一、查找协议的定义 因为本篇博客我们涉及查找表的多种查找方式，而且查找表的数据结构都是线性结构。基于Swift面向对象语言的特征以及面向接口编程的原则，我们先给我们所有的查找方式定义一个协议。...在查找表中存储着A~H的元素，我们要查找G元素在该查找表中的位置，我们需要从A开始以此匹配，当找到G时，就返回G在查找表中的位置。 ?...当然你也可以将哨兵放在第一个位置，从后往前的进行查找，不过如果你的查找表是顺序存储的话，不建议将哨兵插入到第一个位置，因为顺序表的插入操作是比较费时的。 ?...之所以称为折半查找，是因为在每次关键字比较时，如果不匹配，则根据匹配结果将查找表一份为二，排除没有关键子的那一半，然后在含有关键字的那一半中继续折半查找。...此刻82=items[mid]=items[7]=82, 查找成功将mid返回。 ? 3、Fibonacci查找的代码实现 原理分析完毕后，给出代码实现不是什么难事呢。大体结构与二分查找依然类似。
线性表的顺序存储结构与操作 题目编号:454 题目要求： 请你定义一个顺序表，可以对顺序表进行如下操作： (1)在某个元素之前插入一些元素 (2)删除某个位置的元素 (3)查找某元素 (4)获取某个位置的元素...本题中，顺序表元素为整数，顺序表的第一个元素位置为1，顺序表的最大长度为20。...输入描述 各个命令以及相关数据的输入格式如下： 在某个位置之前插入操作的命令：I，接下来的一行是插入的元素个数n， 下面是n行数据，每行数据有两个值，分别代表插入位置与插入的元素值 查找某个元素：S...S时，请输出要查找元素的位置，如果没找到，请输出None 当输入的命令为G时，请输出获取的元素值，如果输入的元素位置不正确， 输出“位置不正确” 当输入的命令是D时，请输出被删除的那个元素值，如果表空...list.Print(); break; } } catch (const char* str) { cout << str << endl; } } return 0; } 线性表的链式存储结构与操作
散列表又称为哈希表（Hash Table）, 是为了方便查找而生的数据结构。...关于散列的表的解释，我想引用维基百科上的解释，如下所示： 散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。...也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。...2、散列表的查找 散列表的查找与散列表元素的插入是非常相似的，也是通过哈希函数以及处理冲突的方法来完成的。...我们以在创建好的查找表中查找93为例，首先通过创建哈希表时使用的哈希函数来计算93对应的key, key = 93 % 11 = 5。
大家知道EasyGBS视频平台支持告警上报功能，并且能够在摄像头设备锁定异常情况时，进行自动拍照，上传至平台，平台进行统一记录，包括快照、告警时间等内容。...某项目现场EasyGBS告警查询页面的告警记录显示的告警时间和实际的录像和快照时间不匹配的情况，具体如下： 首先需要排除显示和数据传输问题，通过排查数据库发现记录的告警时间与实际时间确实存在偏差，因此排除显示数据与数据库一致...其次排除告警产生时的时间戳本身存在问题，经过日志记录的排查。发现下端上传的告警事件与录像时间一致。因此判断问题为后端问题。...此处的问题和时区有问题，通过gorm连接Mysql数据库时，需要设置时区。因为中国时区与UTC时间存在8小时的偏差，如果不设置时区则设置到Mysql的时间会存在8小时的偏差。...拓展： 配置告警信息前要先确认前端设备是否能够进行画面捕捉，如果支持，则可以按照该文的步骤来进行配置：EasyGBS如何上传设备告警信息至平台上。如果大家有兴趣，也可以直接部署测试。
一、查找表（Look-Up-Table)的原理与结构 采用这种结构的PLD芯片我们也可以称之为FPGA：如altera的ACEX、APEX系列、Xilinx的Spartan、Virtex系列等。...查找表（Look-Up-Table)简称为LUT，LUT本质上就是一个RAM。目前FPGA中多使用4输入的LUT，所以每一个LUT可以看成一个有4位地址线的16x1的RAM。...二、基于查找表（LUT)的FPGA的结构 我们看一看Xilinx Spartan-II的内部结构，如下图： ? ? Spartan-II主要包括CLBs，I/O块，RAM块和可编程连线（未表示出）。...LE是FLEX/ACEX芯片实现逻辑的最基本结构(altera其他系列，如APEX的结构与此基本相同，具体请参阅数据手册）。 三、查找表结构的FPGA逻辑实现原理 我们还是以这个电路的为例： ?...时钟信号CLK由I/O脚输入后进入芯片内部的时钟专用通道，直接连接到触发器的时钟端。触发器的输出与I/O脚相连，把结果输出到芯片管脚。这样PLD就完成了图3所示电路的功能。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我负责小组里处理冲突。 用RN【30】做随即数列。在冲突的时候使用作为随即增量。为防止重复，在赋值时做适当处理。...> #include using namespace std; #define MAX_NUM 26 typedef struct Preson //定义数据结构 { int num...查找信息 **\n"); printf("** 3....需要改动的地方有： 1、插入函数 2、查找函数 #include #include #include #include #include...=NULL) //利用随机数列继续查找，直到找到或者链表为空。
