兰考县政府
政务OA系统：江油市政府公文系统中bloomfilter 的实现，可以提高办公效率、节省企业管理成本，提升企业管理和企业综合实力；只有一个单位的绝大多数人使用起来了,才能真正的发挥oa数据结构体,然后向其中插入数据来判断我们做的到底插入数据之前是否插入过。最后结束的时候将其删除内存释放，还有一个可能就是我们想要对当前布隆过滤器状态进行保存，那么就需要持久化，持久化必然包括两个方面那就是文件加载和文件保存。
以上就是我们的一些使用的场景，基于这样的场景，我们要去设计数据结构体，那么现在上代码。
代码语言：c
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#define byte_bits (8)
typedef struct
情绪的类型和强度如何影响谣言的传播（cs si）:基于rdeu理论和进化博弈理论，我们通过考虑情绪来构建谣言传播的进化博弈模型，以网民和政府为核心主体。通过matlab模拟和揭示了决策者的情绪类型和强度对谣言传播的影响机制。
结果表明，在谣言传播中，决策者的策略选择受自身和他人情绪偏好和强度的影响。悲观主义比乐观主义对进化博弈的稳定性有更大的影响，政府的情绪类型比网民对博弈结果更敏感，情感强度与进化速度成正比。
更重要的是，我们发现了一些重要的情绪阈值，可以用来预测网民的行为，帮助政府获得关键时间来处理谣言和避免塔西佗陷阱危机。
此外，我们将模拟结果总结为五种类型：风险，机会，理想，安全和反对，希望这项工作有益于政府的公共治理。
governments public governance.原文作者：yanli li, jing ma, fanshu fang原文地址：https:arxiv.orgabs2012.08861翻译人：
区块链：慈善腐败的克星:根据慈善援助基金会发布的一份报告（币文库全文下载），区块链技术最终可用于执行很多传统监管机构的功能。去年，美国慈善机构所带来的收入超过了2万亿美元，其中有3730亿美元是来自慈善捐款。
区块链技术的好处透明度：账本是公开的，任何用户都可以查阅。任何基于它的系统都是完全透明的；降低交易成本：账本是由用户负责维护并拥有的，所以区块链账本不需要第三方，因此它降低了相关成本。
在三月份时，bitgive揭示了肯尼亚西部一所女子学校的水井项目，之后该项目从比特币社区成员那筹集到了11000美元的捐款。
在任何给定的时间内，系统中的任何一位用户都可以准确看到谁拥有了什么，以及谁给予了他们什么。
其消除了用户对第三方的需求（支付系统、组织和政府），这意味着2.0版的慈善机构（你需要的）和非营利机构将不再依靠其他机构，如银行、律师和政府实体。
大会活动|定了！首届腾讯全球数字生态大会5月落地昆明:640 (1).gif3月29日，腾讯与云南省在北京钓鱼台国宾馆召开联合发布会，共同宣布2019年腾讯全球数字生态大会将于5月21日至23日在昆明滇池国际会展中心举办。
作为腾讯战略升级后打造的全新品牌盛会，腾讯全球数字生态大会对“腾讯全球合作伙伴大会”、“腾讯云+未来峰会”和“互联网+数字经济峰会”三大峰会进行有效整合。
腾讯云副总裁曾佳欣介绍道，本次大会将由主峰会、分论坛、数字生态专题展会三大版块构成：5月21日举办的主峰会将聚焦数字经济与实体经济融合发展趋势，腾讯也将公布最新战略合作及开放政策、科技与文化领域重要产品
，以及最新产业合作计划；大会近30场分论坛将涉及智慧政务、智慧金融、智慧工业、智慧车联、智慧医疗、智慧教育、新文创等20多条业务线；数字生态专题展会则将重磅呈现全球合作伙伴及腾讯最新科技产品与智慧产业成果
；以昆明为始，腾讯全球数字生态大会后续还将结合地区产业及经济发展特性，在全国多个城市落地。
英飞凌拟收购st半导体，或将一跃成为世界级半导体巨头 | 热点:收购st后，英飞凌年销售额将达到175亿美元。根据欧洲媒体的最新消息，于德国慕尼黑成立的英飞凌拟收购st半导体公司。而本次收购如果成功的话，英飞凌将一跃成为世界级的半导体巨头。
而英飞凌想要收购的st半导体公司是什么来头呢？据了解，st半导体又称为意法半导体集团，成立于1988年6月，是有意大利的sgs微电子公司和法国的thomson半导体公司合并而成。
目前，该公司是世界上最大的半导体公司之一。2017意法半导体集团全年净收入83.5亿美元，全年净利润则为8.02亿美元。?英飞凌为了本次收购事宜可谓付出了不少努力。
因为，法国政府是st半导体公司最大的股东之一，其一直反对st半导体公司被英飞凌收购。法国政府更希望st半导体公司去提升自身的业务规模，而非依靠收购并的方式进行资本的扩张。
而两家合并成功的话，收购st后的英飞凌年销售额将达到175亿美元。同时，在去年全球半导体供货商排行榜中，英飞凌位于第四，st半导体公司位于第五。
兰考县政府政务OA系统：江油市政府公文系统中bloomfilter 的实现公系统功能，特别是让绝大多数人都能够熟练的应用，是oa实施和推广效果好坏的体现1、标准功能分类进行推广使用
OA办公系统通用功能，可以分成流程审批、个人办公、文件资料、信息发布、行政人事、即时通讯、公文管理、在线交流、办公用品管理、车辆管理等功能，也可以根据用户的需求，定制新的流程和模块。个人办公、文件资料、信息发布、即时通讯等一般无需太多调整，这些功能只需经过简单的培训即可使用。2、需要调整功能的推广使用 流程审批类以及某些功能模块，一般需要根据用户单位的实际组织架构和权限进行调整，这些功能模块在正式使用之前，可以由
