最小公倍數算法SEARCH AGGREGATION
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...
molyzzx
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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。
ZweiZhao
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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。
wenshi11019
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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。...
sarva
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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...
tuniutech
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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。
王笑朝
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...計算與排序，與前端頁面性能有直接的關系。由于排序的算法有很多，在本次算法系列的分享當中，我們先從簡單易上手的選擇排序法開始，其它的排序算法會隨后陸續跟大家一起分享。 算法的基本概念 算法是什么，它有...
...nzi = $fenzi; $this->fenmu = $fenmu; } } 4.2 最大公約數和最小公倍數 為了后續的約分和通分，必須先求出最大公約數和最小公倍數。求最大公約數采用輾轉相除法，而最小公倍數由以下公式可求： 最小公倍數 = （數A * 數B）/ ...
前言 雖然工作中，你覺得自己并沒有涉及到算法這方面的東西，但是算法是程序的核心，一個程序的好與差，關鍵是這個程序算法的優劣，所以對于冒泡排序、插入排序、選擇排序、快速排序這四種基本算法，我想還是要掌...
...別人交流之后，感覺是可以繼續發展的想法： 先求1和2的最小公倍數a1， 然后求a1和3的最小公倍數a2，依次類推最后求出的就是一個可以被所有數整除的最小整數 但是這個方法最大的問題就在于，我們求兩個數的最小公倍數的時...
二、選擇排序 原理： 在一列數字中，選出最小數與第一個位置的數交換。然后在剩下的數當中再找最小的與第二個位置的數交換，如此循環到倒數第二個數和最后一個數比較為止。(以下都是升序排列，即從小到大排列) ...
...描述 已知一個正整數N，問從1~N中任選出三個數，他們的最小公倍數最大可以為多少。 輸入格式 輸入一個正整數N。 輸出格式 輸出一個整數，表示你找到的最小公倍數。 樣例輸入 9 樣例輸出 504 數據規模與約定 1
最小生成樹有兩種生成算法 Prim（普里姆算法） Kruskal（克魯斯克爾）算法 Prim 算法（普利姆算法） 算法流程：（我的理解） 任選一個元素，作為起始點 將起始點標記為visit，代表該點已經加入最小生成樹集合 計算這個...
... 之前介紹的排序算法： 【算法】插入排序——希爾排序+直接插入排序_Rinne’s blog-CSDN博客【算法】選擇排序——堆排序+直接選擇排序_Rinne’s blog-CSDN博客【算法】交換排序——快速排序+...
...78萬(人民幣)左右的價格賣掉這個房子。這就是監督學習算法的一個例子。 m:表示訓練集數據的總量 x:表示輸入變量 y:表示輸出變量 (x,y): 表示一個訓練樣本 (x(i),y(i)): 表示第i個訓練樣本 3 回歸的一般方法 3.1 線性...
...78萬(人民幣)左右的價格賣掉這個房子。這就是監督學習算法的一個例子。 m:表示訓練集數據的總量 x:表示輸入變量 y:表示輸出變量 (x,y): 表示一個訓練樣本 (x(i),y(i)): 表示第i個訓練樣本 3 回歸的一般方法 3.1 線性...
...大，為了加速求解，我們需要將數據進行放縮，以此使得算法能夠更加快速的收斂，特征量放縮的方法可以采用如下公式：$$x_{i}=frac{x_{i}-overline{x}}{max(x_{i})-min(x_{i})}$$ 4.最小化代價函數 4.1最小二乘法（正規方程） 將訓練特征量...
...切邊中的權重最小者必然屬于圖中的最小生成樹。 貪心算法 將含有V個頂點的任意加權連通圖中屬于最小生成樹的邊標記為黑色。 初始狀態下所有邊均為灰色，找到一種切分，它產生的橫切邊均不為黑色。 將它權重最小的橫...
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...
