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(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,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。
回答:后臺(tái)不等于內(nèi)核開發(fā),但了解內(nèi)核肯定有助于后臺(tái)開發(fā),內(nèi)核集精ucloud大成,理解內(nèi)核精髓,你就離大咖不遠(yuǎn)了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc,數(shù)據(jù)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(nèi)核贏工具活動(dòng),你對(duì)linux kernel的理解可以傳遞給她人。
問題描述:有時(shí)候我們?cè)谑褂胢ysql數(shù)據(jù)庫的時(shí)候,想對(duì)mysql進(jìn)行優(yōu)化,怎么優(yōu)化呢?
問題描述:關(guān)于怎么優(yōu)化網(wǎng)頁載入速度和流量這個(gè)問題,大家能幫我解決一下嗎?
阿里妹導(dǎo)讀:車輛路徑規(guī)劃問題(Vehicle Routing Problem, VRP)是物流領(lǐng)域最經(jīng)典的優(yōu)化問題之一,具有極大的學(xué)術(shù)研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。菜鳥網(wǎng)絡(luò)高級(jí)算法專家胡浩源帶領(lǐng)倉配智能化算法團(tuán)隊(duì)經(jīng)過兩年的研發(fā),逐步沉淀出...
...優(yōu)的問題)的探索。要知道,這些欺騙性問題通常對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)最優(yōu)化算法形成障礙,例如 Q 學(xué)習(xí)(DQN)、策略梯度算法(A3C)、進(jìn)化策略(ES)以及遺傳算法。左:遺傳算法在 Frostbite 中得分 10500。DQN、AC3 和 ES 的得分均未超過 1000;...
...彎可是要出事的。2.3SGD with Nesterov AccelerationSGD 還有一個(gè)問題是困在局部最優(yōu)的溝壑里面震蕩。想象一下你走到一個(gè)盆地,四周都是略高的小山,你覺得沒有下坡的方向,那就只能待在這里了??墒侨绻闩郎细叩兀蜁?huì)發(fā)現(xiàn)外...
...。 遞歸與分治策略 分治法的基本思想 把一個(gè)規(guī)模為n的問題分解為k個(gè)規(guī)模較小的子問題,這些子問題相互獨(dú)立且與原問題相同,遞歸的解這些子問題,然后把各個(gè)子問題的解合并得到原問題的解。 算法使用例子 【題目】 使用...
...因: 1.數(shù)據(jù)科學(xué)不僅僅是預(yù)測 Kaggle主要針對(duì)預(yù)測相關(guān)的問題。然而許多現(xiàn)實(shí)問題是與預(yù)測無關(guān)的。 例如,許多公司都想知道用戶流失的最常見途徑。這些類型的問題需要了解不同的數(shù)據(jù)類型和用戶接觸點(diǎn),例如web導(dǎo)航、計(jì)費(fèi)、...
深度學(xué)習(xí)的核心問題就是一個(gè)非常難的優(yōu)化問題。所以在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入后的幾十年間,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化問題的困難性是阻礙它們成為主流的一個(gè)重要因素。并導(dǎo)致了它們?cè)?0世紀(jì)90年代到21世紀(jì)初期間的衰落。不過現(xiàn)在已經(jīng)...
...是如果NN很多層數(shù)呢?那將會(huì)面臨梯度彌散和梯度爆炸等問題。所以為了讓訓(xùn)練的DNN取得好的效果,就有了一些訓(xùn)練DNN的技巧,比如反向傳播算法、激活函數(shù)、批量歸一化、dropout等技術(shù)的發(fā)明;而梯度下降是為了更好的優(yōu)化代價(jià)...
...數(shù)是一個(gè)東西其實(shí)... 我們將從多種不同的角色思考這些問題: 程序員:解決一個(gè)問題,讓算法能夠工作,并部署它 用戶:完成某項(xiàng)工作,但不關(guān)心程序做了什么 理論家:想要理解發(fā)生的事情 團(tuán)隊(duì):可能需要完成以上角色的所...
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...