参数 向量 粒子 算法
代码随想录算法训练营第三十天| 738.单调递增的数字 968.监控二叉树 （可以跳过）
738.单调递增的数字 要求： 保证最大的一个数，它满足 每个位数都是递增的 思路1： 为了减少时间复杂度，当时打算，先判断最大的位数，从大-》小，看以后的位数是否满足当前数比前一个数大 思路2： 其实前面再往后想想：就是如果当前的数不满足，直接降级，然后后面都是9 就可以了 ——》一定要好好看例子 ......
给 ES 插上向量检索的翅膀 | DataFunSummit 2023 峰会演讲内容速达
近日，由 DataFun 主办的 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会 圆满落下帷幕，本次峰会邀请了腾讯、百度、字节、极限科技、Zilliz 等众多企业技术专家为大家带来分布式存储以及向量数据库的架构原理、性能优化与实践解析分享。 在 向量数据库架构与实践论坛 中，极限科技搜索引擎 ......
Java虚拟机(JVM)：第五幕：自动内存管理 - HotSpot算法细节以及低延迟垃圾收集器
一、HotSpot算法细节 1、根节点枚举：所有的收集器在根节点枚举的时候，必须暂停用户线程，同时要保证一致性的快照中得以进行。一致性：整个枚举期间执行子系统看起来就像是冻结在某一个时间点上，不会出现分析过程中，根节点的对象应用关系还在不断变化的情况。 2、安全点：用户程序执行到某一些位置的时候，才 ......
m基于扩频解扩的通信链路误码率matlab仿真,调制对比QPSK,16QAM,64QAM,扩频参数可以设置
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 与很多的通信技术类似，扩频技术最初也应用于保密通信和制导系统等军事技术。除了在军事通信中的应用，扩频技术在无线通信领域也有发展。目前扩频通信技术已经在测距、卫星通信、GPS导航定位、移动通信、电子对抗、跟踪、遥控和蓝牙 ......
向量数据库的崛起：从矢量搜索到深度学习 (二)
## 前言 在[上一节](./what-is-vector-database-01.md)中，我们简要介绍了向量数据库的背景以及对非结构化数据进行向量化的方法，即 Embedding。那么我们如何将这些特征向量应用于搜索任务呢？在搜索任务中，最常见的情况是从数据库中查找与给定向量最相似的数据。因此， ......
算法小菜鸟成长记录Day01-二分查找和双重指针
# 二分查找和双重指针 今天是代码随想录刷题的第一天，刚开始刷的时候昏昏欲睡，其中用时3h - 主要实现以下几个部分 - 二分查找:其中二分查找中其收获最大部分就在于对左开右闭区间的理解，如果都是闭区间也就是【a，b】，那么在while中的条件就为while（left nums[mid]) { le ......
js获取地址栏路径中参数
方法一：正则 const GetQueryString = (name) => { let reg = new RegExp("(^|&)" + name + "=([^&]*)(&|$)"); let r = window.location.search.substr(1).match(reg); ......
目标跟踪基础：数据关联算法
本文来自公众号“AI大道理” —————— 数据关联是多目标跟踪任务中的关键步骤，其目的主要是为了进行帧与帧之间的多个目标的匹配。 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 1、数据关联 数据关联其实就是一个沿着时间轴，将来自同一个物体的不同时刻的信号串联起来的过程。 数据关联通常在状态估计之前 ......
113.将引用作为函数参数有哪些好处？
# 113.将引用作为函数参数有哪些好处？ 1.传递引用给函数与传递指针的效果是一样的。 这时，被调函数的形参就成为原来主调函数中的实参变量或对象的一个别名来使用，所以在被调函数中对形参变量的操作就是对其相应的目标对象（在主调函数中）的操作。 2.使用引用传递函数的参数，在内存中并没有产生实参的副本 ......
111.在进行函数参数以及返回值传递时，可以使用引用或者值传递，其中使用引用的好处有哪些？
# 111.在进行函数参数以及返回值传递时，可以使用引用或者值传递，其中使用引用的好处有哪些？ 对比值传递，引用传参的好处： 1）在函数内部可以对此参数进行修改 2）提高函数调用和运行的效率（因为没有了传值和生成副本的时间和空间消耗） 如果函数的参数实质就是形参，不过这个形参的作用域只是在函数体内部 ......
[算法学习笔记] 0基础带你入门dp
### 前置知识 在学习dp前，你可能需要掌握: - dfs - 搜索及剪枝技巧 - 记忆化搜索 ### 引子 我们从一个经典例题开始入门： > 一只青蛙跳楼梯，一次可以一级或两级，若青蛙想要跳 $n$ 级楼梯，有多少种跳法？ 我们可以很容易想到暴力dfs，每次dfs跳一级和跳两级，跳到$n$ 级后 ......
Hopcroft DFA 最小化算法
复杂度 $O(n\log n |\Sigma|)$ 非常优秀。 先存个板子。NOI 之后再讲解。 ```cpp #include #include #include #include using namespace std; int read(){ char c=getchar();int x=0; ......
算法竞赛模板
# YJMSTR的算法竞赛模板 # 目录 @[TOC](文章目录) # 图论 # 一、最短路 ## 1.spfa与负环、最短路 ```cpp bool inq[maxn]; int d[maxn]; void spfa(int s) { memset(inq, 0, sizeof(inq)); me ......
