布隆过滤器极简概括英文名称BloomFilter，用于判断一个元素是否在一个大数据集合中，如果检测到存在则有可能存在，如果不存在则一定不存在。Redis官网对于布隆过滤器的说明：https://redis.io/docs/data-types/probabilistic/bloom-filter/使用场景防止缓存穿透：用于快速判断某个商

前言：        网络爬虫系统是信息时代获取和管理网络数据的重要工具，广泛应用于搜索引擎索引、数据聚合、在线研究等领域。随着网络信息的海量增长，爬虫系统不可避免地会面临重复内容的爬取问题。这不仅浪费了计算资源和网络带宽，而且还会降低数据处理的效率，并可能引起网

原理泛光其实就是让图片变亮，看着有种自身在发光的感觉。那怎么做呢？简单点，就是图片模糊处理后，再与原来的颜色值相加，就能使整体颜色变亮，但直接这样做可能会让颜色太亮而过曝，所以可以在图片模糊前做下颜色值的控制，防止相加后直接成为白色。 效果 c#代码usingUnityEngine;

1.1缓存使用场景1)访问量很大的时候，DB数据在磁盘上。如果加入缓存，可以先去缓存读，如果没有再去DB读。可以减轻访问压力Redis没有锁，单线程、单进程。读11w/s,写8万/s2)做Session分离在各个Tomcat间复制3）做分布式锁4）做乐观锁1.2缓存的概念 缓存是在CPU上的高速

该文章翻译自(https://www.enjoyalgorithms.com/blog/bloom-filter/)[https://www.enjoyalgorithms.com/blog/bloom-filter/]Bloom过滤器是一种空间效率高的概率数据结构，它能告诉我们某个元素可能在某个集合中，或者肯定不在某个集合中。如果我们在Bloom过滤器中查找一个项，可以

MKGlow（Ultimate）是一种使用简单、功能丰富且效果超级迅速的后处理效果，可以模拟明亮表面的光照散射。除了散光效果之外，还提供一些高度自定义的特效，比如镜头表面、镜头眩光和强光。该着色器兼容传统、轻便、通用和高分辨率渲染管线。两大直观工作流程：阈值：根据像素亮度、阈值和

题意：给定一张\(n\)个点\(m\)条边无向连通图，以及\(q\)个点对\((a,b)\)，出事每条边权值为\(0\)。对于每个点对我们需要找一条从一个点到另一个点的简单路径，将所有边的权值加一。要求构造一种方案使得每条边权值都是偶数。如果不行，输出最少还要几个点对才能满足要求。\(n,m

随着人工智能技术的不断发展，大型深度学习模型在各个领域的应用越来越广泛。其中，Bloom和LLAMA（LargeLanguageModelfromOuterSpace）两个大模型备受瞩目。这些模型在预训练阶段具有许多共同点，本文将重点介绍它们的预训练方法。一、预训练目标大型深度学习模型的预训练目标是通过大

随着科学研究的不断深入，数据驱动的决策在各个领域中的应用越来越广泛。在医学、生物学、环境科学、天文学等领域中，研究者们正在利用海量数据探索未知的领域和现象。然而，如何有效地处理这些数据并从中提取有价值的信息，一直是科研人员面临的一个难题。为此，一种名为BigScienceBloom模

1.安装pipinstallbloom_filter2.简单使用#coding=utf8"""author:dengjiyun"""frombloom_filterimportBloomFilter#生成一亿个大小的bloom=BloomFilter(max_elements=1000000000,error_rate=0.1)#向bloom添加urlbloom.add('https://

一、基本概念HDR=HighDynamicRange（自然界动态范围）LDR=LowDynamicRange（显示器动态范围）动态范围=最高亮度/最低亮度LDR8位精度单通道0-1拾色器、一般图片、电脑屏幕HDR远高于8位的精度单通道可超过1HDRI、真实世界二、为什么需要HDR1.为了更好的色彩，更高的动态范围和更丰富

作者：颜廷帅（瀚廷）01背景OpenAI在3月15日发布了备受瞩目的GPT4，它在司法考试和程序编程领域的惊人表现让大家对大语言模型的热情达到了顶点。人们纷纷议论我们是否已经跨入通用人工智能的时代。与此同时，基于大语言模型的应用也如雨后春笋般出现，为我们带来了协同办公、客服对

在大数据环境下,我们常常需要处理数量极其庞大的数据集,但由于内存大小的限制,无法直接加载到内存中进行操作。这时就需要设计适合内存受限环境的算法,来解决问题。本文将以在内存不足的情况下,找出亿级规模整数集合中的不重复元素为例,探讨一种基于BloomFilter的数据结构的解决方

1Bloom特效原理​Bloom特效是指：将画面中较亮的区域向外扩散，造成一种朦脓的效果。实现Bloom特效，一般要经过3个阶段处理：亮区域检测、高斯模糊、Bloom合成。​本文完整资源见→Unity3DBloom特效。​1）亮区域检测​根据亮度阈值检测亮区，如下从原图中提取

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  在javaEyes上找到一篇挺有用的文章，希望能对大家理解Bloomfilter有帮助  1Overview   Bloomfilter最早由 BurtonHowardBloom提出，是一种用于判断成员是否存在于某个集合中的数据结构。 Bloomfilter的判断基于概率论：  如果某个成员存在于集合中，那么Bloomfilte

索引索引用于帮助快速过滤或查找数据。目前Doris主要支持两类索引：• 内建的智能索引：包括前缀索引和ZoneMap索引。• 用户创建的二级索引：包括BloomFilter索引和Bitmap倒排索引。其中ZoneMap索引是在列存格式上，对每一列自动维护的索引信息，包括Min/Max，Null值个数等

经过“九九八十一难”，大模型终于炼成。下一步就是架设服务，准备开门营业了。真这么简单？恐怕未必！行百里者半九十，推理优化又是新的雄关漫道。如何进行延迟优化？如何进行成本优化(别忘了OpenAI8K上下文的GPT-4模型，提示每1000词元只需0.03美金，补全每1000词元只需0.06美金

前言​ 本篇会介绍什么是泛光(bloom)、眩光及形成原因，会介绍基础的实现泛光的流程镜头眩光镜头眩光（Lensflare）定义：由于眼睛的晶状体或者相机的透镜直接面对强光所产生的一种现象，由一圈光晕（halo）和纤毛状的光环（ciliarycorona）组成原理：光晕的出现是因为透镜物质（如三棱镜）对不

假设你现在有了数据，也搞到了预算，一切就绪，准备开始训练一个大模型，一显身手了，“一朝看尽长安花”似乎近在眼前……且慢！训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单，看看BLOOM

导读在对响应时间要求比较严格的情况下，如果我们有里面，那么随着集合中元素数量的增加，我们需要的存储空间越来越大，检索时间也越来越长，导致内存过多开销和时间效率变低。

Thebloomchapteriscomplicated.Itcombinesalltheideasfromthechapterswehavelearn.ExtractingbrightcolorGaussianblurBlendingbothtexturesEx

数据治理Flink实时写入Iceberg带来的问题在实时数据源源不断经过Flink写入的Iceberg的过程中，Flink通过定时的Checkpoint提交snapshotcommit操作到Iceberg，

避免缓存击穿的利器之BloomFilterBloomFilter概念布隆过滤器（英语：BloomFilter）是1970年由一个叫布隆的小伙子提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射

Hudi索引在数据读和写的过程中都有应用。读的过程主要是查询引擎利用MetaDataTable使用索引进行DataSkipping以提高查找速度;写的过程主要应用在upsert写上，即利用索引查找