Ini adalah aplikasi Linux bernama filter Bloom yang rilis terbarunya dapat diunduh sebagai Version3.6.0sourcecode.zip. Itu dapat dijalankan secara online di penyedia hosting gratis OnWorks untuk workstation.
Unduh dan jalankan secara online aplikasi ini bernama filter Bloom dengan OnWorks secara gratis.
Ikuti petunjuk ini untuk menjalankan aplikasi ini:
- 1. Download aplikasi ini di PC Anda.
- 2. Masuk ke file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan username yang anda inginkan.
- 3. Upload aplikasi ini di filemanager tersebut.
- 4. Jalankan emulator online OnWorks Linux atau Windows online atau emulator online MACOS dari situs web ini.
- 5. Dari OS Linux OnWorks yang baru saja Anda mulai, buka file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang Anda inginkan.
- 6. Download aplikasinya, install dan jalankan.
SCREENSHOT:
Filter mekar
DESKRIPSI:
Filter Bloom adalah representasi ringkas/terkompresi dari suatu set, di mana persyaratan utamanya adalah membuat kueri keanggotaan; yaitu, apakah suatu item adalah anggota dari suatu himpunan. Filter Bloom akan selalu melaporkan dengan benar keberadaan elemen dalam himpunan saat elemen tersebut benar-benar ada. Filter Bloom dapat menggunakan penyimpanan yang jauh lebih sedikit daripada set asli, tetapi memungkinkan beberapa 'false positive': terkadang melaporkan bahwa suatu elemen ada di set padahal sebenarnya tidak. Saat Anda membangun, Anda perlu mengetahui berapa banyak elemen yang Anda miliki (kapasitas yang diinginkan), dan tingkat positif palsu yang diinginkan yang ingin Anda toleransi. Tingkat positif palsu yang umum adalah 1%. Semakin rendah tingkat positif palsu, semakin banyak memori yang Anda perlukan. Demikian pula, semakin tinggi kapasitasnya, semakin banyak memori yang akan Anda gunakan. Anda dapat membuat filter Bloom yang mampu menerima 1 juta elemen dengan tingkat positif palsu 1%.
Fitur
- Anda harus memanggil NewWithEstimates secara konservatif
- Implementasi kami menerima kunci untuk pengaturan dan pengujian sebagai []byte
- Kadang-kadang, tingkat positif palsu yang sebenarnya mungkin berbeda (sedikit) dari tingkat positif palsu teoretis
- Filter Bloom memiliki dua parameter: m, jumlah bit yang digunakan dalam penyimpanan, dan k, jumlah fungsi hashing pada elemen himpunan
- Saat Anda membangun, Anda perlu mengetahui berapa banyak elemen yang Anda miliki (kapasitas yang diinginkan), dan tingkat positif palsu yang diinginkan yang ingin Anda toleransi
- Filter Bloom dapat menggunakan penyimpanan yang jauh lebih sedikit daripada set aslinya
Bahasa Pemrograman
Go
Kategori
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diambil dari https://sourceforge.net/projects/bloom-filters.mirror/. Itu telah dihosting di OnWorks untuk dijalankan secara online dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.