进程 算法 机制 参数

代码随想录算法训练营Day49 动态规划

#代码随想录算法训练营 代码随想录算法训练营Day49 动态规划| 121. 买卖股票的最佳时机 122.买卖股票的最佳时机II 121. 买卖股票的最佳时机 题目链接: 121. 买卖股票的最佳时机 给定一个数组 prices ,它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的 ......
随想录 训练营 随想 算法 代码

算法学习

算法 排序 选择 找到最小的index,然后再交换 冒泡 一直在换位置 冒泡从小到大, 但是不断的找最大的,像爬山 最大的在上面 气泡也是 最大的在上面 因为他没有控制尾部,所以并不知道尾部是不是有序的。所以只有挨着遍历 插入 插入可以到达 O(N) 因为如果一旦满足最大情况 ,就不进行比较了,进入 ......
算法

jmeter常用的命令行参数有哪些?常用的jmeter命令行如何编写

jmeter命令行运行(非GUI形式)参数详解 一、JMete执行方式 正常情况下我们会以有页面的方式打开jmeter编写接口,并进行压测。但如果想以自动化的方式运行jmeter压测,以有界面的形式就无法实现了,而且很多Linux服务器都没有界面的(非GUI),这就要求我们一非gui形式运行jmet ......
命令 常用 jmeter 参数

【编程算法】【寻路】【A*优化 - 束搜索】

束搜索的好处,就在于,他可以通过剪枝减少搜索的节点,减少时间和空间的消耗但是劣势就是不一定得到最佳路径,如果把他的光束收缩到最小,就是贪心算法 1. 在存储有限的情况下进行类似的宽度优先的图搜索算法 2. 在搜索空间很大的情况下对图搜索进行存储限制的重要性 ......
算法

【编程算法】【寻路】【A*优化 - 迭代加深A*(IDA*)】

限定下限的深度优先搜索 由于不再采用动态规划的方法,节省内存 最大的优点:找到最短路径情况下,需要最小内存 但是是时间换空间,不会记得走过一条路 IDA-Star(IDA*) Algorithm in general « Insight into programming algorithms (wo ......
算法 IDA

Linux 查看进程占用cpu/内存/io信息

Linux 查看进程占用cpu/内存/io信息 top Display dynamic real-time information about running processes. More information: https://manned.org/top. 单词解释: PID: 进程ID U ......
进程 内存 Linux 信息 cpu

react的diff算法

diff策略 React用 三大策略 将O(n^3)复杂度 转化为 O(n)复杂度 策略一(tree diff): Web UI中DOM节点跨层级的移动操作特别少,可以忽略不计。 策略二(component diff): 拥有相同类的两个组件 生成相似的树形结构, 拥有不同类的两个组件 生成不同的树 ......
算法 react diff

OpenStack使用ISO镜像安装虚拟机制作镜像模板(本文底稿原创,由ChatGPT润色)

在OpenStack云平台中,使用ISO镜像安装虚拟机是非常常见的一种方式。本文将介绍如何在OpenStack中使用ISO镜像创建一个虚拟机,并将其制作成模板。 第一步,我们需要将ISO镜像上传到OpenStack中的glance中。glance是OpenStack中的镜像服务,用于管理虚拟机和容器 ......
镜像 底稿 OpenStack 机制 模板

算法笔记

算法笔记 10个数据结构:数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树; 10个算法:递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法 股票问题系列通解(转载翻译) - 力扣(LeetCode) 数据结构和容器 基本类型: int,lo ......
算法 笔记

wx.ComboBox控件参数详解、用法举例

wx.ComboBox控件是由一个编辑框和列表组合而成的下拉列表。它可以显示为静态列表带有可编辑或只读文本框,也可以显示为带下拉列表的文本区域,或者是不带文本框的下拉列表。wx.ComboBox只允许单选。 下面是wx.ComboBox控件的常用参数和方法及用法举例: 常用参数 parent: 父窗 ......
控件 ComboBox 参数 wx

pymongo bypass_document_validation参数

根据pymongo官方文档, insert_one方法的bypass_document_validation参数是一个布尔值, 用于控制是否跳过文档验证。 如果将其设置为True,则在插入文档时将不会执行文档验证。 如果将其设置为False或不提供该参数,则会执行文档验证。 以下是使用insert_ ......

