boLLm指標在哪找

㈠ 明膠200動力明膠粉什麼意思

凍力是明膠性能的重要指標之一，它的計量單位是bloom g(讀音波羅姆 克），是按標准濃度制備膠液，在4攝氏度下冷凍24小時後，在凍力儀上測試的值。凍力越高，相同濃度、相同溫度下明膠溶液凍得越結實。達到200bloom g的明膠是食用明膠或葯用明膠中高檔的。

㈡ 如何使用bloomfilter構建大型Java緩存系統

在如今的軟體當中，緩存是解決很多問題的一個關鍵概念。你的應用可能會進行CPU密集型運算。你當然不想讓這些運算一邊又一邊的重復執行，相反，你可以只執行一次， 把這個結果放在內存中作為緩存。有時系統的瓶頸在I/O操作上，比如你不想重復的查詢資料庫，你想把結果緩存起來，只在數據發生變化時才去數據查詢來更新緩存。
與上面的情況類似，有些場合下我們需要進行快速的查找來決定如何處理新來的請求。例如，考慮下面這種情況，你需要確認一個URL是否指向一個惡意網站，這種需求可能會有很多。如果我們把所有惡意網站的URL緩存起來，那麼會佔用很大的空間。或者另一種情況，需要確認用戶輸入的字元串是包含了美國的地名。像「華盛頓的博物館」——在這個字元串中，華盛頓是美國的一個地名。我們應該把美國所有的地名保存在內存中然後再查詢嗎？那樣的話緩存會有多大？是否能在不使用資料庫的前提下來高效地完成？
這就是為什麼我們要跨越基本的數據結構map，在更高級的數據結構像布隆過濾器（bloomfilter）中來尋找答案。你可以把布隆過濾器看做Java中的集合（collection），你可以往它裡面添加元素，查詢某個元素是否存在（就像一個HashSet）。如果布隆過濾器說沒有這個元素，那麼可以肯定不含有這個元素，但是如果布隆過濾器說有某個元素，那麼這個結果可能是錯誤的。如果我們在設計布隆過濾器時足夠細心，我們可以把這種出錯的概率控制在可接受范圍內。
解釋

布隆過濾器被設計為一個具有N的元素的位數組A（bit array），初始時所有的位都置為0.
添加元素
要添加一個元素，我們需要提供k個哈希函數。每個函數都能返回一個值，這個值必須能夠作為位數組的索引（可以通過對數組長度進行取模得到）。然後，我們把位數組在這個索引處的值設為1。例如，第一個哈希函數作用於元素I上，返回x。類似的，第二個第三個哈希函數返回y與z，那麼：
A[x]=A[y]=A[z] = 1

查找元素
查找的過程與上面的過程類似，元素將會被會被不同的哈希函數處理三次，每個哈希函數都返回一個作為位數組索引值的整數，然後我們檢測位數組在x、y與z處的值是否為1。如果有一處不為1，那麼就說明這個元素沒有被添加到這個布隆過濾器中。如果都為1，就說明這個元素在布隆過濾器裡面。當然，會有一定誤判的概率。
演算法優化
通過上面的解釋我們可以知道，如果想設計出一個好的布隆過濾器，我們必須遵循以下准則：
好的哈希函數能夠盡可能的返回寬范圍的哈希值。
位數組的大小（用m表示）非常重要：如果太小，那麼所有的位很快就都會被賦值為1，這樣就增加了誤判的幾率。
哈希函數的個數（用k表示）對索引值的均勻分配也很重要。
計算m的公式如下：
m = - nlog p / (log2)^2;

這里p為可接受的誤判率。
計算k的公式如下：
k = m/n log(2) ;

這里k=哈希函數個數，m=位數組個數，n=待檢測元素的個數（後面會用到這幾個字母）。
哈希演算法
哈希演算法是影響布隆過濾器性能的地方。我們需要選擇一個效率高但不耗時的哈希函數，在論文《更少的哈希函數，相同的性能指標：構造一個更好的布隆過濾器》中，討論了如何選用2個哈希函數來模擬k個哈希函數。首先，我們需要計算兩個哈希函數h1(x)與h2(x)。然後，我們可以用這兩個哈希函數來模仿產生k個哈希函數的效果：
gi(x) = h1(x) + ih2(x);

