時(shí)間復(fù)雜度SEARCH AGGREGATION
回答:軟件項(xiàng)目本身會(huì)有很多分類。在IT傳統(tǒng)項(xiàng)目/內(nèi)部系統(tǒng)中，往往仍有很多項(xiàng)目采用復(fù)雜邏輯寫入sql或存儲(chǔ)過程的做法。當(dāng)然并不代表這個(gè)做法是最佳的。還是先拋出結(jié)論。單單從技術(shù)角度講，是絕不應(yīng)該將復(fù)雜邏輯寫入sql的。如果題主對(duì)原因不敢興趣，看到這里就可以了。下面我會(huì)簡(jiǎn)單解釋下這么做的一些原因。首先，先說說傳統(tǒng)IT服務(wù)類項(xiàng)目。類似，電信，政企，銀行，XXX管理系統(tǒng)，XXX運(yùn)維系統(tǒng)。這類項(xiàng)目往往是國(guó)企，事業(yè)單...
levius
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回答:其實(shí)這兩個(gè)是沒有可比性的。首先Windows是混合內(nèi)核，Linux是宏內(nèi)核，二者的結(jié)構(gòu)都不一樣。而且Linux本身可以在內(nèi)核里集成大量驅(qū)動(dòng)，Windows內(nèi)核文件，也就是那個(gè)ntoskrnl.exe很小。當(dāng)然即使是ntoskrnl，這個(gè)代碼規(guī)模也并不小，網(wǎng)上有泄露的WIN2K/NT4的源碼，同時(shí)還有兼容Windows內(nèi)核API的開源的ReactOS的源碼，可以看到即使是Windows的內(nèi)核，代碼規(guī)...
URLOS
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回答:商業(yè)智能BI 分析報(bào)表查詢慢，這是商業(yè)智能BI分析領(lǐng)域的一個(gè)常態(tài)。實(shí)際上，我們了解一下其中的原理，大概就能理解慢的原因，以及以后如何優(yōu)化的一個(gè)方向。數(shù)據(jù)可視化 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺(tái) 大部分的商業(yè)智能BI工具都是基于B/S 架構(gòu)的。B指的就是Browser 瀏覽器，S 指的就是 Server 服務(wù)器。每一次來自瀏覽器的點(diǎn)擊，都是通過HTTP協(xié)議像服務(wù)器發(fā)送一次 Request 請(qǐng)求...
X_AirDu
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回答:可以使用ntpdate命令。ntpdate命令使用網(wǎng)絡(luò)時(shí)間協(xié)議（NTP）設(shè)置日期和時(shí)間，通過輪詢指定的確定正確時(shí)間的NTP服務(wù)器來設(shè)置本地日期和時(shí)間。它從指定的每個(gè)服務(wù)器獲得了一些樣本，并應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)NTP時(shí)鐘過濾器和選擇算法來選擇最好的樣本。命令格式：ntpdate 時(shí)間服務(wù)器用法示例：$ ntpdate pool.ntp.org
lifefriend_007
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原文地址：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)筆記-時(shí)間復(fù)雜度 時(shí)間復(fù)雜度定義 在進(jìn)行算法分析時(shí)，語句總的執(zhí)行次數(shù)T(n)是關(guān)于問題規(guī)模n的函數(shù)，進(jìn)而分析T(n)隨n的變化情況并確定T(n)的數(shù)量級(jí)。算法的時(shí)間復(fù)雜度，也就是算法的時(shí)間量度，記作...
...重構(gòu)了，細(xì)思極恐，今天和大家分享一篇用js講解的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度的博客 2. 復(fù)雜度的表示方式 之前有看過的，你可能會(huì)看到這么一串東西 T(n) = O(f(n)) S(n) = O(f(n)) 這個(gè)叫做大O表示法，其中的T代表的是算法需要執(zhí)行...
...t;p> 前言 在JS是用來時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度是衡量一個(gè)算法是否優(yōu)秀的標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)在我們就來說手時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度?！ r(shí)間復(fù)雜度和...
...篇都是一些概念，但是你需要知道這些更有利于理解時(shí)間復(fù)雜度等一些概念是什么、怎么來的、為什么需要這個(gè)東西(what、where、why)。 1 - 算法 算法的定義是這樣的：解題方案的準(zhǔn)確而完善的描述，是一系列解決問題的清晰指令...
復(fù)雜度分析是整個(gè)算法學(xué)習(xí)的精髓，只要掌握了它，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的內(nèi)容基本上就掌握了一半了。 1. 什么是復(fù)雜度分析 ？ 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法解決是 如何讓計(jì)算機(jī)更快時(shí)間、更省空間的解決問題。 因此需從執(zhí)行時(shí)間和...
...程序所產(chǎn)生的機(jī)器代碼的質(zhì)量 機(jī)器執(zhí)行指令的速度 時(shí)間復(fù)雜度分析 漸進(jìn)時(shí)間復(fù)雜度(asymptotic time complexity):若存在函數(shù)f(n)，使得當(dāng)n趨近于無窮大時(shí)，T(n)/f(n)的極限值為不等于零的常數(shù)，則稱f(n)是T(n)的同量級(jí)函數(shù)。記作T(n)=O(f(n)...
...的節(jié)點(diǎn)不僅指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)，還指向前一個(gè)節(jié)點(diǎn)。 時(shí)間復(fù)雜度: 索引: O(n) 搜索: O(n) 插入: O(1) 移除: O(1) Stack 棧是元素的集合，其包含了兩個(gè)基本操作：push 操作可以用于將元素壓入棧，pop 操作可以將棧頂元素移除。 遵循后...
... 文章目錄 一.算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度1.算法效率2.時(shí)間復(fù)雜度1.1時(shí)間復(fù)雜度的概念1.2大O的漸進(jìn)表示法1.3常見例題 3.空間復(fù)雜度4. 常見復(fù)雜度對(duì)比 二.順序表和鏈表1.線性表2.順序表2.1 順序...
一、前言 時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，我們?cè)诖髮W(xué)里的算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程中已經(jīng)學(xué)習(xí)過，這回根據(jù)項(xiàng)目工作中整理一下，這個(gè)估計(jì)只是一個(gè)粗略的估計(jì)分析，并不是一個(gè)準(zhǔn)確的估計(jì)分析。 1、學(xué)習(xí)時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度是...
...保證題目中有且只有1個(gè)可行解； 解法1：暴力$O(n^2)$時(shí)間復(fù)雜度求解 解題思路：暴力二重循環(huán)求解；復(fù)雜度分析：時(shí)間復(fù)雜度$O(n^2)$，空間復(fù)雜度$O(1)$ /** * 解法1:時(shí)間復(fù)雜度O(n^2)，空間復(fù)雜度O(1) * 遍歷求兩數(shù)之和等于target，返...
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...
張春雷
Steven
