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哈希是Redis的一种基础数据结构,Redis底层维护的是一个开散列,会把不同的key映射到哈希表上,如果是遇到关键字冲突,那么就会拉出一个链表出来。
今天来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢?
当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的。
众所周至,拼多多的待遇也是高的可怕,在挖人方面也是不遗余力,对于一些工作3年的开发,稍微优秀一点的,都给到30K的Offer,当然,拼多多加班也是出名的,一周上6天班是常态,每天工作时间基本都是超过12个小时,也是相当辛苦的。废话不多说,今天我们来聊一聊拼多多的一道后台面试真题,是一道简单的架构类的题目:拼多多有数亿的用户,那么对于某个网页,怎么使用Redis来统计一个网站的用户访问数呢?
HyperLogLog是一种概率算法,提供了不精确的去重计数方案,是有误差的基数统计.
转自:JarvisChu 之前将的算法都是确定的,即对于相同的输入总对应着相同的输出。但实际中也常常用到不确定的算法,比如随机数生成算法,算法的结果是不确定的,我们称这种算法为(随机)概率算法,分为如下四类: 1、数值概率算法 用于数值问题的求解,通常是近似解 2、蒙特卡洛算法Monte Carlo 能得到问题的一个解,但不一定是正确解,正确的概率依赖于算法运行的时间,算法所用的时间越多,正确的概率也越高。求问题的准确解; 3、拉斯维加斯算法 Las Vegas 不断调用随机算法求解,直到求得正确解或调用次
1. 口令 从密码学角度来看,各种网站、系统、软件的登录密码本质上不是密码,而是口令。 2. 密码学的应用 2.1 安全通信 HTTPS 实时消息加密 WiFi Bluetooth 2.2 磁盘文件加密 EFS(Encrypting File System) TrueCrypt Bitlocker 2.3 内容保护 CSS(Content Scrambling System) AACS(Advanced Access Control System) 2.4 用户认证 Kerberos 3. 加密 3.1 对
其次,我们需了解下傅立叶变换的基本概念:即它能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。
获得这届「计算机界诺贝尔奖」——ACM A.M.图灵奖的,是普林斯顿高等研究院数学学院的教授Avi Wigderson。
读完本文,可以去力扣解决如下题目: 382. 链表随机节点(中等) 398. 随机数索引(中等) 384. 打乱数组(中等)
我最近在 LeetCode 上做到两道非常有意思的题目,382 和 398 题,关于水塘抽样算法(Reservoir Sampling),本质上是一种随机概率算法,解法应该说会者不难,难者不会。
具体来说,我们把链表中的一些节点提取出来,作为索引,类似于二叉搜索树,得到如下结构:
未来一段时间开发的项目或者需求会大量使用到Redis,趁着这段时间业务并不太繁忙,抽点时间预习和复习Redis的相关内容。刚好看到博客下面的UV和PV统计,想到了最近看书里面提到的HyperLogLog数据类型,于是花点时间分析一下它的使用方式和使用场景(暂时不探究HyperLogLog的实现原理)。Redis中HyperLogLog数据类型是Redid 2.8.9引入的,使用的时候确保Redis版本>= 2.8.9。
HyperLogLog 是用来做基数统计的算法,HyperLogLog 的优点是,在输入元素的数量或者体积非常非常大时,计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。
2023-06-13:统计高并发网站每个网页每天的 UV 数据,结合Redis你会如何实现?
