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:1、这个题目问得不那么准确，你必须要精准计算出每秒查询时间（QPS）和事务时间（TPS），好比你感冒了，你说要配什么药，医生只能凭经验，你如果去抽象化验，知道是病毒还是细菌感染，数量是多少后，才能进一步诊断和配置服务器硬件。2、接下来，你要了解常用发中间件和数据库的极限并发量。比如redis一般是11w左右（纯粹内存读写）、mysql每秒写8w左右，读10来万（单表，多表就不一定，得看SQL的写法...
tuniutech
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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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...间（像3X3魔方），如果X为此局部空间的极值（最大值或最小值），那么X即为关键点之一。 关键点描述 SIFT的提取的特征（关键点）需要对尺度保持不变性，所以这里讲的关键点，比之前笔记介绍的角点和兴趣点稍为复杂些，SIFT...
...的作用就是让模型学习到最佳滤波器，从而使得重构误差最小。然后，这些训练好的滤波器就可以被使用到任何其他的计算机视觉任务。 目前利用卷积核进行无监督学习的最先进工具就是卷积自编码（CAE）。一旦这些卷积核被...
...些基础知识。 像素 像素是图像的基本要素，也是图像的最小单位。 一张图片实际是由很多个小方格组成，每个小方格有固定的位置和颜色数值，这决定了图片最终呈现的样子，像素的多少决定了在屏幕上显示的大小。 如果是...
定义 假设函数与代价函数(损失函数) 特征量放缩 最小化代价函数 收敛判定 1.什么是线性回归 在统计学中，线性回归是利用被称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模的一种回归...
...用来改进 DNN 吞吐量和能耗的联合算法和硬件优化，同时最小化对准确率的影响。Section VIII 描述了对比 DNN 设计时应该考虑的关键标准。II. 深度神经网络（DNN）的背景在这一部分，我们将描述深度神经网络（DNN）在人工智能这个...
...生成模型描述目标的表观特征，之后通过搜索候选目标来最小化重构误差。比较有代表性的算法有稀疏编码(sparse coding)，在线密度估计(online density estimation)和主成分分析(PCA)等。产生式方法着眼于对目标本身的刻画，忽略背景信...
...干扰的不必要的）过多，全变差的值越高，所以让全变差最小化，去掉噪声和没用细节的同时，保留边缘等主要细节，正是这种模型的处理思想。用这种去噪技术产生的图像有点接近卡通的感觉。下面要介绍的Chambolle去噪算法就...
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...
