这些enum成员用于更详细地描述转换错误的类型。...程序员提供了更丰富的开发和利用资源的可能性。...通过使用这些宏，开发人员可以更方便地操作VecDeque，而无需手动处理所有的细节和边界情况。...Difference、SymmetricDifference、Intersection和Union：分别表示差集、对称差集、交集和并集等操作的结果。...DifferenceInner和IntersectionInner：这些是内部的enum类型，用于迭代计算差集和交集的辅助类型。
所以直接使用Map即可. 实现 数据结构的定义 开工之前,先想好相关数据结构,这样事半功倍....Subscription 订阅中要包含Client的信息也就是ClientMessageSender,他是为了找到相关订阅以后可以发送消息....因此使用Arc方便传递,同时满足tokio多线程的要求....#[derive(Debug, Default)] pub struct SubResult { pub subs: Vec, pub qsubs: Vec...这是有意为之的,因为我们在向BTreeSet中插入新的Sub的时候不需要关心他们真实的顺序,只是需要关心他们是否相同. 所以我们比较的对象是他们的地址而不是内容.
为什么 BTreeMap 没有 with_capacity() 方法 ? Rust 中的 HashMap (Hash?...Set, Vec)等都提供了一个初始化的方法 with_capacity(capacity: usize). 但是为什么 BTreeMap(以及 BTreeSet) 没有这个方法呢?...原文链接：https://www.nicolas-hahn.com/2020/11/30/btreemap-with-capacity/ Pijul: Rust 写的版本控制工具 Pijul 是一个使用...我们已经有了 Git, Darcs 等版本控制工具了,为什么还需要 Pijul呢? Pijul 是第一个分布式的 VCS. Pijul 有很多特性可以支持大量的仓库进行水平扩展....目标解决Darcs中的性能和稳定性问题. 同时简化开发流程,提供更部分 clone,更简单可靠的冲突解决,更简单的组合不同版本等.
2023-05-29：给你一个由 n 个正整数组成的数组 nums你可以对数组的任意元素执行任意次数的两类操作如果元素是 偶数 ，除以 2例如，如果数组是 1,2,3,4那么你可以对最后一个元素执行此操作使其变成...2.在 minimumDeviation() 函数中，创建一个空的 IntHeap 类型的堆 h，并使用给定的数据填充它。...我们需要使用一个堆来存储数组的所有元素，因此需要使用 O(n) 的额外空间。...minimumDeviation(nums) #include // 比较两个整数的大小...（用于 qsort 排序）int cmp(const void* a, const void* b) { return *(int*)a - *(int*)b;}// 在有序数组中找到第一个大于等于
为什么按4096作为阀值呢？仅仅是因为当数据块中的整数数量超过这个值之后，bitmap将比数组的内存使用率更高。 ?...4.为了检查32位整数x是否存在，我们首先使用二进制搜索查找对应于x/2^16^ 的容器。如果找到位图容器，则访问第(x对2^16取模)位。如果找到数组容器，则再次使用二分搜索。...更准确地说，我们假设数据密度通常超过0.1%或n/|S|>0.001。当应用程序遇到密度较低的整数集(小于0.1%)时，位图不太可能是合适的数据结构。...如果找到位图容器，则访问第(x对2^16取模)位。如果找到数组容器，则再次使用二分搜索。同样地，我们插入和删除一个整数x。我们首先寻找相应的容器。...例如，当计算许多位图的并集(例如，数百位图)时，我们首先找到具有相同键的所有容器(使用优先级队列)。
答案2023-04-05： # 方法1：有序表 1.首先创建一个空的有序表 set。 2.然后使用递归方式枚举所有辅料的组合方式，并将每种组合方式所能产生的价格放入有序表里。...3.接着遍历主料的价格数组，对于每个价格，从有序表中找到其中最接近且小于等于 target - num 的价格 floor 和最接近且大于等于 target - num 的价格 ceiling，然后计算出与主料价格相加最接近目标价格...由于使用了红黑树实现的有序表，所以平均查找复杂度为 O(logn)，其中 n { let mut arr = vec!
