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(shù)排序算法該算法將數(shù)值按照個位數(shù)拆分進行位數(shù)比較,具體代碼如下:第二、桶排序算法該算法將數(shù)值序列分成最大值+1個桶子,然后遞歸將數(shù)值塞進對應(yīng)值的桶里,具體代碼如下:第三、計數(shù)排序算法該算法計算數(shù)值序列中每個數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù),然后存放到單獨的數(shù)組中計數(shù)累加,具體代碼如下:第四、堆排序算法該算法將數(shù)值序列中最大值挑選出來,然后通過遞歸將剩...
回答:底層的算法很多都是C,C++實現(xiàn)的,效率高。上層調(diào)用很多是Python實現(xiàn)的,主要是Python表達更簡潔,容易。
回答:我們已經(jīng)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(yōu)秀,基本上不需要像做Java時候,還要做很多的優(yōu)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(yōu)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(nèi)核開發(fā),但了解內(nèi)核肯定有助于后臺開發(fā),內(nèi)核集精ucloud大成,理解內(nèi)核精髓,你就離大咖不遠了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc,數(shù)據(jù)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(nèi)核贏工具活動,你對linux kernel的理解可以傳遞給她人。
回答:python入門的話,其實很簡單,作為一門膠水語言,其設(shè)計之處就是面向大眾,降低編程入門門檻,隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、機器學(xué)習(xí)的興起,python的應(yīng)用范圍越來越廣,前景也越來越好,下面我簡單介紹python的學(xué)習(xí)過程:1.搭建本地環(huán)境,這里推薦使用Anaconda,這個軟件集成了python解釋器和眾多第三方包,還自帶spyder,ipython notebook等開發(fā)環(huán)境(相對于python自帶...
回答:Python可以做什么?1、數(shù)據(jù)庫:Python在數(shù)據(jù)庫方面很優(yōu)秀,可以和多種數(shù)據(jù)庫進行連接,進行數(shù)據(jù)處理,從商業(yè)型的數(shù)據(jù)庫到開放源碼的數(shù)據(jù)庫都提供支持。例如:Oracle, My SQL Server等等。有多種接口可以與數(shù)據(jù)庫進行連接,至少包括ODBC。有許多公司采用著Python+MySQL的架構(gòu)。因此,掌握了Python使你可以充分利用面向?qū)ο蟮奶攸c,在數(shù)據(jù)庫處理方面如虎添翼。2、多媒體:...
...瑋,企業(yè)家,資深I(lǐng)T領(lǐng)域?qū)<?講師/作家,暢銷書《精通Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲》作者,阿里云社區(qū)技術(shù)專家。 以下內(nèi)容根據(jù)演講嘉賓視頻分享以及PPT整理而成。 本文將圍繞一下幾個方面進行介紹: 聚類問題應(yīng)用場景介紹 K-Means算法介...
...測定方式: ?3.如何確定最佳的k值(類別數(shù)): 手肘法: python實現(xiàn)Kmeans算法:? 1.代碼如下: ?2.代碼結(jié)果展示: ?聚類可視化圖: ?手肘圖: ?運行結(jié)果: ?文章參考: ?手肘法:K-means聚類最優(yōu)k值的選取_qq_15738501的博客-CSDN博客...
...關(guān)鍵在于初始中心的選擇和距離公式。 K-means 實例展示 python中km的一些參數(shù): sklearn.cluster.KMeans( n_clusters=8, init=k-means++, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=auto, ...
...習(xí) 一、為什么機器學(xué)習(xí)重要 SciPyCon 2018 sklearn 教程 一、Python 機器學(xué)習(xí)簡介 SciPyCon 2018 sklearn 教程 二、Python 中的科學(xué)計算工具 SciPyCon 2018 sklearn 教程 九、sklearn 估計器接口回顧 SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估計器流水線 數(shù)據(jù)科學(xué)...
Scikit-learn 簡介 官方的解釋很簡單: Machine Learning in Python, 用python來玩機器學(xué)習(xí)。 什么是機器學(xué)習(xí) 機器學(xué)習(xí)關(guān)注的是: 計算機程序如何隨著經(jīng)驗積累自動提高性能。而最大的吸引力在于,不需要寫任何與問題相關(guān)的特定代碼,...
K-Means Clustering in OpenCV cv2.kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags[, centers]) -> retval, bestLabels, centers data: np.float32數(shù)據(jù)類型,每個功能應(yīng)該放在一個列中 nclusters(K):集群數(shù) bestLabels:預(yù)設(shè)的分類標簽...
... Python之機器學(xué)習(xí)第一彈。 Python被稱為最簡單好上手的語言之一,基于其極強的關(guān)聯(lián)性,對各種庫的引用,和資源的關(guān)聯(lián),使其實現(xiàn)功能非常容易。一些底層邏輯不需過多...
...數(shù)目MinPts。 2. 用戶地理位置信息的的聚類實現(xiàn) 本實驗用python實現(xiàn),依賴numpy, pandas, sklearn, scipy等科學(xué)計算library。 數(shù)據(jù)來自收集得到的用戶的地理位置信息,即經(jīng)緯度數(shù)據(jù)的序列集。 xy = numpy.array([[116.455788, 39.920767], [116.456065, 3...
...要對數(shù)據(jù)進行清洗,缺失項處理,集成,轉(zhuǎn)換以及歸納:python字符串處理(相當方便)、正則式匹配、pandas、beautifulsoup處理Html標簽等等工具。 3.特征工程/數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 根據(jù)選擇的算法,對預(yù)處理好的數(shù)據(jù)提取特征,并轉(zhuǎn)換為特定...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)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(xùn)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(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...