HT一直被客户称道的就是其全矢量化的设计特色，矢量相比传统图片好处太多了： 矢量可无级缩放，界面不失真不模糊 描述矢量的文本内容远比图片小得多 目前各种window.devicePixelRatio不一致的设备...的HT for Web很自然的选择了一条自定义简单标准的JSON格式路线。.../res/sunrise.png')的方式注册url路径，但当注册对象是HT矢量格式标准的JSON数据时，则HT会采用该JSON描述的矢量信息进行图形绘制，上图的JSON其实仅是左侧图片的描述，右侧红色的四个...至此仅可以说重造了个SVG的轮子没啥特殊，如果仅能达到矢量化的功能，那费那么大劲自定义一套标准也没大意义，其实HT for Web设置矢量的初衷并非为了矢量化，而是HT产品的核心理念：让程序员更轻松的开发图形界面...这里HT又创新性的提出了动态绑定矢量数据的功能，HT的矢量格式设计从骨子里头就考虑了动态绑定数据的需求，HT的矢量JSON格式中，任何图形元素的颜色、大小、角度等所有参数都可以动态绑定业务数据，例如上图水泵的扇叶
HT一直被客户称道的就是其全矢量化的设计特色，矢量相比传统图片好处太多了： 矢量可无级缩放，界面不失真不模糊 描述矢量的文本内容远比图片小得多 目前各种window.devicePixelRatio...的HT for Web很自然的选择了一条自定义简单标准的JSON格式路线。.../res/sunrise.png’)的方式注册url路径，但当注册对象是HT矢量格式标准的JSON数据时，则HT会采用该JSON描述的矢量信息进行图形绘制，上图的JSON其实仅是左侧图片的描述，右侧红色的四个...至此仅可以说重造了个SVG的轮子没啥特殊，如果仅能达到矢量化的功能，那费那么大劲自定义一套标准也没大意义，其实HT for Web设置矢量的初衷并非为了矢量化，而是HT产品的核心理念：让程序员更轻松的开发图形界面...这里HT又创新性的提出了动态绑定矢量数据的功能，HT的矢量格式设计从骨子里头就考虑了动态绑定数据的需求，HT的矢量JSON格式中，任何图形元素的颜色、大小、角度等所有参数都可以动态绑定业务数据，例如上图水泵的扇叶
这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化？ 矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作的技术。...，矢量化的执行时间减少了约 18 倍。...5000000 , 4 )), columns=( 'a' , 'b' , 'c' , 'd ' )) df.shape # (5000000, 5) df.head() 创建一个新列“ratio”来查找列...，与Python 中的循环相比，矢量化操作所花费的时间几乎快 1000 倍。...随着时间的推移开始实施它，您将习惯于按照代码的矢量化思路进行思考。
1、什么是 In-Memory 深度矢量化（Deep Vectorization） In-Memory 深度矢量化是一个基于 SIMD 的框架，它为查询计划中的高级查询运算符支持矢量化。...In-Memory 矢量化连接特性是深度矢量化框架的关键。通过使用SIMD向量处理，该框架优化了哈希联接的各个方面，例如哈希、构建、探测和收集。此优化可以将联接处理的性能提高100％或更多。...2、内存中深度矢量化如何工作 In-Memory 深度矢量化框架将高级、复杂的SQL运算符（例如，哈希联接）分解为较小的内核大小的单元。 解构的内核适用于SIMD矢量化技术。...3、内存中矢量化联接的工作方式 向量化联接功能是内存中深度向量化框架的关键方面。...7.在“其他信息（Other Information）”窗口中，查找“DeepVec Hash Joins”。因为该值为1，所以数据库使用了 In-Memory 矢量化联接。
注：哈希查找与线性表查找和树表查找最大的区别在于，不用数值比较。 冲突 若 key1 ≠ key2 ，而 f(key1) = f(key2)，这种情况称为冲突(Collision)。...当程序查找哈希表时，如果没有在第一个对应的哈希表项中找到符合查找要求的数据元素，程序就会继续往后查找，直到找到一个符合查找要求的数据元素，或者遇到一个空的表项。...（2）拉链法 将哈希值相同的数据元素存放在一个链表中，在查找哈希表的过程中，当查找到这个链表时，必须采用线性查找方法。...如果出现地址冲突，则按设定的处理冲突的方法寻找下一个地址。 如此反复，直到不冲突为止（查找成功）或某个地址为空（查找失败）。... NULLKEY; // 查找不到记录，直接返回NULLKEY } } （4）插入关键字为key的记录 将待插入的关键字key插入哈希表 先调用查找算法，若在表中找到待插入的关键字，则插入失败；