电子政务oa系统公司和最终用户共同规划、定义、调整，并反复测试，在流程和功能成型后即可培训并推广使用。3、定制开发功能模块的推广使用?? ? ? 这类功能一般在标准的
OA办公系统功能中没布隆过滤器
布隆过滤器在之前的从 hashtable 到 bloomfilter 讲过部分关于他的计算以及一些参数，今天就简单实现一个 bloomfilter ，当然实现过程也参照了别人的代码和结构设计，让我自己从头凭空创造一个也不可能，有些类同的情况敬请谅解。
代码实现
在真正实现之前，我们先来看看我们需要布隆过滤器实现的一些功能，首先我们使用的时候就是初始化一个 bloomfilter 这样的数据结构体,然后向其中插入数据来判断我们做的到底插入数据之前是否插入过。最后结束的时候将其删除内存释放，还有一个可能就是我们想要对当前布隆过滤器状态进行保存，那么就需要持久化，持久化必然包括两个方面那就是文件加载和文件保存。
以上就是我们的一些使用的场景，基于这样的场景，我们要去设计数据结构体，那么现在上代码。
代码语言：c
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#define byte_bits (8)
typedef struct
{
uint8_t cinitflag; // 初始化标志，为0时的第一次add()会对stfilter[]做初始化
uint8_t cresv[3];
uint32_t dwmaxitems; // n - bloomfilter中最大元素个数 (输入量)
double dprobfalse; // p - 假阳概率(误判率) (输入量，比如万分之一：0.00001)
uint32_t dwfilterbits; // m = ; - bloomfilter的比特数
uint32_t dwhashfuncs; // k = round(log(2.0) * m / n); - 哈希函数个数
uint32_t dwseed; // murmurhash的种子偏移量
uint32_t dwcount; // add()的计数，超过max_bloomfilter_n则返回失败
uint32_t dwfiltersize; // dwfilterbits / byte_bits
unsigned char *pstfilter; // bloomfilter存储指针，使用malloc分配
uint32_t *pdwhashpos; // 存储上次hash得到的k个bit位置数组(由bloom_hash填充)
} basebloomfilter;
上述是一个较为基础的布隆过滤器数据结构，上边链接文章中算了 布隆过滤器中的一些参数情况，在数据结构中进行定义，不明白其中意思的可以看点击上边的超链接看一下最后布隆过滤器的介绍。
因为其中有些参数需要计算，所以在初始化之前，我们先定义一个参数计算的函数。
代码语言：c
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static inline void _calcbloomfilterparam(uint32_t n, double p, uint32_t *pm, uint32_t *pk)
{
/**
* n - 计划向布隆过滤器插入的元素个数
* p - 假阳率,大概意思就是插入两个不同元素产生同样结果的概率
* m - 布隆过滤器要使用多少位
* k - 哈希函数的个数
*
//定义四个参数之间关系
* f = ln(2) × ln(1/2) × m / n = (0.6185) ^ (m/n) 具体推导方法可以看上边链接文章
* k = ln(2) × m / n = 0.6931 * m / n
* m = -1*n*ln(p)/0.4804530139182079271955440025
* k = ln(2)*m/n
**/
uint32_t m, k, m2;
// 计算指定假阳(误差)概率下需要的比特数
m =(uint32_t) ceil(-1.0 * n * log(p) / 0.480453);
m = (m - m % 64) + 64; // 8字节对齐，布隆过滤器使用的字节数需要是 8 字节整数倍
// 计算哈希函数个数
double double_k = (0.69314 * m / n); // ln(2)*m/n // 这里只是为了debug出来看看具体的浮点数值
k = round(double_k); // 返回x的四舍五入整数值。
printf("orig_k:%lf, k:%u
", double_k, k);
*pm = m;
*pk = k;
return;
}
这个函数是布隆过滤器的一些指标的计算，他通过使用者传入的大概需要插入的元素个数和能接受的冲突概率计算出来布隆过滤器需要的字节数和应该使用的哈希函数个数。
因为后续函数都希望是内联函数，所以加了 inline， 内联函数就是编译器在编译的时候将代码直接拷贝到使用的地方，虽然占用内存但是性能相对较好。
然后就是数据结构的初始化了。
代码语言：c
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inline int initbloomfilter(basebloomfilter *pstbloomfilter,
