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:就经验来看，linux 主流还是服务器上使用，这个漏洞修复对性能损失太大了，服务器是绝对不可接受的，所以很多服务器既没有必要也不会立马升级这个最新的linux 内核，等到3-5年后看情侣再说吧
zorpan
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回答:谢谢邀请！这个问题用同步门闩应该可以解决，我们看一下定义:CountDownLatch是jdk1.5之后引入的一个同步器应用类，它的作用能够使一个线程一直等待直到其他线程完成任务后再继续执行。CountDownLatch通常也被叫做门闩，意思是它会导致一条或多条线程一直在门口等待，直到一条线程打开这个门，其他线程才得以继续执行这是jdk1.5新增加的功能，另外使用同步屏障应该也能解决。我在头条上写...
Jeff
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...但是这样会产生很多的子区域，并且都要经过分类器去做预测，这需要很大的计算量，所以你的分类器不能太复杂，因为要保证速度。解决思路之一就是减少要分类的子区域，这就是R-CNN的一个改进策略，其采用了selective search方...
...时间内相继失效，影响用户数据安全。显而易见，如果能预测硬盘失效的概率，并做提前预防，可大大提升用户数据的可靠性。同时，当硬盘失效后，运维人员需要尽快执行数据备份和换盘等操作。通常而言，这些操作属于非计...
...科学技能。 以下就是当中的原因： 1.数据科学不仅仅是预测 Kaggle主要针对预测相关的问题。然而许多现实问题是与预测无关的。 例如，许多公司都想知道用户流失的最常见途径。这些类型的问题需要了解不同的数据类型和用户...
...标/结果变量（或因变量）组成，该变量将从给定的一组预测变量（自变量）中预测。使用这些变量集，我们生成一个将输入映射到所需输出的函数。训练过程继续进行，直到模型在训练数据上达到所需的准确度。监督学习的例...
...参与的一次小型数据分析竞赛「数据游戏」，竞赛目标是预测2019年5月15日A股闭市时招商银行600036的股价。 主要思路是利用ARIMA算法做时间序列预测。 使用的数据是公开的数据集 tushare。 拿到题目和数据之后，首先结合既往经...
...参与的一次小型数据分析竞赛「数据游戏」，竞赛目标是预测2019年5月15日A股闭市时招商银行600036的股价。 主要思路是利用ARIMA算法做时间序列预测。 使用的数据是公开的数据集 tushare。 拿到题目和数据之后，首先结合既往经...
...算法的大致介绍 分类 Classification 适用范围： 用作训练预测已经标记的数据集的类别. 监督学习的代表。 常用算法对比： Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?，文章测试了179种分类模型在UCI所有的121个...
上一篇我们给大家介绍了人工智能中的预测技术在商业企业中的应用逻辑，以及项目落地中如何做到数据——预测——决策——反馈的完整决策闭环。 AI干货系列一：为什么说基于机器学习的AI预测更智能？ 观远数据深...
.../abs/1706.00473深度学习是一种为非线性高维数据进行降维和预测的机器学习方法。而从贝叶斯概率视角描述深度学习会产生很多优势，即具体从统计的解释和属性，从对优化和超参数调整更有效的算法，以及预测性能的解释这几个...
...多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。 随机森林能够用于分类和回归问题，可以处理大量特征，并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。 这篇文章是关于如何使用Python构建...
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...
