hyperloglog

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可能有一個簡單的解決方案，這將導致facepalm。我有時間存儲爲4個字符的長字符串，即1300. 我試圖將該字符串顯示爲13:00。我覺得必須有一個解決方案，比我目前所做的更優雅。我目前有： $startTime = get_field($dayStart, $post->ID); $endTime = get_field($dayEnd, $post->ID); for ($

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java.util.HashSet和java.util.TreeSet使用什麼算法在其結構中存儲唯一值？

我遇到過多種算法，例如Flajolet-Martin算法，HyperLogLog以從元素列表中找出獨特元素，並突然對Java如何計算它感到好奇？每種情況下存儲和查找唯一值的時間複雜度是多少？

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說明上HyperLogLog算法

首先，讓我說，我讀this question. 所以，當我漫步通過互聯網和我跨算法來了，我想知道它是如何工作開始。閱讀後，我明白它是如何通過散列和使用位來計算視圖的。我還不完全明白，是怎麼可以避免再次計算相同的看法。我們是否會存儲每個散列值，然後在遞增計數檢查之前檢查它是否已經存在於我們的數組中或其他什麼地方？如果我們有1000k +物品，這不會使效率低很多嗎？

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Clickhouse可以通過插入查詢直接存儲HyperLogLog/uniqState（）狀態嗎？

我們可以使用AggregatedMergeTree表引擎，它可以用於聚合行。通常在彙總數據中，我們不希望存儲所有唯一標識符，但仍然希望計數不同。儘管如此，我們還是希望能夠進行另一次聚合，以便在這些行之後獲得唯一的計數（通過對select查詢中的行進行分組）。這是HyperLogLog派上用場的地方，它在clickhouse中作爲uniqState函數實現。我想通過插入查詢直接存儲hyperl

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PrestoDB對approx_distinct的支持

我正在評估大型數據（〜100GB）上的分析查詢引擎（交互式以及批處理）的分析查詢。其中一個要求是低延遲（< = 1秒）的計數不同的查詢，其中近似的結果（高達5％的錯誤）是可以接受的。 PrestoDB似乎支持這與它的approx_distinct（）。據我的理解，它使用HyperLogLog。但是，除非數據以累計形式保存，並且HyperLogLog值必須在運行時進行計算。對於大型數據集，我不認爲我

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將CakePHP會話設置爲數據庫

我剛剛將我的應用程序從cakephp1.3遷移到了cakephp2.0。我有問題配置會話到數據庫。我改變的會話配置在core.php中 Configure::write('Session', array( 'defaults' => 'database', 'handler' => array( 'model' => 'Session' ) ));

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Facedetection的視頻：CL_EXEC_STATUS_ERROR_FOR_EVENTS_IN_WAIT_LIST錯誤

我試圖在5分鐘的720P視頻上運行人臉檢測。我正在使用opencv API和opencl內核來完成我的工作。當我嘗試運行該程序時，它運行良好，只有少量的幀數。但一些幀後，它給了我一個錯誤 OpenCV的錯誤：GPU API調用（CL_EXEC_STATUS_ERROR_FOR_EVENTS_IN_WAIT_LIST）在openCLMemcpy2D，文件/opencv-2.4.6.1/modules

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用matplotlib保存動畫？

我已經使用自制軟件安裝了ffmpeg。但是我現在面臨的問題是運行腳本時不保存動畫。我已經包含下面我的劇本和我的.bash_profile import matplotlib matplotlib.use('TKAgg') import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import anim

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通過任何時間範圍分析計算唯一身份訪問者數量？

我們有一個用例，我們希望在任何時間範圍（小時粒度）中報告我們應用中的唯一身份訪問者。例如：假設在第0小時我們有下列訪問者{A，B，C，D}，在第1小時我們有{C，D，E，F}，在第2小時我們有{E，F，A ，B}，在第3小時我們有{A，C}。我們需要回答在1小時和3小時之間有多少獨立訪客，同時應該能夠在0小時到3小時之間回答獨特訪客的數量。當然，我們不能保存所有唯一的訪客ID，但我們可以保存給定

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何時應該避免Redis HyperLogLog，爲什麼？

我對Redis HyperLogLog如何工作以及何時使用它有一些基本概念。在使用之前，我做了一個測試：I pfadd將一些連續的數字編入HLL條目（模仿用戶ID），並且Redis很快給出了一個假陽性結果。確切地說，如果您將pfadd編號193添加到HLL條目中，則該條目中已經存在編號202。您可以在Redis的-CLI測試： 127.0.0.1:6379> del ns (integer)