pymongo insert_one session参数

使用session参数的主要优点是可以在事务中执行多个操作,并确保这些操作都成功或都失败。 如果在事务中执行的任何操作失败,则整个事务将回滚,并且所有更改都将撤消。 以下是使用session参数和不使用session参数时如何执行插入操作的示例: from pymongo import MongoC ......
insert_one 参数 pymongo session insert

算法总结--动态规划

声明(~~叠甲~~):鄙人水平有限,本文为作者的学习总结,仅供参考。 ##1.动态规划介绍 动态规划,英文:Dynamic Programming,简称DP,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划是最有效的。其中每一个状态一定是由上一个状态推导出来,这是DP的一个重要标志。 ##2.DP大法的使 ......
算法 动态

机器学习算法(一): 基于逻辑回归的分类预测

逻辑回归(Logistic regression,简称LR)虽然其中带有"回归"两个字,但逻辑回归其实是一个分类模型,并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热,但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 ......
算法 逻辑 机器

【分布式技术专题】「分布式技术架构」一文带你厘清分布式事务协议及分布式一致性协议的算法原理和核心流程机制(Paxos篇)

概念简介 Paxos是一种基于消息传递具有高度容错特性的一致性算法,是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一。 发展历史 Paxos算法的发展历史追溯到古希腊,当时有一个名为“Paxos“的小岛, 岛上采用一会的形式通过法令, 议会中议员通过信使进行消息传递,议员与信使都是兼职的,他们随时都 ......
分布式 技术 一致性 算法 架构

算法 | 中缀表达式转后缀表达式并计算结果(利用栈)

1.手动实现中缀转后缀 2.代码实现中缀转后缀并计算表达式结果 为了简化问题,假设算术运算符仅由加、减、乘、除4种运算符和左、右括号组成。 step1: 声明栈结构 #include <iostream> #include <string> using namespace std; #define ......
表达式 中缀 后缀 算法 结果

复杂度分析:如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗

我们都知道,数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题,即如何让代码运行得更快,如何让代码更省存储空间。所以,执行效率是算法一个非常重要的考量指标。那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢?这里就要用到我们今天要讲的内容:时间、空间复杂度分析。 ......
复杂度 算法 效率 资源

算法学习笔记(19): 树上启发式合并(DSU on tree)

树上启发式合并 DSU on tree,我也不知道DSU是啥意思 这是一种看似特别玄学的优化 可以把树上部分问题由 $O(n^2)$ 优化到 $O(n \log n)$。 例如 CodeForces 600E。 又例如一道神奇的题: 适用情况 可以离线的部分树上问题。 需要子树上的所有信息,但是信息 ......
算法 笔记 tree DSU 19

千亿参数开源大模型 BLOOM 背后的技术

假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,“一朝看尽长安花”似乎近在眼前 …… 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单,看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助。 近年来,语言模型越训越大已成为常态。大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究,但很少关 ......
模型 背后 参数 BLOOM 技术

ThreadPool实现机制

Android中阻塞队列的应用有哪些 阻塞队列在 Android 中有很多应用,比如: 线程池:线程池任务的执行就是基于一个阻塞队列,如果线程池任务已满,则任务需要等待阻塞队列中的其他任务完成。 Handler 消息队列:Handler 的消息队列也是一种阻塞队列。handler发送消息时,首先将消 ......
ThreadPool 机制

《操作系统导论》读书笔记1——CPU虚拟化,进程

系列文章目录和关于我 一丶CPU的虚拟化 一个桃子,我们称之为物理(physical)桃子。但有很多想吃这个桃子的 人,我们希望向每个想吃的人提供一个属于他的桃子,这样才能皆大欢喜。我们把给每个 人的桃子称为虚拟(virtual)桃子。我们通过某种方式,从这个物理桃子创造出许多虚拟桃子。重要的是,在 ......
导论 进程 笔记 系统 CPU