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。...从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习...【DL笔记2】矢量化技巧&Logistic Regression的算法解析 一、神经网络中的矢量化技巧 就一句话： ❝「只要阔能，就不要使用显示for循环（explicit for-loop），而是尽可能采用矢量化技术...因此，我们在面对深度学习问题的时候，首先要想一想，如何把数据进行“矢量化”，就是转化成向量或者矩阵，这样可以大大提高我们的效率。...有关python的传播机制、numpy的典型使用以及for-loop和vectorization运算时间的对比，可以参见我的另一篇文章：Python的矩阵传播机制&矩阵运算——消灭for循环！
论文题目 Scalar is Not Enough: Vectorization-based Unbiased Learning to Rank 论文摘要 无偏差学习排名 （ULTR） 旨在从有偏差的用户点击日志中训练无偏差的排名模型...当前的大多数ULTR方法都基于检验假设（EH），假设点击概率可以被分解成两个标量函数，一个与排名特征有关，另一个与偏差因素有关。...不幸的是，在实践中特征、偏差因素和点击之间的相互作用很复杂，通常无法以这种独立的方式分解。使用 EH 拟合点击数据可能会导致模型错误并带来近似误差。...本文提出了一种基于向量的EH，并将点击概率表述为两个向量函数的点乘。此解决方案是完备的，因为它在拟合任意点击函数方面具有通用性。...大量实验表明，作者的方法在复杂的真实点击和简单的模拟点击方面明显优于最先进的ULTR方法。 论文链接 https://doi.org/10.1145/3534678.3539468
想必大家已经对方法的查找流程有过基本的了解了，所以这个例子大家应该都能理解，接下来我们就从源码层面来分析方法的慢速查找流程。...方法的慢速查找流程分析 在上篇文章方法的查找流程——快速查找中，我们知道，在缓存中没有查找到对应的方法之后，最终会走到_class_lookupMethodAndLoadCache3函数，今天我们就从该函数开始入手研究...这里需要说明以下几点： 这里的参数obj是当前方法的调用者，cls参数是方法开始查找的起始类。...第57~59行是去当前类的缓存中去查找，需要说明的是，这里不用走汇编。因为第53行及之前的准备条件已经将缓存给准备好了，这里可以直接获取。 第61~70行是到当前类的方法列表中去查找。...跟在当前类中查找的流程一样，也是先到父类缓存中去查找，父类缓存中没找到的话，那就到父类的方法列表中通过二分查找算法去查找。
实际上objc_msgSendSuper最终也会通过调用objc_msgSend进行消息发送，具体可查阅我的这篇总结：[super class]和[self class] 快速查找流程 接下来我们开始正式分析快速查找流程...这里需要着重说明的是，消息的快速查找流程是通过汇编语言来实现的，使用汇编的原因有二： 基于性能考虑。快速查找对于速度是有要求的，它要尽可能地快，而汇编语言是最接近机器语言的，因此其性能是最好的。...：标明获取isa结束，开始在缓存中查找对应的方法实现。...// {imp, sel} = *--bucket b 1b // loop 的作用是：当缓存查找没有命中的时候，就通过CheckMiss进行查找（下面会详解CheckMiss）。...b.eq 3f表示的是，如果CheckMiss查找成功，就进行下面的步骤3。
查找的基本概念 什么是查找？ 查找是根据给定的某个值，在表中确定一个关键字的值等于给定值的记录或数据元素。...查找算法的分类 若在查找的同时对表记录做修改操作（如插入和删除），则相应的表称之为动态查找表； 否则，称之为静态查找表。...查找算法性能比较的标准 ——平均查找长度ASL（Average Search Length） 由于查找算法的主要运算是关键字的比较过程，所以通常把查找过程中对关键字需要执行的平均比较长度（也称为平均比较次数...把查找区间的中间位置视为树的根，左区间和右区间视为根的左子树和右子树。 由此得到的二叉树，称为二分查找的判定树或比较树。 由此可知，二分查找的平均查找长度实际上就是树的高度O(log2N)。...又因为索引表是递增有序的，所以查找索引可以使用顺序查找或二分查找。 (2) 然后在已确定的块中进行顺序查找 因为块中不一定是有序的，所以只能使用顺序查找。