在上一期讲到如何测试概率型业务接口之后,产品又提出了新的需求,总结来说是非固定性概率算法,有一套“算法”来计算用户下一次中奖的概率。
题目:将一个正整数分解质因数。例如:输入90,打印出90=233*5。 程序分析:对n进行分解质因数,应先找到一个最小的质数k,然后按下述步骤完成: (1)如果这个质数恰等于n,则说明分解质因数的过程已经结束,打印出即可。 (2)如果n != k,但n能被k整除,则应打印出k的值,并用n除以k的商,作为新的正整数你n,重复执行第一步。 (3)如果n不能被k整除,则用k+1作为k的值,重复执行第一步。
摘要:考虑一种随机算法,该算法使用递归从分布中精确地绘制样本。这种算法被称为完美模拟,这里建立各种用于构建这种算法的方法都源自相同的结果:完美模拟的基本定理(FTPS)。 FTPS为递归概率算法的输出提供了两个必要且充分的条件,以准确地得出所需的分布。首先,算法必须以概率1终止。其次,算法必须是局部正确的,这意味着如果原始算法中的递归调用被从所需分布中抽取的oracles取代,那么这个新算法可以被证明是正确。虽然验证这些条件通常很简单,但它们却非常强大,给出了接受/拒绝的正确性,来自过去的耦合,随机性回收器,一次性读取CFTP,部分拒绝采样,部分递归接受拒绝以及各种伯努利工厂。我们通过为线性函数构建一个新的伯努利工厂来说明这种算法的使用,比前一种方法快41%。
原来早有耳闻的「米勒-拉宾检验」,可以认为是费马小定理的优化版,被广泛用于计算机判断某数是否为质数。…(虽然路径并不相同。AKS更像是对费马素性检验思路上的优化)
2.费尔马素性测试法法。费马小定理:假如p是质数,a是整数,且a、p互质,那么a的(p-1)次方除以p的余数恒等于1,即:a^(p-1)≡1(mod p)。
God does NOT play dice with the Universe! 什么是随机(random)?字典中给出的定义是无计划,无序和无目的,纯靠运气。随机是生活中必不可少的成分,比如彩票,游戏,安全,早餐吃什么,这些行为都有一些随机的成分,但我们能说这些行为都是随机的吗? 比如早餐,吃的人以为是随机的,做什么吃什么,对厨师而言,可能是精心安排的,就不算随机行为。游戏也是如此,随机掉了一件装备,你如获至宝,其内部是一个概率算法,如果你掌握了这个算法做了一个外挂,对你而言,这也不是随机行为了。同
在个性化推荐系统中的绕不开的经典问题有哪些介绍了推荐下中不可避免都会遇到的问题,这里介绍一些不可忽视的一些内容。
1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单,但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织,蚂蚁社会的成员有分工,有相互的通信和信息传递。 自然优化——蚁群在觅食过程中,在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径;当经过的路线上出现障碍物时,还能迅速找到新的最优路径。 信息正反馈——蚂蚁在寻找食物时,在其经过的路径上释放信息素(外激素)。蚂蚁基本没有视觉,但能在小范围内察觉同类散发的信息素的轨迹,由此来决定何去何从,并倾向于朝着信息素强度
Bitmap 存储的是连续的二进制数字(0 和 1),通过 Bitmap, 只需要一个 bit 位来表示某个元素对应的值或者状态,key 就是对应元素本身 。我们知道 8 个 bit 可以组成一个 byte,所以 Bitmap 本身会极大的节省储存空间。
现在我们想要实时统计有多少用户访问我们的网站,这是一个相当简单的任务,一般的做法是存储用户ID,然后计算任意时刻集合中不同ID的个数即为网站实时访问量,这是一种可行的做法,但是慢慢就会发现随着用户的不断增长,存储集合数据所需要的空间越来越大,所需要的统计成本也越来越高,因此我们需要另外一种算法来解决这个问题,即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。
接口性能是做接口性能测试过程中使用的测试策略以及Groovy脚本实现,以及性能测试工具的实现,如timewatch和netdata汉化,欢迎关注“FunTester”。
原文:https://medium.com/machine-learning-101/chapter-0-what-is-machine-learning-ad136361c618
在概率论与数理统计课程中有块特别重要的部分是假设检验,众所周知,假设检验是判断是否接受原假设或备择假设的一种手段,它是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由样本抽样的误差引起还是由样本本质差别造成的统计推断方法,在各种概率算法中占有举足轻重的地位,比如统计建模任务就一定要通过一些检验才能算完成。
Bloom Filter布隆过滤器 算法背景 如果想判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定。链表、树、散列表(又叫哈希 表,Hash table)等等数据结构都是这种思路,存储位置要么是磁盘,要么是内存。很多时候要么是以时间换空间,要么是以空间换时 间。 在响应时间要求比较严格的情况下,如果我们存在内里,那么随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,以及检索的时间越 来越长,导致内存开销太大、时间效率变低。 此时需要考虑解决的问题就是,在数据量比较大的情况下,既满足时间要求,又满足空间的要求。即我们需要一个时间和空间消耗都比较 小的数据结构和算法。Bloom Filter就是一种解决方案。 