纯功能数据结构的好处有以下几点:
腾讯云的相关产品和链接地址:
不可变性、纯函数、副作用,状态可变这些单词我们几乎每天都会见到,但我们几乎不知道他们是如何工作的,以及他们是什么,他们为软件开发带来了什么好处。
在上一篇中我们已经介绍过了Redis有5种数据类型,但每一种数据类型底层的实现都是不同的,在学习Redis时,我们除了要掌握这5种数据类型外,还要了解它们具体的底层实现,这有助于我们更好的掌握Redis的,在遇到问题时,可以方便快速的解决问题,在这篇,我们主要了解全局命令、数据结构及内部编码等方面的知识。
关于第一点很容易理解,整个应用应当只有一个 store,全局唯一的 store 有利于更好的管理全局的状态,方便开发调试,对实现“撤销”、“重做”这类的功能也更加方便。
Zed是 Rust 构建的文本编辑器, 本文将介绍他的核心数据结构——Rope和SumTree。
近年来,函数式编程发展突飞猛进。探讨该主题的书籍和会议数量激增、Scala 和 Clojure 等语言在快速普及,还有 John Carmack、Bob Martin 等名人的支持,都说明了这一事实。
关于函数式编程 有哪些函数式语言? 其实函数是语言很早就出现了,上世纪30年代出现的Lambda和50年代的LISP,比面向过程和对象的语言出现的更早,现代的Clojure,Erlang,Haskee
如何写出可维护和可读性高的代码,这一直是一个困扰很多人的问题。关于变量如何起名、如何优化 if...else 之类的小技巧,这里就不做介绍了,推荐去看《代码大全2》,千书万书,都不如一本《代码大全2》。
大型应用程序的前端管理是最难解决的问题之一。虽然有几种方法可以解决状态管理问题,但Redux和MobX是两个最流行的外部库,用于解决前端应用程序中的状态管理问题。在这篇文章中,我们将研究每个库以及它们是如何匹配的。
1. 函数式编程概述 1.1. 什么是函数式编程? 函数式编程使用一系列的函数解决问题。函数仅接受输入并产生输出,不包含任何能影响产生输出的内部状态。任何情况下,使用相同的参数调用函数始终能产生同样的结果。 在一个函数式的程序中,输入的数据“流过”一系列的函数,每一个函数根据它的输入产生输出。函数式风格避免编写有“边界效应”(side effects)的函数:修改内部状态,或者是其他无法反应在输出上的变化。完全没有边界效应的函数被称为“纯函数式的”(purely functional)。避免边界效应意味着不
什么是nosql NoSQL(NoSQL = Not Only SQL),意思是不仅仅是SQL的扩展,一般指的是非关系型的数据库。 随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,传统的电信行业动辍就千万甚至上亿的数据,甚至有客户提出需要存储相关的日志数据50年以上,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。 关系型数据库难以克服的问题: 不能很好处理对数据库高并发
这是一个我即将做的一个《数据结构与算法在前端领域的应用》主题演讲的一个前菜。希望通过这个分享让大家认识到其实前端领域也有很多算法的,从而加深前端同学对算法的认识。如果大家对数据结构和算法感兴趣,欢迎关注我的个人公众号,或者入群和我交流,二维码在文章末尾。
许多开发人员在PHP中使用外部函数接口。在这里,我们介绍了它是什么以及如何使用它。
学习完《redis设计与实现》前面关于数据结构与对象的章节,以上问题都能得到解答。你也能了解到redis作者如此的煞费苦心设计了这么多丰富的数据结构,目的就是优化内存。学完这些内容,在使用redis的过程中,也会合理的使用以适应它内部的特点。当然新版本的redis支持了更多更丰富的特性,该书基于redis3版本,还没有涉及到那些内容。
问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖? 2.湖仓一体化为什么诞生? 3.湖仓一体化是什么? 4.湖仓一体化的好处是什么? 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前,我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!后来经过大量实际调查和分析,发现在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒,这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖? 