Cuckoo Filters
My take on computer science -- algorithms, networking, information theory -- and related items. An upcoming paper appearing at CoNext will be of interest to any Bloom Filter user or aficionado: Cuckoo Filter: Practically Better than Bloom (Bin Fan, David Andersen, Michael Kaminsky, Michael Mitzenmacher) Let me describe a cuckoo filter and some of what's in the paper for you. If you want to avoid
MurmurHash, final version.
UPDATE - If you're reading this via a link from Google or Reddit, please go here - http://murmurhash.googlepages.com. All future updates about MurmurHash will be posted there. UPDATEUPDATE - MurmurHash is now at version 2.0. The new version uses a different mix function than the below that is much faster & mixes better. Code is on the website linked above. OK, I'm done with this for the time being
GitHub - google/cityhash: Automatically exported from code.google.com/p/cityhash
CityHash, a family of hash functions for strings. Introduction ============ CityHash provides hash functions for strings. The functions mix the input bits thoroughly but are not suitable for cryptography. See "Hash Quality," below, for details on how CityHash was tested and so on. We provide reference implementations in C++, with a friendly MIT license. CityHash32() returns a 32-bit hash. CityHash
murmurhash
Not your computer? Use a private browsing window to sign in. Learn more about using Guest mode
連想配列の進化 - DO++
キーに対して値を結びつける連想配列は多くのアプリケーションの肝であり、コンパクトかつ高速な処理が可能な連想配列を追い求め日夜研究が進められています。 特に非常に巨大な連想配列を高速に処理するというのが重要な課題となっています。例えば、音声認識・文字認識・機械翻訳などで使われている言語モデルでは、非常に大量のN個の単語列の情報（特に頻度）を格納することが重要になります。 この場合、キーが単語列であり、値が単語列のコーパス中での頻度に対応します。 例えばGoogle N-gram Corpusからは数十億種類ものN-gramのキーとその頻度などが取得できます。これらを主記憶上に格納し、それに関する情報（頻度や特徴情報）を操作することが必要になります。 そのほかにも大規模なデータを扱う問題の多くが巨大な連想配列を必要とします。 ここではこのような連想配列の中でも、キーの情報を格納することすら難し
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