答案2023-04-05： 方法1：有序表 1.首先创建一个空的有序表 set。 2.然后使用递归方式枚举所有辅料的组合方式，并将每种组合方式所能产生的价格放入有序表里。...3.接着遍历主料的价格数组，对于每个价格，从有序表中找到其中最接近且小于等于 target - num 的价格 floor 和最接近且大于等于 target - num 的价格 ceiling，然后计算出与主料价格相加最接近目标价格...由于使用了红黑树实现的有序表，所以平均查找复杂度为 O(logn)，其中 n { let mut arr = vec!
2.集合相关的数学概念： 集合的概念，如数学中一个由大于或等于0的整数组成的自然数集合， N={0,1,2,...}。 还有如空集，表示不包含任何元素的集合。 并且也有并集，交集，差集等操作。...、交集、差集、子集操作 并集（union）：对于给定的两个集合，返回一个包含两个集合中所有元素的新集合。...交集（intersection）：对于给定的两个集合，返回一个包含两个集合中共用元素的新集合。...= create(arr2) let result = Sets1.intersection(Sets2) return result.values() } 五、给定一组不含重复元素的整数数组...nums，返回该数组所有可能的子集 使用示例如下： const nums = [1, 2, 3]; subsets(nums); // 输出以下结果： [ [3], [1], [2],
基于知识图谱的可解释性通常比之前的解释方法更有深度更容易让人类理解。如左图，是决策树中抽出的规则，总结食物的健康原因。...对比右图，人工智能模型借助医疗生物领域知识图谱，例如基于路径得出的解释，显然比左图更容易理解、更有说服力。...对于下图C，我们可以找到鱼类和食物的交集“三文鱼和鲢鱼”，从该交集，我们可以继续找到其成分EPA、DHA等，从而可以继续找到对身体有益部分（橙色的实体）。...Intersection定义 对于析取操作（就是并集），大家可以想到，并集后的元素或者空间一般都是越来越大的。这样的话，如果后面再有其他的操作，计算成本就会更很多。而他们想出了一种优化方法。...根据逻辑命题的范式存在定理，其实对应任何的公式，都能够找到等值的CNF和DNF。这里转换为DNF，也就是说所有的析取操作（并集操作将推到最后才进行）。
整数集合是 Redis 集合键的底层实现之一。当一个集合只包含整数值元素，并且元素数量不多时，Redis 就会使用整数集合作为集合键的底层实现。...2 升级操作 每当我们要将一个新元素添加到整数集合时，如果新元素的类型比整数集合的 encoding 类型大，整数集合就需要先进行升级操作（upgrade），然后才能将新元素添加到整数集合中。...4.1 交集 计算交集的过程大概可以分为三部分： 检查各个集合，对于不存在的集合当做空集来处理。一旦出现空集，则不用继续计算了，最终的交集就是空集。 对各个集合按照元素个数由少到多进行排序。...但由于只有小集合才使用 intset，所以可以粗略地认为 intset 的查找也是常数时间复杂度的。 4.2 并集 并集操作最简单，只要遍历所有集合，将每一个元素都添加到最后的结果集中即可。...如果选择了第一种算法，那么在执行该算法之前，Redis的实现中对于第二个集合之后的所有集合，按照元素个数由多到少进行了排序。这个排序有利于以更大的概率查找到元素，从而更快地结束查找。
该算法遍历输入向量的元素，直到找到要搜索的值（成功搜索）或到达向量的末尾（不成功搜索）为止。目的是判断向量中是否有给定的整数。...为了评估R，Python和Julia中的不同实现，我生成了一个数据集，该数据集包含1.000.000范围从1到2.000.000的唯一整数，并执行了1.000个从1到1.000的所有整数的搜索。...但是在R中，随着控制的增加，性能会下降。使用向量化操作(如vec_search)比遍历元素直到找到匹配的元素要快一个数量级。尽管向量化需要更多的内存和(冗余的)操作，但它还是有回报的。...正如预期的那样，其中的专用运算符具有最高的性能和更清晰的代码。 我也尝试了Map-Reduce操作，但没有耐心等到它们完成……如果你追求性能，这不是一个好的方式。...Python实现 说实话，最初的目标是只使用原生函数和原生数据结构，但当使用Python的原生列表时，in操作符比R慢了约10倍。
