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:1、這個題目問得不那么準確,你必須要精準計算出每秒查詢時間(QPS)和事務時間(TPS),好比你感冒了,你說要配什么藥,醫生只能憑經驗,你如果去抽象化驗,知道是病毒還是細菌感染,數量是多少后,才能進一步診斷和配置服務器硬件。2、接下來,你要了解常用發中間件和數據庫的極限并發量。比如redis一般是11w左右(純粹內存讀寫)、mysql每秒寫8w左右,讀10來萬(單表,多表就不一定,得看SQL的寫法...
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。
...間(像3X3魔方),如果X為此局部空間的極值(最大值或最小值),那么X即為關鍵點之一。 關鍵點描述 SIFT的提取的特征(關鍵點)需要對尺度保持不變性,所以這里講的關鍵點,比之前筆記介紹的角點和興趣點稍為復雜些,SIFT...
...的作用就是讓模型學習到最佳濾波器,從而使得重構誤差最小。然后,這些訓練好的濾波器就可以被使用到任何其他的計算機視覺任務。 目前利用卷積核進行無監督學習的最先進工具就是卷積自編碼(CAE)。一旦這些卷積核被...
...些基礎知識。 像素 像素是圖像的基本要素,也是圖像的最小單位。 一張圖片實際是由很多個小方格組成,每個小方格有固定的位置和顏色數值,這決定了圖片最終呈現的樣子,像素的多少決定了在屏幕上顯示的大小。 如果是...
定義 假設函數與代價函數(損失函數) 特征量放縮 最小化代價函數 收斂判定 1.什么是線性回歸 在統計學中,線性回歸是利用被稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自變量和因變量之間的關系進行建模的一種回歸...
...用來改進 DNN 吞吐量和能耗的聯合算法和硬件優化,同時最小化對準確率的影響。Section VIII 描述了對比 DNN 設計時應該考慮的關鍵標準。II. 深度神經網絡(DNN)的背景在這一部分,我們將描述深度神經網絡(DNN)在人工智能這個...
...生成模型描述目標的表觀特征,之后通過搜索候選目標來最小化重構誤差。比較有代表性的算法有稀疏編碼(sparse coding),在線密度估計(online density estimation)和主成分分析(PCA)等。產生式方法著眼于對目標本身的刻畫,忽略背景信...
...干擾的不必要的)過多,全變差的值越高,所以讓全變差最小化,去掉噪聲和沒用細節的同時,保留邊緣等主要細節,正是這種模型的處理思想。用這種去噪技術產生的圖像有點接近卡通的感覺。下面要介紹的Chambolle去噪算法就...
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...