一个划水的人
一个划水的人

简单实现LZ77压缩算法

引言

因为哈弗曼编码对于大文件的压缩有很大的局限性 且压缩比十分有限 所以决定根据LZ77算法写一个简单的压缩库

组成

因为时间较为紧张 目前完成了最基础的ZIP算法的编写 即根据LZ77算法(滑动窗口压缩)先对压缩文件得到一个数据三元组 然后针对数字出现的频率再进行哈弗曼算法 为了更好的压缩比 我并没有先参考的资料中的方法 采用了建三棵哈弗曼树的做法

效率

对于一般的文件 压缩比可以达到百分之30到40
对于重复性较高的文件 压缩比可以达到百分之10到20 甚至更低
且克服了哈弗曼编码无法压缩大文件的缺点

不足

在计算数据三元组的时候使用了一个O(n2)的朴素匹配 使得效率比预想的更为不尽人意 改进之处可以参考LZ4算法 在匹配时使用哈希降低时间复杂度
因为是压缩库 本来想再顺便写一个打包工具 但是时间临近期末 有点紧张 遂打算假期补上

使用

整体使用C++17编写 关键部分提供注释
只需要把本文件夹放在您的项目中 然后包含"LZL-zip.h"即可

//默认压缩名称为　ｘｘｘ.LZL-zip
g++ -std=c++17 test.cpp -o test

这是源码的地址: https://github.com/Super-long/LZ-zip

引用
https://www.cnblogs.com/esingchan/p/3958962.html

你可能感兴趣的:(算法细节)

