1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter（BF）是一種空間效率很高的隨機數據結構，它利用位數組很簡潔地表示一個集合，並能判斷一個元素是否屬於這個集合。它是一個判斷元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能會出現錯誤判斷 ...

大數據量的問題是很多面試筆試中經常出現的問題，比如baidu google 騰訊 這樣的一些涉及到海量數據的公司經常會問到。下面的方法是我對海量數據的處理方法進行了一個一般性的總結，當然這些方法可能並不能完全覆蓋所有的問題，但是這樣的一些方法也基本可以處理絕大多數遇到的問題。下面的一些問題 ...

1. Bloom-Filter算法簡介 Bloom-Filter，即布隆過濾器，1970年由Bloom中提出。它可以用於檢索一個元素是否在一個集合中。 Bloom Filter（BF）是一種空間效率很高的隨機數據結構，它利用位數組很簡潔地表示一個 ...

1.數據擬合 用途：反應數據變化規律，解釋數據；根據數據做出預測、判斷，給決策者提供重要的依據 需要解決的問題： 1、選擇什么類型的函數Φ()作為擬合函數（也即數學模型） 2、對於選定的擬合函數，如何確定擬合函數中的參數 常見的擬合函數：線性函數、多項式函數、指數函數、三角函數 模型 ...

bloom-filter 算法 場景：我說的大數據量處理是指同時需要對數據進行檢索查詢，同時有高並發的增刪改操作； 記得以前在XX做電力時，幾百萬條數據，那時一個檢索查詢可以讓你等你分鍾； 現在我是想探討下對大數據量的處理，那時我就在想例如騰訊，盛大，動輒數以億計的帳號,怎么能 ...

我是如何持續寫作的？ 其實，關於寫作，我也沒多想，就是想着總結自己學習和工作中遇到的一些問題。我最開始寫文章並不是在CSDN或者其他的一些博客平台，而是在QQ空間。那時的我還在上學，在QQ空間里寫下了自己的第一篇原創文章《SQL注入攻擊三部曲》。沒錯，你哥我最初就是搞滲透！ 后面 ...

1. 海量數據處理常用數據結構 數據結構： 【Bloom Filter】 它實際上是一個很長的二進制向量和一系列隨機映射函數 布隆過濾器可以用於檢索一個元素是否在一個集合中 它的優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的算法，缺點是有一定的誤識別率和刪除困難 ...

1：硬件方面 普通的一個p4的服務器每天最多能支持大約10萬左右的IP，如果訪問量超過10W那么需要專用的服務器才能解決，如果硬件不給力 軟件怎么優化都是於事無補的。主要影響服務器的速度 有：網絡-硬盤讀寫速度-內存大小-cpu處理速度。 2：軟件方面 第一個要說的就是數據庫，首先要有一個 ...