为什么我的"c“变量在达到for循环的第三个循环时会呈指数级增长？ - 腾讯云开发者社区

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。递归提到迭代，不得不提一个数学表达式： n!=n*(n-1)*(n-2)*…*1 有很多方法来计算阶乘。有肯定数学基础的人都知道n!=n*(n-1)!...信息量随着算法的输入呈线性增长的递归称之为线性递归。计算n!(阶乘)就是线性递归。由于随着N的增大，计算所需的时间呈线性增长。另外一种信息量随着输入的增长而进行指数增长的称之为树形递归。...在进行每一步计算时，只要要知道当前结果(product)和i的值即可以了。这种计算形式称之为迭代。迭代有这样几个条件：1、有一个有初始值的变量。2、一个说明变量值如何升级的规则。3、一个结束条件。...( 循环三要素：循环变量、循环体和循环终止条件 )。和递归一样。时间要求随着输入的增长呈线性的可以叫做线性迭代。...能用迭代的不要用递归，递归调用函数不仅白费空间，假如递归太深的话还容易造成堆栈的溢出。数形递归前面详情过，树递归随输入的增长的信息量呈指数级增长。

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循环神经网络入门基础

在, 听, 课 ) = P(我) * P（在｜我）* P（听｜我，在）* P（课｜我，在，听）统计**语料库（Corpus）**中的词频，得到以上概率，最终得到P(我, 在, 听, 课...) 缺点：时间步t的词需要考虑t -1步的词，其计算量随t呈指数增长。...**隐藏状态（Hidden State）**用于记录历史信息，有效处理数据的前后关联性，**激活函数采用Tanh，将输出值域限制在（-1，1），防止数值呈指数级变化。...RNN特性：循环神经网络的隐藏状态可以捕捉截至当前时间步的序列的历史信息；循环神经网络模型参数的数量不随时间步的增加而增长。...\end{aligned} 因此会存在一个问题：梯度随时间t呈指数变化，易引发梯度消失或梯度爆炸。

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Join原理(2)--连接原理（四十)

，比如驱动表查出来3条数据，则被驱动表会吧三条数据全部一条条带入，比如t2.m1 = t1.m1，则会查询三次被驱动表，若链接了三个表，然后则第三个表又在前面表查询出来的基础上，插叙多次，这样一层层嵌套循环...如果在步骤2的时候全部都是全表查询，那将是对数据库的灾难，连接的表越多，查询的越多，这就是为什么经常用连接会导致sql性能差的原因。比如内连接，若不加限制条件，结果呈指数增长，这个结果类似。...，先查询二级索引的b+树叶子节点，之后再回表过滤n1<’d’，这时候访问数据库就是ref方法。...(这里有一点需要注意，假设m1是是主键或者唯一的二级索引，那么他访问的方法将会是const方法，而设计师吧这种对外连接里面对被驱动表查询采用主键或者唯一二级索引的方法，称为eq_ref) 若我们给n1加索引的话...，那么他会走range方法访问数据库，之后在回表查询m1是否成立。

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Keras作者、谷歌大脑François Chollet：智能爆炸不会发生

我们的文明智能是否爆炸？答案依旧是不会，在文明层面的智能上升式循环发展，使我们解决问题的能力随着时间的推移大幅提高，而不是爆炸。但为什么？数学上递归提高X难道不会导致X以指数方式增长吗？...可以说，使用软件后，生产力已经以看得见的趋势呈线性增长，而我们已经投入了巨大的努力来生产软件。软件开发人员几十年来一直呈指数级增长，我们运行软件的晶体管数量也在迅速增长，遵循摩尔定律。...另一方面，我们在科学领域投入的资源和努力在呈指数级增长——研究人员的数量基本每15到20年就要翻一番，而这些研究人员正在使用指数级更快的计算机来提高他们的生产力。怎么会这样？...在特定领域从事科学研究的难度随着时间的推移呈指数级增长——领域的创始人收获了低垂的果实，后来人需要付出更多的努力才可能获取同等影响力。...没有一个研究人员能像香农在他1948年的论文中那样，在信息论上取得类似的进展。研究人员之间的分享与合作随着领域的扩大而呈指数级增长。跟上新文献越来越难。