  • 十大排序算法 myprogramc 排序算法算法数据结构
    排序算法插入排序冒泡排序选择排序希尔排序计数排序快速排序1经典Lomuto分区法2经典Lomuto分区法3随机快排堆排序归并排序桶排序基数排序插入排序从i=1开始，判断nums[i-1]和nums[i]的大小，一直到nums[i]插入到自己的位置。模拟抓扑克牌的过程：将元素插入到已排序的部分，使其有序voidinsertionSort(vector&nums){for(inti=1;i=0&&nu
  • 使用Python和OpenCV实现图像像素压缩与解压 东方佑 量子变法pythonopencv开发语言
    在本文中，我们将探讨如何使用Python和OpenCV库来实现一种简单的图像像素压缩算法。我们将详细讨论代码的工作原理，并提供一个具体的示例来演示该过程。1.引言随着数字媒体的普及，图像处理成为了一个重要的领域。无论是为了减少存储空间还是加快网络传输速度，图像压缩技术都扮演着至关重要的角色。这里，我们提出了一种基于像素重复模式的简单压缩算法，它适用于具有大量连续相同像素值的图像。2.技术栈介绍2.
  • DeepSeek如何重塑我的编程学习：计算机新生的AI实践 EnigmaCoder DeepSeek学习人工智能
    目录前言邂逅DeepSeek：从困惑到惊喜初学编程的困境DeepSeek的优势️DeepSeek在编程学习中的运用注释算法逐步分析调试帮助跨语言迁移学习AI时代学习方法论革新知识获取方式转变新型学习能力培养反思与展望反思展望总结前言大家好！我是EnigmaCoder，本文我将介绍我的AI编程学习之旅。春节期间，DeepSeek横空出世，迅速登顶热榜。它功能强大，精准答疑、高效创作，瞬间点燃大众热情
  • 鸢尾花分类项目 GUI 编织幻境的妖 分类数据挖掘人工智能
    1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集（Irisdataset）鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集，由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
  • 改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积 wei子 YOLO目标跟踪人工智能
    改进YOLO系列：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution，DSC）简介YOLO系列目标检测算法以其速度和精度著称，但对于细长目标例如血管、道路等，其性能仍有提升空间。动态蛇形卷积（DSC）是YOLOv5/v7中引入的一种改进，旨在更好地处理细长目标。DSC原理DSC的核心思想是使用类似蛇形运动的卷积核来提取细长目标的特征。具体来说，DSC卷积核沿着一系列控制点移动，并根据每个
  • C++ C_style string overview and basic Input funcitons 狗头鹰 C++notesc++开发语言
    writeinadvance最近在做题，遇到一个简单的将console的输入输出到文件中的简单题目，没有写出来。悔恨当初没有踏实地总结string相关的I/O以及与文件的操作。这篇文章旨在记录基础的字符I/O,简单常用的文件I/O操作函数。当然，你会说C++已经有一个stringclass，我们只需要#include就能够使用它带来的便捷性及强大的功能，无需烦恼细节。但知道底层的具体情况在语言的学
  • 十大经典排序算法的C++实现与解析 金外飞176 算法算法数据结构c++
    经典排序算法的C++实现与解析在计算机科学中，排序算法是数据处理和算法设计的基础。无论是处理大规模数据还是优化小规模数据的性能，排序算法都扮演着重要角色。本文将介绍10种经典排序算法，并提供它们的C++实现代码。这些算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序和桶排序。1.冒泡排序（BubbleSort）原理冒泡排序是最简单的排序算法之一。它通过重
  • BP 神经网络在考古数据分析中的应用 fanxbl957 人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
    BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要：本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务，涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性，并对其在考古数据分
  • DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响 AI拉呱 Deepseek人工智能
    大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖，拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么：wh
  • 【从零到一的Java Stream,保姆级教学】 聪明马的博客 Javajava后端
    JavaStream是Java8中的一项重大新功能，它提供了一种强大的功能，用于处理集合和数组等数据结构的元素序列。Stream基于lambda表达式，它允许我们使用一种简洁而直观的方式来处理数据，而不用关心底层的实现细节。本文将详细介绍JavaStream的用法。什么是StreamJavaStream是一个用于描述数据流的API，它提供了一个面向函数式编程的方式来处理集合和数组等数据结构的元素序
  • 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用 xiao5kou4chang6kai4 深度学习遥感勘测python深度学习分类
    专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图，卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
  • flutter pigeon gomobile 插件中使用go工具类 yujunlong3919 fluttergolangswiftkotlin
    文章目录为什么flutter要用go写工具类1.下载pigeon插件模版2.编写go代码3.生成greeting.aar，Greeting.xcframework4.ios5.android6.dart中使用为什么flutter要用go写工具类在Flutter应用中，有些场景涉及到大量的计算，比如复杂的加密算法、数据压缩/解压缩或者图形处理中的数学计算等1.下载pigeon插件模版base_plu
  • muzero 算法原理 战神哥
    Muzero算法是一种通用的强化学习算法，它可以在没有预先设定策略的情况下进行学习。它通过模拟整个游戏进程来自我学习，并通过回报函数来评估每一步的决策。Muzero算法的核心部分是一个叫做模型的神经网络，它会对游戏的状态进行预测，预测未来的游戏状态。另一部分是策略网络，它会根据当前状态预测每一步的最优决策。Muzero算法通过不断地训练模型和策略网络，来提高它们的准确性，从而使得机器学到了如何玩游
  • LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍随着信息技术的飞速发展，IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量，使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量，智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言，可以用于构建智能
  • 前端开发入门指南：HTML、CSS和JavaScript基础知识 方向感超强的 javascriptcsshtml前端
    引言：大家好，我是一名简单的前端开发爱好者，对于网页设计和用户体验的追求让我深深着迷。在本篇文章中，我将带领大家探索前端开发的基础知识，涵盖HTML、CSS和JavaScript。如果你对这个领域感兴趣，或者想要了解如何开始学习前端开发，那么这篇文章将为你提供一个良好的起点。1.前端开发概述在我们深入了解前端开发的细节之前，让我们先了解一下前端开发的定义和作用。简而言之，前端开发涉及构建用户直接与