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据,但是随着大数据技术的兴起,大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系,所以大家设计了一套新的数据存储管理系统,把所有的数据全部存储到数据仓库,然后统一对数据处理,这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域,数据仓库(英语:data warehouse,也称为企业数据仓库)是用于报告和数据分析的系统,被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起,以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining),帮助决策者能快速从大量数据中,分析出有价值的信息,帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据,但是许多现代企业必须处理非结构化数据,半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景,并且成本效益并非最佳。
在上篇中,我们分析了函数式编程的起源和基本特性,并通过每一个特性的示例来演示这种特性的实际效果。首先,函数式编程起源于数理逻辑,起源于λ演算,这是一种演算法,它定义一些基础的数据结构,然后通过归约和代换来实现更复杂的数据结构,而函数本身也是它的一种数据。其次,我们探讨了很多函数式编程的特性,比如:
上篇文章介绍了RocketMQ整体架构和原理有兴趣的可以阅读一下,在这篇文章中的延时消息部分,我写道开源版的RocketMQ只提供了18个层级的消息队列延时,这个功能在开源版中显得特别鸡肋,但是在阿里云中的RocketMQ却提供了支持40天之内任意秒级延时队列,果然有些功能你只能充钱才能拥有。当然你或许想换一个开源的消息队列,在开源社区中消息队列延时消息很多都没有被支持比如:RabbitMQ,Kafka等,都只能通过一些特殊方法才能完成延时的功能。为什么这么多都没有实现这个功能呢?是因为技术难度比较复杂吗?接下来我们分析一下如何才能实现一个延时消息。
本篇推文是以前同事做分享的时候的ppt,这里我整理出来分享给大家 什么是代码Review? 代码review是指在软件开发过程中,通过对源代码进行系统性检查来确认代码实现的质量保证机制 为什么不做代码
你可能听说过内存数据库。如果没有,您可以从这里(https://en.wikipedia.org/wiki/In-memory_database)快速查看他们的概述! 长话短说,内存数据库就是将整个数据集保存在RAM中的数据库。这意味着什么?这意味着每次查询数据库或更新数据库中的数据时,只能访问主存。这些操作没有涉及磁盘 - 这是很好的,因为主存的速度比任何磁盘都快。这种数据库的一个好例子就是Memcached。 但是,如果内存数据库重启或崩溃后,如何恢复数据?如果只要一个内存中的数据库,那就没有办法了。一
随着计算机科学的发展,编程语言也在不断地演进和发展。其中,函数式编程作为一种新的编程范式,越来越受到开发者的关注。函数式编程强调函数的纯粹性和不变性,通过使用高阶函数、闭包、柯里化、函数组合等技术,可以提高代码的可维护性、可读性和可测试性。本文将详细介绍函数式编程的概念、特点和实现方法,以及如何在实际开发中使用函数式编程来提高代码质量。
Redis 已经是大家耳熟能详的东西了,日常工作也都在使用,面试中也是高频的会涉及到,那么我们对它究竟了解有多深刻呢?
现在云原生在技术领域的地位业内基本上已经形成了普遍共识。 一方面大厂的持续加码,阿里、字节等大厂,基本上都完成了云原生化,所有业务百分百上云! 头部公司的示范效应,加上K8s等技术应用在降本增效方面实实在在的好处,让云原生不再只是大厂的自嗨,很多中型公司、传统行业等都在跟进,向着云原生化的方向演进! 按现在全员上云、全员云原生的趋势,容器、K8s、微服务这些技术,是未来想做出点成绩的后端乃至运维,必须掌握的技术栈了。 之前请教过一个做云原生的大佬,他是这么跟我说的: 云原生的世界里没有纯后台开发,只管业务逻
作为一名精致的前端猪猪女孩,也有那么点想让自己的代码同样看起来精致一点。所以在拿到新需求的 UI 设计稿时,经常会面临如下问题:如何拆解页面?如何划分组件才算是合理?好像用于组件拆分的 A 方案和 B 方案在当前业务场景下也都还算合理,那究竟要怎么选择?组件的抽象与粒度貌似是一个老生常谈的问题了~学习了很多前辈的文章,那么今天结合业务场景,也来讲下我的心得~