這里i的取值范圍是1到k的整數。
Google guava類庫使用這個技巧實現了一個布隆過濾器，哈希演算法的主要邏輯如下：

long hash64 = …; //calculate a 64 bit hash function
//split it in two halves of 32 bit hash values
int hash1 = (int) hash64;
int hash2 = (int) (hash64 >>> 32);
//Generate k different hash functions with a simple loop
for (int i = 1; i <= numHashFunctions; i++) {
int nextHash = hash1 + i * hash2;
}

應用
從數學公式中，我們可以很明顯的知道使用布隆過濾器來解決問題。但是，我們需要很好地理解布隆過濾器所能解決問題的領域。像我們可以使用布隆過濾器來存放美國的所有城市，因為城市的數量是可以大概確定的，所以我們可以確定n（待檢測元素的個數）的值。根據需求來修改p（誤判概率）的值，在這種情況下，我們能夠設計出一個查詢耗時少，內存使用率高的緩存機制。
實現
Google Guava類庫有一個實現，查看這個類的構造函數，在這裡面需要設置待檢測元素的個數與誤判率。
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

//Create Bloomfilter
int expectedInsertions = ….;
double fpp = 0.03; // desired false positive probability
BloomFilter<CharSequence> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charse

㈢ 英雄聯盟在哪找整局游戲視頻

自己錄的嗎？一般在（D：）一個叫英雄時刻的文件夾里，如果不在D盤的話，就在「我的電腦」右上角搜索一下「英雄時刻」者四個字

㈣ 如何使用bloomfilter構建大型Java緩存系統

在如今的軟體當中，緩存是解決很多問題的一個關鍵概念。你的應用可能會進行CPU密集型運算。你當然不想讓這些運算一邊又一邊的重復執行，相反，你可以只執行一次， 把這個結果放在內存中作為緩存。有時系統的瓶頸在I/O操作上，比如你不想重復的查...

㈤ guccibloom禮盒尺寸

這個禮盒的七寸，這個女孩的七寸，你可以找專業的包裝禮盒的師傅幫你包裝。

㈥ 《原神》bloom要不要開

要看玩家的設備和實際體驗的感覺如何。

Bloom特效也就是全屏泛光特效，是用於影響游戲內的光照的表現效果的。雖然是新版本中玩家才看到了Bloom出現在設置里，但是這個技術肯定是之前就有用到的，只是之前不允許玩家自主調節而已。

更新後，Bloom設置似乎是默認關閉狀態，如果有玩家發現有角色的技能特效的光亮感和華麗程度與之前有差異，應該就是因為這個bloom的緣故。

《原神》游戲簡介

《原神》是由上海米哈游製作發行的一款開放世界冒險游戲，游戲發生在一個被稱作「提瓦特」的幻想世界，在這里，被神選中的人將被授予「神之眼」，導引元素之力。

玩家將扮演一位名為「旅行者」的神秘角色，在自由的旅行中邂逅性格各異、能力獨特的同伴們，和他們一起擊敗強敵，找回失散的親人——同時，逐步發掘「原神」的真相。

㈦ 原神bloom是什麼意思中文

bloom的意思就是發光特效，打開bloom可以提升畫面質量，多了bloom會感覺全屏泛光，畫面色彩和光影相對更好些，設置bloom的方法如下：

1、進入游戲，點擊左上角的派蒙頭像。

㈧ 如何使用bloomfilter構建大型java緩存系統

在如今的軟體當中，緩存是解決很多問題的一個關鍵概念。你的應用可能會進行CPU密集型運算。你當然不想讓這些運算一邊又一邊的重復執行，相反，你可以只執行一次， 把這個結果放在內存中作為緩存。有時系統的瓶頸在I/O操作上，比如你不想重復的查詢資料庫，你想把結果緩存起來，只在數據發生變化時才去數據查詢來更新緩存。
與上面的情況類似，有些場合下我們需要進行快速的查找來決定如何處理新來的請求。例如，考慮下面這種情況，你需要確認一個URL是否指向一個惡意網站，這種需求可能會有很多。如果我們把所有惡意網站的URL緩存起來，那麼會佔用很大的空間。或者另一種情況，需要確認用戶輸入的字元串是包含了美國的地名。像「華盛頓的博物館」——在這個字元串中，華盛頓是美國的一個地名。我們應該把美國所有的地名保存在內存中然後再查詢嗎？那樣的話緩存會有多大？是否能在不使用資料庫的前提下來高效地完成？
這就是為什麼我們要跨越基本的數據結構map，在更高級的數據結構像布隆過濾器（bloomfilter）中來尋找答案。你可以把布隆過濾器看做Java中的集合（collection），你可以往它裡面添加元素，查詢某個元素是否存在（就像一個HashSet）。如果布隆過濾器說沒有這個元素，這個結果可能是錯誤的。如果我們在設計布隆過濾器時足夠細心，我們可以把這種出錯的概率控制在可接受范圍內。
解釋
布隆過濾器被設計為一個具有N的元素的位數組A（bit array），初始時所有的位都置為0.
添加元素
要添加一個元素，我們需要提供k個哈希函數。每個函數都能返回一個值，這個值必須能夠作為位數組的索引（可以通過對數組長度進行取模得到）。然後，我們把位數組在這個索引處的值設為1。例如，第一個哈希函數作用於元素I上，返回x。類似的，第二個第三個哈希函數返回y與z，那麼：
A[x]=A[y]=A[z] = 1