  • LQB（4）-python-DFS搜索 AAA顶置摸鱼 蓝桥杯python组深度优先算法python蓝桥杯
    前言DFS即深度优先搜索（Depth-FirstSearch），是一种用于遍历或搜索树或图的算法，有三种核心的应用场景（基础遍历、回溯、剪枝）。一、DFS-基础遍历1.核心原理深度优先搜索（DFS）是一种遍历或搜索树/图的算法，优先沿着一条路径尽可能深入，直到无法继续再回溯。实现方式：递归：隐式利用系统调用栈。栈模拟：显式使用栈数据结构。2.代码实现(1)递归实现（树结构）classTreeNod
  • AI编剧系统深度解析：从算法架构到影视工业化应用实战 Coderabo DeepSeekR1模型企业级应用人工智能算法
    媒体娱乐行业革命：AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下，传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理（NLP）、生成对抗网络（GAN）和知识图谱技术，构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为：知识图谱层：整合影视剧本数据库（IMSDb）、维基百科等结构化数据NLP处理层：基于Transformer的
  • 如果MLlib 中没有所需要的模型，如何使用 Spark 进行分布式训练？ 是纯一呀 WSLDockerAIspark分布式mllib
    如果MLlib中没有你所需要的模型，并且不打算结合更强大的框架（如TensorFlowOnSpark或Horovod），仍然可以使用Spark进行分布式训练，但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练、结果合并和模型更新等过程。模型训练阶段将模型的训练任务分配到Spark集群的各个节点。数据并行：每个节点会处理数据的不同部分，并计算该部分的梯度或模型参数。自定义算法：如果使用的是自定义算法（
  • 【分布式理论12】事务协调者高可用：分布式选举算法 roman_日积跬步-终至千里 分布式架构分布式算法
    文章目录一、分布式系统中事务协调的问题二、分布式选举算法1.Bully算法2.Raft算法3.ZAB算法三、小结与比较一、分布式系统中事务协调的问题在分布式系统中，常常有多个节点（应用）共同处理不同的事务和资源。前文【分布式理论9】分布式协同：分布式系统进程互斥与互斥算法【分布式理论10】分布式协同：分布式互斥算法最佳实现：分布式锁的原理与实现【分布式理论11】分布式协同之分布式事务中介绍了分布式
  • 设计模式-模板方法实现 阿绵 设计模式java开发语言
    文章目录模式结构模式特点示例代码输出结果关键点解析模式的优缺点使用场景总结模板方法模式（TemplateMethodPattern）是一种行为型设计模式，它定义了一个操作中的算法骨架，而将某些步骤的实现延迟到子类中。通过这种方式，模板方法模式可以让子类在不改变算法结构的情况下，重新定义算法中的某些步骤模式结构模板方法模式的结构包括以下几个关键部分：抽象类（AbstractClass）：定义算法的骨
  • 数据库基础以及 MySQL 知识点 阿绵 计算机基础数据库mysql
    文章目录1、基本概念2、主键和外键的区别2.1、使用外键的优劣3、数据库范式4、drop、delete与truncate区别？5、MySQL1、基础概念2、存储引擎2.1、InnoDB和MyISAM区别2.2、InnoDB如何保持事务的四大特性（实现事务的原理）3、锁机制与InnoDB锁算法3.1、表级锁和行级锁对比4、事务4.1、ACID特性4.2、并发事务带来的问题4.3、事务隔离级别1、基本
  • yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理） QQ_1309399183 计算机视觉实战项目集锦YOLO人工智能人脸识别yolo人脸检测
    YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目，旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化，专门用于人脸检测任务。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。以下是YOLOv8Face项目的一些特点和
  • 【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎 MUKAMO AIPython应用机器学习深度学习人工智能神经网络3DCNN
    1.引言1.1.研究背景在医学诊断中，医生通过分析CT影像来预测疾病时，面临一些挑战和局限性：图像信息的广度与复杂性：CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片，医生必须迅速审阅这些图像，以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断，但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界，使得准确诊断变
  • 基于Python的搜索引擎的设计与实现 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    搜索引擎,Python,爬虫,自然语言处理,信息检索,索引,算法,数据库1.背景介绍在信息爆炸的时代，海量数据无处不在，高效地获取所需信息变得至关重要。搜索引擎作为信息获取的桥梁，扮演着不可或缺的角色。传统的搜索引擎往往依赖于庞大的服务器集群和复杂的算法，对资源消耗较大，且难以满足个性化搜索需求。基于Python的搜索引擎设计，则凭借Python语言的易学易用、丰富的第三方库和强大的社区支持，为开
  • 27岁大龄转码秋招惨败，朋友劝我转Java来得及吗？还是继续走前端或机器学习？ 程序员yt java机器学习开发语言
    今天给大家分享的是一位粉丝的提问，27岁大龄转码秋招惨败，朋友劝我转Java来得及吗？还是继续走前端或机器学习？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：211建筑本科，22年毕业后gap一年转码去了英国读的QS100的it的水硕（24年12月份毕业），转码后对就业形势认知不足，时间全花在课业上，八股文和算法准备的不充足，秋招算是惨败。读研
  • 分布式理论与分布式算法 红衣女妖仙 springcloud分布式分布式定理分布式算法
      分布式定义、主要目标、优缺点、与集中式区别；分布式CAP定理、PACELC理论、BASE理论的核心观点、应用场景等；分布式算法如Paxos算法、Raft算法、Gossip算法、两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、一致性哈希算法、Bully算法、Chord算法等算法的核心思想、角色、算法过程、特性、应用场景和变种等。——2025年2月3日甲辰年正月初六立春目录1分布式1.1分布式定义1.
  • STM32定时器输出PWM 墨菲墨菲 单片机stm32单片机嵌入式物联网
    一、PWM1.定义英文全称：PULSEWIDTHMODULATION,脉冲宽度调制。脉冲:频率，方波宽度:占空比(duty)，高电平的宽度2.用途（1）控制输出的电压和电流（2）灯光的亮度（3）电机二、编程细节PWM输出是没有中断触发的，PWM由硬件输出波形，用了中断反而会影响系统定时的效率。所以，记住以后使用定时器输出PWM都不需要使用到中断1.如配置STM32F407的TIM14的通道1，10
  • 华为的云端训练算力与迭代效率 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而，深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源，这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式，为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台，在
  • windows又一激活方式——TSforge windows
