上一节,我们分析了LSH算法的通用框架,主要是建立索引结构和查询近似近期邻.这一小节,我们从p稳定分布LSH(p-Stable LSH)入手,逐渐深入学习LSH的精髓,进而灵活应用到解决大规模数据的检索问题上. 相应海明距离的LSH称为位採样算法(bit sampling),该算法是比較得到的哈希值的海明距离,可是一般距离都是用欧式距离进行度量的,将欧式距离映射到海明空间再比較其的海明距离比較麻烦.于是,研究者提出了基于p-稳定分布的位置敏感哈希算法,能够直接处理欧式距离,并解决(R,c)-近邻…

1 Command类中的rebalnace方法 在上篇文章中解说了,创建Ring已经为Ring加入设备.在加入设备后须要对Ring进行平衡,平衡 swift-ring-builder object.builder rebalance 首先会调用swift/cli/ringbuilder.py中方法,在main方法中首先会判读/etc/swift目录下是否有object.builder文件假设有就反序列化来初始化RingBuilder类.然后依据命令中的 第三个參数rebalance调用Comma…

1 初始加入设备后.上传Object的详细流程  前几篇博客中,我们讲到环的基本原理即详细的实现过程,加入我们在初始创建Ring是执行例如以下几条命令: •swift-ring-builder object.builder create 5 3 1   •swift-ring-builder object.builder add z1-127.0.0.1:6010/sdb1 100     •swift-ring-builder object.builder add z2-127.0.0.1:6…

前言 因为在前文的<STL算法剖析>中,源代码剖析许多.不方便学习,也不方便以后复习,这里把这些算法进行归类.对他们单独的源代码剖析进行解说.本文介绍的STL算法中的remove删除算法.源代码中介绍了函数remove.remove_copy.remove_if.remove_copy_if.unique.unique_copy. 并对这些函数的源代码进行具体的剖析.并适当给出使用样例,具体详见以下源代码剖析. remove移除算法源代码剖析 // remove, remove_if, rem…

前言 因为在前文的<STL算法剖析>中.源代码剖析许多.不方便学习.也不方便以后复习,这里把这些算法进行归类.对他们单独的源代码剖析进行解说.本文介绍的STL算法中的merge合并算法. 源代码中介绍了函数merge.inplace_merge.并对这些函数的源代码进行具体的剖析,并适当给出使用样例,具体详见以下源代码剖析. merge合并算法源代码剖析 // merge, with and without an explicitly supplied comparison function.…

前言 因为在前文的<STL算法剖析>中,源代码剖析许多,不方便学习,也不方便以后复习.这里把这些算法进行归类,对他们单独的源代码剖析进行解说.本文介绍的STL算法中的sort排序算法,SGI STL中的排序算法不是简单的高速排序,而是交叉利用各种排序:堆排序.插入排序和高速排序:这样做的目的是提高效率.针对数据量比較大的採用高速排序,数据量比較小的能够採用堆排序或插入排序. 本文介绍了有关排序的算法random_shuffle.partition.stable_partition.sort.s…

首先回顾前面的文章,我们把for_each 归类为非变动性算法,实际上它也可以算是变动性算法,取决于传入的第三个参数,即函数 指针.如果在函数内对容器元素做了修改,那么就属于变动性算法. 变动性算法源代码分析与使用示例: 一.copy.copy_backward  C++ Code  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39…

网上介绍K-近邻算法的样例非常多.其Python实现版本号基本都是来自于机器学习的入门书籍<机器学习实战>,尽管K-近邻算法本身非常easy,但非常多刚開始学习的人对其Python版本号的源码理解不够,所以本文将对其源码进行分析. 什么是K-近邻算法? 简单的说,K-近邻算法採用不同特征值之间的距离方法进行分类.所以它是一个分类算法. 长处:无数据输入假定,对异常值不敏感 缺点:复杂度高 好了,直接先上代码,等会在分析:(这份代码来自<机器学习实战>) def classify0(…

位姿检索使用了LSH方法,而不使用PNP方法,是有一定的来由的.主要的工作会转移到特征提取和检索的算法上面来,有得必有失.因此,放弃了解析的方法之后,又放弃了优化的方法,最后陷入了检索的汪洋大海. 0:转自wiki:http://en.wikipedia.org/wiki/Locality_sensitive_hashing 以下参考资料仅供参考:LSH理解及相关资料:http://s99f.blog.163.com/blog/static/35118365201262691335382/ 有一…

一,redis内存管理介绍 redis是一个基于内存的key-value的数据库,其内存管理是很重要的,为了屏蔽不同平台之间的差异,以及统计内存占用量等,redis对内存分配函数进行了一层封装,程序中统一使用zmalloc,zfree一系列函数,其相应的源代码在src/zmalloc.h和src/zmalloc.c两个文件里,源代码点这里. 二,redis内存管理源代码分析 redis封装是为了屏蔽底层平台的差异,同一时候方便自己实现相关的函数,我们能够通过src/zmalloc.h 文件里的相…