高等数学——一隐函数及参数方程求导
# 隐函数求导 显函数：$y$ 能表达成 $x$ 的一种表达式。 隐函数：$y$ 在表达式里提取不出来。 $$ e^{y}+xy-e=0 $$ 两边同时对 $x$ 进行求导即可。 $$ e^{y}\cdot y'+y+xy'=0 $$ $$ y'=-\frac{y}{e^{y}+x} $$ 出来的带 ......
各种加密算法详解-参数及代码实现
文章主要是对加密算法这一块的梳理，包含了对称加密、非对称加密、DH密钥交换和消息摘要算法的关键参数和代码实现，所有代码经过实际测试，可以正常使用。 1、加密算法分类 一般的对称加密可以从加密算法、加密模式（根据模式不同，可能会有初始化向量，用于第一块明文的加密）、填充方式和密钥长度这四个方面确定，非 ......
基于GPT搭建私有知识库聊天机器人（三）向量数据训练
在前面的文章中，我们介绍了实现原理和基本环境安装。本文将重点介绍数据训练的流程，以及如何加载、切割、训练数据，并使用向量数据库Milvus进行数据存储。 ## 1. 数据训练依赖于向量数据库 在本文中，我们使用了Milvus作为向量数据库。读者可以参考之前的文章《基于GPT搭建私有知识库聊天机器人（ ......
代码随想录算法训练营第三十天| 435. 无重叠区间 763.划分字母区间 56. 合并区间
435. 无重叠区间 要求： 给了多个区间，然后找出来删掉最少的区间数，从而可以让上下的区间不重叠 换个想法： 当前节点和上一个节点如果重叠，那么我就+1，然后缩小上一个节点，如果还是跟上一个节点重叠，那么就证明这个节点也要删除 小技巧： lamda函数不好用，每次比较的时候都会在定义一个cmp函数 ......
snowflake（雪花算法） 生成分布式 ID
## snowflake（雪花算法） 生成分布式 ID ### 1、常见的分布式 ID 实现 在如今的环境下，对于分布式 ID 的实现有以下几种方式： 1. UUID 2. Redis 3. snowflake 4. 美团 leaf - 雪花算法的变形 5. 百度 UidGenerator - x雪 ......
电感参数
# 电感参数  ## 饱和电流 Saturation Current（Isat）： 给电感通一定的直流偏压电流，然后 ......
最长回文子串时间复杂度为O（n）的算法
给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。 如果字符串的反序与原始字符串相同，则该字符串称为回文字符串 示例 1： 输入：s = "babad"输出："bab"解释："aba" 同样是符合题意的答案。示例 2： 输入：s = "cbbd"输出："bb" 提示： 1 <= s.length <= ......
[转]MySQL的jdbc连接url中的serverTimezone参数导致程序返回前端时间与数据库不一致(相差8小时)问题
原文地址:https://www.cnblogs.com/zhuitian/p/12436300.html 阅读目录 前言 血案现场 问题排查 问题根源 解决方法 回到顶部 前言 mysql8.x的jdbc升级了，增加了时区（serverTimezone）属性，并且不允许为空。 回到顶部 血案现场 ......
手把手教你用 NebulaGraph AI 全家桶跑图算法
ng_ai 的全名是：Nebulagraph AI Suite，顾名思义，它是在 NebulaGraph 之上跑算法的 Python 套件，希望能给 NebulaGraph 的用户一个自然、简洁的高级 API。简单来说，用很少的代码量就可以执行图上的算法相关的任务。 ......
python 的命令行参数使用ArgumentParser
argparse是一个python模块，用途是：命令行执行选项、参数和子命令的解释 import argparse #创建解释器parser = argparse.ArgumentParser() #添加参数parser.add_argument('-g', '--good', choices=[' ......
springboot 添加url参数请求日志
#定义在当前项目下，使springboot能扫描到 @Configuration public class RequestLoggerFilter { @Bean public CommonsRequestLoggingFilter commonsRequestLoggingFilter() { C ......
算法(施工中)
解方程 1，sympy 中的 solve 解法 1 import sympy # 引入解方程的专业模块sympy 2 3 p,q = sympy.symbols("p q ") # 申明未知数"p"和"q" 4 5 n = 22307913740463468357754335486410675936 ......
算法(施工中)
解方程 1，sympy 中的 solve 解法 1 import sympy # 引入解方程的专业模块sympy 2 3 p,q = sympy.symbols("p q ") # 申明未知数"p"和"q" 4 5 n = 22307913740463468357754335486410675936 ......
JVM（十二）垃圾清除阶段算法
### JVM（十二）垃圾清除阶段算法 - 垃圾清除阶段是指，当成功区分出内存区域中的存活对象和死亡对象之后，GC接下来的任务就是**执行垃圾回收，释放掉无用对象所占用的内存空间，以便有足够的可用内存空间为新对象分配内存**。 - 目前在JVM中比较常见的三种垃圾收集算法是`标记-清除算法(Mark ......
JVM（十三）分代收集、增量收集以及分区算法
### JVM（十三）分代收集、增量收集以及分区算法 #### 1 分代收集算法 前面的所有算法中，没有一种算法能够完全替代其他算法，它们都有自己独特的优势和特点，分代收集算法应运而生： - 分代收集算法对不同生命周期的对象采取不同的收集方式，一般划分为新生代和老年代，以便提高回收效率 > 在J ......