题目部分 树形查询（层次查询）可用于哪些场景？ 答案部分 在实际开发中，如果表中数据具有逻辑上的层次结构，那么可以使用层次查询以更直观地显示查询结果（包括数据本身以及数据之间的层次关系）。...树形结构的关系可以控制遍历树的方向，是自上而下，还是自下而上，还可以确定层次的开始点（ROOT）的位置。...树形结构的数据存放在表中，数据之间的层次关系即父子关系，通过表中的列与列间的关系来描述，例如EMP表中的EMPNO和MGR列。...[WHERE ]是根据CONNECT BY和START WITH选择出来的记录进行过滤的，是针对单条记录的过滤，不会考虑树的结构。...8、START WITH与CONNECT BY PRIOR语句完成递归记录，形成一棵树形结构，通常可以在具有层次结构的表中使用。 9、PRIOR和START WITH关键字是可选项。
如果不采用 CIDR 技术，则在与该 ISP 的路由器交换路由信息的每一个路由器的路由表中，就需要有 64 个项目。...其实到这里都是很好理解的，细心看一下就能看懂。 最长前缀匹配 使用 CIDR 时，路由表中的每个项目由“网络前缀”和“下一跳地址”组成。在查找路由表时可能会得到不止一个匹配结果。...再查找路由表中的第 2 个项目： 第 2 个项目 206.0.71.128/25 的掩码 M 有 25 个连续的 1。...使用二叉线索查找路由表 当路由表的项目数很大时，怎样设法减小路由表的查找时间就成为一个非常重要的问题。...为了进行更加有效的查找，通常是将无分类编址的路由表存放在一种层次的数据结构中，然后自上而下地按层次进行查找。这里最常用的就是二叉线索 (binary trie)。
so 动态库没有找到 , 有很多问题都会导致该错误 , 如 build.gradle 中没有配置对应的 CPU 架构 , NDK 中调用的外部动态或静态依赖库的 CPU 架构不匹配 ; 这里我遇到的问题是...主应用 与 依赖库的 CPU 架构不匹配导致 ; 创建项目时选择如下选项 , 自动生成的 build.gradle 中默认生成 arm64-v8a, armeabi-v7a, x86, x86_64...架构的动态库 , 但是生成的不全 , 导致上述问题 , 解决方案是干脆不生成 arm64-v8a 架构的动态库 , 只生成 armeabi-v7a 架构动态库 , arm64-v8a 架构的手机会向下兼容...arm64-v8a 或 armeabi-v7a 手机 , x86 和 x86_64 手机很少 , 一般不进行匹配 ; 一般的高端机型都是 arm64-v8a 架构的 , 几年前的机型可能是 armeabi-v7a..., 系统查找时 , 就不会查找 android / defaultConfig / externalNativeBuild / cmake / abiFilters 配置 abiFilters 'armeabi-v7a
CIDR 匹配与查找 最长前缀匹配 在使用CIDR时，由于采用了网络前缀这种记法，IP地址由网络前缀和主机号这两个部分组成，因此在路由表中的项目也要有相应的改变。...但是在查找路由表时可能会得到不止一个匹配结果。 应当从匹配结果中选择具有最长网络前缀的路由。...使用二叉线索查找路由表 使用CIDR后，由于要寻找最长前缀匹配，使路由表的查找过程变得更加复杂了。 当路由表的项目数很大时，怎样设法减小路由表的查找时间就成为一个非常重要的问题。...为了进行更加有效的查找，通常是把无分类编址的路由表存放在一种层次的数据结构中，然后自上而下地按层次进行查找。 这里最常用的就是二叉线索。 它是一种特殊结构的树。...但这是否和网络前缀匹配，还要和子网掩码进行一次逻辑与的运算。 为了提高二叉线索的查找速度，广泛使用了各种压缩技术，比如前缀相同的就只比较后面不相同的位数。
通常情况下，若路由器以前跟主机乙通信过的话，则这个IP地址与MAC地址的对应记录将会在路由器ARP缓冲表中。若缓冲过期后，则这个对应的记录将会被删除。...在使用CIDR中，在查找路由表时可能会得到不止一个匹配结果，这时应当从匹配结构中选择具有最长网络前缀的路由，因为网络前缀越长，其地址块就越小，因而路由就越具体。...使用CIDR后查找最长前缀匹配，应使用二叉线索，即将无分类编址的路由表放在一层次的数据结构中，自上而下的按层次查找。...这个时候由于两个子网都匹配，选择最长的网络前缀匹配，也就是 206.0.71.128 ---- 二叉线索查找路由表 当路由表的项目数很大时，怎样设法减小路由表的查找时间就成为一个非常重要的问题。...为了进行更加有效的查找，通常是将无分类编址的路由表存放在一种层次的数据结构中，然后自上而下地按层次进行查找。这里最常用的就是二叉线索(binary trie)。
