最近看一篇文章，里面涉及到使用roaring bitmaps来推送用户广告并通过计算交集来降低用户广告推送次数。本文给出roaring bitmaps的原理和基本用法，后续给出原文的内容。
图片资源如下图，就是几张灰色和彩色图片 思路是利用画布canvas的裁剪，先画出灰色的图片，再画出彩色图片并对彩色图片进行裁剪，先初始化一些参数 private Paint mPaint = new Paint(); private Map<Integer, List<Bitmap>> bitmap = new HashMap<>(); private float needClipWidth, needClipHeight; private float maxWidth,
现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图
Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息
命令大小写都可以，如果你只想单纯看 API，不想看例子，请移到最下面的 指令总结。
现在多数app里面加入聊天已经是一个非常普遍的现象了，而微信和qq则是通讯领域的鼻祖了。如果产品经理在考虑做聊天设计的时候，多数会参考。
聊天群组头像要拼成下图样式，最多显示 5 个头像，虽然我觉得两个人已经不是群组了，但是功能上可以删减人，依然保持群组。
bitmaps不是一种实际的数据类型，本质上说，它是定义在字符串类型上的一组位操作方法。单个bitmaps的最大长度是512MB，即2^32个比特位。
bitmaps 位 统计用户的活跃,不活跃,登录,未登录,打卡等都可以使用bitmaps Bitmaps位图,数据结构,都是操作二进制位来进行记录的,就只有0和1两个状态 设置值 setbit key
如果你是刚刚接触搜索引擎，你可能会感到奇怪，构建搜索引擎中存储块的一个很重要的原因是搜索引擎能够有效地压缩和快速解码有序的数字集合。 为什么这个很有用？你可能知道elasticsearch的分片，是基于lucene的索引基础上的，将数据分割成一个个小片段(segment)进行存储的， 然后有规律地将这些小片段进行合并。在每个片段里面，每个文档都会有一个从0到2的31次方减1之间的唯一标识。这种结构像是数组的下标一样： 它存储在任何地方，而且足以标识一个条目。文档有序地存储在片段中，而且doc ID就是文档在存储片段中的索引。所以存储片段中的第一篇文档 的doc ID为0，第二篇为1。直到最后一篇文档，它的doc ID和这个存储片段中所有文档的数量减一是一样的。
原地址：https://github.com/RoaringBitmap/RoaringBitmap
本文实例为大家分享了Android仿QQ讨论组头像展示的具体代码，供大家参考，具体内容如下
往日,大量的指令让我们无法只靠脑袋来完全的记住,于是乎,编写一个日常的redis常用命令文档,以备不时之需.
前面的文章已经介绍了redis的5种基本数据类型，redis6中另外还有3种特殊的数据类型，分别是 Bitmaps (位图)、HyperLogLogs（基数统计）和 geospatial （地理位置）。本文将继续探讨它们的特性、原理以及应用场景。
这是这个系列的第五期，本期到了SQL 执行计划中经常会出现的两个熟悉的面庞， hash-base sort-Merge ，当然还有nested loops ,顺便这期还的说说索引，其中包含b-tree 索引以及bitmaps 数据结构，所以这期东西是异常混乱的。跟好了，别掉队哦
委托是常见的模式，它和编程语言无关，即把本来自己做的事情委托给另一个对象去做。装饰者模式和代理模式都通过委托复用了行为。Kotlin 在语言层面支持了委托，这一篇结合实例介绍一下 Kotlin 的委托。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请标明出处。 https://blog.csdn.net/lyhhj/article/details/49935345
Bitmaps 并不是实际的数据类型，而是定义在String类型上的一个面向字节操作的集合。因为字符串是二进制安全的块，他们的最大长度是512M，最适合设置成2^32个不同字节。 bitmaps的位操作分成两类：1.固定时间的单个位操作，比如把String的某个位设置为1或者0，或者获取某个位上的值 2.对于一组位的操作，对给定的bit范围内，统计设定值为1的数目（比如人口统计）。 bitmaps最大的优势是在存储数据时可以极大的节省空间，比如在一个项目中采用自增长的id来标识用户，就可以仅用512M的内存来记录40亿用户的信息（比如用户是否希望收到新的通知，用1和0标识）
Bitsets（也称为Bitmaps）通常用作快速数据结构。不幸的是，他们可能会占用太多内存。为了降低内存的使用，我们经常会使用压缩的位图。
一文快速搞懂系列讲究快速入门掌握一个新的大数据组件,帮助新手了解大数据技术,以下是系列文章:
