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
|
1240人阅读
回答:谢谢邀请。提高asp环境下的SQL运行效率的方向1) 尽量减少从asp向数据库发起请求;能用一个SQL处理的，尽量别放在循环多次执行SQL.2) 尽量使用update语句，而不是使用可更新RecordSet;3) 更新数据库时，尽量采用批处理更新;而不是组装成多条SQL语句执行。4) 合理使用数据库索引;5) 避免使text字段太大;6) 复杂业务, 建议写进存储过程中，asp代码仅负责传参;希望...
cnsworder
|
1001人阅读
回答:以下内容转载至IT168：《如何提高超融合基础设施的资源配置效率》，原文作者George Crump。今天，IT专业人员使用两种主要方法来提高下一代HCI环境在提供计算、网络和存储资源方面的效率。 方法1：节点更少，更强大 第一个方法是将功能更强大、容量更大的节点与可以利用它们的HCI软件集成在一起。第一代HCI往往会出于性能和可用性的原因而首选高节点数的集群，在这种情况下，使用更强大节点的H...
ZHAO_
|
863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
|
648人阅读
回答:写sql主要注意以下几个问题:1、查什么字段写什么字段，千万不要随便用*代替。比如查询玩家表里等级大于50的玩家姓名，很多初学者会这样:select * from g_player where lvl>50；然后再获取里面的玩家名，这样非常影响效率，查询速度相当缓慢，把*替换成name会大大提升速度。2、能通过连表查询得到的千万不要用子查询，子查询的效率也是很低的。可能不少同学会问子查询是什么，所...
Raaabbit
|
657人阅读
回答:Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，可以在Windows、Linux、macOS系统中搭建环境并使用。其强大之处在于它的应用领域范围遍及人工智能、科学计算、大数据及云计算、Web开发、系统运维、游戏开发等。通过Anaconda安装Python（Windows系统）工欲善其事必先利其器，Anaconda指的是一个开源的 Python 发行版本，其包含了conda、Python等18...
didikee
|
829人阅读
...，这种原则称为正则化。 一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数.其中，第一项L(yi,f(xi;w)) 衡量我们的模型（分类或者回归）对第i个样本的预测值f(xi;w)和真实的标签yi之前的误差.第二项，也就是对参数w的规则化函...
...连续体，而不仅仅是神经网络。 在前面的文章中，普通最小二乘算法完成了这一工作，它发现了使误差平方和（即最小二乘）最小化的系数组合。 我们的神经网络回归器会做同样的事情。 它将迭代训练数据提取特征值，计...
...，线性回归（Linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析维基百科。 简单线性回归 当只有一个自变量的时候，成为简单线性回归。 简单线性回归模型...
...归的具体示例下（即用直线进行预测），计算梯度是求解最小二乘问题的方法。在优化问题中，除了使用梯度求解较佳解决方案之外，还有许多其他可供选择的方法。事实上，随机梯度下降可能是最基本的优化方法之一，所以人...
...体情况下（如对一条线进行拟合预测），计算梯度是求解最小二乘问题。在优化领域，除了使用梯度找到最优解之外，还有许多其他方法。不过，事实上，随机梯度下降可能是最基本的优化方法之一。所以它只是我们能想到的很...
...术来解决这两个问题。梯度下降是一种优化技术，它通过最小化代价函数的误差而决定参数的最优值，进而提升网络的性能。尽管梯度下降是参数优化的自然选择，但它在处理高度非凸函数和搜索全局最小值时也存在很多局限性...
...情况下，数值的扩散似乎有相对相等的变化。 使用普通最小二乘算法的线性回归的另一个重要假设是沿点的均匀随机分布。 使用逐步回归建立一个健壮的模型 一个强大的线性回归模型必须选取有意义的、重要的统计指标的...
...试使用一条直线来拟合数据，使所有点到直线的距离之和最小。实际上，线性回归中通常使用残差平方和，即点到直线的平行于y轴的距离而不用垂线距离，残差平方和除以样本量n就是均方误差。均方误差作为线性回归模型的代...
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...
