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:你好,很高兴回答你的问题,我是我们@沪A林工,电气技术领域的自媒体新人。结合我的从业经历给你作答如下。目前非标自动化行业的主流编程语言还是梯形图,由于表达直观易于上手,还是多数人的编程首选。但随着高级语言的出现,像西门子的SCL语言,三菱的ST文本,都为非标自动化注入了新的活力。我个人认为,梯形图编程语言不会被取代,因为二者各具优势!梯形图优势:主要是由于梯形图与电气控制系统的电路图很相似,具有直...
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。
回答:干货预警,全文12288字,配图100+,阅读需要20分钟。赶时间的朋友先点赞▲收藏★评论~给大家推荐四款免费的可视化工具分别是:Excel、Power BI,Fourish网站、镝数图表。E01.Excel数据可视化到底有多强大?1-1.到底什么是数据可视化?数据可视化,可以帮助我们更具象地了解一个事物的特性。例如中国的人口东多西少,利用地图就能很好理解,差异大概有多大。中国县级市/区分布图1-...
回答:Sql执行原理大致分为四步:第一步,客户端把语句发给服务器端执行:所有的SQL语句都是在客户端进程产生的,在服务器进程执行的。第二步,语句解析:客户端把SQL语句传送到服务器后,服务器进程会对该语句在服务器上进行解析,这个时候服务器进程会对于SQL语句进行这几项操作:查询高速缓存、语句合法性检查、语言含义检查也就是词法分析器、然后对获得对象进行解析锁、再核对数据访问权限、最后确定最佳执行计划。第三...
...测领域的深度学习方法主要分为两类:two stage的目标检测算法;one stage的目标检测算法。前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框,再通过卷积神经网络进行样本分类;后者则不用产生候选框,直接将目标边框定位的问题转...
... queue.push(w); } } } } 拓扑排序算法 拓扑排序会对有向图的所有顶点进行排序,使有向边从前面的顶点指向后面的顶点。拓扑排序算法与BFS类似,不同的是,拓扑排序算法不会立即输出已访问的顶点,...
...C,D]; for (var i=0; i B CB -> A DC -> A DD -> B C 图的遍历 有两种算法可以对图进行遍历:广度优先搜索(Breadth-First Search,BFS)和深度优先搜索(Depth-First Search,DFS)。图遍历可以用来寻找特定的顶点或寻找两个顶点之间的路径,检查...
...直是一件体力活,它需要大量的操作与时间。而传统抠图算法主要是以色彩为特征分离前景与背景,并在小数据集上完成,而这就造成了传统算法的局限性。在 Adobe 等机构新提出的论文中,其采用了大规模数据集与深度神经网...
... 此专栏文章是对力扣上算法题目各种方法的总结和归纳, 整理出最重要的思路和知识重点并以思维导图形式呈现, 当然也会加上我对导图的详解. 目的是为了更方便快捷的记忆和回忆算法重点(不...
...后很多传统的机器学习方法就可以基于这些向量空间进行算法的学习与训练。在本文中,我们引入了一套方法将经深度卷积神经网络编码的知识映射到拓扑空间中去,来构造图嵌入空间。基于所构造的图嵌入空间,我们会概括出...
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...实时决策。图1 计算机视觉任务(来源: cs231n)在介绍Yolo算法之前,首先先介绍一下滑动窗口技术,这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原...
...杂的后端架构和服务呢?这些复杂的路径规划和订单匹配算法又是如何让车找到人,将人送到目的地的呢?现在让我们揭开Uber App这神秘的面纱。 下面是Uber之前解决路径规划问题的方法并且讲解了我们是如何从五年以前 三藩市...
...前文数据挖掘与机器学习技术入门实战与大家分享了分类算法,在本文中将为大家介绍聚类算法和关联分析问题。分类算法与聚类到底有何区别?聚类方法应在怎样的场景下使用?如何使用关联分析算法解决个性化推荐问题?本...
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...