uint32_t dwseed,
uint32_t dwmaxitems, double dprobfalse)
{
//参数检查
if (pstbloomfilter == null)
return -1;
if ((dprobfalse <= 0) || (dprobfalse >= 1))
return -2;
// 检查是否重复初始化了，释放内存
if (pstbloomfilter->pstfilter != null)
free(pstbloomfilter->pstfilter);
if (pstbloomfilter->pdwhashpos != null)
free(pstbloomfilter->pdwhashpos);
//分配内存然后初始化为 0
memset(pstbloomfilter, 0, sizeof(basebloomfilter));
// 初始化内存结构，并计算bloomfilter需要的空间
pstbloomfilter->dwmaxitems = dwmaxitems; // 最大存储 元素
pstbloomfilter->dprobfalse = dprobfalse; // 误差概率
pstbloomfilter->dwseed = dwseed; // hash种子
// 计算 m, k 然后存入数据结构中
_calcbloomfilterparam(pstbloomfilter->dwmaxitems, pstbloomfilter->dprobfalse,
&pstbloomfilter->dwfilterbits, &pstbloomfilter->dwhashfuncs);
// 分配bloomfilter的存储空间 这个是布隆过滤器的大小
pstbloomfilter->dwfiltersize = pstbloomfilter->dwfilterbits / byte_bits;
//分配这样位的 bits
pstbloomfilter->pstfilter = (unsigned char *) malloc(pstbloomfilter->dwfiltersize);
if (null == pstbloomfilter->pstfilter)
return -100;
// 哈希函数个数 * 4 字节 每四个字节保存一个数字，表示位数
pstbloomfilter->pdwhashpos = (uint32_t*) malloc(pstbloomfilter->dwhashfuncs * sizeof(uint32_t));
if (null == pstbloomfilter->pdwhashpos)
return -200;
printf(">>> init bloomfilter(n=%u, p=%e, m=%u, k=%d), malloc() size=%.6fmb, items:bits=1:%0.1lf
",
pstbloomfilter->dwmaxitems, pstbloomfilter->dprobfalse, pstbloomfilter->dwfilterbits,
pstbloomfilter->dwhashfuncs, (double)pstbloomfilter->dwfiltersize/1024/1024,
pstbloomfilter->dwfilterbits*1.0/pstbloomfilter->dwmaxitems);
// 初始化bloomfilter的内存
memset(pstbloomfilter->pstfilter, 0, pstbloomfilter->dwfiltersize);
//表示已经初始化
pstbloomfilter->cinitflag = 1;
return 0;
}
上述初始化过程还比较简单，然后就是添加，不过添加元素之前，我们需要定义一下内容，首先就是 hash 函数，我们需要通过哈希函数来插入，另外我们需要的是 k 个函数，这么多函数我们不能一个定义，毕竟 k 是个变量，我们需要批量生产这样的 hash 函数。
我们这里用的是 64 位的 murmurhash2 （想要查看可能需要科学上网） ，这里为什么要选用这个简单讲一下，我们选用哈希函数几个标准，首先就是可以批量，这个通过多次 hash 基本都可以实现，另外就是快速，而这一点就很少了，而这个 murmurhash2 就是一个快速的非加密的哈希函数。
算法如下：
代码语言：c
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uint64_t murmurhash2_x64 ( const void * key, int len, uint32_t seed )
{
const uint64_t m = 0xc6a4a7935bd1e995;
const int r = 47;
uint64_t h = seed ^ (len * m); //seed 的用处
const uint64_t * data = (const uint64_t *)key;
const uint64_t * end = data + (len/8);
while(data != end)
{
uint64_t k = *data++;
k *= m;
k ^= k >> r;
