回答:大家好，我们以java排序算法为例，来看看面试中常见的算法第一、基数排序算法该算法将数值按照个位数拆分进行位数比较，具体代码如下：第二、桶排序算法该算法将数值序列分成最大值+1个桶子，然后递归将数值塞进对应值的桶里，具体代码如下：第三、计数排序算法该算法计算数值序列中每个数值出现的次数，然后存放到单独的数组中计数累加，具体代码如下：第四、堆排序算法该算法将数值序列中最大值挑选出来，然后通过递归将剩...
molyzzx
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回答:我们已经上线了好几个.net core的项目，基本上都是docker+.net core 2/3。说实话，.net core的GC非常的优秀，基本上不需要像做Java时候，还要做很多的优化。因此没有多少人研究很正常。换句话，如果一个GC还要做很多优化，这肯定不是好的一个GC。当然平时编程的时候，常用的非托管的对象处理等等还是要必须掌握的。
ZweiZhao
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回答:后台不等于内核开发，但了解内核肯定有助于后台开发，内核集精ucloud大成，理解内核精髓，你就离大咖不远了。程序逻辑抽取器支持c/c++/esqlc，数据库支持oracle/informix/mysql，让你轻松了解程序干了什么。本站正在举办注解内核赢工具活动，你对linux kernel的理解可以传递给她人。
wenshi11019
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回答:这几天我也是因为一个项目而被迫使用vue，坦白的说vue和传统的网站开发思路不同，导致爱的人爱死，老程序员烦死的现状。主要区别：1传统方式：我们做一个网站，首先创建几个文件夹(css、js等等)，页面需要用的资源文件，都放到各自的文件夹里。然后创建若干个HTML网页，一个个链接把这些若干网页串起来就OK，网页里需要有什么事件或效果，要么用原生js要么用jqurey，去操作某个dom，实现页面变化。...
sarva
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回答:底层的算法很多都是C，C++实现的，效率高。上层调用很多是Python实现的，主要是Python表达更简洁，容易。
王笑朝
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...没错，接下来就是为了讲述最基本的无监督学习的算法，K-Means聚类算法。 在这篇文章中,作者举了一个例子，将近年来各国球队的战绩进行聚类，分出世界一流，二流，三流球队，那么，显然当有一只新球队需要分类时，将他的...
K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。 K-menas的...
...将围绕一下几个方面进行介绍： 聚类问题应用场景介绍 K-Means算法介绍与实现 使用K-Means算法对公司客户价值进行自动划分案例实战 关联分析问题应用场景介绍 Apriori算法介绍 FP-Growth算法介绍 使用关联分析算法解决个性化推荐...
K-Means Clustering in OpenCV cv2.kmeans(data, K, bestLabels, criteria, attempts, flags[, centers]) -> retval, bestLabels, centers data: np.float32数据类型，每个功能应该放在一个列中 nclusters（K）：集群数 bestLabels：预设的分类标签...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