什么样的文本数据可以进行矢量化？ Excel 包含xy信息的Excel都可以，xy可以在一个字段里，也可以在两个字段中。另外如果包含高程信息，还可以生成三维的矢量数据。...csv csv数据也是一种比较常见的格式，同样的，只要包含xy信息也可以进行矢量化。 json 如果采集过互联网地图，如某德。它返回的就是json数据。...xml 很早的时候采集天地图的poi，发现天地图返回的数据是xml，xy信息都在xml的某节点中。 …… 虽然这里写了不少，但还有很多格式没有提到。...总之，只要数据含有坐标信息，都可以被矢量化，成为常规GIS平台可用的格式！ 如何进行矢量化？ 在这里，我用一点数据为例，采用各个平台进行一波矢量化操作！ ?...以上就是将文本数据矢量化的几种方式。演示中的样例数据是CSV，但同样适用于Excel、json、xml等数据格式。总之，就像在前面说的只要数据包含坐标信息，就可以提取出XY值，转换为点线面矢量图层。
折半查找的概念与性能分析 折半查找（Binary Search）是一种高效的查找算法，适用于在已排序的数组中快速定位特定元素。它通过将搜索区间对半分，逐步缩小查找范围，从而实现高效查找。...重复：继续执行上述步骤，直到找到目标元素或区间 low 超过 high（表示查找失败）。 平均查找长度（ASL）的计算 折半查找的 平均查找长度（ASL） 衡量了查找操作的效率。...在包含 100 个元素的数组中，折半查找的成功查找的平均比较次数约为 5.741 次，而不成功查找的平均比较次数约为 7.644 次。...示例：100个元素折半查找，查找成功的最多比较次数 对于折半查找（Binary Search），成功查找时的最多比较次数是与查找树的高度相关的。...在最坏的情况下，即查找成功但需要经过树的所有层时，这个次数等于树的最大深度。 折半查找的树结构 在折半查找中，数据被组织成一棵平衡的二叉搜索树。
如下图1所示，根据单元格D13和D14中的数据，在上方单元格区域C2:I10中获取预算额。 图1 小范：这还不简单，这不就是经典的INDEX/MATCH函数组合查找吗，你也太小瞧我了吧。...小范想了想，这是从左向右的正常查找，经典的VLOOKUP也用得上呀。...于是，他写下了第二个公式： =VLOOKUP(D13,C3:I10,MATCH(D14,C2:I2,0)) 小吴：这都是解决这类典型的问题的经典组合，有点别出心裁的解法吗？...小范：既然要获取某单元格中的值，就要先知道这个单元格的地址，更进一步是要知道单元格所在的行列号。求行列号在前面的公式中都用过了，使用MATCH函数求得。...小范：…… 亲爱的读者，你有解决这道题的更好或更有趣的公式吗？请留言。
今天这篇博客就聊聊几种常见的查找算法，当然本篇博客只是涉及了部分查找算法，接下来的几篇博客中都将会介绍关于查找的相关内容。...本篇博客主要介绍查找表的顺序查找、折半查找、插值查找以及Fibonacci查找。本篇博客会给出相应查找算法的示意图以及相关代码，并且给出相应的测试用例。...而折半查找、插值查找以及Fibonacci查找的查找表都是有序的，下方的内容会详细的介绍到。进入今天博客的主题。...三、折半查找 折半查找又称为二分查找，折半查找的作用对象是有序的查找表，也就是说，我们的查找表是已经排好序的。...插值查找就是让mid更趋近于我们要查找的值，将查找表缩小到更小的范围中，这样查找的效率肯定会提升的。至于如何将mid更趋近于我们要查找的值呢，那么这就是我们“插值查找”要做的事情了。
首先来对比一下通用的查找算法和字符串查找算法： 各种字符串查找算法的性能特点 算法（数据结构） 优点 二叉查找树（BST） 适用于随机排列的键 2-3树查找（红黑树） 有性能保证 线性探测法（并行数组）...内置类型，缓存散列值 R向单词查找树 适用于较短键和较小的字母表 三向单词查找树 适用于非随机的键 如果空间足够，R向单词查找树的速度是最快的，能够在常数次次数比较内完成查找。...对于大型字母表，R向单词查找树所需空间可能无法满足时，三向单词查找树是最佳选择，因为它对字符比较次数是对数级别的，而二叉查找树中键的比较次数是对数级别的。...散列表也很有用，但它不支持有序性符号表操作，也不支持扩展的字符类API操作。
