一图胜千言: flow和miniflow 在介绍之前先说一些概念:里面有两个结构很重要,一个是flow一个是miniflow这里介绍一下他们的数据结构和构造函数. flow: flow的特点是8字节对齐的,存储报文相关字段和其他原数据,用于匹配流表,数据包含四个层次: metadata: 入端口号,寄存器等信息 l2: 源目的mac,vlan和mpls等信息 l3: ipv4/ipv6源目的ip,ttl等信息 l4: 源目的端口号,icmp code和type等信息. flow的坏处就是占用了很

代码的运算速度取决于以下几个方面 1. 算法本身的复杂度,比如MPEG比JPEG复杂,JPEG比BMP图片的编码复杂. 2. CPU自身的速度和设计架构 3. CPU的总线带宽 4. 您自己代码的写法 将RGB格式的彩色图像先转换成YUV图像. 图像转换的公式如下: Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B; 图像尺寸640*480*24bit,RGB图像已经按照RGBRGB顺序排列的格式,放在内存里面了. 以下是输入和输出的定义: #define XSIZE

CRC16是单片机程序中常用的一种校验算法.依据所采用多项式的不同,得到的结果也不相同.常用的多项式有CRC-16/IBM和CRC-16/CCITT等.本文代码采用的多项式为CRC-16/IBM: X16+X15+X2+1. 闲言少叙,下面是查表法计算CRC16的代码: /******************************************************************************* * Copyright (c) 2012 ICPUB.NET. A

目录: 一:大O记法 二:各函数高阶比较 三:常用算法和数据结构的复杂度速查表 四:常见的logn是怎么来的 一:大O记法 算法复杂度记法有很多种,其中最常用的就是Big O notation(大O记法): 对于其中的g(x)是关于操作元素数x为自变量的计算次数函数,而x趋近无穷大从而只留下最高项且忽略其常数项是为了集中看函数随着元素个数的大量增加后运行时间的增加速度从而用来衡量时间复杂度. e.g: for i in range(x): print(‘aha’) print(i) print(

”基于用户的协同过滤算法“是推荐算法的一种,这类算法强调的是:把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你. 要实现该推荐算法,就需要计算和你有交集的用户,这就要用到物品到用户的反查表. 先举个例子说明下反查表:甲喜欢的物品有:A.B.C:乙喜欢的物品有:B.E.F:丙喜欢的物品有:A.J.K:而你喜欢的物品是:A.J.M.反查表就是喜欢A物品的有你.甲.丙,喜欢J物品的有你.丙,喜欢M物品的只有你,这就是和你喜欢的物品有联系的用户.有了这个反查表,我们就可以看出和你有关系的用户只有甲和丙,乙用户

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘( 博主亲自录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 原文出处: Cheatsheet – Python & R codes for common Machine Learning Algorithm

1.  查表法,外循环用 这种格式 :  //for(int j = 0; j != h; ++j)// for(int i = 0; i!=w;++i)//. for(int j = 0; j != h; ++j) for(int i = 0; i!=w;++i) { int r,g,b,y,r1,g1,b1,y1; r = D[in[of3]];//查表 //这里给第一个ALU执行 g = E[in[of3+1]]; b = F[in[of3+2]]; y = r + g + b; out[

说明 CRC被广泛应用到各个领域.足见其厉害之处 本文介绍的是CRC查表法. 拷贝代码即可使用 CRC 的起始值 本来默认是0, 实际生产中遇到过,CRC初始值为0xFFFF, 故将其初始值以参数的形式传入,增加其灵活性 CRC表 unsigned short crc_table[] = { 0x0000, 0x1021, 0x2042, 0x3063, 0x4084, 0x50a5, 0x60c6, 0x70e7, 0x8108, 0x9129, 0xa14a, 0xb16b, 0xc18c,

出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v 第一部分:Top K 算法详解问题描述百度面试题:    搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节.    假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个.一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门.),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G. 必备知识:    什么是哈希表?    哈希

atitit.设计模式(2) -----查表模式/ command 总结 1. 应用场景: 1 1. 取代一瓦if else 1 2. 建设api rpc风格的时候儿. 1 3. 菜单是Command模式的一个典型实例, 1 4. 上下文中执行客户代码 1 5. 使用命令模式作为"CallBack"在面向对象系统中的替代. 1 6. 3)系统需要支持命令的撤消(undo). 2 7. 日志恢复 2 2. Command模式类似于Interpreter模式. 2 3. Command模式

在研究MonetDB时深入的学习了hash算法,看了作者的文章很有感触,所以转发,希望能够使更多人受益! 十一.从头到尾彻底解析Hash 表算法 作者:July.wuliming.pkuoliver  出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v.  说明:本文分为三部分内容,    第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解:第二部分为关于Hash表算法的详细阐述:第三部分为打造一个最快的Hash表算法.----------------------------------

