Esta es la aplicación de Windows llamada Bloom filters cuya última versión se puede descargar como Version3.6.0sourcecode.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada filtros Bloom con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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Filtros de floración
DESCRIPCIÓN
Un filtro Bloom es una representación concisa/comprimida de un conjunto, donde el requisito principal es realizar consultas de membresía; es decir, si un elemento es miembro de un conjunto. Un filtro Bloom siempre informará correctamente la presencia de un elemento en el conjunto cuando el elemento esté realmente presente. Un filtro Bloom puede usar mucho menos almacenamiento que el conjunto original, pero permite algunos "falsos positivos": a veces puede informar que un elemento está en el conjunto cuando no lo está. Cuando construye, necesita saber cuántos elementos tiene (la capacidad deseada) y cuál es la tasa de falsos positivos deseada que está dispuesto a tolerar. Una tasa común de falsos positivos es del 1%. Cuanto menor sea la tasa de falsos positivos, más memoria necesitará. Del mismo modo, cuanto mayor sea la capacidad, más memoria utilizará. Puede construir el filtro Bloom capaz de recibir 1 millón de elementos con una tasa de falsos positivos del 1%.
Caracteristicas
- Debe llamar a NewWithEstimates de forma conservadora
- Nuestra implementación acepta claves para configurar y probar como [] byte
- A veces, la tasa real de falsos positivos puede diferir (ligeramente) de la tasa teórica de falsos positivos
- Un filtro Bloom tiene dos parámetros: m, la cantidad de bits utilizados en el almacenamiento, y k, la cantidad de funciones hash en los elementos del conjunto.
- Cuando construye, necesita saber cuántos elementos tiene (la capacidad deseada) y cuál es la tasa de falsos positivos deseada que está dispuesto a tolerar.
- Un filtro Bloom puede usar mucho menos almacenamiento que el conjunto original
Lenguaje de programación
Go
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener desde https://sourceforge.net/projects/bloom-filters.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.