Python是如何进行内存管理的? http://developer.51cto.com/art/201007/213585.htm (没看懂) 什么是lambda函数?它有什么好处? ht
Redis为开发者提供了丰富的数据类型,而String类型使用的比较广泛一种,使用也比较简便。
近年来,JavaScript 的功能得到了大幅度的增加,本文探讨了其仍然缺失的东西。
函数式编程是一种历史悠久的编程范式。作为演算法,它的历史可以追溯到现代计算机诞生之前的λ演算,本文希望带大家快速了解函数式编程的历史、基础技术、重要特性和实践法则。
Facebook起源的NewsFeed,以及Twitter起源的Timeline,核心问题都是如何处理巨大的消息(活动,activity)分发。“推Push”和“拉Pull”或者“推拉结合”,是主要的处理方式。
直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具,直观易于理解,并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib,seaborn 等高级封装的库包,类似以下这样的绘图。
Go生态圈有好几个K/V数据库,我们经常用它来做我们的存储引擎,但是这些数据库引擎的性能如何呢?本文试图用性能而不是功能的数据考察这些数据库,我测试了几种场景: 并发写、并发读、单一写并发读、并发删除,得出了一些有趣的数据。
楼主Android菜鸡一枚,今年校招侥幸拿到了还不错的offer。因为校招实在过于侥幸,面试上很少遇到复杂的问题,这里就不写面经了,初略谈一谈校招的一些准备吧。可能有些认知偏差,请各位大佬轻喷。 一般国内企业招聘技术岗都会细分方向(客户端、前端、服务端等等),所以我个人会将笔试面试准备的内容大致分为三部分:计算机基础、细分方向知识和算法。 计算机基础 计算机基础无外乎是数据结构、计算机网络、操作系统、数据库、计算机组成原理(微机)和编译原理这些内容。鉴于楼主走的是Android方向,计算机基础是按照上面的顺
TypeScript 自问世以来,由于其灵活的设计和强大的 IDE —— vscode 的支持,变得越来越普及。以下附 Github Javascript 与 TypeScript 的 PR 数量趋势图。
Redis 是一个高性能的 key-value 数据库,由于其易用、性能高、扩展性好等特点,已经成为后端内存数据库的业界标准。使用 Redis 进行日常开发时,最常使用的数据结构应当是 String,但 String 也不是"万金油",使用不当也会造成很多内存上的浪费。本文会解析 String 数据是如何保存的,并分析其占用内存的原因,以及说明如何减少内存的使用。
现在我可以自豪地说,我已经接近一名全栈工程师了,已经熟悉了后端开发的各种工具、环境和一些后端工作的方式。
在研究跨端开发时,我的一个重要目标,是可以让react组件跑在微信小程序中。在这个过程中,我探索了微信小程序的架构,并且引发了很多思考。而作为跨端开发,实际上很难做到 write once,run anywhere,因为每个平台所提供的能力是不一样的,例如微信小程序提供了原生的能力,例如调起摄像头或其他需要原生环境支持的能力,在微信小程序中开发虽然也是在webview中开展,但是,却需要一些原生的思维。所以,要做到 write once 就必须有一些限制,这些限制注定了我们无法完全利用小程序的能力,仅仅只用到一些布局的能力而已。所以,奉劝各位,在做跨端开发时,要有个心理准备。但如果跳出跨端开发,我现在只开发小程序,那我能否用我熟悉的react来开发呢?甚至,能否用我开发的nautil框架来开发呢?答案是可以的,本文将带你一步一步实现自己的react小程序开发之路,帮助你在某些特定的场景下,完成react项目往小程序迁移的目标。
学习一门新的编程语言很难。必须学习新的语法、关键字和最佳实践,所有这些在刚刚开始学习时都会令人沮丧。
江湖有个传言:国内刷 LeetCode,最多够你吃 1 年老本;湾区刷 LeetCode ,够你吃 10 年老本了。
早期前端是没有数据流概念的,因为前端非常薄,每个页面只要展示请求数据,不需要数据流管理。
作为一名开发者, 自然是想要写出优雅的, 易于维护的, 可扩展的, 可以预测的代码. 函数式编程(Functional Programming / FP)的原则能够很好的命中这些需求.