k *= m;
h ^= k;
h *= m;
}
const uint8_t * data2 = (const uint8_t*)data;
switch(len & 7)
{
case 7: h ^= ((uint64_t)data2[6]) << 48;
case 6: h ^= ((uint64_t)data2[5]) << 40;
case 5: h ^= ((uint64_t)data2[4]) << 32;
case 4: h ^= ((uint64_t)data2[3]) << 24;
case 3: h ^= ((uint64_t)data2[2]) << 16;
case 2: h ^= ((uint64_t)data2[1]) << 8;
case 1: h ^= ((uint64_t)data2[0]);
h *= m;
};
h ^= h >> r;
h *= m;
h ^= h >> r;
return h;
}
具体算法可以不那么细究，只要会用就行了。
然后就是使用 k 个哈希函数生成不同 hash 函数，这里使用了双重散列封装。
代码语言：c
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//将一个 64 位数据数据前 32 位和后 32 位进行与操作然后得到 32 位数据.
#define mix_uint64(v) ((uint32_t)((v>>32)^(v)))
void bloom_hash(basebloomfilter *pstbloomfilter, const void * key, int len)
{
//检查
if (pstbloomfilter == null) return;
int i;
//总共的比特数
uint32_t dwfilterbits = pstbloomfilter->dwfilterbits;
// 第一次 hash
uint64_t hash1 = murmurhash2_x64(key, len, pstbloomfilter->dwseed);
//将第一次hash结构转换后进行得到第二次哈希
uint64_t hash2 = murmurhash2_x64(key, len, mix_uint64(hash1));
for (i = 0; i < (int)pstbloomfilter->dwhashfuncs; i++)
{
pstbloomfilter->pdwhashpos[i] = (hash1 + i*hash2) % dwfilterbits; //通过两个hash 计算k 个函数的位数
}
return;
}
定义好这两个函数后就可以定义添加一个元素的内容了。
代码语言：c
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#define setbit(filter, n) (filter->pstfilter[n/byte_bits] |= (1 << (n%byte_bits)))
int bloomfilter_add(basebloomfilter *pstbloomfilter, const void * key, int len)
{
//参数判断
if ((pstbloomfilter == null) || (key == null) || (len <= 0))
return -1;
int i;
//先判断有没有进行初始化
if (pstbloomfilter->cinitflag != 1)
{
// reset后没有初始化，使用前需要memset
memset(pstbloomfilter->pstfilter, 0, pstbloomfilter->dwfiltersize);
pstbloomfilter->cinitflag = 1;
}
// hash key到bloomfilter中, 为了计算不同hash命中的位置，保存pdwhashpos数组
bloom_hash(pstbloomfilter, key, len);
for (i = 0; i < (int)pstbloomfilter->dwhashfuncs; i++)
{
//宏定义中见,将得到的余数的位置为 1
setbit(pstbloomfilter, pstbloomfilter->pdwhashpos[i]);
}
// 增加count数
pstbloomfilter->dwcount++;
if (pstbloomfilter->dwcount <= pstbloomfilter->dwmaxitems)
return 0;
else
return 1; // 超过n最大值，可能出现准确率下降等情况
}
然后我们需要一个检查元素是否存在的函数。
代码语言：c
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#define getbit(filter, n) (filter->pstfilter[n/byte_bits] & (1 << (n%byte_bits)))
int bloomfilter_check(basebloomfilter *pstbloomfilter, const void * key, int len)
{
//参数检查
