回答:大家好,我們以java排序算法為例,來(lái)看看面試中常見的算法第一、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。
...描述點(diǎn)i到其他較高密度點(diǎn)之間的最小距離: 對(duì)于密度最大的點(diǎn), 設(shè)置δi=maxj(dij).只有那些密度是局部或者全局最大的點(diǎn)才會(huì)遠(yuǎn)大于正常的相鄰點(diǎn)間距.因此聚類中心被視為是δi值異常最大的點(diǎn)。 聚類過程 那些有著比較大的局部...
...首尾點(diǎn)虛連一條直線,求其余各點(diǎn)到該直線的距離,取其最大者與規(guī)定的臨界值相比較,若小于臨界值,則將直線兩端間各點(diǎn)全部舍去,否則將離該直線距離最大的點(diǎn)保留,并將原線條分成兩部分,對(duì)每部分線條再實(shí)施該抽稀過...
...括 1)的數(shù)字互為好友,也就是說(shuō),如果兩個(gè)數(shù)字的最大公約數(shù)不是 1,那么稱這兩個(gè)數(shù)互為好友。 ????????從1~N 中任意選取一個(gè)合數(shù),求從它開始,要經(jīng)歷幾層好友,才能和其他所有的數(shù)產(chǎn)生聯(lián)系(所謂的合數(shù)...
...任意一點(diǎn)v,v的離心率是圖中其他點(diǎn)到v的所有最短路徑中最大值。圖的直徑:圖中所有點(diǎn)的離心率的最大值。圖的半徑:圖中所有點(diǎn)的離心率的最小值。圖的中心:圖中離心率長(zhǎng)度等于半徑的點(diǎn)。圖的圍長(zhǎng):如果圖中有環(huán),圍長(zhǎng)...
...(1)返回行的最小值 maxVals = dataSet.max(0) # max(0)返回列的最大值, max(1)返回行的最大值 ranges = maxVals - minVals normDataSet = zeros(shape(dataSet)) m = normDataSet.shape[0] normDataSet = dataSet...
...000)^2+(1.1 ?0.1)^2 ) 我們很容易發(fā)現(xiàn),上面方程中數(shù)字差值最大的數(shù)學(xué)對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響最大,也就是說(shuō),每年獲取的飛行??屠锍虜?shù)對(duì)于計(jì)算結(jié)果的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于表2- 在處理這種不同取值范圍的特征值時(shí),我們通常采用的方法是...
...是使用歐幾里得計(jì)算公式: 小艾發(fā)現(xiàn),上面公式中差值最大的屬性對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響最大,也就是說(shuō)每年飛行??屠锍虒?duì)計(jì)算結(jié)果的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他兩個(gè)特征,原因僅僅是因?yàn)樗臄?shù)值比較大,但是在小艾看來(lái)這三個(gè)特征是...
...臉映射成一個(gè)低維的潛在空間,使得不同人臉之間的距離最大化,使用對(duì)比損失(contrastive loss)衡量模型的性能。 從人臉到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本上由兩個(gè)相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成,它們之間共享所有的權(quán)重。這種體系結(jié)構(gòu)可...
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...