配置插件不使用任何依赖 <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> <executions> <execution> <goals> <goal>repackage</goal> </goals> </execution> </executions> <configuration> <mainClass>cn.com.wenyl.bs.BSBootApplication</mainClass> <!-- 你的主类 --> <executable>true</executable> <layout>NONE</layout> <includes> <include.... 减少java的Jar包体积 程序人生
docker安装 1、卸载docker sudo yum remove docker docker-client docker-client-latest docker-common docker-latest docker-latest-logrotate docker-logrotate docker-engine 2、yum-utils安装 yum install -y yum-utils \ device-mapper-persistent-data \ lvm2 --skip-broken 3、yum源设置 # 设置docker镜像源 yum-config-manager \ --add-repo \ https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo sed -i 's/download.docker.com/mirrors.aliyun.com\/docker-ce/g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo yum makecache fast 4、安装dock.... 有更新! centos安装docker 程序人生
一、定义 布隆过滤器(Bloom Filter)是一种概率型数据结构,用于判断一个元素是否在一个集合中。它由 Burton Howard Bloom 在 1970 年提出。布隆过滤器的特点是空间效率高和查询速度快,但是有一定的误判率,并且一旦添加元素后无法删除。 二、布隆过滤器的工作原理 2.1 初始化 创建一个位数组(bit array),长度为 m,所有位都初始化为 0 2.2 插入元素 对于每一个要加入集合的元素,使用 k 个不同的哈希函数对该元素进行哈希,得到 k 个不同的索引位置。将这些位置上的位设置为 1 2.3 查询元素 当查询一个元素是否存在于集合中时,同样用上述 k 个哈希函数对元素进行哈希,检查所得的 k 个位置上的值是否全都是 1。如果全是 1,则认为该元素可能存在于集合中;如果有一个位置是 0,则可以确定该元素不存在于集合中 三、特点 优点 : 空间效率高:相比于其它数据结构如哈希表或二叉树,布隆过滤器占用的空间更小。 查询速度快:由于只需要计算几个哈希函数,所以查询速度非常快。 可以节省大量的存储资源,尤其是在处理大数据量的情况下。 缺点 : 存在误报(F.... 有更新! 布隆过滤器 程序人生