if ((pstbloomfilter == null) || (key == null) || (len <= 0))
return -1;
int i;
bloom_hash(pstbloomfilter, key, len);
for (i = 0; i < (int)pstbloomfilter->dwhashfuncs; i++)
{
// 如果有任意bit不为1，说明key不在bloomfilter中
// 注意: getbit()返回不是0|1，高位可能出现128之类的情况
if (getbit(pstbloomfilter, pstbloomfilter->pdwhashpos[i]) == 0)
return 1;
}
return 0;
}
上述的操作基本完成,然后就是数据结构的释放和重置了。
代码语言：c
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int freebloomfilter(basebloomfilter *pstbloomfilter)
{
if (pstbloomfilter == null)
return -1;
pstbloomfilter->cinitflag = 0;
pstbloomfilter->dwcount = 0;
free(pstbloomfilter->pstfilter);
pstbloomfilter->pstfilter = null;
free(pstbloomfilter->pdwhashpos);
pstbloomfilter->pdwhashpos = null;
return 0;
}
释放较为简单，理解也简单就不做过多介绍。
然后就是数据重置，有两种实现，一种就是简单的将 flag 标记置为 0 ，当重新使用的时候会自动初始化。
代码语言：c
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int resetbloomfilter(basebloomfilter *pstbloomfilter)
{
if (pstbloomfilter == null)
return -1;
pstbloomfilter->cinitflag = 0;
pstbloomfilter->dwcount = 0; //元素计数
return 0;
}
另外就是真正重置,将每个位都置为 0
代码语言：c
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int realresetbloomfilter(basebloomfilter *pstbloomfilter)
{
if (pstbloomfilter == null)
return -1;
memset(pstbloomfilter->pstfilter, 0, pstbloomfilter->dwfiltersize); //将记录内存置为 0;
pstbloomfilter->cinitflag = 1; //此时已经初始化了
pstbloomfilter->dwcount = 0;
return 0;
}
持久化问题
持久化问题本质就是我们需要，将一个数据结构的保存成某种统一格式，我们在网络传输中会将对象序列化然后传输，跟这方面意思雷同，但是 bloomfilter 涉及位数组的保存,所以讲起保存成某种特定结构的二进制最好。所以我们可以自己定义一个文件的数据结构保存。
文件头的数据结构定义。
代码语言：c
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// bloomfilter文件头部定义
typedef struct
{
uint32_t dwmagiccode; // 文件头部标识，这个随便自己定义
uint32_t dwseed;
uint32_t dwcount;
uint32_t dwmaxitems; // n - bloomfilter中最大元素个数 (输入量)
double dprobfalse; // p - 假阳概率 (输入量，比如万分之一：0.00001)
uint32_t dwfilterbits; // m = ceil((n * log(p)) / log(1.0 / (pow(2.0, log(2.0))))); - bloomfilter的比特数
uint32_t dwhashfuncs; // k = round(log(2.0) * m / n); - 哈希函数个数
uint32_t dwresv[6];
uint32_t dwfilecrc; // (未使用)整个文件的校验和
uint32_t dwfiltersize; // 后面filter的buffer长度
} bloomfilehead;
这个结构很多内容跟 bloomfilter 内容一致。
持久化函数如下：
代码语言：c
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#define __bloomfilter_version__ "1.1"
#define __mgaic_code__ (0x01464c42)
int savebloomfiltertofile(basebloomfilter *pstbloomfilter, char *szfilename)