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深入解析序列模型：全面阐释 RNN、LSTM 与 Seq2Seq 的秘密

应用链式法则，最终给出了一种形式，我们可以在其中计算相邻时间戳处隐藏状态的偏导数的乘积。由于这种乘法，我们的梯度可以呈指数级减小，并且参数的更新相当小。这就是梯度消失问题。...当梯度呈指数增长时，参数更新不稳定且不可预测。这就是梯度爆炸问题。这两个问题都阻碍了 RNN 的训练。...这些门调节进出记忆单元的信息流，使 LSTM 能够根据需要选择性地记住或忘记信息。现在我将解释 LSTM 的工作原理。...然后我们通过首先忘记然后添加新信息来更新单元状态 c(t-1)。最后，我们使用更新的单元状态 c(t)、输入 x(t)、隐藏状态 h(t) 和输出门来计算输出。...解码器的隐藏状态根据先前的隐藏状态和先前生成的令牌进行更新。解码器逐个生成输出序列标记，直到满足特定条件，例如达到最大长度或生成序列结束标记。

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干货：ToB（SaaS）企业如何寻找可持续、可规模化、可盈利增长模式

公司估值：公司估值 - 实际情况： 2B公司发展路径上的重要问题：在公司到达并跨越阶段性的零界点时，对应的风险降低，估值提高（有可能指数型增长），同时公司的注意力以及业务的焦点也会随之发生变化。...二级市场软件公司估值：一级市场软件公司估值：一级市场里的明星企业如HashiCorp，Airtable，过去几年上市在二级市场表现抢眼的企业如Datadog，Okta，Shopify，Coupa等等都在较短时间内实现了业务及估值上的高速增长...在没有解决留存问题前就开始进入放量增长的烧钱模式一般而言，2B公司相比2C公司烧钱未必能换来有效的增长，在前两个阶段稳扎稳打是王道。...3.2 增长阶段的重要数据指标 - 新增付费指数型增加一个很好的判断公司是否达到或趋近可持续、可规模化、可盈利的增长模式的重要指标是新增付费（包含新客付费以及留存客户续费新增）指数型增长。...这个阶段也有很多的特点：公司一般不愁资本，因为很多成长型投资人都会对这样的标的趋之若鹜免费流量增加（口碑相传、媒体关注）客户的核心决策人的问题会从“我为什么相信一家初创公司的产品”逐渐变成“我为什么不用市场领先的产品

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谈谈为什么「AI不会替代程序员」？

kk从4个方面来探讨，为什么不必对人工智能过度恐惧： 1、AI的性能并没有呈指数级增长 2、如果我们对AI的性能不满意，可以对它重新编程 3、大部分情况下，AI自身重新编程几乎不可能发生 4、目前并不是训练...AI的好时机，它被过度宣传了 AI的性能并没有呈指数级增长 kk提到，在研究商业化的人工智能的优势时，发现人工智能并没有遵循摩尔定律。...为此他还特地去问了专业的AI研究员，他们表示对AI的投入是呈指数增长的，大部分情况下，处理器、周期，数据学习集等的数量呈指数增长。但是，人工智能的输出并没有呈指数级增长。...AI的性能稳定提高而不是呈指数级增长，这一事实非常重要，因为这意味着我们可能还有数十年的时间来研究它。...不过在上个世纪中，随着AI的广泛应用，导致接入设备数剧增，电力使用的压力也急剧增长，但是电力的效用却没有呈指数级增长。这导致的直接问题就是，某些方面，AI造成了极度的破坏。

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RetNet：万众期待的 Transformers 杀手

循环表示在内存和计算方面可实现高效的 O(1) 推理。可以显着降低部署成本和延迟。此外，在没有键值缓存技巧的情况下，实现也得到了极大的简化。 C. 分块循环表示可以执行有效的长序列建模。...如果您还记得的话，这种 softmax 计算正是导致 Transformer 推理时间性能不佳的确切原因，因为它们必须将 softmax(Q.KT) 保存在内存中，该内存是一个 NxN 矩阵，并且与序列长度呈二次方增长...该 Sn-1 在每个时间步乘以指数衰减/折扣因子 γ，以循环实现 D 的任务。这控制了状态向量 S 中保留的信息类型，以供将来的步骤使用。...第三个也是最有趣的部分是，如果您查看单元内的计算，我们会发现循环设置中的第一个操作现在是 KT.V 而不是 Q.KT，并且 Q 稍后会相乘。...只是一个棘手的问题，KT.V 如何代替 Q.KT 来达到相同的结果？循环推理——工作示例为了保持一致性，我们继续使用之前的两个标记序列 (N=2)，嵌入大小 D=3 的示例。