【GiantPandaCV导语】torch.fx对于PyTorch来说确实是一个比较好的工作,因为它消除了一些动态图和静态图的Gap。比如在图改写方面,torch.fx让PyTorch想做一些其它静态图框架的算子融合优化非常容易。并且torch.fx让后训练量化和感知训练量化以及AMP等的实现难度大大降低,这得益于我们可以直接在Python层操作这个IR,所以我认为这是一个不错的工作。尤其是对使用PyTorch开发的算法工程师来说,现在可以基于这个特性大开脑洞了。我之前围绕FX也做了一个QAT的工作,感兴趣可以阅读:基于OneFlow实现量化感知训练。torch.fx的卖点就是,它使用纯Python语言实现了一个可以捕获PyTorch程序的计算图并转化为一个IR的库,并且非常方便的在这个IR上做Pass,同时提供将变换后的IR Codegen合法的Python代码功能。我觉得算是达到了在Eager下写Pass就像做链表插入删除题目一样顺滑。
全面讲解Redis基本功能及其应用,并结合线上开发与运维监控中的实际使用案例,深入分析并总结了实际开发运维中遇到的“陷阱”,以及背后的原因, 包含大规模集群开发与管理的场景、应用案例与开发技巧,为高效开发运维提供了大量实际经验和建议。本书不要求读者有任何Redis使用经验,对入门与进阶DevOps的开发者提供有价值的帮助。主要内容包括:Redis的安装配置、API、各种高效功能、客户端、持久化、复制、高可用、内存、哨兵、集群、缓存设计等,Redis高可用集群解决方案,Redis设计和使用中的问题,最后提供了一个开源工具:Redis监控运维云平台CacheCloud。
PDMS二次开发知识点: 1.在PDMS环境中调用ADO.NET实现MSSQL数据库CRUD 2.通过xml配置文件实现可配置的数据库连接字符串 //v.qq.com/txp/iframe/playe
学校不是都有操作系统、计算机网络、数据结构与算法这些基础课么,属于必修课,也没见得能更好找工作。
同时在技术上,2018 年我觉得也交出了一份令人满意的答卷,TiDB 的几个主要项目今年一共合并了 4380 个提交,这几天在整理 2018 年的 Change Log 时候,对比了一下年初的版本,这 4380 个 Commits 背后代表了什么,这里简单写一个文章总结一下。
TFRecord 是谷歌推荐的一种二进制文件格式,理论上它可以保存任何格式的信息。TFRecord的核心内容在于内部有一系列的Example,Example是Protocol Buffer协议下的消息体。(Protobuf是Google开源的一款类似于Json,XML数据交换格式,其内部数据是纯二进制格式,不依赖于语言和平台,具有简单,数据量小,快速等优点。
在20年12月20日,我们开源了腾讯云数据库Tendis存储版,同时这款产品也在一周内就Star上千。这款产品为什么这么香?对于它的适用场景、架构、特性和发展历程,在很多开发者心中都是一片空白。 时隔一个月,在Tendis第一次开发者交流会上,这些问题得到了解答。 那么,Tendis到底为何而生?答案是降本和增效。 这还要从当年Redis大热的时代开始说起,Redis得益于高性能以及丰富的数据结构命令,成为当时最受欢迎的KV内存数据库。然而,“高丘之下,必有峻谷”,社区版Redis纵然强大,但也只覆盖了缓
上期文章我们聊到了redis。这期我们来说说另一个网红nosql数据库:MongoDB。有这么一个介绍MongoDB的说法是:MongoDB是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。这么说是因为作为一个面向文档存储型、数据结构非常松散自由的的数据库,却拥有着丰富的功能特性如强大灵活的查询语言、支持二级索引等特性,新版本的MongDB甚至还支持事务。听小伙伴说MongoDB不仅功能丰富,而且读性能强大到远远把MySQL甩在后面,今天我就代替大家来动手进行一下数据库测试,揭开MongoDB的神秘“面纱”。
作为C/C++开发,其语言的掌握自然是非常重要的,当然了,与此相关的算法,计算机基础,网络等知识也都是需要学习了解的,那么除此之外,还有哪些是建议掌握的呢?
1900年,Hilbert 提出了数学界悬而未决的10大问题,后续陆续添加成了23个问题,被称为著名的 Hilbert 23 Problem。针对其中第2个决定数学基础的问题——算术公理之相容性,年轻的哥德尔提出了哥德尔不完备定理,解决了这个问题形式化之后的前两点,即数学是完备的吗?数学是相容的吗?哥德尔用两条定理给出了否定的回答。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云