基于量子随机游走的图像加密算法

一、概述 量子随机游走是一种基于量子力学的随机游走模型,其具有良好的随机性和不可预测性,因此被广泛应用于密码学中。基于量子随机游走的图像加密算法是一种新兴的加密算法,其基本思路是将明文图像转换为量子态,通过量子随机游走对量子态进行加密,最后将加密后的量子态转换为密文图像。 二、算法流程 将明文图像转 ......
量子 算法 图像

某大厂面试题:说一说Java、Spring、Dubbo三者SPI机制的原理和区别

大家好,我是三友~~ 今天来跟大家聊一聊Java、Spring、Dubbo三者SPI机制的原理和区别。 其实我之前写过一篇类似的文章,但是这篇文章主要是剖析dubbo的SPI机制的源码,中间只是简单地介绍了一下Java、Spring的SPI机制,并没有进行深入,所以本篇就来深入聊一聊这三者的原理和区 ......
原理 机制 Spring Dubbo Java

图论算法

图论算法 第一节 基本概念 一、什么是图? 很简单,点用边连起来就叫做图,严格意义上讲,图是一种数据结构,定义为:graph=(V,E)。V是一个非空有限集合,代表顶点(结点),E代表边的集合。 二、图的一些定义和概念 (a)有向图:图的边有方向,只能按箭头方向从一点到另一点。(a)就是一个有向图。 ......
算法

.Net DI(Dependency Injection)依赖注入机制

1、简介 DI:Dependency Injection,即依赖注入,他是IOC的具体实现。 在DI中,底层服务对象不再负责依赖关系的创建,而是交由顶端调用进行管理注入 好处:降低组件之间的耦合度,使代码更加灵活 2、实例 我们举个例子,有个User Login的功能,Login需要通过DB验证,D ......
Dependency Injection 机制 Net DI

推荐系统[八]算法实践总结V2:排序学习框架(特征提取标签获取方式)以及京东推荐算法精排技术实战

0.前言 「排序学习(Learning to Rank,LTR)」,也称「机器排序学习(Machine-learned Ranking,MLR)」 ,就是使用机器学习的技术解决排序问题。自从机器学习的思想逐步渗透到信息检索等领域之后,如何利用机器学习来提升信息检索的性能水平变成了近些年来非常热门的研 ......
算法 实战 框架 特征 标签

Q-M(Quine-McCluskey)两级逻辑化简算法原理解析

转载请务必注明出处:https://www.cnblogs.com/the-wind/p/15764283.html,感谢合作。 1 背景介绍:两级逻辑 香农在他的硕士论文[1]中提出了开关电路的综合方法,其中提到香农展开定理,即任意n变量布尔函数$f(x_1,...,x_{n-1},x_n)$都可 ......

【数据结构与算法学习】线性表(顺序表、单链表、双向链表、循环链表)

实现语言:C++ 1. 线性表相关概念 线性表(Linear List) 是由n(n≥0)个具有相同特性(数据类型)的数据元素(结点)a1,a2,...,ai-1,ai,ai+1,...,an组成的有限序列。 其中,a1为线性起点(起始结点),an为线性终点(终端结点)。对于每一个数据元素ai,我们 ......
数据结构 线性 双向 算法 顺序

【数据结构与算法学习】散列表(Hash Table,哈希表)

实现语言:C++ 1. 散列表 散列表,英文名称为Hash Table,又称哈希表、杂凑表等。 线性表和树表的查找是通过比较关键字的方法,查找的效率取决于关键字的比较次数。 而散列表是根据关键字直接访问的数据结构。散列表通过散列函数将关键字映射到存储地址,建立了关键字和存储地址之间的一种直接映射关系 ......
数据结构 算法 结构 数据 Table

局部异常因子(Local Outlier Factor, LOF)算法详解及实验

局部异常因子(Local Outlier Factor, LOF)通过计算样本点的局部相对密度来衡量这个样本点的异常情况,可以算是一类无监督学习算法。下面首先对算法的进行介绍,然后进行实验。 LOF算法 下面介绍LOF算法的每个概念,以样本点集合中的样本点$P$为例。下面的概念名称中都加了一个k-, ......
因子 算法 局部 Outlier Factor