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:真相只有一個!你的設計太水了。。我在有一個問題《數據庫什么時候會死鎖》的回答中提到了,數據庫為了保證數據的一致性,防止并發對數據正確性的影響,通常會使用加鎖的方式!而一共有表級鎖,行級鎖和頁面鎖三種鎖粒度,鎖又有共享鎖(通常用于讀數據)和獨占鎖(通常用于寫數據)等的區分!關于數據庫鎖機制發生死鎖的原因,請參考我的那篇回答,回到這個提問上來,為什么數據庫經常鎖表?鎖表的意思很明顯,就是表數據被鎖,導...
回答:SQL語言主要包括數據定義語言(DDL)、數據操作語言(DML)、數據查詢語言(DQL)和數據控制語言(DCL)。 DDL主要用于執行數據庫任務,對數據庫以及數據庫中各種對象進行創建、修改、刪除操作,主要語句及功能如下 :CREATE(創建數據庫或數據庫對象)DROP(刪除數據庫或數據庫對象)ALTER(修改數據庫或數據庫對象)DML主要用于數據表或者視圖的插入、修改和刪除數據記錄的操作,主要語句...
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。
...算法 LFU算法 LFU,英文名Least Frequently Used,字面意思就是最不經常使用的淘汰掉算法,是通過數據被訪問的頻率來判斷一個數據的熱點情況。其核心理念是歷史上這個數據被訪問次數越多,那么將來其被訪問的次數也多。LFU...
...籍,?讓我們更快的實現目標。 身體 身體看似最不重要,?其實不然,?活的長久是對技術最好的回報.?每天愛惜自己的身體,?才能讓工作更有效率。 早睡早起 感受自然的力量.?日落而息,?日出而作.?早晨起來,...
...看看復雜度的來源。下圖展示的是對一個互聯網公司來說最不可控的部分——越來越復雜接入網絡。這是當時AT&T的一個網絡拓撲圖,左上角的iPhone連接到互聯網的話,經歷的這個網絡設備的種類有十幾種,數量幾十個。?數據中...
...管理緩存,如何在緩存達到其最大內存空間,刪除程序中最不常用的變量,而不是隨機刪除,造成最常用的變量被誤刪的情況。 vue.js中采用LRU算法來實現緩存的高效管理。 LRU是Least Recently Used的簡稱,具體內容可以查看GitHub,其...
... 最近最少使用 (LRU):首先淘汰最長時間未被使用的緩存 最不常使用 (LFU):首先淘汰在一段時間內使用次數最少的緩存 先進先出 (FIFO) 并發 并發性是企業應用程序中的常見問題。它會引入沖突并且使系統位于不一致的狀態中。...
...例 - 主要交易:通過交易數據,你可以了解最活躍或者最不活躍的客戶。 - 情感評分:基于情感評分,你可以進行分析,從而了解情感如何隨著用戶其它數據改變。 - 訂單:訂單已經以一種合理的方式嵌入,減少了數據模型...
...例 - 主要交易:通過交易數據,你可以了解最活躍或者最不活躍的客戶。 - 情感評分:基于情感評分,你可以進行分析,從而了解情感如何隨著用戶其它數據改變。 - 訂單:訂單已經以一種合理的方式嵌入,減少了數據模型...
... $parent.childNodes[index] ); } } 比較子節點 最后,但并非最不重要的是——我們應該遍歷這兩個節點的每一個子節點并比較它們——實際上為每個節點調用updateElement(…)方法,同樣需要用到遞歸。 當節點是 DOM 元素時我們才需...
...統的支持,并且也是MDN Mozilla文檔的一部分。最后但并非最不重要的是,它在大多數瀏覽器(IE除外)上開箱即用。從長遠來看,我猜它將成為調用Web API的標準方式。 注意!我很清楚其他HTTP方法,例如使用帶有RXJS的Observable,以...
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...