在这类结构中实体用记录型表示，而记录型抽象为图的顶点。记录型之间的联系抽象为顶点间的连接弧。整个数据结构与图相对应。其中层次模型的基本结构是树形结构；网状模型的基本结构是一个不加任何限制条件的无向图。...； 网状数据模型数据之间的彼此关联比较大，该模型其实一种导航式的数据模型结构，不仅要说明要对数据做些什么，还说明操作的记录的路径； 2.3 关系模型 2.3.1概述 它以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种地理实体与属性之间的关系进行存储和变换...缺点是数据库大时，查找满足特定关系的数据费时；对空间关系无法满足。 2.3.2数据结构 关系模型采用二维表来表示。二维表由表框架和表的元组组成。表框架由多个命名的表属性组成。...而不是通过查找其中的用户密钥找到电子邮件地址userpk列，用户记录具有直接指向电子邮件地址记录的指针。也就是说，选择一个用户后，指针可以直接跟在电子邮件记录上，不需要搜索电子邮件表来查找匹配的记录。...这旨在避免对象 – 关系阻抗不匹配 – 在数据库中的表示（例如表中的行）与其在应用程序中的表示（通常为对象）之间转换信息的开销。
这种架构与通用的预测编码方案一致，在预测编码层次结构中的任何级别上，预测编码层次结构中的预测误差通过减去预测来形成预测误差或不匹配。...然而，如果我们想要确定哪种方案提供了对真实视觉层次结构中神经信息传递的最佳解释，这将提出一个有趣的挑战。...最初，组合模板产生自上而下的预测，该预测为“交叉”生成比“两个”更好的匹配。选择网络开始将 FOA 偏向“十字”。随后，这种偏差导致与自上而下的预测不匹配，从而导致激活增加（即预测误差）。...尽管 FOA 生成与输入中的“交叉”相匹配的预测，但与“两个”的不匹配会导致更高的激活。...简而言之，精度的自上而下预测可以选择哪些预测误差被有效增强，使它们对层次结构的更高层次的信念更新产生更大的影响。这被认为是预测编码中注意力的计算同源。
； 层次合理(通常是“总-分，先主要后次要”结构)，符合看报表的思维路径； 维度丰富，便于从细类上了解指标的组成以及定位指标变化所对应的环节； 其次，数据分析师作为“报表供应链”中的上游，需要关注的是在满足数据需求的基础上还要能做到...明确报表主题及核心指标 报表的核心可能是关注某个KPI，或者“人货场”中的某个要素，这些都可以称作报表的主题，报表的任务之一就是用具有层次结构的多个相关联的指标来对某个业务主题做“画像”。 e.g....在空间上拆解核心指标 细化成分和结构，将一个关键指标展开成一张表(加权求和公式)，有两类方法： 自上而下的公式拆解(从业务出发)； 自下而上的“维度-计量”组合(从数据出发) 2.1 自上而下的公式拆解...文档，报表从需求提出到上线到后期维护都要在文档上记录，比如报表的编号、中文名称、报表类型、主要指标、底层数据表名称、需求方、上线日期、上线平台、当前状态、更改记录等，通常建议将这些信息记录到wiki以便于在线协作...时间颗粒度要足够细，比如通常按天的统计，那么可以向上覆盖按周、月、年等的统计，就不用为了计算不同时间颗粒度的指标单独建表了； 注意动态属性的匹配，比如匹配用户属性做统计分析时，用户当时的行为要和当时的属性匹配
事实表与维度表 前文介绍了一维表和二维表的异同及相互转换 今天再来解释一下事实表与维度表 先来看下表。回忆下，这是一维表二维表？...不错，“查找替换”起码比刚才那位人眼查找手工修改要强 但请记住，我们面对的不是普通的人工制表，几百行记录，查找替换耗时可忽略不计；而系统生成的一维表，都是成千上万行，别说是查找替换，即便是平时双击打开一张电子表...周（是不是有点像日期表） 表示地点：国-省/州-市-区县-镇-村 品类：用途-品牌-包装 ………… 类似上面这些具有独立属性或层次结构的信息，我们将其称之为数据的维度 一个数据，可以属于不同维度，在不同维度上根据层次结构进行汇总统计...(聚合) 为什么把它称为“维度”，见下图 为了计算长度、面积或体积，我们把物体长宽高各维度相乘 同样，为了计算报表中值的数量，也可以通过报表的独立属性和层次结构中的成员数目相乘，那么“独立属性”和“层次结构...”，就是报表的维度 搞清了“维度表”，那“事实表”也就不难理解了 事实表：表格里存储了能体现实际数据或详细数值，一般由维度编码和事实数据组成 维度表：表格里存放了具有独立属性和层次结构的数据，一般由维度编码和对应的维度说明