这个算法是在逐BYTE法的基础上进行修改的,在上一篇文章里我们说过,如果不查表的话,逐BYTE法和逐BIT法没什么区别,现在我们就把这个算法写出来,注意在调用CRC校验函数前需要先调用表生成函数: u32 CRC_Table[]; /*******************************CRC校验程序***********************************/ //作者 Skystalker //输入32位 //多项式,省略最高位1 0x4C11DB7 CCITT-32: 0

作者:July.wuliming.pkuoliver 说明:本文分为三部分内容, 第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解:第二部分为关于Hash表算法的详细阐述:第三部分为打造一个最快的Hash表算法. 第一部分:Top K 算法详解 问题描述(百度面试题): 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节.假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个.一个查询串的重复度越高,说明查询

暂时先用matlab把算法弄一下,这是基于查表的整数霍夫变换方法实现及解释. 接着再实现FPGA的霍夫变换. 霍夫变换原理和算法这里不多说,可参考以下链接: http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26977557/ http://www.ilovematlab.cn/thread-25436-1-1.html 论文:基于FPGA的实时整数霍夫变换_唐林波 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

via:点击打开链接 十一.从头到尾解析Hash 表算法 作者:July.wuliming.pkuoliver   出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v.   说明:本文分为三部分内容,     第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解:第二部分为关于Hash表算法的详细阐述:第三部分为打造一个最快的Hash表算法. ------------------------------------ 第一部分:Top K 算法详解 问题描述 百度面试题:     搜索引擎会

嵌入式C实战项目开发技巧:如果对一个有规律的数组表进行位移操作 就像下面的这个表 之前写过上面这个标题的一篇文章,讲的是以位移的方式去遍历表中的数据,效率非常高,但是,如果要实现一个乱序的流水灯或者跑马灯的话,思考一个这样的算法是不可取的,很费时间,也很费脑力,于是,今天就说一说查表法,如果在程序中运用查表法,不论多么复杂的程序,只要符合一张表,那都可以实现,非常简单,体力活而已,接下来看看下面这个程序,对上面这个进行操作吧. #include <stdio.h> #include <w

新手学习机器学习很难,就是收集资料也很费劲.所幸Robbie Allen从不同来源收集了目前最全的有关机器学习.Python和相关数学知识的速查表大全.强烈建议收藏! 机器学习有很多方面. 当我开始刷新这个主题时,我遇到了各种“速查表”,仅仅列出了需要知道的给定主题的所有要点. 最后,我收集了与机器学习相关的速查表.有些我经常参考,认为其他人也可能从中受益.因此, 这篇文章把我在网上发现的很好的27个速查表分享出来,以供大家参考. 机器学习(Machine Learning) 有不少有用的流程图

作者:July.wuliming.pkuoliver  出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v.  说明:本文分为三部分内容,    第一部分为一道百度面试题Top K算法的详解:第二部分为关于Hash表算法的详细阐述:第三部分为打造一个最快的Hash表算法.------------------------------------ 第一部分:Top K 算法详解问题描述百度面试题:    搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为

GNU Emacs命令速查表 第一章  Emacs的基本概念 表1-1:Emacs编辑器的主模式 模式 功能 基本模式(fundamental mode) 默认模式,无特殊行为 文本模式(text mode) 书写文字材料(第二章) 邮件模式(mail mode) 书写电子邮件消息(第六章) RMAIL模式(RMAIL mode) 阅读和组织电子邮件(第六章) 只读模式(view mode) 查看文件,但不进行编辑(第五章) shell模式(shell mode) 在Emacs里运行一个UNIX

Hash表算法处理海量数据处理面试题 主要针对遇到的海量数据处理问题进行分析,参考互联网上的面试题及相关处理方法,归纳为三种问题 (1)数据量大,内存小情况处理方式(分而治之+Hash映射) (2)判断元素是否在集合中(布隆过滤器+BitMap) (3)各种TOPN(存储和各种排序) 经典问题分析 上千万or亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况:可一次读入内存,不可一次读入. 可用思路:trie树+堆,数据库索引,划分子集分别统计,hash,分布式计算,近似统计,外排序

  转载自:伯乐在线 - iPytLab,原文链接,侵删 机器学习涉及到的方面非常多.当我开始准备复习这些内容的时候,我找到了许多不同的”速查表”, 这些速查表针对某一主题都罗列出了所有我需要知道的知识重点.最终我编译了超过 20 份机器学习相关的速查表,其中一些是我经常用到的而且我相信其他人也会从中受益.本文整理了我在网络上找到的 27 个速查表,我认为比较好.如果我有遗漏,欢迎补充. 如今机器学习领域的发展相当迅速,我可以想象出来这些资源将会很快过时,但是至少在当前,在2017年6月1日,他