是否存在某种成熟的方法用较少的字符表示大量的信息?1、表示方法 由于不同进位制中存在相同的符号，为了加以区别，常在数据后加上一个英文字母作为不同进制数据的标识，二进制用B（BIN） ， 八进制用O（OCT） ， 十进制用D（DEC） ， 十六进制用H（HEX） 。
2、如何用尽可能少的符号来传递信息，这是信源编码问题；其次是在信道存在干扰的情况下，如何增加信号的抗干扰能力，同时又使信息传输率最大，这是信道编码问题 。
3、BIM的英文全称是Building Information Modeling，是指建筑信息化模型 。BIM是一个完备的信息模型，能够将工程项目在全生命周期中各个不同阶段的工程信息、过程和资源集成在一个模型中，方便的被工程各参与方使用 。
4、主要有5种检索技术：布尔逻辑检索 利用布尔运算符把各个检索词连接在一起，组成一个逻辑检索式，再由计算机进行相应逻辑运算，从而找出所需要信息的方法 。
5、答案是：A 1024个字节 1024个二进制信息位 1000个字节 1000个二进制信息位 22 下列存储容量单位中，最大的是___ 。答案是：D Byte KB MB GB 23 ASCII码是字符编码，这种编码用___个二进制位表示一个字符 。
6、又称统计方法，是发展较早也比较成熟的一种方法 。被识别对象首先数字化，变换为适于计算机处理的数字信息 。一个模式常常要用很大的信息量来表示 。
如何用Python一门语言通吃高性能并发,GPU计算和深度学习Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码 ， 以在支持 CUDA 的 GPU 上执行 。Numba 直接支持 NumPy 数组 。Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库 。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组 。
python用于人工智能的方法：掌握基础Python程序语言知识；了解基础数学及统计学和机器学习基础知识；使用Python科学计算函式库和套件；使用【scikit-learn】学习Python机器学习应用 。
性能测试项目实战 ， LoadRunner性能测试工具，总结通过综合项目实战，将全套测试技术融入到项目中，强化学习效果和项目经验 。
Java架构之MongoDB-MongoDB中的排序扩大排序内存的限制，例如扩大10倍至320M 。如： 给排序字段加索引 。
【mongodb分组排序 mongodb排序性能】hashset是--不保证有序 ， 不是 --保证无序 。这个是一种巧合，Integer的hashCode（）返回的是它本身，数据插入的时候，尽管进行了hash混淆，但是还是不行 。
索引存储特定字段或一组字段的值，按字段值排序 。索引项的排序支持有效的相等匹配和基于范围的查询操作 。此外，MongoDB还可以使用索引中的排序返回排序结果 。
Elasticsearch主要是使用在Lucene之中的服务器 ， 能够进行分布式多用户能力的全文搜索引擎，并且还是使用在Java的开发中，这是现在很多企业中使用最流行的搜索引擎 。
Collation特性（排序规则） 是mongoDB 4 版本新增的 。允许MongoDB的用户根据不同的语言定制排序规则 。排序规则有如下的字段属性 locale字段是强制性必选参数；所有其他排序规则字段都是可选的 。
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