Map的查找是NlogN的小于比较，um是一次哈希+多次相等比较 大量数据时um会快很多6 7. 组件分类1. 内存管理 Arena ThreadCachedArena ThreadLocal 2. 字符串

丰富（高通提供表现出色的 GPU、DSP、ISP、基带、快充等打包解决方案），而应用的强度并不到歇斯底里的程度（性能并非顶级）。随着用户的成熟和使用习惯的多样性增加，至少可以确定的是这样的产品希望用户

store中，待primary store恢复性能后，再将secondary store中的数据拷贝到primary store中。其中，secondary store仅支持两种store，一个是file，另一个是hdfs。

而且大部分以图片作为输入的搜索引擎，例如 tineye (2008 年上线)、搜狗识图(2011 年上线)等，本质上是进行图片近似拷贝检测，即搜索看起来几乎完全一样的图片。2010 年推出的百度识图(shitu.baidu.com)也是如此。

37索引操作索引操作的层次代码为10 代码包括：OpcodeDescription10.2插入叶行10.3清除（Purge）叶行10.4删除（Delete）叶行10.5恢复叶日志10.6锁数据块10.7提交时清除块操作代码10.8初始头部10

0：（注意是数字零）光标移至当前行首 $：光标移至当前行尾 屏幕翻滚类命令 Ctrl+u：向文件首翻半屏 Ctrl+d：向文件尾翻半屏 Ctrl+f：向文件尾翻一屏 Ctrl＋b；向文件首翻一屏 nz：将第n行滚至屏

counting和copy on writer机制。这样能够保证内存使用上的优化，并且减少内存拷贝次数。在数组方面，PHP内部采用高效的hashtable来实现。 2.3函数 在PHP内部，所有的P

。 7. Thumb-ARM相似处： Load/Store结构。 支持8位字节、16位半字和32位字数据类型，半字以两字节边界对准，字以4字节边界对准。 Thumb-ARM差异处： 大多数Thumb指

$: 光标移至当前行尾 屏幕翻滚类命令 Ctrl+u: 向文件首翻半屏 Ctrl+d: 向文件尾翻半屏 Ctrl+f: 向文件尾翻一屏 Ctrl ＋ b: 向文件首翻一屏

用了十分经济高效的冗余备份 方式，可以以低于2的系数实现数据的备份冗余。从以上几点来看，作为一套半在线半离线存储系统，cold storage表现出来十分理想的特性。当然，要想发挥这套系统的效用，还需

清理掉。 优点： 实现简单，运行高效 缺点： 对内存空间的利用不高，可用内存变成一半，这代价过高 现在的商业虚拟机基本都采用这种收集算法来回收新生代，由于新生代中的对象存活率不高，

到目前为止，我们了解了如何在Canvas中绘制线段、 矩形 、 圆或圆弧线 和贝塞尔曲线等。这些都是Canvas的 CanvasRenderingContext2D 对象自身提供绘制基本图形。但是，我

lineTo 直线 arc 弧线 quadraticCurveTo 二次曲线 bezierCurveTo 贝塞尔曲线 //描边 & 填充 strokeStyle 描边色设定 stroke 描边 fillStyle

「#yw」：复制#个字到缓冲区 「yy」：复制光标所在行到缓冲区。 「#yy」：例如，「6yy」表示拷贝从光标所在的该行“往下数”6行文字。 「p」：将缓冲区内的字符贴到光标所在位置。注意：所有与

$: 光标移至当前行尾 屏幕翻滚类命令 Ctrl+u: 向文件首翻半屏 Ctrl+d: 向文件尾翻半屏 Ctrl+f: 向文件尾翻一屏 Ctrl ＋ b: 向文件首翻一屏

，而C++、C#、Java等主流语言也在不断地融入函数式和动态性特征。程序员的百宝箱中可供选择的宝贝是越来多了，而社区中关于语言间的比较和争论也更为热烈，我们常常见到关于“面向过程和面向对象的比较”、

计算机软件的组成没有配备任何软件的“裸机”无法投入使用，没有配备足够的软件，其功能就不能很好的发挥。 计算机软件的分类如下： 8 9. 软件组成系统软件应用软件操作系统或管理软件 汇编程序 高级语言的编译或解释程序 故障诊断或检验程序

服务，在国内外都有成熟的产品面市。从本质上来看，本地搜是通用搜索引擎技术的垂直化产品（垂直搜索），提供更加精细化的搜索服务，对信息抽取、分类、数 据规范化等流程提出更高要求。Weotta是一家基于机器学习和搜索技术的科技公司，成立于旧金山

************************************************* 字符串拷贝和内存拷贝函数： strcpy strncpy memcpy memmove memccpy bcopy

A：这是因为我们没有非常正确的算法，我们没有正确的目标函数。我认为很长一段时间以来，因为我们试图进行监督学习，你必须给数据贴上标签，而我们本应该进行无监督学习，你只需要从没有标签的数据中学习，最后发现这主要是一个规模的问题。