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从PHP代码的细节说起

while这些循环控制语句，这也是函数式编程方式在PHP的一部份体现。...先看一下下面的php代码常规的PHP写法，代码分别用于计算数组记录中平均年龄和最大年龄，代码需要循环数组，并把计算结果存入一个标量（单个值，区分于列表变量）。...这是 array_reduce函数的实现代码，函数有3个参数， 3个参数的作用分别是第一个参数$data，就要是处理的数据源第二个参数$callback，循环遍历时会被调用的函数，函数返回的结果在下一次循环调用时会被再次当成参数传入...在标准的函数式编程语言中，是没有循环控制语句的，假如要进循环计算，都是使用此类函数来实现的，如果某些极端的情况下这些函数无法满足需求，那么就以手动写递归来实现循环，以达到表达式编程的目的。...个函数实现的代码相对于传统的实现方式并没有不可思议的变化，然而，当需要解决的问题复杂到一定程度时，合理利用这4个函数会使代码的复杂性呈指数级别的下降。

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9个提高代码运行效率的小技巧你知道几个？

消除循环中低效代码 3.1 示例代码程序看起来没什么问题，一个很平常的大小写转换的代码，但是为什么随着字符串输入长度的变长，代码的执行时间会呈指数式增长呢？...但是，随着字符串长度的增加，程序的运行时间呈指数时增长。我们把代码转换成goto形式看下。...，只有在最后的值计算出来时，才将结果存放到数组或全局变量中。...处理器中的分支预测在遇到比较指令时会进行预测下一步跳转到哪里。如果预测错误，就要重新回到分支跳转的原地。分支预测错误会严重影响程序的执行效率。...展开循环，降低开销，并且使得进一步的优化成为可能。通过使用例如多个累积变量和重新结合等技术，找到方法提高指令级并行。用功能性的风格重写条件操作，使得编译采用条件数据传送。

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TCP拥塞控制原理

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 TCP拥塞控制原理： TCP使用的是端到端的拥塞控制而不是网络辅助的拥塞控制，因为IP层不向端系统提供显示的网络拥塞反馈。...congwin值重复地经历一种升降循环，即重复地线性增长，然后又突然降至其当前值的一半（当发生丢包事件时），这种循环是的长寿命TCP连接的congwin变化呈锯齿形状。...TCP发送方继续以指数速度增加其发送速率，知道发生一个丢包事件为止，此时congwin将被降为一半，然后再线性地增长，这个被称为慢启动（slow start，SS）的初始化阶段。...收到3个冗余ACK后，TCP将拥塞窗口减小一半，然后先行地增长。但是超时事件发生时TCP发送方进入一个慢启动阶段，即他将拥塞窗口设置为1MSS，然后窗口以指数速度增长。...拥塞窗口持续以指数速率增长，直到congwin达到超时事件前窗口值得一半为止。

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微吼林彦廷：To B 拼的是短板，要不断调整建立自己的护城河｜腾讯SaaS加速器·CEO说

不仅如此，直播在传统企业以及中小企业应用覆盖率达到 60% 以上，互联网企业以及大型跨国企业覆盖率均保持在 80% 以上。企业直播，主要面向企业级用户提供视频直播服务。...传播方式也从过去的单向传播转变为数字化场景下的交互式沟通，直播呈非线性指数型增长。日前，微吼创始人&CEO 林彦廷在牛透社的采访中，聊到了他对企业数字化转型的认知和思考。...企业直播呈非线性指数型增长 Q：微吼 2010 年成立，为什么会选择在这个时间点做企业直播工具呢？是想改变什么？林彦廷：2007年我第一次创业，做网络协同办公和视频会议。...年，每天直播量达到 3 万次，所以它是一个非线性的指数型增长。...我们一直在说，To B 拼的是短板，To C 拼的是长板。 To C 的业务，你只要有一项做的最长，非常很容易实现每年三五倍的增长。但是 To B 并不适用。