现代计算机用二进制作为信息的基本单位，一个字节等于8位。合理的利用位能够有效的提高内存使用率和开发效率。Bitmaps本身不是一种数据结构，实际上它就是字符串，但是他可以对字符串的位进行操作。Bitmaps可以认为是以位为基本单位的数组，数组的每个单元只能存储0和1，数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。 每个独立的用户是否访问网站存放在Bitmap中，将访问的用户设置1，没有访问的用户设置0，用偏移量作为用户的id。 设置值 setbit key offset value 假设现在用户有20个用户,userid=1,5,10,15,20的用户访问了网站
在上一章的学习，我们对ElasticSearch有了比较清晰的理解，然后本博客继续学习ES中比较重要的核心原理和具体实现。相对于MySQL的索引机制，大部分是基于B+树的，需要我们进行手动创建索引，但是ES的索引是不需要手动创建的，默认是自动创建索引的。所以学习ES的倒排索引可以和MySQL的索引做一个对比，进行学习，思考一下为什么ES的倒排索引可以达到近实时（NRT）的查询效率
来源：https://www.jianshu.com/p/87a576d29d4b
小米系统自带的长截屏应该很多人都用过，效果不错。当长截屏时listview就会自动滚动，当按下停止截屏时，就会得到一张完整的截屏。
前面文章《Android SurfaceVeiw划矩形截屏存放到RecyclerView中》已经通过手指划矩形把图片存入到RecyclerView中了，以前也加入过TeseractOCR的识别，因为截取的图像不理解 ，所以识别的效果也不好，所以这次利用截图方式再做一个简单的图像预处理来看看识别效果。
key对应的数据在数据源并不存在，每次针对此key的请求从缓存获取不到，请求都会压到数据源，从而可能压垮数据源。比如用一个不存在的用户id获取用户信息，不论缓存还是数据库都没有，若黑客利用此漏洞进行攻击可能压垮数据库。
平常我们我接触最多的是5个入门级数据结构：String，Hash，List，Set，Sorted Set。本文介绍3个高级数据结构：Bitmaps，Hyperloglogs，GEO。
redis系列文章: https://liudongdong.top/categories/redis 本篇来源： https://liudongdong.top/archives/redisshi-yi-redis-zhi-bitmaps 公众号：雨中散步撒哈拉 备注：欢迎关注公众号，一起学习，共同进步！
对于bitmap，我们取值的时候，需要知道bit的位置，改值的时候，需要知道位置和修改结果。取值和修改的操作变得复杂了一些，但是节省了存储空间，属于时间换空间。其实redis并没有提供bitmap这种数据类型，只是提供了对string类型操作bit的接口
（出处：https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities） 目录： 1，前序 2，类特点 3，用法 4，java代
前年年前做一个手机移动端图像识别项目的时候， 先后尝试了mxnet,thnets,caffe,tensorflow. 当时的情况是,mxnet内存管理奇差，内存经常由于模型运算分配不足，app挂掉。 后来调研了下caffe发现也很不友好。 最后发现thnets相对比较轻巧， 经过算法调优之后，性能还不错， 特别是在ios下启用了Accelerate加速库。 后来tensorflow快速发展，就切到tensorflow上了。 最近看了下thnets，作者 mvitez 看来不怎么上心了。 至今为止，改进的不多
今天跟小伙伴们聊聊另外一个统计算法, Roaring BitMaps。 这个该怎么翻译呢??咆哮的位图?s?我翻译不出来，但是小蕉头一歪，就给它起了一个狂拽酷霸叼扎天的翻译 -> 咆哮吧，位图君们。
HyperLogLogs是一种概率数据结构，用于统计唯一的事物。需要的内存数量是恒定的，和统计的数字不成正比。因此存在一定的误差。
一个一定不存在缓存及查询不到的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。 （1） 对空值缓存：如果一个查询返回的数据为空（不管是数据是否不存在），我们仍然把这个空结果（null）进行缓存，设置空结果的过期时间会很短，最长不超过五分钟
PathMeasure 官方文档 : https://developer.android.google.cn/reference/kotlin/android/graphics/PathMeasure
在上一篇文章中，讲到了redis五大基本数据类型的使用场景，除了string，hash，list，set，zset之外，redis还提供了一些其他的数据结构（当然，严格意义上也不算数据结构），一起来看看redis还可以做哪些事？
