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...
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。
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。
...的五大要素进行了详细探讨。下面为大家献上演讲的精华内容。 机器学习的原理并不神秘最近人工智能特别火。人工智能的概念虽然很高大上,但从算法角度来说,离我们是很近的。这些算法之所以能够得到广泛地应...
...,例如协同过滤(包括基于用户的和基于物品的)、基于内容的推荐算法、混合式的推荐算法、基于统计理论的推荐算法、基于社交网络信息(关注、被关注、信任、知名度、信誉度等)的过滤推荐算法、群体推荐算法、基于位...
...人↔人,人↔微博的关注、评论、转发信息建立关系图。内容数据:用户的微博内容,包含文字、图片、视频。有了这些数据后,怎么做数据的整合分析?来看看现在应用最广的方式——协同过滤、或者叫关联推荐。协同过滤主...
...程详解》(豆瓣评分 7.6): 2018 年 6 月出版的一本书,内容很详细,但可能又有点过于啰嗦,不过这只是我的感觉。 JVM 《深入理解 Java 虚拟机(第 2 版)周志明》(推荐,豆瓣评分 8.9,1.0K+人评价):建议多刷几遍,书中的...
...我都看过,都是软件开发者的好书,个人比较推荐后者,内容更为具体和有针对性,对于开发领域的讲解更为透彻,书本内容包括入行经验、职场求职、发展和转型、职场技巧、自我营销以及专业知识等等,不同阶段的开发者都...
...枯燥,大概也涵盖也HTTP常见的知识点。因为篇幅问题,内容可能不太全面。不过,如果不是专门做网络方向研究的小伙伴想研究HTTP相关知识的话,读这本书的话应该来说就差不多了。 《大话数据结构》(推荐,豆瓣评分 7.9 , 1...
...擎的能力不限于帮助营销,也可以帮助提升产品、服务、内容的用户体验,本文的分享将主要围绕以下三个方面: 一、 蚂蚁的业务场景 二、 蚂蚁智能推荐实践 三、 智能推荐解决方案 一、蚂蚁的业务场景 蚂蚁业务的进化蚂蚁...
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...