{
//检查
if ((pstbloomfilter == null) || (szfilename == null))
return -1;
int iret;
file *pfile;
static bloomfilehead stfileheader = {0};
//二进制格式打开文件
pfile = fopen(szfilename, "wb");
if (pfile == null)
{
perror("fopen");
return -11;
}
// 先写入文件头
stfileheader.dwmagiccode = __mgaic_code__;
stfileheader.dwseed = pstbloomfilter->dwseed;
stfileheader.dwcount = pstbloomfilter->dwcount;
stfileheader.dwmaxitems = pstbloomfilter->dwmaxitems;
stfileheader.dprobfalse = pstbloomfilter->dprobfalse;
stfileheader.dwfilterbits = pstbloomfilter->dwfilterbits;
stfileheader.dwhashfuncs = pstbloomfilter->dwhashfuncs;
stfileheader.dwfiltersize = pstbloomfilter->dwfiltersize;
//写入文件头
iret = fwrite((const void*)&stfileheader, sizeof(stfileheader), 1, pfile);
if (iret != 1)
{
perror("fwrite(head)");
return -21;
}
// 写入bloomfilter的内容
iret = fwrite(pstbloomfilter->pstfilter, 1, pstbloomfilter->dwfiltersize, pfile);
if ((uint32_t)iret != pstbloomfilter->dwfiltersize)
{
perror("fwrite(data)");
return -31;
}
fclose(pfile);
return 0;
}
上述内容较为简单,然后就是加载文件。
代码语言：c
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int loadbloomfilterfromfile(basebloomfilter *pstbloomfilter, char *szfilename)
{
//判断参数
if ((pstbloomfilter == null) || (szfilename == null))
return -1;
int iret;
file *pfile;
static bloomfilehead stfileheader = {0};
if (pstbloomfilter->pstfilter != null)
free(pstbloomfilter->pstfilter);
if (pstbloomfilter->pdwhashpos != null)
free(pstbloomfilter->pdwhashpos);
//打开文件
pfile = fopen(szfilename, "rb");
if (pfile == null)
{
perror("fopen");
return -11;
}
// 读取并检查文件头
iret = fread((void*)&stfileheader, sizeof(stfileheader), 1, pfile);
if (iret != 1)
{
perror("fread(head)");
return -21;
}
if ((stfileheader.dwmagiccode != __mgaic_code__)
|| (stfileheader.dwfilterbits != stfileheader.dwfiltersize*byte_bits))
return -50;
// 初始化传入的 basebloomfilter 结构
pstbloomfilter->dwmaxitems = stfileheader.dwmaxitems;
pstbloomfilter->dprobfalse = stfileheader.dprobfalse;
pstbloomfilter->dwfilterbits = stfileheader.dwfilterbits;
pstbloomfilter->dwhashfuncs = stfileheader.dwhashfuncs;
pstbloomfilter->dwseed = stfileheader.dwseed;
pstbloomfilter->dwcount = stfileheader.dwcount;
pstbloomfilter->dwfiltersize = stfileheader.dwfiltersize;
pstbloomfilter->pstfilter = (unsigned char *) malloc(pstbloomfilter->dwfiltersize);
