import std.stdio; import std.string; // Статическая таблица Gear (256 случайных 64-битных чисел) mixin(import("gear.d")); // Функция FastCDC с отладочной информацией ulong fastcdc(const ubyte[] src, size_t n, size_t minSize, size_t maxSize, size_t normalSize, ulong maskS, ulong maskL, size_t chunkNumber, bool debugEnabled) { if (n <= minSize) { if (debugEnabled) { writefln("%s: Ранний возврат: остаток=%d <= минимальный размер=%d, размер чанка=%d", __FUNCTION__, n, minSize, n); } return n; } if (n > maxSize) { if (debugEnabled) { writefln("%s: Ограничение n до максимального размера: %d -> %d", __FUNCTION__, n, maxSize); } n = maxSize; } if (n < normalSize) { if (debugEnabled) { writefln("%s: Корректировка нормального размера: %d -> %d", __FUNCTION__, normalSize, n); } normalSize = n; } ulong fingerprint = 0; size_t i = 0; if (debugEnabled) { writefln("%s: Начало обработки чанка %d, остаток=%d, " ~ "минимальный размер=%d, нормальный размер=%d, максимальный размер=%d", __FUNCTION__, chunkNumber, n, minSize, normalSize, maxSize); } // Инициализация fingerprint (отпечатка) для первых minSize байт (без проверки cut-point) while (i < minSize) { fingerprint = (fingerprint << 1) + gear[src[i]]; if (debugEnabled) { writefln("%s: Фаза инициализации, индекс=%d, байт=%d, fingerprint=%d", __FUNCTION__, i, src[i], fingerprint); } i++; } // Цикл до normalSize (строгая маска) while (i < normalSize) { fingerprint = (fingerprint << 1) + gear[src[i]]; ulong masked = fingerprint & maskS; if (debugEnabled) { writefln("%s: Фаза строгой маски, индекс=%d, байт=%d, fingerprint=%d, fingerprint & maskS=%d", __FUNCTION__, i, src[i], fingerprint, masked); } if (masked == 0) { if (debugEnabled) { writefln("%s: Найдена точка разбиения на индексе=%d (строгая маска), размер чанка=%d", __FUNCTION__, i, i); } return i; } i++; } // Цикл после (слабая маска) while (i < n) { fingerprint = (fingerprint << 1) + gear[src[i]]; ulong masked = fingerprint & maskL; if (debugEnabled) { writefln("%s: Фаза слабой маски, индекс=%d, байт=%d, fingerprint=%d, fingerprint & maskL=%d", __FUNCTION__, i, src[i], fingerprint, masked); } if (masked == 0) { if (debugEnabled) { writefln("%s: Найдена точка разбиения на индексе=%d (слабая маска), размер чанка=%d", __FUNCTION__, i, i); } return i; } i++; } if (debugEnabled) { writefln("%s: Точка разбиения не найдена, возвращается максимальный размер=%d", __FUNCTION__, n); } return n; // Достигнут max } void main() { // Текст без переносов строк, \n заменены на пробел string text = "Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, " ~ "основывая их на более глубоком понимании ситуации с помощью " ~ "анализа больших наборов данных. Как область деятельности " ~ "наука о данных включает в себя ряд принципов, методов " ~ "постановки задач, алгоритмов и процессов для выявления " ~ "скрытых полезных закономерностей в больших наборах данных. " ~ "Она тесно связана с глубинным анализом данных и машинным " ~ "обучением, но имеет более широкий охват. Сегодня наука о " ~ "данных управляет принятием решений практически во всех " ~ "сферах современного общества. В повседневной жизни вы " ~ "ощущаете на себе воздействие науки о данных, когда видите " ~ "отобранные специально для вас рекламные объявления, " ~ "рекомендованные фильмы и книги, ссылки на предполагаемых " ~ "друзей, отфильтрованные письма в папке со спамом, " ~ "персональные предложения от мобильных операторов и " ~ "страховых компаний. Она влияет на порядок переключения и " ~ "длительность сигналов светофоров в вашем районе, на то, как " ~ "были созданы новые лекарства, продающиеся в аптеке, и то, как " ~ "полиция вычисляет, где может потребоваться ее присутствие. " ~ "Рост использования науки о данных в обществе обусловлен " ~ "появлением больших данных и социальных сетей, увеличением " ~ "вычислительной мощности, уменьшением размеров носителей " ~ "компьютерной памяти и разработкой более эффективных " ~ "методов анализа и моделирования данных, таких как глубокое " ~ "обучение. Вместе эти факторы означают, что сейчас процесс " ~ "сбора, хранения и обработки данных стал как никогда ранее " ~ "доступен для