關於VC++動態連結程式庫的相關知識

1、匯入DLL (1). 靜態匯入      #pragma comment(lib,"*.lib")      extern +函數;/ 或者 _declspec(dllimport) + 函數(2).動態匯入     HINSTANCE hDll;     hDll = LoadLibrary("*.dll");  // 動態載入DLL     typedef 函數類型 (*ADDPROC)(函數參數); // 定義函數指標類型     ADDPROC Add =

嵌入式作業系統核心原理和開發(cpu的那些事)

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從計算楊輝三角(Pascal Triangle)看演算法最佳化

楊輝,字謙光,北宋時期杭州人。在他1261年所著的《詳解九章演算法》一書中,輯錄了三角形數表,稱之為“開方作法本源”圖。 楊輝三角是一個由數字排列成的三角形數表,一般形式如下:                 1          1 1         1 2 1        1 3 3 1       1 4 6 4 1      1 5 10 10 5 1

Glusterfs全域統一命名空間

全域統一命名空間Glusterfs採用了全域統一命名空間設計,將磁碟和記憶體資源聚整合一個單一的虛擬儲存池進行管理,並在此命名空間中使用NFS/CIFS等標準協議來訪問應用資料。與其他Distributed File

d-Left Counting Bloom Filter (5)

 最後,我們將d-left counting bloom filter與標準的counting bloom filter作一比較。假設要表示的集合有m個元素,構造d-left counting bloom filter的各個參數如下:1.         d-left雜湊表包含4個子表;2.         每個子表包含m/24個bucket,使得bucket的平均負載是6個元素;3.         子表中每個bucket可以容納8個cell,8個就能以很高的機率保證不會溢出;4.      

設計新Xlator擴充GlusterFS

1. GlusterFS概述GlusterFS是一個開源的Distributed File System,具有強大的Scale-Out橫向擴充能力,通過擴充能夠支援數PB儲存容量和處理數千用戶端。GlusterFS藉助TCP/IP或InfiniBand

Spectral Bloom Filter (2)

上一節說到SBF對counter的儲存。為實現counter的高效儲存,我們先簡化問題,來看最少需要多少位才能儲存所有的counter。假設SBF要表示M個元素的集合(可能包含重複元素),counter數組的長度為m(對應著bloom

一種五子棋演算法

學習演算法分析設計時練手所寫的,主要是自娛。演算法採用極大極小剪枝博弈演算法,人工智慧還湊和,但BUG多多,有時間再改改。設計主要包括:資料結構、估值函數、勝負判斷、搜尋演算法VC實現:http://goc.ac.cn/liuag/html/software_fivechess.html1、資料結構//記錄每步棋,可以建立鏈表用來進行悔棋、後退(本程式沒有實現)struct Step{ int x,y; //棋子座標 int ball;

Distributed File System測試方法與測試載入器

非結構化資料、大資料、雲端儲存已經毫無爭議地成為了資訊技術發展趨勢和熱點,Distributed File System作為核心基礎被推到了浪潮之巔,廣泛被工業界和學術界熱推。現代Distributed File System普遍具有高效能、高擴充、高可用、高效能、易使用、易管理等特點,架構設計的複雜性使得系統測試也非常複雜。從商業產品ISILON, IBRIX, SONAS, Filestore, NetApp GX, Panasas, StorNext, BWFS,

從建立四家技術公司中學到的事情

來源:Jason

Spectral Bloom Filter (3)

上一節中,我們介紹到SBF將所有counter排成一個位串,counter之間完全不留空隙,然後通過建立索引結構來訪問counter。現在我們來擴充這個結構,使之能支援增加和刪除操作。

Glusterfs Rebalance簡析

Glusterfs

關於win32 dll 的相關知識總結

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Dynamic Count Filter

Spectral bloom filter(SBF)在counting bloom filter(CBF)的基礎上提出了元素出現頻率查詢的概念,將CBF的應用擴充到了multi-set的領域。但是,SBF為解決動態counter的儲存問題,引入了複雜的索引結構,這讓每個counter的訪問變得複雜而耗時。有沒有一種解決方案既支援元素出現頻率查詢,結構又相對比較簡單呢?Dynamic count

RO段、RW段和ZI段

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區分幾個概念:Dictionary, Direct-address Tables, Hash Tables

Dictionary是一種抽象資料類型,用來儲存可以用索引值(key)索引的資料項目,基本的操作包括插入、尋找和刪除。它是一個相對比較廣義的概念,並沒有規定具體的實現,比如在底層用什麼資料結構儲存資料項目。因此,只要儲存的每一個資料項目是一對(key, value),並可以用key索引到這一項,就可以將這樣的資料類型稱為Dictionary。 Direct-address Tables和Hash Tables都是Dictionary的具體實現方式。Direct-address

Bloom Filter應用之LOAF

 LOAF (List Of All Friends)是一種email的擴充,它允許你在寄送電子郵件時連同你的通訊錄一起發出。通訊錄(郵件地址的集合)用bloom filter來表示,不但大大減少了網路通訊量,而且保護了你的隱私。LOAF將你收到郵件中的bloom filter收集到本地作為資料庫,從而在其它郵件到來時判斷其優先順序。LOAF可以幫你把接收的郵件分成三類:1.         和你有聯絡的朋友,這類郵件當然優先順序最高。2.        

重複發明輪子又何妨?

  “不要重複發明輪子”,軟體工程大師如此告誡。然而在我看來,很多情況下重複發明輪子是非常必要的,按現在流行的話就是“必須的”。當然,重複發明輪子是需要特別謹慎的,有意義並且值得做方可,而且這個要發明的輪子要具備足夠的創新。  前些日子,一個師弟要來我們公司實習,由於沒什麼相關經驗沒能如願。然後他就問,如何積累原始經驗呢?我當時又是怎麼積累經驗的呢?“實踐”,我用這兩個字回答。做電腦技術這行,必須要不斷實踐,不斷學習,方能持久性地進步。從大學本科到研究生期間,我一直在興趣的引導下寫些小軟體,比如

隨想錄(關於培訓)

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d-Left Counting Bloom Filter (4)

根據前面的描述,d-left counting bloom filter構造過程中的缺陷有三個條件:1. x和y的fingerprint相同;2. 位置選擇有重合;3.

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