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进程 算法 机制 参数

初探富文本之OT协同算法

初探富文本之OT协同算法 OT的英文全称是Operational Transformation，是一种处理协同编辑的算法。当前OT算法用的比较多的地方就是富文本编辑器领域了，常用于作为实现文档协同的底层算法，支持多个用户同时编辑文档，不会因为用户并发修改导致冲突，而导致结果不一致甚至数据丢失的问题。 ......
算法 文本

把KMP算法嚼碎！（C++）

相信不少人在学数据结构的时候都被KMP算法搞的迷迷糊糊的，原理看的似懂非懂，代码写不出来，或者写出来了也不知道为什么就可以这么写。本文力求尽可能通俗详细的讲解KMP算法，让你不再受到KMP算法的困扰。 暴力匹配的痛点 所谓暴力匹配，就是从文本串的首端开始依次检查子串是否与模式串匹配，如果不匹配就将模 ......
算法 KMP

[数据结构]KMP算法(含next数组详解）

#字符串匹配问题 给定一个字符串 s 和一个要匹配的模式串 p。模式串 p 有可能在 s 中多次出现，请求出模式串 p 在 s 中所有出现的起始位置。 #暴力匹配算法 BF ##算法思路 在面对字符串匹配问题时，很容易想到暴力求解。字符串匹配的暴力算法思路很简单，即在 s 中枚举起点 i，对于每个起 ......
数据结构 数组 算法 结构 数据

跳跃表数据结构与算法分析

目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃... ......
数据结构 算法 结构 数据

深入理解 OpenMP 线程同步机制

在本篇文章当中主要给大家介绍了一些经常使用的 OpenMP 用于线程之间同步的指令，并且用实际例子分析它内部的工作机制，以及我们改如何使用 nowait 优化程序的性能，以上就是本篇文章的所有内容希望大家有所收获！ ......
线程 机制 OpenMP

2023牛客寒假算法基础集训营3 A-I+K

比赛链接 A 题解 知识点：贪心。 把所有正偶数除成奇数，即可。 （人傻了没加 $x>0$ WA2 时间复杂度 $O(n)$ 空间复杂度 $O(1)$ 代码 #include <bits/stdc++.h> using ll = long long; using namespace std; int ......
算法 基础 2023 A-I

C++11(列表初始化+变量类型推导+类型转换+左右值概念、引用+完美转发和万能应用+定位new+可变参数模板+emplace接口)

列表初始化 用法 在C++98中，{}只能够对数组元素进行统一的列表初始化，但是对应自定义类型，无法使用{}进行初始化，如下所示： // 数组类型 int arr1[] = { 1,2,3,4 }; int arr2[6]{ 1,2,3,4,5,6 }; // 自定义类型（C++98不支持下面这种初 ......
类型 变量 接口 概念 模板

道长的算法笔记：状态机模型之股票系列问题

(一) 股票系列问题 所谓的股票问题，是一个动态规划状态机模型的系列问题，这些题目来自于LeetCode社区，这些问题非常经典，能够帮助我们理解动态规划的本质，这些问题大多初看之下会令人感觉无从下手，但是一旦掌握相应的方法划分状态之后，很快即可举一反三的写出相应的代码。 股票系列问题合集 LC121 ......
道长 算法 模型 状态 笔记

周而复始,往复循环,递归、尾递归算法与无限极层级结构的探究和使用(Golang1.18)

所有人都听过这样一个歌谣：从前有座山，山里有座庙，庙里有个和尚在讲故事：从前有座山。。。。，虽然这个歌谣并没有一个递归边界条件跳出循环，但无疑地，这是递归算法最朴素的落地实现，本次我们使用Golang1.18回溯递归与迭代算法的落地场景应用。 递归思想与实现 递归思想并非是鲜为人知的高级概念，只不过 ......
层级 周而复始 算法 Golang1 结构

解读JVM级别本地缓存Caffeine青出于蓝的要诀3 —— 讲透Caffeine的数据驱逐淘汰机制与用法

上一篇文章中我们聊了Caffeine的同步、异步的数据回源方式。本篇文章我们再一起研讨下经Caffeine改良过的异步数据驱逐处理实现，以及Caffeine支持的多种不同的数据淘汰驱逐机制和对应的实际使用。 ......
Caffeine 青出于蓝 要诀 缓存 级别