if (null == pstbloomfilter->pstfilter)
return -100;
pstbloomfilter->pdwhashpos = (uint32_t*) malloc(pstbloomfilter->dwhashfuncs * sizeof(uint32_t));
if (null == pstbloomfilter->pdwhashpos)
return -200;
// 将后面的data部分读入 pstfilter
iret = fread((void*)(pstbloomfilter->pstfilter), 1, pstbloomfilter->dwfiltersize, pfile);
if ((uint32_t)iret != pstbloomfilter->dwfiltersize)
{
perror("fread(data)");
return -31;
}
pstbloomfilter->cinitflag = 1;
printf(">>> load bloomfilter(n=%u, p=%f, m=%u, k=%d), malloc() size=%.2fmb
",
pstbloomfilter->dwmaxitems, pstbloomfilter->dprobfalse, pstbloomfilter->dwfilterbits,
pstbloomfilter->dwhashfuncs, (double)pstbloomfilter->dwfiltersize/1024/1024);
fclose(pfile);
return 0;
}
读取内容也较为简单,就是先将文件读入文件头数据结构,然后将文件内容进行读取赋值。
到此，bloomfilter 的所有实现都基本已经实现。
2018年中国大数据产业8大趋势前瞻:随着大数据产业政策继续加速出台，政府数据开放共享取得突破，大数据建设不断深入，创新体系不断完善。
紧跟政策与战略布局，九次方大数据联合60余城市启动“推进器”计划，扶持大数据技术应用公司共同开发政府数据应用。可以预见，到2018年，政府大数据应用将集体迎来集中爆发期。
数据资产运营将成为政府数据价值释放主要途径当前，贵阳、广东、云南、甘肃、福建、内蒙古、新疆、青海、湖北、南昌、上海、苏州、南通、济宁、青岛、哈尔滨、秦皇岛、丽江、潍坊、重庆等60个地区，包括省、自治区、
目前，我国各行各业已积累的丰富数据资源，国内大数据创新创业企业积极研发各领域大数据应用平台，同时，从政府出发，整合宏观调控、税收监管、商事管理、信用体系建设、维稳、公共安全等数据资源，加快数据共享开放，
到2018年，将形成大数据全产业链生态应用系统的完善与建立。
点滴关怀成都分公司正式成立，开启进军华西市场新篇章 | 腾讯saas加速器·学员动态:点滴关怀的成都小伙伴们收到了来自北京总部和上海、深圳等兄弟公司的祝福，一起在办公新址举行了开业庆典。
点滴关怀联合创始人兼总裁钱毅表示，成都子公司的成立是公司在全国『1+4』战略布局规划中的重要里程实现，也是公司正式开启并进军华西市场的新篇章。让我们共同庆祝成都分公司的成立，并欢迎团队成员加入。
国内高端ic芯片破局已刻不容缓 | 专访中科大副院长、浙大教授:上周一（2017年10月23日），工业和信息化部人才交流中心（miitec）和比利时微电子研究中心（imec）联合主办的“名家芯思维”——2017年设计方法学国际研讨会在南京举办。
亚太区产品总监谢仲辉先生，围绕主题“ic设计方法学”的进行主题分享，圆桌论坛环节探讨了ic设计技术革新、发展趋势，以及发展中遇到的一些问题。
故事二：做芯片的不如做项链的这个故事是韩雁教授讲的。说有一个朋友，原来开了一家首饰加工厂，生意不错。后来，在政府的要求和鼓励下就办了个芯片封装厂。
芯片市场的恶性循环浙江大学教授博导、浙江大学—美国ucf大学esd联合实验室常务副主任韩雁说：“我国高端射频芯片的开发面临困境，这里有一个显而易见的恶性循环：因为工艺落后——客户到国外流片——国内工艺缺乏流片验证提升
据我国2014年宣布的一项政策计划表明，政府将拿出1000亿~1500亿美元来推动我国在2030年之前从技术上赶超世界领先企业。其中，从事各类芯片设计、装配以及封装的企业都能够得到政府扶持。
2021年电脑和硬件行业发展研究报告:鲲鹏计算产业基于鲲鹏和昇腾处理器，打造以 arm 架构芯片服务器和整机为底层的 it 基础设施。
其中 intel 至强系列按照性能级别可分为至强铜牌、银牌、金牌、铂金；“凌动”系列多用于移动设备，包括手机、平板电脑等；“quark”结构极小，主要应用在智能家居及可穿戴设备中。
公司凭借高端服务器、海量存储、云操作系统、信息安全技术为客户打造领先的云计算基础架构平台，基于浪潮政务、企业、行业信息化软件、终端产品和解决方案，全面支撑智慧政府、企业云、垂直行业云建设。。
产品线包括传统think品牌商用个人电脑、idea品牌消费个人电脑，以及服务器、工作站和一系列包括平板电脑与智能手机在内的移动互联网终端。
电子竞技创造全新高端市场随着国内电子竞技行业被市场认同，政策文件的陆续落地，直接刺激了国内游戏行业的快速发展，同时电子游戏产业的技术升级，对于电脑配置要求出现明显提升，电子竞技产业规模的不断扩张，有利于提高电脑产品的高端化
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