前段时间由于一些事情耽搁了,最近将raid1方面的各流程整理了一遍.网上和书上,能找到关于MD下的raid1的文档资料比较少.决定开始写一个系列的关于raid1的博客,之前写过的一篇读流程也会在之后加一些修改,我阅读的代码的linux内核版本是2.6.32.61.进入实验室的时间不长,关于磁盘管理等内核方面的理解不足或者有误之处,希望批评指正. 一.Raid1简介 Raid1又称为镜像磁盘阵列.由两块或者多块盘构成这样一个阵列,并且每块盘所存储的内容都是完全一致的.意思就是盘与盘之间互为镜像,而…

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/6664554 在上一文章Android系统匿名共享内存Ashmem(Anonymous Shared Memory)简要介绍和学习计划中, 我们简要介绍了Android系统的匿名共享内存机制,其中,简要提到了它具有辅助内存管理系统来有效地管理内存的特点,但是没有进一步去了解它是如何实 现的.在本文中,我们将通过分析Android系统的匿名共享内存…

文章列表: <Memcached源代码分析 - Memcached源代码分析之基于Libevent的网络模型(1)> <Memcached源代码分析 - Memcached源代码分析之命令解析(2)> <Memcached源代码分析 - Memcached源代码分析之消息回应(3)  > <Memcached源代码分析 - Memcached源代码分析之HashTable(4) > <Memcached源代码分析 - Memcached源代码分析之增删…

新秀nginx源代码分析数据结构篇(四)红黑树ngx_rbtree_t Author:Echo Chen(陈斌) Email:chenb19870707@gmail.com Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:October 27h, 2014 1.ngx_rbtree优势和特点 ngx_rbtree是一种使用红黑树实现的关联容器.关于红黑树的特性,在<手把手实现红黑树>已经具体介绍,这里就仅仅探讨ngx_rbtree与众不同的地方:ngx_rbtree红…

nginx源代码分析数据结构篇(两) 双链表ngx_queue_t Author:Echo Chen(陈斌) Email:chenb19870707@gmail.com Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:October 20h, 2014 1.ngx_queue优势和特点 ngx_queue作为顺序容器链表.它优势在于其能够高效地运行插入.删除.合并操作,在插入删除的过程中,仅仅须要改动指针指向.而不须要拷贝数据,因此.对于频繁改动的容器非常适合. 此外,…

Python源代码剖析笔记3-Python执行原理初探 本文简书地址:http://www.jianshu.com/p/03af86845c95 之前写了几篇源代码剖析笔记,然而慢慢觉得没有从一个宏观的角度理解python执行原理的话,从底向上分析未免太easy让人疑惑.不如先从宏观上对python执行原理有了一个基本了解,再慢慢探究细节.这样或许会好非常多. 这也是近期这么久没有更新了笔记了,一直在看源代码剖析书籍和源代码.希望能够从一个宏观层面理清python执行原理.人说读书从薄读厚,再从…

===================================================== LIRe源代码分析系列文章列表: LIRe 源代码分析 1:整体结构 LIRe 源代码分析 2:基本接口(DocumentBuilder) LIRe 源代码分析 3:基本接口(ImageSearcher) LIRe 源代码分析 4:建立索引(DocumentBuilder)[以颜色布局为例] LIRe 源代码分析 5:提取特征向量[以颜色布局为例] LIRe 源代码分析 6:检索(Imag…

===================================================== LIRe源代码分析系列文章列表: LIRe 源代码分析 1:整体结构 LIRe 源代码分析 2:基本接口(DocumentBuilder) LIRe 源代码分析 3:基本接口(ImageSearcher) LIRe 源代码分析 4:建立索引(DocumentBuilder)[以颜色布局为例] LIRe 源代码分析 5:提取特征向量[以颜色布局为例] LIRe 源代码分析 6:检索(Imag…

===================================================== LIRe源代码分析系列文章列表: LIRe 源代码分析 1:整体结构 LIRe 源代码分析 2:基本接口(DocumentBuilder) LIRe 源代码分析 3:基本接口(ImageSearcher) LIRe 源代码分析 4:建立索引(DocumentBuilder)[以颜色布局为例] LIRe 源代码分析 5:提取特征向量[以颜色布局为例] LIRe 源代码分析 6:检索(Imag…

===================================================== LIRe源代码分析系列文章列表: LIRe 源代码分析 1:整体结构 LIRe 源代码分析 2:基本接口(DocumentBuilder) LIRe 源代码分析 3:基本接口(ImageSearcher) LIRe 源代码分析 4:建立索引(DocumentBuilder)[以颜色布局为例] LIRe 源代码分析 5:提取特征向量[以颜色布局为例] LIRe 源代码分析 6:检索(Imag…

