回答:大家好,我們以java排序算法為例,來(lái)看看面試中常見(jiàn)的算法第一、基數(shù)排序算法該算法將數(shù)值按照個(gè)位數(shù)拆分進(jìn)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(gè)桶子,然后遞歸將數(shù)值塞進(jìn)對(duì)應(yīng)值的桶里,具體代碼如下:第三、計(jì)數(shù)排序算法該算法計(jì)算數(shù)值序列中每個(gè)數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù),然后存放到單獨(dú)的數(shù)組中計(jì)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(lái),然后通過(guò)遞歸將剩...
回答:我們已經(jīng)上線了好幾個(gè).net core的項(xiàng)目,基本上都是docker+.net core 2/3。說(shuō)實(shí)話,.net core的GC非常的優(yōu)秀,基本上不需要像做Java時(shí)候,還要做很多的優(yōu)化。因此沒(méi)有多少人研究很正常。換句話,如果一個(gè)GC還要做很多優(yōu)化,這肯定不是好的一個(gè)GC。當(dāng)然平時(shí)編程的時(shí)候,常用的非托管的對(duì)象處理等等還是要必須掌握的。
...,每個(gè)特征項(xiàng)要在每個(gè)類別上分別計(jì)算CHI值,最終保留其最大值 @AllArgsConstructor public class ChiSquaredStrategy implements Strategy { private final Collection categories; private final int total; @Override p...
...嵌入在所謂的貝葉斯定理中,該定理表達(dá)了更新知識(shí)(后驗(yàn))、已知知識(shí)(先驗(yàn))以及來(lái)自觀察的知識(shí)(可能性)之間的關(guān)系。 一個(gè)經(jīng)典的例子是用貝葉斯推理進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。假設(shè)一個(gè)模型中數(shù)據(jù)x是根據(jù)未知參數(shù)...
...通過(guò)足夠大的$alpha$實(shí)現(xiàn)稀疏。 正則化策略可以被解釋為最大后驗(yàn)(MAP)貝葉斯推斷。 $L^2$正則化相當(dāng)于權(quán)重是高斯先驗(yàn)的MAP貝葉斯推斷。 $L^1$正則化相當(dāng)于權(quán)重是Laplace先驗(yàn)的MAP貝葉斯推斷。 最大后驗(yàn)估計(jì)選擇后驗(yàn)概率最大...
...... + bkXk 上面,p是存在感興趣特征的概率。它選擇的參數(shù)最大化的觀察了樣本值的可能性,而不是使誤差平方和最小化(如普通回歸)。 現(xiàn)在,你可能會(huì)問(wèn),為什么要記錄對(duì)數(shù)?為簡(jiǎn)單起見(jiàn),我們只是說(shuō)這是復(fù)制躍階函數(shù)的最...
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(tái)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(shuō)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(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...