【kubernetes入门到精通】Kubernetes的健康监测机制以及常见ExitCode问题分析「探索篇」

无论是在微服务体系还是云原生体系的开发迭代过程中，通常都会以 Kubernetes 进行容器化部署，但是这也往往带来了很多意外的场景和情况。例如，虽然我们已经将 JVM 堆内存设置为小于 Docker 容器中内存及 K8S 的 Pod 的内存，但是还是会被 K8s 给无情的杀掉（Kill -9 / ... ......
kubernetes Kubernetes ExitCode 机制 常见

做算法的这一年——2022年个人年终总结

做算法的这一年——2022年个人年终总结 前言 ​ 按照往年的惯例和园子的规矩，随着网易云音乐以及众多App的个人使用报告陆续出来，也到了自己该做个全年复盘总结的时候了。 这一年想起来好像是做了很多事情，但又好像什么都没有做，对着电脑想了许久，要怎么用一句话或者一个字来概括这一整年的过往与历程，奈何 ......
算法 个人 2022

基于K-means聚类算法进行客户人群分析

摘要：在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。 本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》，作者：HWCloudAI 。 实验目标 掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析； 掌 ......
算法 人群 K-means 客户 means

贪心算法Dijkstra

Dijkstra 最短路径问题 : 给定一个带权有向图 G = (V, E, W)，同时给定一个源点 u (u ∈ V)，我们要找出从源点 u 出发到其它各点的最短路径距离，并得出这些最短路径的具体路径有哪些边构成。 其实我们要求的就是从 源点 u 出发到 其它各点 str的最短路径所组成的路线网络 ......
算法 Dijkstra

遗传算法解决函数优化问题

遗传算法解决函数优化问题 作者: Cukor丘克 环境: MatlabR2020a + vscode 为什么要学习遗传算法 为什么要学习遗传算法，或者说遗传算法有什么厉害的地方。例如求解以下函数优化问题： $min f(x_1, x_2)=x^2_1+x^2_1+25*(sin^2x_1+sin^2 ......
算法 函数 问题

遗传算法解决旅行商问题(TSP)

遗传算法解决旅行商问题 作者：Cukor丘克 环境：MatlabR2020a + vscode 问题描述 旅行商问题（TSP）. 一个商人欲从自己所在的城市出发，到若干个城市推销商品，然后回到其所在的城市。如何选择一条周游路线，使得商人经过每个城市一次且仅一次后回到起点，并使他所走过的路径最短？ T ......
算法 问题 TSP

3D视觉算法初学概述

SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器（单目、双目、RGB-D相机、Lidar）的主体，在没有环境先验信息的情况下，在运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机，... ......
算法 视觉

Raft一致性共识算法论文学习

论文地址：https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 看完raft共识算法，脑袋非常懵，所以写一篇学习笔记，记录一下。 raft算法主要解决三个模块的问题：领导人选举、日志复制和安全性。当然除了这三个方面，论文对于raft的安全 ......
一致性 共识 算法 论文 Raft

【深度思考】如何优雅的校验参数？

在日常的开发工作中，为了保证落库数据的完整性，参数校验绝对是必不可少的一部分，本篇文章就来讲解下在项目中该如何优雅的校验参数。 假设有一个新增学员的接口，一般第一步我们都会先校验学员信息是否正确，然后才会落库，简单起见，假设新增学员时只有2个字段：姓名、年龄。 @Data public class ......
深度 参数

深入理解 MySQL 的事务隔离级别和 MVCC 机制

前言 我们都知道 MySQL 实现了 SQL 标准中的四个隔离级别，但是具体是如何实现的可能还一知半解，本篇博客将会从代码层面讲解隔离级别的实现方式，下面进入正题。 事务 考虑这样一个场景：博主向硝子酱的微信转了 520 块钱，在余额充足的正常情况下博主的账户余额会少 520 块，而硝子酱则会多 5 ......
级别 机制 事务 MySQL MVCC