    近日，技术团队MASSGRAVE公开宣布攻破微软SPP系统，并命名该漏洞为TSforge。MASSGRAVE团队宣称可激活自Windows7以来的所有Windows版本（包括Vista后续系统）及Office2013后的全系列产品（含附加组件），且支持离线激活本来windows激活方式就已经够多了的，现在又多出了一种，现在让我想想该用哪一种呢（坏笑）MASSGRAVE团队还公开了破解细节，感兴趣的
  • HCIA网络层协议与IP编址 夏の橘 HCIA学习之路网络
    摘要：网络层是OSI模型中的核心层级，负责实现跨网络的数据传输。本文深入解析HCIA认证要求的网络层协议（IP/ICMP/ARP）及IP编址技术，涵盖子网划分、NAT原理及数据转发流程，帮助读者掌握网络层关键技术。目录一、网络层协议核心功能二、核心协议解析1.IP协议（InternetProtocol）2.ICMP协议3.ARP协议三、IPv4编址技术详解1.地址结构与分类关键细节2.子网划分实践
  • ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员 lijingyao8206 jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
        同生成的做法一样，添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子，下面这个Task类，我们来移除isNeedRemove方法，并且添加一个int 类型的addedField属性。   package asm.core; /** * Created by yunshen.ljy on 2015/6/
  • Springmvc-权限设计 bee1314 springWebjsp
    万丈高楼平地起。 权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧，对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言，我们还不需要那么高大上的开源的解决方案，如Spring Security，Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。 目标： 1.实现权限的管理（CRUD） 2.实现部门管理 （CRUD) 3.实现人员的管理 （CRUD） 4.实现部门和权限
  • 算法竞赛入门经典（第二版）第2章习题 CrazyMizzz c算法
    2.4.1 输出技巧 #include <stdio.h> int main() { int i, n; scanf("%d", &n); for (i = 1; i <= n; i++) printf("%d\n", i); return 0; } 习题2-2 水仙花数(daffodil
  • struts2中jsp自动跳转到Action 麦田的设计者 jspwebxmlstruts2自动跳转
    1、在struts2的开发中，经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action，执行Action里面的方法，利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action（不是专业人士）   2、＜jsp:forward page="xxx.action" /＞ ，这个标签可以实现跳转，page的路径是相对地址,不同与jsp和j
  • php 操作webservice实例 IT独行者 PHPwebservice
    首先大家要简单了解了何谓webservice，接下来就做两个非常简单的例子，webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为：apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前，要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开，即extension=php_soap.dll; OK 现在我们来体验webservice //server端 serve
  • Windows下使用Vagrant安装linux系统 _wy_ windowsvagrant
    准备工作： 下载安装 VirtualBox ：https://www.virtualbox.org/ 下载安装 Vagrant ：http://www.vagrantup.com/ 下载需要使用的 box ： 官方提供的范例：http://files.vagrantup.com/precise32.box 还可以在 http://www.vagrantbox.es/ 
  • 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp) 无量 clinuxchgrpchown
    本文（转） http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/ http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157 一、基本使用： 使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户：        命令
  • linux下抓包工具 矮蛋蛋 linux
    原文地址： http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html tcpdump -nn -vv -X udp port 8888 上面命令是抓取udp包、端口为8888 netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况 13 . 列出所有的网络连接 lsof -i 14. 列出所有tcp 网络连接信息 l
  • 我觉得mybatis是垃圾！：“每一个用mybatis的男纸，你伤不起” alafqq mybatis
    最近看了  每一个用mybatis的男纸，你伤不起 原文地址 ：http://www.iteye.com/topic/1073938 发表一下个人看法。欢迎大神拍砖； 个人一直使用的是Ibatis框架，公司对其进行过小小的改良； 最近换了公司，要使用新的框架。听说mybatis不错；就对其进行了部分的研究； 发现多了一个mapper层；个人感觉就是个dao；
  • 解决java数据交换之谜 百合不是茶 数据交换
    交换两个数字的方法有以下三种 ，其中第一种最常用   /* 输出最小的一个数 */ public class jiaohuan1 { public static void main(String[] args) { int a =4; int b = 3; if(a<b){ // 第一种交换方式 int tmep =
  • 渐变显示 bijian1013 JavaScript
    <style type="text/css"> #wxf { FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98); height: 25px; } </style>
  • 探索JUnit4扩展：断言语法assertThat bijian1013 java单元测试assertThat
    一.概述         JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图，然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今，版本不停的翻新，但是所有版本都一致致力于解决一个问题，那就是如何发现编程人员的代码意图，并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
  • 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}} bit1129 gson
      如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象? {"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}   下面的POJO类Model无法完成正确的解析：   import com.google.gson.Gson;
  • 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API bit1129 kafka