TestNG源代码分析:依赖管理的实现 2018-03-19 1 背景 当case之间有依赖关系,有依赖关系的case,它们的执行顺序是有限制的.TestNG提供了依赖管理功能 2 基础理论 这个执行顺序可以用拓扑排序算法实现. 只要是有向无环图就能被拓扑排序,拓扑排序维基典型实现算法: L ← Empty list that will contain the sorted elements S ← Set of all nodes with no incoming edges while S…

https://my.oschina.net/uvwxyz/blog/182224 1.DHT简介 GlusterFS使用算法进行数据定位,集群中的任何服务器和客户端只需根据路径和文件名就可以对数据进行定位和读写访问.换句话说,GlusterFS不需要将元数据与数据进行分离,因为文件定位可独立并行化进行.GlusterFS中数据访问流程如下: 1)     计算hash值,输入参数为文件路径和文件名: 2)     根据hash值在集群中选择子卷(存储服务器),进行文件定位: 3)     对所…

Linux内核源代码分析方法   一.内核源代码之我见 Linux内核代码的庞大令不少人"望而生畏",也正由于如此,使得人们对Linux的了解仅处于泛泛的层次.假设想透析Linux,深入操作系统的本质,阅读内核源代码是最有效的途径.我们都知道,想成为优秀的程序猿,须要大量的实践和代码的编写.编程固然重要,可是往往仅仅编程的人非常easy把自己局限在自己的知识领域内.假设要扩展自己知识的广度,我们须要多接触其它人编写的代码,尤其是水平比我们更高的人编写的代码.通过这样的途径,我们能够跳出…

接上一节Tarjan算法初探(2):缩点 在此首先提出几个概念: 割点集合:一个无向连通图G 若删除它的一个点集 以及点集中所有点相连的边(任意一端在点集中)后 G中有点之间不再连通则称这个点集是它的一个割点集合 割边集合:一个无向连通图G 若删除它的一个边集 G中有点之间不再连通则称这个边集是它的一个割边集合 图的点联通度:无向连通图的最小割点集合中元素的个数是一张无向连通图的点连通度 图的边联通度:无向连通图的最小割边集合中元素的个数是一张无向连通图的边联通度 割点:如果一个无向连通图的点连…

接上一节 Tarjan算法初探(1):Tarjan如何求有向图的强连通分量 Tarjan算法一个非常重要的应用就是 在一张题目性质在点上性质能够合并的普通有向图中将整个强连通分量视作一个点来把整张图变成一张DAG(即有向无环图) 而DAG的形态满足最优子结构经常与DP联系在一起 故缩点常作为一条桥梁将图论与DP相联系 缩点思想不难理解 这里主要说明一下代码的操作细节与流程: 1.使用Tarjan算法求出每个点属于哪一个强连通分量 2.枚举每一条点将每一个点对应性质合并到新的点上 3.枚举每一条边…

EM算法浅析,我准备写一个系列的文章: EM算法浅析(一)-问题引出 EM算法浅析(二)-算法初探 一.EM算法简介 在EM算法之一--问题引出中我们介绍了硬币的问题,给出了模型的目标函数,提到了这种含隐变量的极大似然估计要用EM算法解决,继而罗列了EM算法的简单过程,当然最后看到EM算法时内心是懵圈的,我们也简要的分析了一下,希望你在看了前一篇文章后,能大概知道E步和M步的目的和作用.为了加深一下理解,我们回过头来,重新看下EM算法的简单介绍: 输入:观测变量数据Y,隐变量数据Z,联合分布$P…

在<HBase源代码分析之MemStore的flush发起时机.推断条件等详情>一文中,我们具体介绍了MemStore flush的发起时机.推断条件等详情.主要是两类操作.一是会引起MemStore数据大小变化的Put.Delete.Append.Increment等操作,二是会引起HRegion变化的诸如Regin的分裂.合并以及做快照时的复制拷贝等.相同会触发MemStore的flush流程.同一时候.在<HBase源代码分析之compact请求发起时机.推断条件等详情(一)>…

一.概述 TreeMap是基于红黑树实现的.因为TreeMap实现了java.util.sortMap接口,集合中的映射关系是具有一定顺序的,该映射依据其键的自然顺序进行排序或者依据创建映射时提供的Comparator进行排序,详细取决于使用的构造方法. 另外TreeMap中不同意键对象是null. 1.什么是红黑树? 红黑树是一种特殊的二叉排序树.主要有下面几条基本性质: 每一个节点都仅仅能是红色或者黑色 根节点是黑色 每一个叶子节点是黑色的 假设一个节点是红色的,则它的两个子节点都是黑色的…

话说在<Spark源代码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这种方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码例如以下: // Make fake resource offers on all executors     // 在全部的executors上提供假的资源(抽象的资源.也就是资源的对象信息,我是这么理解的)     private def makeOffers() {       /…

依据上一篇文章<UiAutomator源代码分析之注入事件>開始时提到的计划,这一篇文章我们要分析的是第二点: 怎样获取控件信息 我们在測试脚本中初始化一个UiObject的时候一般是像下面这个样子: UiObject appsTab = new UiObject(new UiSelector().text("Apps")); appsTab.click() 那么这个过程发生了什么呢?这就是我们接下来要说的事情了. 1. 获取控件信息顺序图 这里依旧是一个手画的不规范的顺序…