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观点 | Keras之父谈人工智能：通用AI不会出现，超人类智能更不存在

为什么呢？难道数学上递归增加 X 不是会导致 X 呈指数增长吗？简单来说，没有一个复杂的现实世界系统可以被建模为 X(t + 1) = X(t) * a, a > 1。...近几十年来，软件开发者的数量一直以指数方式增长，按照摩尔定律，用于运行软件的晶体管的数量也在迅速增长。但是，人类计算机的实用性相比1992年、2002年或是2012年并没有改进那么多。这是为什么呢？...古代的军事帝国在发展到一定规模时就会倒塌，这或许也不是偶发事件。指数性的增长对应的是指数性的阻力。值得关注的一个具体例子是科学的发展。...与之对应的是，人类在科学上的投入呈指数式增长。研究人员的数量每隔十五到二十年就要翻一番，同时为了提高生产力，这些研究人员使用的都是运行速度比过去快数倍的计算机。怎么会这样呢？...在信息理论上，再也不会有人能达到可比肩香农 1948 年论文《通信的数学理论》的突破了。研究人员进行分享与合作的难度会随着领域的发展壮大而呈指数级增长，他们会越来越难跟上新论文发表的速度。

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打开我的收藏夹 -- Python时间序列分析篇

（2）平稳性检验方法如果时间序列在某一常数附近波动且波动范围有限，即有常数均值和常数方差，并且延迟k期的序列变量的自协方差和自相关系数是相等的，或者说延迟k期的序列变量之间的影响程度是一样的，则称该时间序列为平稳序列...季节变动有时会让预测模型误判其为不规则变动，从而降低模型的预测精度综上所述：当一个时间序列具有季节变动特征时，在预测之前会先将季节因素进行分解。...当趋势呈线性增加和下降时，我们用相加得到的方程；当趋势呈指数级增加或下降时，我们用相乘得到的方程。实践操作显示，用相乘得到的方程，预测结果会更稳定，但用相加得到的方程，更容易理解。...当数据呈指数增长时要对数据取自然对数；差分是将非平稳序列转换为平稳序列的最常用的方法：一阶差分 ∆y₂ = y₂ - y₁ (意会一下，这里下标及就找到这俩符号了) 二阶差分 ∆²y₂ = ∆y₂...，但是，当估计数据生成过程时，如果我们忽视了季节性模式的存在，我们也不会达到最简约的模型。

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【算法与数据结构】复杂度深度解析（超详解）

**在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。...对于上述斐波那契递归算法,其时间复杂度是O(2^N),随问题规模的增长,需要计算时间呈指数级增长,效率很低。空间复杂度空间复杂度反映了算法需要使用的辅助空间大小,与问题规模的关系。...二叉树的高度就是输入N,每一层节点数都是2的N次方，根据主定理,当问题可以递归分解成固定数目的子问题时,时间复杂度就是子问题数的对数,即O(c^ N )。...Fib递归函数的时间复杂度是指数级的O(2^N),属于最坏情况下的递归。常见复杂度空间复杂度空间复杂度也是一个数学表达式，是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。...总结感谢你的收看，如果文章有错误，可以指出，我不胜感激，让我们一起学习交流，如果文章可以给你一个小小帮助，可以给博主点一个小小的赞

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复杂性思维中文第二版附录 A、算法分析

增长级别名称 O(1) 常数 O(logn) 对数 O(n) 线性 O(n logn) 线性对数 O(n^2) 二次 O(n^3) 三次 O(c^n) 指数对于对数级，对数的基数并不影响增长级别。...改变基数等价于乘以一个常数，其不改变增长级别。相应的，所有的指数级数都属于相同的增长级别，而无需考虑指数的基数大小。指数函数增长级别增长的非常快，因此指数级算法只用于小规模问题。...非常大的整数却是个例外；在这种情况下，运行时间随着位数的增加而增加。索引操作 — 在序列或字典中读写元素 — 的增长级别也是常数级的，和数据结构的大小无关。...根据经验，如果循环体内的增长级别是 O(n^a)，则整个循环的增长级别是O(n^(a+1))。如果这个循环在执行一定数目循环后退出则是例外。...为什么奥巴马认为是“不应采用的方法” 基数排序(radix sort)的增长级别是多少？我们使用它之前需要具备的前提条件有哪些？排序算法的稳定性是指什么？为什么它在实际操作中很重要？

