Bloom的原理很简单，主要是提取渲染图像中的亮部区域，并对亮部区域进行模糊处理，再与原始图像混合而成。 一般对亮部进行模糊处理的部分采用高斯模糊，关于高斯模糊，详见之前的另一篇博客： https://www.cnblogs.com/koshio0219/p/11152534.html 计算方法： 总共需要用到4个Pass，它们的顺
Bloom.cs: private void OnRenderImage(RenderTexture source, RenderTexture destination) { if (material != null) { material.SetFloat("_LuminanceThreshold", luminanceThreshold); int rtW = source.width /
作者：修飒 链接：https://www.zhihu.com/question/38573286/answer/507497251 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 在计算机中，判断一个元素是不是在一个集合中，通常是用hash来解决，这在数据量不大的时候是可以的，但是当数据量很大的时
处理待爬链接，目标网址数据量大的情况下，判断目标网址是否已存在 from bloom_filter import BloomFilterbloom = BloomFilter(max_elements=10000000, error_rate=0.1)# 添加URLbloom.add('https://www.cnblogs.com/6min')#判断是否在exists = bloom.__contains__('https://www.cnbl
布隆过滤器（Bloom Filter）是一个概率搜索过滤器，采用一种不精确指定的方式来描述期望的匹配模式。布隆过滤器提供了一种在保护隐私的前提下表达搜索模式的有效途径。SPV节点使用这种方式向其对等节点请求匹配特定模式的交易列表，而不用暴露它们搜索的确切地址。 在我们之前类比的例
1。布隆过滤器原理 如何判断一个元素是否在集合中？ 一般想法是将集合所有元素保存起来，然后通过查找确定。Hashtable比较合适，O(1)的平均时间复杂度，但Hashtable一个比较大的问题是空间效率，一般存储n个元素，需要2n大小空间。 而Bloom Filter实现同样的功能，使用更小的空间。 原理： 1）一个非
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bloom-server 基于 rust 编写的 rest api cache 中间件,他位于lb 与api worker 之间，使用redis 作为缓存内容存储， 我们需要做的就是配置proxy，同时他使用基于share 的概念，进行cache 的分布存储，包含了请求端口（proxy，访问数据） 以及cache 控制端口（api 方便cache 策略的控制） 测试环境使用