    1. Kafka提供了两种Consumer API High Level Consumer API Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API，实际上非常复杂) 在选用哪种Consumer API时，首先要弄清楚这两种API的工作原理，能做什么不能做什么，能做的话怎么做的以及用的时候，有哪些可能的问题  
  • 在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua
    Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
  • java-归并排序 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; public class MergeSort { public static void main(String[] args) { int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25}; mergeSort(a,0,a.length-1); System.out.println(Arrays.to
  • Netty源码学习-CompositeChannelBuffer bylijinnan javanetty
    CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy” 查看API（ http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description） 可以看到，所谓“Transparent Zero Copy”是通
  • Android中给Activity添加返回键 hotsunshine Activity
    // this need android:minSdkVersion="11" getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true); @Override public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
  • 静态页面传参 ctrain 静态
    $(document).ready(function () { var request = { QueryString : function (val) { var uri = window.location.search; var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
  • Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令 daizj windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
    findstr可以完成这个工作。   [html]  view plain copy   >findstr /s /i "string" *.*   上面的命令表示，当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
  • 改善程序代码质量的一些技巧 dcj3sjt126com 编程PHP重构
    有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧：    尽量保持方法简短    尽管很多人都遵
  • SharedPreferences对数据的存储 dcj3sjt126com
    SharedPreferences简介：                                                   &nbs
  • linux复习笔记之bash shell (2) bash基础 eksliang bashbash shell
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2104329 1.影响显示结果的语系变量（locale）  1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系，命令使用如下： [root@localhost shell]# locale LANG=en_US.UTF-8 LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
  • Android零碎知识总结 gqdy365 android
    1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。 所以最后得出结论：CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里，比如缓存。发生修改时候做copy，新老版本分离，保证读的高
  • HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用 hvt Web.netC#hovertreeasp.net
    ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类，用于存放查询文章时的条件，例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性，当为-1是，该条件不产生作用，当为0时，查询不公开显示的文章，当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放，开发环境为Visual Studio 2013
  • PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector 天梯梦 proxy
    1. php 类 I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
  • apache的math库中的回归——regression（翻译） lvdccyb Mathapache
    这个Math库，虽然不向weka那样专业的ML库，但是用户友好，易用。 多元线性回归，协方差和相关性（皮尔逊和斯皮尔曼），分布测试（假设检验，t，卡方，G），统计。   数学库中还包含，Cholesky，LU，SVD，QR，特征根分解，真不错。   基本覆盖了：线代，统计，矩阵， 最优化理论 曲线拟合 常微分方程 遗传算法（GA）， 还有3维的运算。。。
  • 基础数据结构和算法十三：Undirected Graphs (2) sunwinner Algorithm
      Design pattern for graph processing. Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
  • 云计算平台最重要的五项技术 sumapp 云计算云平台智城云
    云计算平台最重要的五项技术 1、云服务器 云服务器提供简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务，支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术，使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。 特性 机型丰富 通过高性能服务器虚拟化为云服务器，提供丰富配置类型虚拟机，极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作； 仅需要几分钟，根据CP
  • 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动
    ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。  12月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2164754 本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下： 一等奖（两名） Microhardest：http://microhardest.ite
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他