1.算法：（设查找的数组期间为lists[low, high]） （1）确定该期间的中间位置mid （2）将查找的值T与lists[mid]比较。...若相等，查找成功返回此位置；否则确定新的查找区域，继续二分查找。...区域确定如下： a.lists[mid]>T ，由数组的有序性可知lists[mid,mid+1,……,high]>T;故新的区间为lists[low,……，mid-1] b.lists[mid...每一次查找与中间值比较，可以确定是否查找成功，不成功当前查找区间缩小一半。递归找，即可。 2.时间复杂度 注意：二分查找的前提必须待查找的序列有序。...二分查找的时间复杂度是O(log(n))，最坏情况下的时间复杂度是O(n)。
折半查找基本要求：待查找数组必须是有序的（以下代码是基于递增有序） /** * 折半查找 * @param a 给定数组 * @param low * @param high...* @param k 需要查找的数字 * @return */ public static int bSearch(int[] a, int low, int high, int k){...high)/2; // 取表中间位置 if(a[mid]==k){ return mid; }else if(a[mid]>k){ // 说明需要在a[low...mid-1] 中查找...， 即左边查找 high = mid-1; } else{ // 说明需要在a[mid+1...high] 中查找， 即右边查找 low = mid +1; } }...{1, 2, 3, 4, 5}; System.out.println(bSearch(a, 0, a.length-1, 5)); } 输出结果： 4 时间复杂度：O(logn) 平均查找长度
基本概念 查找表：由同一种类型的数据元素（记录）组成 静态查找表:只需要查找算法 动态查找表：除了查找，还需要增删改查数据元素 关键字:唯一标识数据元素的数据项 常见的查找算法 折半查找 概念 折半查找又称二分查找...，仅适用于有序的顺序表，不能用链表。...如果当前LOW和HIGH之间有奇数个元素，则MID分割后，左右两部分元素个数相等 如果当前LOW和HIGH之间有偶数个元素，则MID分割后，左部分比右半部分少一个元素 折半查找的判定树中，若MID={...（LOW=HIGH）/2}向下取整，则对于任何一个节点，必有右子树结点数-左子树结点数=0或1 折半查找判定树必定是平衡二叉树 折半查找判定树中，只有最下面一层是不满的，因此元素个数为n时，树高h={log2...（n+1）}向下取整 失败结点：n+1（等于成功节点的空链域数量） 分块查找 分块查找，又称索引顺序查找，算法过程： 在索引表中确定待查记录所属的分块（可顺序，可折半） 在块中查找 若索引表中不包含目标关键字
查找时，根据这个确定的对应关系找到给定值key的映射f(key)，若查找集合中存在这个记录，则必定在f(key)的位置上。 这里我们把这种对应关系f称为散列函数，又称为哈希(Hash)函数。...2.散列表查找步骤 （1）在存储时，通过散列函数计算记录的散列地址，并按此散列地址存储该记录。 （2）当查找记录时，我们通过同样的散列函数计算记录的散列地址，并按此散列地址访问该记录。...因此，散列主要是面向查找的存储结构。 散列结束最适合的求解问题是查找与给定值相等的记录。对于查找来说，简化了比较过程，效率就会大大提高。但散列技术不具备很多常规数据结构的能力。...如果相对于基本表而言，有冲突的数据很少的情况下，公共溢出区的结构对查找性能来说还是非常高的。 5.散列表查找实现 （1）散列表查找算法实现 首先是需要定义一个散列表结构以及一些相关的常数。...：3 4所在的位置：4 6.复杂度分析 单纯论查找复杂度，对于无冲突的hash表而言，查找复杂度为O(1)(在查找之前需要构建相应的Hash表)。
本文主要介绍如何在Hive中利用基于SIMD的优化，使Apache Parquet表的查询运行效率提升26％以上。 2 CPU矢量化 矢量化是将算法从一次操作一个值转换为一次操作一组值的过程。...与基于行的执行相比，矢量化执行避免了大量的虚函数调用，从而提高了指令和数据缓存命中率。...所以如果你的表使用的是Parquet文件格式，查询这些表的时候将不能利用矢量化查询执行来提升性能。...，配置该参数的值需要使用文件格式的类名的全名，采用逗号分隔，然后被配置的文件格式将都不会进行矢量化计算。...如果查询不能使用矢量化，则会回退到非矢量化执行。总的来说，从CDH6.0开始，在如今主流的处理器上，启用Parquet矢量化对于你查询Parquet表时都可以实现比以前更好的查询性能。
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