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:公有云目前还处于高速发展，全球的主要IT投入主要集中在云基础设施上。市场份额上，全球来看亚马逊AWS、微软Azure、ucloud云占据前三，前三就占据了超过60%的份额，谷歌、IBM、ucloud云、Oracle，还有其他others，瓜分其他市场份额。在中国市场，根据IDC的最新报告，ucloud云、ucloud云、天翼云（中国电信）、ucloud云和亚马逊AWS占据了前五的位置，之后金山云、...
objc94
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回答:这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。首先，从技术体系结构上来看，当前的大数据技术已经趋于成熟了，在数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等方面，已经形成了一整套技术框架，相关的技术生态也在不断完善当中。当前大型科技公司也开始逐渐形成自己的大数据平台，不同平台也都有自身的技术特点，总的来说，当前在技术上已经为大数据的行业应用创新奠定了基础...
alexnevsky
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回答:测试分两种。一种是高级测试工程师，就是写测试脚本，测试后台，定测试标准的那种，也可以认为是代码开发工程师里面的架构师，这种是稀缺的，前途大大的，可以理解为高级部分。但这个要求也是比较高，要求懂比较底层的代码，懂相应的技术。另外一种就是纯搬砖，你测试一个app或者一款游戏，就纯手工点点，跑跑，然后写测试用例。这个就是相当于在工地搬砖的，没前途就是说这个，一个普通的大学生，培训一个星期就能上岗
habren
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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:分布式处理，分布式系统(其实也包含分布式存储系统)一直把RAS、MTBF、MTTR等作为可靠性衡量指标，但是专业指标是CAP指标，可用性作为其中重要因素之一。CAP理论阐述了在分布式系统的设计中，没有一种设计可以同时满足一致性，可用性和分区容错性。所以一个好的分布式系统，必须在架构上充分考虑上述指标。分布式系统设计中，BASE理论作为CAP理论的折中或延伸，在分布式系统中被大量使用。分布式系统的可...
lolomaco
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...别器无法确定样本术语真实分布或合成分布。双方都试图最小化各自的损失，博弈的最终解是纳什均衡，其中没有任何玩家能单方面地优化损失。GAN 框架一般可以通过最小化模型分布和真实分布之间的统计差异导出。训练 GAN 需...
...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...
...叠、随机森林、集成方法、广义线性模型、最近邻、部分最小二乘和主成分回归、逻辑和多项回归、多元自适应回归样条法等）的 179 个分类器。我们使用了来自 UCI 数据库中的 121 个数据集来研究分类器行为，这些行为不依赖于...
...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...
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...
...线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法...
...线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法...
...数，在数学上很美，因为神经元的学习机制是基于将错误最小化的微积分，而微积分我们都很熟悉了。如果我们多思考一下 「自适应（ADALINE）」，就会有进一步的洞见：为大量输入找到一组权重真的只是一种线性回归。再一次...
...性原理来创建一个能够被用于重建输入图像的基本功能的最小集合。下面的链接是 2014 年伦敦微软 Bing 团队的 Piotr Mirowski 关于自动编码器的一个很好的综述。链接：https://piotrmirowski.files.wordpress.com/2014/03/piotrmirowski_2014_reviewautoenco...
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...