организаций. В то же время эти технические " ~ "новшества и растущее применение науки о данных означают, что " ~ "этические проблемы, связанные с использованием данных и " ~ "личной конфиденциальностью, тоже вышли на первый план. Цель " ~ "этой книги — познакомить с наукой о данных на уровне ее " ~ "основных элементов и с той степенью погружения, которая " ~ "обеспечит принципиальное понимание вопроса. " ~ "Глава 1 очерчивает область науки о данных и дает краткую " ~ "историю ее становления и эволюции. В ней мы также " ~ "рассмотрим, почему наука о данных стала такой востребованной " ~ "сегодня, и перечислим факторы, стимулирующие ее внедрение. В " ~ "конце главы мы развенчаем несколько мифов, связанных с темой " ~ "книги. Глава 2 вводит фундаментальные понятия, относящиеся к " ~ "данным. В ней также описаны стандартные этапы проекта: " ~ "понимание бизнес-целей, начальное изучение данных, " ~ "подготовка данных, моделирование, оценка и внедрение. Глава 3 " ~ "посвящена инфраструктуре данных и проблемам, связанным с " ~ "большими данными и их интеграцией из нескольких источников. " ~ "Одна из таких типичных проблем заключается в том, что данные " ~ "в базах и хранилищах находятся на одних серверах, а " ~ "анализируются на других. Поэтому колоссальное время тратится " ~ "на перемещение больших наборов данных между этими " ~ "серверами. Глава 3 начинается с описания типичной " ~ "инфраструктуры науки о данных для организации и некоторых " ~ "свежих решений проблемы перемещения больших наборов " ~ "данных, а именно: метода машинного обучения в базе данных, " ~ "использования Hadoop для хранения и обработки данных, а также " ~ "разработки гибридных систем, в которых органично сочетаются " ~ "традиционное программное обеспечение баз данных и решения, " ~ "подобные Hadoop. Глава завершается описанием проблем, " ~ "связанных с интеграцией данных в единое представление для " ~ "последующего машинного обучения. Глава 4 знакомит читателя с " ~ "машинным обучением и объясняет некоторые из наиболее " ~ "популярных алгоритмов и моделей, включая нейронные сети, " ~ "глубокое обучение и деревья решений. В главе 5 основное " ~ "внимание уделяется использованию опыта в области машинного " ~ "обучения для решения реальных задач, приводятся примеры " ~ "анализа стандартных бизнес-проблем и того, как они могут быть " ~ "решены с помощью машинного обучения. В главе 6 " ~ "рассматриваются этические вопросы науки о данных, последние " ~ "разработки в области регулирования и некоторые из новых " ~ "вычислительных методов защиты конфиденциальности в " ~ "процессе обработки данных. Наконец, в главе 7 описаны сферы, " ~ "на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в " ~ "ближайшем будущем, изложены принципы, позволяющие " ~ "определить, будет ли данный конкретный проект успешным."; // Конвертация в ubyte[] (UTF-8) ubyte[] data = cast(ubyte[]) text; size_t totalLength = data.length; writefln("Общая длина текста (в байтах): %d", totalLength); // Параметры FastCDC (в байтах, адаптированы для текста) size_t minSize = 100; // 100 байт size_t normalSize = 200; // 200 байт (цель) size_t maxSize = 500; // 500 байт // Маски (для normalSize ~200 байт, log2(200) ≈ 8 бит, уровень нормализации 2) // ulong maskS = (1UL << 8) - 1; // 8 бит: 0b11111111 // ulong maskL = (1UL << 4) - 1; // 4 бита: 0b1111 ulong maskS = 0b1111_1111; ulong maskL = 0b1111; // Разбиение на чанки size_t offset = 0; size_t chunkNumber = 1; // Включаем отладку bool debugEnabled = true; writeln("Размеры и содержимое чанков:"); while (offset < totalLength) { size_t remaining = totalLength - offset; // Включаем отладку только для первых двух чанков // debugEnabled = chunkNumber <= 2; size_t chunkSize = fastcdc(data[offset .. $], remaining, minSize, maxSize, normalSize, maskS, maskL, chunkNumber, debugEnabled); // Вывод размера чанка и его содержимого writefln("Чанк %d: %d байт", chunkNumber, chunkSize); string chunkContent = cast(string) data[offset .. offset + chunkSize]; writefln("Содержимое: %s\n", chunkContent.length > 50 ? chunkContent[0 .. 50] ~ "..." : chunkContent); offset += chunkSize; chunkNumber++; } }