Bloom filters ດາວໂຫລດສໍາລັບ Linux

ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ Bloom filters ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ເປັນ Version3.6.0sourcecode.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.

 
 

ດາວ​ນ​໌​ໂຫລດ​ແລະ​ດໍາ​ເນີນ​ການ​ອອນ​ໄລ​ນ​໌ app ນີ້​ມີ​ຊື່ Bloom filters ກັບ OnWorks ໄດ້​ຟຣີ​.

ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:

- 1. ດາວ​ໂຫຼດ​ຄໍາ​ຮ້ອງ​ສະ​ຫມັກ​ນີ້​ໃນ PC ຂອງ​ທ່ານ​.

- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.

- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.

- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.

- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.

- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.

ພາບຫນ້າຈໍ:


ການກັ່ນຕອງດອກໄມ້


DESCRIPTION:

A Bloom filter ແມ່ນການເປັນຕົວແທນຂອງ concise / compressed ຂອງຊຸດ, ບ່ອນທີ່ຄວາມຕ້ອງການຕົ້ນຕໍແມ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການສອບຖາມສະມາຊິກ; ie, ບໍ່ວ່າຈະເປັນລາຍການເປັນສະມາຊິກຂອງຊຸດ. ຕົວກອງ Bloom ຈະລາຍງານການປະກົດຕົວຂອງອົງປະກອບໃນຊຸດຢ່າງຖືກຕ້ອງສະເໝີ ເມື່ອອົງປະກອບນັ້ນມີຢູ່. A Bloom filter ສາມາດໃຊ້ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນໄດ້ຫນ້ອຍກວ່າຊຸດຕົ້ນສະບັບ, ແຕ່ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ມີບາງ 'false positives': ບາງຄັ້ງມັນອາດຈະລາຍງານວ່າອົງປະກອບຢູ່ໃນຊຸດໃນຂະນະທີ່ມັນບໍ່ແມ່ນ. ໃນເວລາທີ່ທ່ານກໍ່ສ້າງ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ວ່າມີຈໍານວນອົງປະກອບທີ່ເຈົ້າມີ (ຄວາມສາມາດທີ່ຕ້ອງການ), ແລະອັດຕາຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ຕ້ອງການທີ່ທ່ານເຕັມໃຈທີ່ຈະທົນທານຕໍ່ແມ່ນຫຍັງ. ອັດຕາຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທົ່ວໄປແມ່ນ 1%. ອັດຕາຄ່າບວກຕໍ່າກວ່າ, ຄວາມຈໍາຫຼາຍທີ່ເຈົ້າຈະຕ້ອງການ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ຄວາມອາດສາມາດສູງຂຶ້ນ, ຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຫຼາຍທ່ານຈະໃຊ້. ທ່ານອາດຈະສ້າງຕົວກອງ Bloom ທີ່ສາມາດໄດ້ຮັບ 1 ລ້ານອົງປະກອບທີ່ມີອັດຕາທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ - ບວກ 1%.



ຄຸນ​ລັກ​ສະ​ນະ

  • ທ່ານຄວນໂທຫາ NewWithEstimates ແບບອະນຸລັກ
  • ການປະຕິບັດຂອງພວກເຮົາຍອມຮັບລະຫັດສໍາລັບການຕັ້ງຄ່າແລະການທົດສອບເປັນ []byte
  • ບາງຄັ້ງ, ອັດຕາຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ແທ້ຈິງອາດຈະແຕກຕ່າງກັນ (ເລັກນ້ອຍ) ຈາກອັດຕາບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທາງທິດສະດີ
  • A Bloom filter ມີສອງຕົວກໍານົດການ: m, ຈໍານວນຂອງ bits ທີ່ໃຊ້ໃນການເກັບຮັກສາ, ແລະ k, ຈໍານວນຂອງ hashing functions ກ່ຽວກັບອົງປະກອບຂອງຊຸດ.
  • ໃນເວລາທີ່ທ່ານກໍ່ສ້າງ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຮູ້ວ່າທ່ານມີຈໍານວນອົງປະກອບ (ຄວາມສາມາດທີ່ຕ້ອງການ), ແລະອັດຕາຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ທ່ານເຕັມໃຈທີ່ຈະທົນທານຕໍ່ແມ່ນຫຍັງ.
  • ຕົວກອງ Bloom ສາມາດໃຊ້ບ່ອນຈັດເກັບຂໍ້ມູນໜ້ອຍກວ່າຊຸດເດີມຫຼາຍ


ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ

Go


ປະເພດ

Frameworks

ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/bloom-filters.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.



ລ່າສຸດ Linux ແລະ Windows ໂຄງການອອນໄລນ໌


ໝວດໝູ່ເພື່ອດາວໂຫລດຊອບແວ ແລະໂປຣແກຣມສຳລັບ Windows ແລະ Linux