Bloom Filter 概念 布隆过滤器(英语:Bloom Filter)是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以 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。 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。 它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元 素不再集合,那肯定不在。如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误。因此,Bloom Filter”不适合那些“零错误的应用场合。 而在能容忍低错误率的应用场合下,Bloom Filter比其他常见的算法(如hash,折半查找)极大节省了空间。 Bloom Filter 原理 布隆过滤器的原理是,当一个元素被加入集合时,通过K个散列函数将这个元素映射成一个位数组中的K个点,把它们置为1。检索时,我 们只要看看这些点是不是都是1就(大约)知道集合中有没有它了:如果这些点有任何一个0,则被检元素一定不在;如果都是1,则被检 元素很可能在。这就是布隆过滤器的基本思想。 Bloom Filter跟单哈希函数Bit-Map不同之处在于:Bloom Filter使用了k个哈希函数,每个字符串跟k个bit对应。从而降低了冲突的概 率。
进化算法作为一种随机优化算法在复杂函数优化、组合优化与路径规划等领域具有广泛的应用。本文从进化算法的发展现状、缺陷与改进等方面进行了细致的分析调研。具体介绍了NP问题的定义与研究成果,并研究与讨论了基于传统经典与最新前沿的进化算法解决带约束组合优化的NP难题的方法策略。在标准数据集上的实验结果表明,进化算法在求解NP问题具有一定的实用性与延展性。
credit:Camera Culture 来源:CNBC 编译:肖琴 【新智元导读】麻省理工学院媒体实验室的研究人员开发了一种新的成像系统,利用SPAD相机和新的算法,可以测量被雾遮挡的物体的距离。在实验中,该系统的表现比人类的视觉更好,这对于自动驾驶汽车来说是一个巨大的突破。 麻省理工学院媒体实验室的研究人员开发了一种新的成像系统,可以测量被雾遮挡的物体的距离,而人的视线很难看穿雾气。 他们的目标是将该技术整合到自动驾驶汽车中,这样,即使在恶劣天气下,车辆也能避开障碍物。 这个成像传感系统使用SPAD(
2020-09-22:已知两个数的最大公约数和最小公倍数,并且这两个数不能是最大公约数和最小公倍数本身。如何判断这两个数是否存在?
HyperLogLog 是最早由 Flajolet 及其同事在 2007 年提出的一种 估算基数的近似最优算法。但跟原版论文不同的是,好像很多书包括 Redis 作者都把它称为一种 新的数据结构(new datastruct) (算法实现确实需要一种特定的数据结构来实现)。
朴素贝叶斯分类器算法是一系列概率算法,基于贝叶斯定理和每对特征之间条件独立的“朴素”假设而应用。 贝叶斯定理计算概率P(c | x),其中c是可能结果的类别,x是必须分类的给定实例,表示某些特定特征。
APP我们都知道是客户端应用,是Application的简称。再说DAPP就是D+APP,D是英文单词Decentralization的首字母,单词翻译中文是去中心化,即DAPP为去中心化应用。这是从字面上去理解这个概念,要在脑中形成清晰、准确、必要的概念,还需要深度去理解DAPP。随着区块链技术的普及会有越来越多的DAPP出现在生活中各个场景,因为DAPP直接和区块链技术挂钩,和交易数据、交易资产有关联,和不可篡改去中心化存储有关联。
摘要: Naive Bayes分类器的解释有很多,但是基于一个小例子来解释的不多,本文就是基于一个简单通俗易懂的小例子来解释Naive Bayes分类器。 最简单的解决方案通常是最强大的解决方案,而朴素贝叶斯就是一个很好的证明。尽管机器学习在过去几年取得了巨大的进步,但朴素贝叶斯已被证明不仅简单,而且快速、准确、可靠。它已经成功地用于许多项目中,而且它对自然语言处理(NLP)的问题的解决提供了很大的帮助。 朴素贝叶斯是利用概率论和贝叶斯定理预测样本类别(如新闻或客户评论)的概率算法。它们是概率性的,这意
中国有越来越多的城市开始向公众开放各类数据,但这些数据真的是市民们所需要的吗?市民对什么类型的数据需求最大?在最早推动“开放数据”的美国,一家名为阳光基金会的机构前段时间发布了一份报告,给出了一份当地居民最欢迎的“开放数据”类型排名,或对中国城市有所启示。
一,SVM(Support Vector Machine)支持向量机 a. SVM算法是介于简单算法和神经网络之间的最好的算法。 b. 只通过几个支持向量就确定了超平面,说明它不在乎细枝末节,所以不容易过拟合,但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性问题。 c. 高斯核函数 d. 缺点:计算量大
credit:Camera Culture 精彩回顾 2018 新智元产业跃迁 AI 技术峰会圆满结束,点击链接回顾大会盛况: 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 https://yq.aliyun.com/webinar/play/41
当 Redis 作为缓存使用时(此时缓存仅作为热点数据提高服务的访问性能),需要考虑内存的限制,以及如何随着业务的增长,仅保留热点数据。
最近工作中遇到了一个问题:如何对大规模题库去重?公司经过多年的积累,有着近亿道题目的题库,但是由于题目来源不一导致题库中有很多重复的题目,这些重复的题目在检索时,除了增加搜索引擎的计算量外,并不会提高准确率。
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