Vue中关于数组与对象修改触发页面更新的机制与原理简析

Vue中关于数组与对象修改触发页面更新的机制与原理简析 相关问题 数组 使用索引直接赋值与直接修改数组length时，不会触发页面更新。 例如： <script> export default { name: "HomeView", data: () => ({ list1: ["A", "B"], ......
数组 原理 对象 机制 页面

【ASP.NET Core】MVC操作方法如何绑定Stream类型的参数

咱们都知道，MVC在输入/输出中都需要模型绑定。因为HTTP请求发送的都是文本，为了使其能变成各种.NET 类型，于是在填充参数值之前需 ModelBinder 的参与，以将文本转换为 .NET 类型。 尽管 ASP.NET Core 已内置基础类型和复杂类型的各种 Binder，但有些数据还是不能 ......
参数 类型 方法 Stream Core

强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：

强化学习调参技巧二：DDPG、TD3、SAC算法为例：先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。记录正常训练的智能体的分数，与随机动作、传统算法得到的分数做比较。 DRL算法的分数应该明显高于随机动作（随机执行动作）。DRL算法不应该低于传统算法的分数。如果没有传统算法，那么... ......
算法 技巧 DDPG TD3 SAC

【深入浅出Spring原理及实战】「源码原理实战」从底层角度去分析研究PropertySourcesPlaceholderConfigurer的原理及实战注入机制

主要有一下xml文件占位符解析和Java的属性@Value的占位符解析配置这两种场景进行分析和实现解析，如下面两种案例。 ......
实战 原理 PropertySourcesPlaceholderConfigu 分析研究 深入浅出

【Java难点攻克】「NIO和内存映射性能提升系列」彻底透析NIO底层的内存映射机制原理与Direct Memory的关系

Java类库中的NIO包相对于IO包来说有一个新功能就是 【内存映射文件】，在业务层面的日常开发过程中并不是经常会使用，但是一旦在处理大文件时是比较理想的提高效率的手段，之前已经在基于API和开发实战角度介绍了相关的大文件读取以及NIO操作的实现，而本文主要想结合操作系统(OS)底层中相关方面的内容... ......
内存 难点 底层 NIO 原理

深度剖析 | 【JVM深层系列】[HotSpotVM研究系列] JVM调优的"标准参数"的各种陷阱和坑点分析（攻克盲点及混淆点）「 1 」

相信大多数人的理解是Major GC只针对老年代，Full GC会先触发一次Minor GC，不知对否？我参考了R大的分析和介绍，总结了一下相关的说明和分析结论。 ......
盲点 quot 深层 JVM HotSpotVM

地下城地图图块生成算法

一. 概述 生成地下城，包含房间和迷宫通路。类似： 示例效果一 示例效果二 二. 思路 1.生成迷宫通路 从房间的边缘坐标XY为奇数的格子生成迷宫，确保房间和迷宫通路之间有间隔墙壁（除了蓝色格子视为墙壁）。 迷宫通路生长每次探测两个格子，确保迷宫通路间有间隔墙壁。 2.生成过程 三. 代码示例 位置 ......
算法 地图

Docker进阶-Dockerfile建立一个自定义的镜像执行自定义进程

前言 docker对我来说是一个很方便的工具，，上一篇文章也写了docker基本的一些使用，这篇文章重点描述一下Dockerfile的使用，从零建立一个自己定制化的镜像，并可以执行我们需要的任务。 作者：良知犹存 转载授权以及围观：欢迎关注微信公众号：羽林君 或者添加作者个人微信：become_me ......
Dockerfile 进程 镜像 Docker

JVM常用调优参数

JVM内存模型及常用参数 参数解释 -XX:SurvivorRatio：新生代中Eden区与两个Survivor区的比值。注意Survivor区有两个。如：为3，表示Eden：Survivor=3:2，一个Survivor区占整个新生代的1/5 -XX:TargetSurvivorRatio：对象动 ......
常用 参数 JVM

深度学习炼丹-超参数调整

所谓超参数，即不是通过学习算法本身学习出来的，需要作者手动调整（可优化参数）的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程，一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数)，卷积神经网络中常见的超参数有: 优化器学习率、训练 Epochs 数、批次大小 batch_size 、输入图像尺寸大小。 ......
深度 参数
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