名称 capacity:如果指定了，应该在后面加上要创建的过滤器的所需容量。如果过滤器已经存在，则忽略此参数。如果自动创建了过滤器，并且没有此参数，则使用默认容量(在模块级指定)。...error:如果指定了，后面应该跟随着新创建的过滤器的错误率(如果它还不存在)。如果自动创建过滤器而没有指定错误，则使用默认的模块级错误率。见bf.reserve。...redis的bigkeys选项可以分析整个实例中的big keys信息，但是无法分析出MBbloom--类型的key值得大小 这里基于Redis的debug object功能，实现对MBbloom-
需求: 后台管理系统的数据修改部分需要一个简易的进行登陆权限验证 原本可以的话打算用的是shrio框架进行权限管理，但是shrio框架是因为需要对HttpServletRequest进行配置相关参数，而当前使用的...所以只有自己写一个基于过滤器的建议权限框架。...目录 主要有五个过滤流程： 过滤器： Controller层 Service层 登陆页面 主要有五个过滤流程： 判断是不是需要权限的uri存在/admin之后的页面，以及获取静态资源不进行拦截直接放行...()"/> div> div> div> div> 各种跳转是基于现有的跳转习惯进行修改的，未登录直接进入登陆，登陆失败也会通过themleaf预留的的info值进行显示原因。
Redis中布隆过滤器 之前的布隆过滤器可以使用Redis中的位图操作实现，直到Redis4.0版本提供了插件功能，Redis官方提供的布隆过滤器才正式登场。...布隆过滤器的高级使用 上面的例子中使用的布隆过滤器只是默认参数的布隆过滤器，它在我们第一次使用bf.add命令时自动创建的。...Redis还提供了自定义参数的布隆过滤器，想要尽量减少布隆过滤器的误判，就要设置合理的参数。 在使用bf.add命令添加元素之前，使用bf.reserve命令创建一个自定义的布隆过滤器。...总之，error_rate和 capacity都需要设置一个合适的数值。 布隆过滤器的原理简介 了解了布隆过滤器的使用，我们再来介绍一下布隆过滤器的原理，做到“知其然，知其所以然”。...布隆过滤器的应用 解决缓存击穿的问题 一般情况下，先查询缓存是否有该条数据，缓存中没有时，再查询数据库。当数据库也不存在该条数据时，每次查询都要访问数据库，这就是缓存击穿。
最近公司做服务配置检查，特别是zookeeper配置里面关于数据库、redis、域名的配置。刚好还没弄过XML解析，所以顺手封装了一个工具类。...XML文件解析分四类方式：「DOM解析」；「SAX解析」；「JDOM解析」；「DOM4J解析」。...其中前两种属于基础方法，是官方提供的平台无关的解析方式；后两种属于扩展方法，它们是在基础的方法上扩展出来的，只适用于java平台。...权衡之后我先选择了「DOM解析」，因为文件不大（1万行），只是一次性的脚本，不存在性能方面的考虑。...语言我依然采用了Groovy模式，不能不说太好用了，之前讲过如何在两个小时内容从Java过渡到Groovy，有兴趣的同学可以去看看：从Java到Groovy的八级进化论。
让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。 什么是图像分割？ 想象一下我们要过马路，过马路之前我们会做什么？...另一方面，在实例分割中，这些像素属于同一类，但我们用不同的颜色表示同一类的不同实例。 根据我们使用的分割方法，分割可以分为许多类别。...基于区域的分割 基于边缘检测的分割 基于聚类的分割 基于CNN的分割等。 接下来让我们看一个基于聚类的分割示例。 什么是基聚类的分割？ 聚类算法用于将彼此更相似的数据点从其他组数据点更紧密地分组。...现在我们想象一幅包含苹果和橙子的图像。苹果中的大部分像素点应该是红色/绿色，这与橙色的像素值不同。如果我们能把这些点聚在一起，我们就能正确地区分每个物体，这就是基于聚类的分割的工作原理。...苹果和橙子底部的灰色阴影 苹果顶部和右侧部分的亮黄色部分 白色背景 让我们看看我们是否可以使用来自 scikit-learn 的 K 均值算法对它们进行聚类 # For clustering the
概述 使用Java类提供Bean定义信息 实例 分析 使用基于Java类的配置信息启动Spring容器 直接通过Configuration启动Spring容器 通过AnnotationConfigApplicationContext...的构造函数加载配置类 通过编码的方式加载多个Configuration配置类然后通过刷新容器应用这些配置类 通过Import将多个配置类组装到一个配置类中然后仅需注册这个组装好的配置类 启动容器 通过XML...Java类的配置方式和基于XML或者基于注解的配置方式相比，前者通过代码编程的方式可以更加灵活的实现Bean的实例化及Bean之间的装配，后两者都是通过配置声明的方式，在灵活性上要稍逊一些，但在配置上要更简单一些...---- 使用基于Java类的配置信息启动Spring容器 1.直接通过@Configuration启动Spring容器 Spring提供了AnnotationConfigApplicationContext...，可注册多个 ctx.register(Teacher.class); // 刷新容器以应用这些注册的配置类 ctx.refresh();
让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。 什么是图像分割？...另一方面，在实例分割中，这些像素属于同一类，但我们用不同的颜色表示同一类的不同实例。 根据我们使用的分割方法，分割可以分为许多类别。...基于区域的分割 基于边缘检测的分割 基于聚类的分割 基于CNN的分割等。 接下来让我们看一个基于聚类的分割示例。 什么是基聚类的分割？...聚类算法用于将彼此更相似的数据点从其他组数据点更紧密地分组。 现在我们想象一幅包含苹果和橙子的图像。苹果中的大部分像素点应该是红色/绿色，这与橙色的像素值不同。...如果我们能把这些点聚在一起，我们就能正确地区分每个物体，这就是基于聚类的分割的工作原理。现在让我们看一些代码示例。
聚类的应用非常广泛，比如在商业应用方面，聚类可以帮助市场营销人员将客户按照他们的属性分层，发现不同的客户群和他们的购买倾向（如下图将客户按照他们对颜色喜好归类）。...聚类可以将大规模的客户数据按照客户喜好进行归类，比如该图展示了聚类后发现了3个簇 由于聚类是无监督学习方法，不同的聚类方法基于不同的假设和数据类型，比如基于。...聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：k-means），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBSCAN），基于网格的聚类算法( 如：STING )等等。...该方法可以找到各种大小各种形状的簇，并且具有一定的抗噪音特性。在日常应用中，可以用不同的索引方法或用基于网格的方法来加速密度估计，提高聚类的速度。...基于密度的聚类也可以用在流数据和分布式数据中，关于其他方向的应用，详见（Aggarwal 2013）. 5、源码下载 (Matlab) DP: https://au.mathworks.com/matlabcentral
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