回答:大家好,我們以java排序算法為例,來看看面試中常見的算法第一、基數排序算法該算法將數值按照個位數拆分進行位數比較,具體代碼如下:第二、桶排序算法該算法將數值序列分成最大值+1個桶子,然后遞歸將數值塞進對應值的桶里,具體代碼如下:第三、計數排序算法該算法計算數值序列中每個數值出現的次數,然后存放到單獨的數組中計數累加,具體代碼如下:第四、堆排序算法該算法將數值序列中最大值挑選出來,然后通過遞歸將剩...
回答:我們已經上線了好幾個.net core的項目,基本上都是docker+.net core 2/3。說實話,.net core的GC非常的優秀,基本上不需要像做Java時候,還要做很多的優化。因此沒有多少人研究很正常。換句話,如果一個GC還要做很多優化,這肯定不是好的一個GC。當然平時編程的時候,常用的非托管的對象處理等等還是要必須掌握的。
回答:后臺不等于內核開發,但了解內核肯定有助于后臺開發,內核集精ucloud大成,理解內核精髓,你就離大咖不遠了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc,數據庫支持oracle/informix/mysql,讓你輕松了解程序干了什么。本站正在舉辦注解內核贏工具活動,你對linux kernel的理解可以傳遞給她人。
回答:這幾天我也是因為一個項目而被迫使用vue,坦白的說vue和傳統的網站開發思路不同,導致愛的人愛死,老程序員煩死的現狀。主要區別:1傳統方式:我們做一個網站,首先創建幾個文件夾(css、js等等),頁面需要用的資源文件,都放到各自的文件夾里。然后創建若干個HTML網頁,一個個鏈接把這些若干網頁串起來就OK,網頁里需要有什么事件或效果,要么用原生js要么用jqurey,去操作某個dom,實現頁面變化。...
回答:底層的算法很多都是C,C++實現的,效率高。上層調用很多是Python實現的,主要是Python表達更簡潔,容易。
...價值進行自動劃分案例實戰 關聯分析問題應用場景介紹 Apriori算法介紹 FP-Growth算法介紹 使用關聯分析算法解決個性化推薦問題 作業練習:使用關聯分析算法解決超市商品貨品擺放調整問題 一. 聚類問題應用場景介紹 聚類問...
...啤酒和尿布的關聯屬于比較簡單也相對直接一些的關聯,Apriori算法就是解決這個問題的簡單可實現的算法之一。Apriori算法通過不斷的篩選頻繁項并且不斷的產生新關聯規則的方式,最終得到關聯性最強的事件元素。 圖8:Apriori...
...啤酒和尿布的關聯屬于比較簡單也相對直接一些的關聯,Apriori算法就是解決這個問題的簡單可實現的算法之一。Apriori算法通過不斷的篩選頻繁項并且不斷的產生新關聯規則的方式,最終得到關聯性最強的事件元素。 圖8:Apriori...
...KMedoids(可靠性未知) cluster.pam 關聯規則 類別 Python R apriori算法 apriori(可靠性未知,不支持py3), PyFIM(可靠性未知,不可用pip安裝) arules::apriori FP-Growth算法 fp-growth(可靠性未知,不支持py3), PyFIM(可靠性未知,不可用pip安裝) 未...
...歸 SVM支持向量機 集成方法 回歸 樹回歸 K-Means聚類 利用Apriori算法進行關聯分析 FP-growth高效發現頻繁項集 利用PCA來簡化數據 利用SVD來簡化數據 大數據與MapReduce 推薦系統 在上面16個學習模塊中,是知識點介紹、常用工具和實戰...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...