查找元素
查找的過程與上面的過程類似，元素將會被會被不同的哈希函數處理三次，每個哈希函數都返回一個作為位數組索引值的整數，然後我們檢測位數組在x、y與z處的值是否為1。如果有一處不為1，那麼就說明這個元素沒有被添加到這個布隆過濾器中。如果都為1，就說明這個元素在布隆過濾器裡面。當然，會有一定誤判的概率。
演算法優化
通過上面的解釋我們可以知道，如果想設計出一個好的布隆過濾器，我們必須遵循以下准則：
好的哈希函數能夠盡可能的返回寬范圍的哈希值。
位數組的大小（用m表示）非常重要：如果太小，那麼所有的位很快就都會被賦值為1，這樣就增加了誤判的幾率。
哈希函數的個數（用k表示）對索引值的均勻分配也很重要。
計算m的公式如下：
m = - nlog p / (log2)^2;

這里p為可接受的誤判率。
計算k的公式如下：
k = m/n log(2) ;

這里k=哈希函數個數，m=位數組個數，n=待檢測元素的個數（後面會用到這幾個字母）。
哈希演算法
哈希演算法是影響布隆過濾器性能的地方。我們需要選擇一個效率高但不耗時的哈希函數，在論文《更少的哈希函數，相同的性能指標：構造一個更好的布隆過濾器》中，討論了如何選用2個哈希函數來模擬k個哈希函數。首先，我們需要計算兩個哈希函數h1(x)與h2(x)。然後，我們可以用這兩個哈希函數來模仿產生k個哈希函數的效果：
gi(x) = h1(x) + ih2(x);

這里i的取值范圍是1到k的整數。
Google guava類庫使用這個技巧實現了一個布隆過濾器，哈希演算法的主要邏輯如下：
long hash64 = …; //calculate a 64 bit hash function
//split it in two halves of 32 bit hash values
int hash1 = (int) hash64;
int hash2 = (int) (hash64 >>> 32);
//Generate k different hash functions with a simple loop
for (int i = 1; i <= numHashFunctions; i++) {
int nextHash = hash1 + i * hash2;
}

應用
從數學公式中，我們可以很明顯的知道使用布隆過濾器來解決問題。但是，我們需要很好地理解布隆過濾器所能解決問題的領域。像我們可以使用布隆過濾器來存放美國的所有城市，因為城市的數量是可以大概確定的，所以我們可以確定n（待檢測元素的個數）的值。根據需求來修改p（誤判概率）的值，在這種情況下，我們能夠設計出一個查詢耗時少，內存使用率高的緩存機制。
實現
Google Guava類庫有一個實現，查看這個類的構造函數，在這裡面需要設置待檢測元素的個數與誤判率。
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;

//Create Bloomfilter
int expectedInsertions = ….;
double fpp = 0.03; // desired false positive probability
BloomFilter<CharSequence> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(Charset.forName("UTF-8")), expectedInsertions,fpp)

㈨ 我要招聘員工在哪裡找招得快

58同城。

58同城成立於2005年12月12日，總部設在北京，在全國共擁有27家直銷分公司。網站定位於本地社區及免費分類信息服務，幫助人們解決生活和工作所遇到的難題。

2020年6月16日，58同城發布公告，與Quantum Bloom Group Ltd.簽訂合並協議。根據協議，買方投資財團將以每股普通股28美元購買58所有已經發行股票，預估的總交易額為87億美元(約合617億元)。

站內業務

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