当集合中添加了一个整数N之后，会将第N个bit位设置为1： 图1：bitmaps的运作展示 通过这种存储整数的方式，可以非常快速地使用CPU的位与和位或命令分别计算集合的交集和并集。...事实证明，对于很多查询和数据库应用来说，快速计算集合的交集和并集至关重要。查询和数据库索引中存在各种操作，这些操作可以归结为需要快速计算出交集或并集的两组整数集。...如为了计算出 carrier AND pigeon，你需要找出包含carrier的文档集合和包含pigeon的文档集合的交集。 使用位操作可以很快地进行集合操作。...Roaring bitmaps是一种优化的bitmaps，它和传统的bitmaps一样，都为整数提供了一种集合数据结构。可以插入整数，校验整数的存在性，以及获取两个整数集合的交集和并集等。...这种方式会出现如下问题: bitmaps中只设置了一个整数 而一个整数最多需要4个字节 但传统的bitmaps却使用了1M字节的内存，比所需的内存多了6个数量级。
它在内存分配上与ziplist有些类似，是连续的一整块内存空间，而且对于大整数和小整数（按绝对值）采取了不同的编码，尽量对内存的使用进行了优化。...添加的元素既有数字，也有非数字（"a"和"b"）。 sismember用于判断指定的元素是否在集合内存在。 sinter, sunion和sdiff分别用于计算集合的交集、并集和差集。...其中计算交集调用的是sinterGenericCommand，计算并集和差集调用的是sunionDiffGenericCommand。它们都能同时对多个（可以多于2个）集合进行运算。...注意，这里同前面讨论交集计算一样，将元素插入到结果集合的过程，忽略intset的情况，认为时间复杂度为O(1)。 差集 计算差集有两种可能的算法，它们的时间复杂度有所区别。...如果选择了第一种算法，那么在执行该算法之前，Redis的实现中对于第二个集合之后的所有集合，按照元素个数由多到少进行了排序。这个排序有利于以更大的概率查找到元素，从而更快地结束查找。
这个Trick是为了减弱无关词对分类的影响，因为这些专有名词会在被盗、封号等类别中经常出现，影响分类效果。 基于全量数据使用Word2vec算法来预训练词向量、词性向量。...规则层（规则粒度的大小（灵活性+维护成本））： 主要是解决模型很难识别的特殊样本，为每个分类话题分别配置正则过滤规则 构建更大量样本数据集方法介绍 基于集成模型的方法更快地构造更好、更多的标签样本集...具体是利用模型的差异性，使用投票等策略规则来更快找出可疑标签样本，然后抽取不同的数据做训练和预测，从而达到找到整个样本中的可疑标签样。...对于可疑标签样本的处理可以人工或者规则自动处理，不断迭代优化模型的数据。其流程图如下： 经验总结和展望 1. 训练集量少时，预训练全量数据word2vec或者使用字词结合的方式，减少未登录词。...模型的效果进行多次迭代修正后，会导致数据更符合当前模型（即是使用复杂模型也不一定更好），所以要先选择好模型，再做迭代优化。 6. 当只有小量数据集时，可以使用基于BERT的分类模型。
除了从集合中添加或删除元素外，我们还需要快速函数来计算交集、并集、集合之间的差等。 要实现一组整数，一个特别吸引人的策略是位图（也称为位集或位向量）。...通过组合许多这样的词，我们可以支持较大的 n 值。 然后可以将交集、并集和差异实现为按位 AND、OR 和 ANDNOT 操作。 更复杂的集合函数也可以实现为按位运算。...当 bitset 方法适用时，它可以比其他可能的集合实现（例如，作为散列集）快几个数量级，同时使用更少的内存。 然而，一个位集，甚至是一个压缩的，并不总是适用的。...话虽如此，在某些情况下，尝试使用压缩位图确实是一种浪费。 例如，如果你有一个小的宇宙大小。 例如，您的位图表示 [0,n) 中的整数集，其中 n 很小（例如，n=64 或 n=128）。...最终结果是，Roaring 可以比 WAH、EWAH、Concise 等运行长度编码格式更快地计算许多操作……也许令人惊讶的是，Roaring 通常还提供更好的压缩比。
