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
|
1336人阅读
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
|
703人阅读
...，学过高数都知道，梯度是一个向量，方向指向函数增大最快的方向；那反过来梯度的负值指向函数衰减最快的方向。损失函数展开后是关于权重W的函数L(W)，那其梯度负值 -∇L 指向损失下降最快的方向，我们让权重W往该方向...
...，学过高数都知道，梯度是一个向量，方向指向函数增大最快的方向；那反过来梯度的负值指向函数衰减最快的方向。损失函数展开后是关于权重W的函数L(W)，那其梯度负值 -∇L 指向损失下降最快的方向，我们让权重W往该方向...
...和CNTK在小型CNN上同样表现不俗；对于带LSTM的RNN，CNTK速度最快，比其他工具好上5到10倍。通过将训练数据并行化，这些支持多GPU卡的深度学习工具，都有可观的吞吐量提升，同时收敛速度也提高了。多GPU卡环境下，CNTK平台在FCN...
...： 梯度下降类似于在山的某一点环顾四周，计算出下降最快的方向（多维），然后踏出一步，这属于一次迭代，同步更新一次值（所有θ必须是同步更新，不能更新了θ1,就用θ1更新后的值计算θ2，要所有的都计算完之后同步更...
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...
罗志环
陈伟
刘东
邹强