参加过面试的同学们都应该知道，Redis常见面试题：Redis缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩是面试官最最最最常问的问题之一，搞懂这几个名词之间的区别无疑会为你的面试过程增光添彩，接下来就这几个点进行详述。
序 本文主要研究一下redis的bitset数据结构的用场 相关命令 SETBIT 时间复杂度为O(1) setbit login.20180906 102400000 0 setbit login.20180905 201400000 1 GETBIT 时间复杂度为O(1) getbit login.20180905 201400000 BITOP 时间复杂度为O(N) bitop or login.9m.week1or login.20180905 login.20180906 getbit login
A Bitmap represents an Image, Canvas, or Video in the display list. A Bitmap can be instantiated using an existing HTML element, or a string. 一个Bitmap对象绘制一个在显示列表中的图像、canvas，或者视频。可以使用一个存在的html元素或者一个字符串来实例化一个Bitmap对象
一、单个键管理 针对单个键的命令，有type、del、object, exists, expire等，下面介绍几个重要的 键的重命名
string类型是二进制安全的（也就是只要能用二进制表示，就能存到string里面，包括图片或者序列化对象），它是redis中最基本的数据类型，一个string最多可存512M 【建议收藏】细说Redis分布式锁
Apps nowadays are all about fancy animations, complex transitions and custom views,and the user experience must be intuitive and similar as possible in any device. These patterns gonna help you build an app that’s smooth, responsive, and uses as little battery as possible, it covers micro-optimizations that can improve overall app performance.
Redis，作为一款开源的、高性能的键值存储数据库，以其卓越的速度和灵活性而闻名。其支持的丰富数据类型是其强大功能的基础，包括字符串（Strings）、哈希（Hashes）、列表（Lists）、集合（Sets）、有序集合（Sorted Sets）以及Bitmaps和HyperLogLog等高级数据结构。本文将详细解析Redis的各种数据类型，并通过具体案例展示它们在实际应用中的作用和优势。
Redis提供的Bitmaps这个“数据结构”可以实现对位的操作。它本身不是一种数据结构，实际上就是string（字符串）数据类型，但是它可以对字符串的位进行操作。可以把 Bitmaps想象成一个以位为单位的数组，数组中的每个单元只能存0或者1，数组的下标在bitmaps中叫做偏移量。单个 bitmaps 的最大长度是512MB，即2^32个比特位。 现代计算机用二进制位作为信息的基础单位，1个字节等位8位，例如 big 字符串是由3个字节组成，但实际在计算机存储时将其用二进制表示，big 分别对应的ASCII码分别是98、105、103，对应的二进制分别是01100010、01101001和01100111，如下图：
在第13篇里，我说过我要给你们展示一些菜单、工具栏和命令的示例代码，但是相关的东西太多了，一篇文章没办法全部囊括，所以在这里我只涉及一些和vsct文件相关的代码。
另外，主从模式、薪火相传、主机宕机模式，导致ip地址发生变化，应用程序中配置了需要修改对应的主机地址、端口信息。
说起redis的数据结构，大家可能对五大基础数据类型比较熟悉:String，Hash，List，Set，Sorted Set。那么除此之外，还有三大衍生数据结构，大家平时是很少接触的，即：bitmaps、hyperloglog、geo 另外，我觉得，这三个数据结构，只能说是锦上添花。真正在项目中，我还真没用过。 下面大家来看看这三大数据结构的定义和用途
String类型是Redis最基本的数据类型，一个Redis中字符串value最多可以是512M。String的数据结构为简单动态字符串，采用分配冗余空间的方式来减少内存的频繁分配。
转载自 https://www.cnblogs.com/fvsfvs123/p/4293203.html
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