读路径：从数据结构的设计开始，包含了extent ，缓存和索引，对于每个数据结构，我们将介绍他如何在读路径中提供快速的查找。...，也可以被缓存，一旦查找未命中的内存表，查询的键将通过哈希算法映射到行缓存中相应的槽位进行匹配，对于点查询，从行缓存中检索记录只需要话费O(1)的时间，当随机访问记录时，行缓存的影响较小。...它为未命中行缓存的请求或范围查询的查找提供服务。表缓存包含引导到相应extent的子表头的元数据信息。找到extent后，我们使用Bloom过滤器来过滤出不匹配的键。...上图展示了X-Engine中多版本源数据库索引的结构，每个字表的LSM-TREE 都有其关联的园数据库索引，他从根节点开始，索引的每次修改都会创建一个新的元数据快照，该快照只想所有关联的层次和内存表，而不修改现有的源数据库快照的节点...，如果其 extent 与参与压缩的其他的extent存在重叠的键范围，他们也可以在磁盘上移动位置。
25、数据分层（层级）结构 25.1 分层结构的概念和意义 分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式，Tableau默认包含对某些字段的分层结构，比如日期、日期与时间、地理角色，以日期为例，日期本来就包括年...、月、日的层次结构。...25.2 分层结构的创建与使用 分层结构的展示： ①订单/人员->拖动形成集合 ? ②利润->行,订单日期->列，选择整个视图，点击年(订单日期)可上/下钻 ?...③创建表：中心->列，人工服务接听量->行和颜色，中心下钻。 ? 下钻的时候如果遇到无法识别的数据可以清除掉： ?...创建分组也有两种方式： ①右键点击组->创建->组 ②直接在图形中点击右键->组 ②创建分组：右键组->编辑组->自定义拖放，遇到几个需同时进行的按Ctrl，查找可以精准匹配 ?
© 另一种方法是重用由 ConvNet 计算的金字塔特征层次结构，就好像它是一个特征化的图像金字塔一样。 (d) 我们提出的特征金字塔网络 (FPN) 与 (b) 和 © 一样快，但更准确。...然而，图像金字塔并不是计算多尺度特征表示的唯一方法。深度卷积网络逐层计算特征层次结构，并且通过子采样层，特征层次结构具有固有的多尺度金字塔形状。...因此，它错过了重用特征层次结构的更高分辨率地图的机会。我们表明这些对于检测小物体很重要。...SSD [22] 和 MS-CNN [3] 在特征层次结构的多个层次上预测目标，而无需组合特征或分数。...表 1(d) 显示了我们的特征金字塔没有自上而下路径的结果。通过这种修改，1×1 横向连接和 3×3 卷积连接到自下而上的金字塔。该架构模拟了重用金字塔特征层次结构的效果（图 1（b））。
数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本 1）调研：业务调研、需求调研、数据调研 2）划分主题域...1）概念模型CDM：概念模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，以数据类的方式描述企业级的数据需求 概念模型的内容包括重要的实体与实体之间的关系，在概念模型中不包含实体的属性，也不包含定义实体的主键...（添加历史列，用不同的字段保存变化痕迹，因为只保存两次变化记录，使用与变化不超过两次的维度） 11、怎么理解元数据？...数据处理，例如常见的表输入表输出；非结构化数据结构化；特殊字段的拆分等。源数据到数仓、数据集市层的各类规则。比如内容、清理、数据刷新规则。...数据仓库元数据： 数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构及数据集市的位置和内容；业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式等。
数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法； 数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向； 数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。...1）概念模型CDM：概念模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，以数据类的方式描述企业级的数据需求 概念模型的内容包括重要的实体与实体之间的关系，在概念模型中不包含实体的属性，也不包含定义实体的主键...（添加历史列，用不同的字段保存变化痕迹，因为只保存两次变化记录，使用与变化不超过两次的维度） 11、怎么理解元数据？...数据处理，例如常见的表输入表输出；非结构化数据结构化；特殊字段的拆分等。源数据到数仓、数据集市层的各类规则。比如内容、清理、数据刷新规则。...数据仓库元数据： 数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构及数据集市的位置和内容；业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式等。
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