BP算法求解参数w的算法，神经网络的基础，权重的学习算法都是BP学习算法信号“正向传播(FP)”求损失，“反向传播(BP)”回传误差；根据误差值修改每层的权重，继续迭代输出层误差O代表预测结果，d代表真实结果；系数是为了方便求导时计算隐层的误差netk是当前神经元的wx的结果；f(net)是激活函数，yj代表上一层隐层的输出值输入层误差推导过程Python实现BP神经网络实现对公路客运量impor
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2023-05-29 17:31:23
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4.1 Bloom算法
原创
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2023-12-01 14:34:15
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最近研究元素算法，稍微总结一下，以后继续补充：快速判断item是否存在于一个集合中。hbase使用bloomfilter算法，用blockID去regionMeta中判断是否分布在某个region中。http://www.eecs.harvard.edu/~michaelm/NEWWORK/postscripts/BloomFilterSurvey.pdf核心要点：使用hash，增加状态位的存储容量使用多次hash，增加hash冲突，增加误判律掷中bloomfilter，不代表元素必定存在。但不掷中bloomfilter，代表元素必定不存在。适用于90％情况下不掷中的场景 算法：int max
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2013-05-18 18:42:00
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bloom bloom也能实现和HDR类似的效果，但bloom的是静态的，HDR是动态渐变的， bloom在细节表现、明暗对比不如HDR，但实现HDR效果的系统资源开销也比 bloom大
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2021-07-17 19:53:06
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Bloom filter是由 Howard Bloom在 1970 年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法，该算法能够在非常快速的判定某个元素是否在一个集合之外。这种检测只会对在集合内的数据错判，而不会对不是集合内的数据进行错判，这样每个检测请求返回有“在集合内（可能错误）”和“不在集合内（绝对不在集合内）”两种情况。目前Bloom filter在
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2013-02-18 17:21:43
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# Python实现Bloom过滤器
作为一名刚入行的开发者，你可能对Bloom过滤器（Bloom Filter）还不太熟悉。Bloom过滤器是一种空间效率很高的数据结构，用于测试一个元素是否是一个集合中的成员。它允许一些误报（false positives），但不允许误漏（false negatives）。在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python实现一个简单的Bloom过滤器。
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原创
2024-07-16 04:14:23
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Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构，它具有很好的空间和时间效率，被用来检测
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2013-11-10 12:15:00
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method for representing a set A of n elements (also called key
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2017-10-18 21:47:00
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一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元
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2023-07-05 20:07:44
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渲染Q：其实问题已经解决，为了大家不用再踩这个坑，所以写下来方便大家搜索。问题描述 PC上烘培，转到安卓平台即可复现，但非所有项目都会遇到这个问题。我使用的Unity版本是2017.4.6f1，经过测试2017.4.14f1依然存在这个问题。色差具体表现有亮度降低和色相变化。经过了一个通宵，排除了贴图格式、项目设置、烘培设置、灯光参数等，最终确定改了问题原因：问题原因 Android不支持完整的e
在海量或高并发应用场景，有一种需求是确认某条记录是否已经存在。例如对搜索引擎而
原创
2023-06-14 10:40:46
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海量数据处理算法—Bloom Filter 海量数据处理算法—Bloom Filter 1. Bloom-Fi
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2016-04-30 12:09:00
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Bloom Filter概念和原理 焦萌 2007年1月27日 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这...
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2013-11-29 15:38:00
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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> void set_bitmap(char* b, unsigned int i) { b[i / 8] |= 1 << (i & 7); } void unset_bitmap(char* b, unsigned int ...
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2021-08-31 00:23:00
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么Bloom filter不会返回假（即不存在），也就是说false negative是不可能的。
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2023-06-04 22:47:30
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set to 0. There must also be k differenthash functions defined, each of whichmaps or hashes some
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2023-07-07 11:05:38
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Bloom filter 是由 Howard Bloom 在 1970 年提出的二进制向量数据结构，它具有很好的空间和时间效率，被用来检测一个元素是不是集合中的一个成员。
原创
2021-07-09 15:49:37
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简介在postgresql有一个比较特殊的索引“布隆索引”，在大数据开发中大家肯定比较熟悉布隆过滤器了，布隆索引同样具有其独特的一个特性————“假阳性”。
所谓假阳性就是：
当bloom判断元素不存在元组中的时候，那元素一定不存在元组中。
当bloom判断元素存在元组中的时候，那元素可能不存在元组中。————这就是假阳性。假阳性会造成数据失真吗？不会！基于bloom filter的运行原理，较高
安装及使用布隆过滤器以前的文章有布隆去重的原理，今天来个使用 Redis5中BloomFilter和Redisson 安装及使用Centos7 上 Redis 5.x 安装及使用布隆过滤器（BloomFilter ）1 进入redis安装目录：cd /usr/local/redis-5.0.4
2. 下载插件： git clone https://github.com/RedisBloom/Re
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2023-06-25 20:58:17
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1 Bloom filter 计算方法 如需要判断一个元素是不是在一个集合中，我们通常做法是把所有元素保存下来，然后通过比较知道它是不是在集合内，链表、树都是基于这种思路，当集合内元素个数的变大，我们需要的空间和时间都线性变大，检索速度也越来越慢。 Bloom filter 采用的是哈希函数的...
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2013-11-29 15:41:00
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