SIMD系列-GATHER/SCATTER操作 众所周知，SIMD寄存器可以使用LOAD/STORE操作与标量域（或者更准确的说是内存）进行通信。这些操作的缺点是：只允许移动内存中连续的数据元素。...那为什么我们有单独的LOAD和GATHER操作（以及STORE和SCATTER），而不仅仅简化事情并仅使用GATHER？...2、Indexed access索引访问 Indexed access比跨步访问更通用。主要区别在于，您必须传递无符号整数索引的SIMDVec，而不是传递标量步幅参数。...locations vec.scatter(&a[0], indices_vec); } 基本区别在于，我们将使用32b索引的无符号整数向量，而不是传递标量步长。...注意：目前该库正在使用与所有gathered向量的标量元素具有相同精度的无符号整数向量。当处理混合精度以及小类型（例如uint8_t）没有足够的位来表示完整范围的索引时，这回导致麻烦。
正如Richard Socher在下面概述的那样，通常更快，更简单，更便宜地找到并标记足够的数据来训练模型，而不是试图优化复杂的无监督方法。 ?...我们的数据集是一个句子列表，所以为了让我们的算法从数据中提取模式，我们首先需要找到一种方法来表示我们的算法可以理解的方式，即作为数字列表。...尽管我们的测试集上的指标仅略有增加，但我们对模型使用的术语更有信心，因此在将与客户交互的系统中部署它时会感觉更舒服。 第7步：利用语义 Word2Vec 我们最新模型设法获得高信号词。...为了解决这个问题，我们需要捕捉词语的语义，这意味着我们需要理解像“好”和“积极”这样的词比“杏”和“大陆”更接近。我们将用来帮助我们捕获意义的工具称为Word2Vec。...Word2Vec句子嵌入 以下是使用以前技术的新嵌入的可视化： ? 可视化Word2Vec嵌入。 这两组颜色看起来更加分离，我们的新嵌入应该有助于我们的分类器找到两个类之间的分离。
使用std库计算交集： #include #include #include int main() { std::vector<...()); // 使用 std::set_intersection 算法找到交集 std::set_intersection(vec1.begin(), vec1.end(),...vec2.begin(), vec2.end(), std::back_inserter(intersection)); // 输出交集...for (int value : intersection) { std::cout << value << " "; } return 0; } 自己实现找到交集：...更严格一点，输出参数也要保证，如果校验不通过，则返回错误。再到应用层，它的参数校验和业务逻辑相关，例如用户是否命中标签，用户行为是否符合预期等。
通过这种方式，该领域反映了其在开源运动中的根源。在找到问题的创新解决方案之后，数据科学家似乎没有什么比写它更感兴趣了。数据科学界的博客是一个双赢的局面，作家从曝光中获益，读者从获得的知识中获益。...为了进一步减小数据集的大小并确保提供高质量的建议，还要删除不是用英语写的文章和少于25个文章的文章。最后，将删除所有未使用的列。...这些主题比使用SVD生成的主题更有区别。 最后，试试LDA（潜在的dirichlet分配）。该算法最近变得非常流行用于主题建模，并且被许多人认为是最先进的。...也就是说，评估仍然是非常主观的，并且结果不能保证比SVD或NMF更好。要实现LDA，将使用Gensim库，这意味着代码看起来会有所不同。...解决方案是矢量化，或者换句话说，使用线性代数并行化计算。将在Numpy中使用矩阵和向量运算来完成此操作。这将使代码能够更快地运行数量级并几乎立即生成建议。看看这一切是如何运作的。
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