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《指数基金投资指南》第4章如何挑选适合投资的指数基金

当我第一次读完《聪明的投资者》，合上书时，我就明白，我找到了最想要的投资理念 “低估值价值投资+指数基金”，这个组合第一次出现在了我的脑海里。...作为普通的二级市场股东，我们买入股票，是享受不到很多权利的然而，股息，则可以将公司的净利润增长映射到投资者的现金收益上。...扣除掉这些费用后，理论上，投资一只沪深300指数基金的年复合收益率在11.7%左右如何使用博格公式第一个变量是股息率。...恒生指数的市盈率，从20世纪70年代以来，在6-30倍呈周期性波动而上交所的上证综指，它的市盈率则从20世纪90年代以来，在9-50倍之间呈周期性的波动市盈率这种呈周期性变化的特征，我们该怎么利用呢...也就是说，可以在市盈率较低的时候买入，这样通过市盈率的变化，未来市盈率大概率上涨，就能获取正的收益 第三个变量是盈利。

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6.Go流程控制

在讲解switch结构之前，我们先来看如下问题：李四的年终工作评定,如果定为A级,则工资涨500元,如果定为B级,则工资涨200元,如果定为C级,工资不变,如果定为D级工资降200元,如果定为E级工资降...: 3, 总成绩为: 253.000000, 平局成绩: 84.333333 （2.3.4）2006年培养学员80000人，每年增长25%，请问按此增长速度，到哪一年培训学员人数将达到20万人分析：...（先将循环条件分析清楚，并且写完代码，然后在分析循环体）循环体:对年份进行累加 // （2.3.4）2006年培养学员80000人，每年增长25%，请问按此增长速度，到哪一年培训学员人数将达到20万人...20万人", year) 执行如下：到2011年培训学院人数将达到20万人注意：第三个表达式的变化。...，也就是不在执行后面的代码(不管后面有多少行代码都不在执行)，直接跳转到for，执行for循环的第三个表达式，让i的值进行加1操作，这时i变量的值变成3，判断一下是否满足循环条件，满足（i<=5）,进入循环体

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数据结构思维第四章 `LinkedList`

4.1 MyLinkedList方法的划分我的indexOf实现在下面。在阅读说明之前，请阅读它，看看你是否可以确定其增长级别。...循环变量i从0计数到size-1。每次在循环中，我们都用equals来看看我们是否找到了目标。如果是这样，我们立即返回i。否则我们移动到列表中的下一个Node。...那么这种方法的增长级别是什么？每次在循环中，我们调用了equals，这是一个常数时间（它可能取决于target或data大小，但不取决于列表的大小）。循环中的其他操作也是常数时间。...解释嘈杂的测量值的更好方法是，在重对数刻度上绘制的运行时间和问题规模。 为什么？我们假设运行时间与n ** k成正比，但是我们不知道指数k是什么。...我们可以将关系写成这样： runtime = a + b * n + … + c * n ** k 对于n的较大值，最大指数项是最重要的，因此： runtime ≈ c * n ** k 其中≈意思是

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MySQL和PostgreSQL在多表连接算法上的差异

上面讨论了两表join的算法，下面看看多表join时mysql和pg是如何处理的。多表join其实涉及到一个问题：如何找到代价最小的最优路径。为什么会有这个问题呢？...贪心算法的前提是确定源点，算法思想也和名字很像，只找当前步骤的最优解，是一种深度优先的解法，算法复杂度是O（n²）找到后继续深入下一层，直至达到终点。...所以我们看贪心算法并不是全局最优的，但是优点是算法复杂度低，mysql可能也是基于这种考虑而使用贪心算法，不想将时间都浪费在计算代价上了，因为如果关联的表特别多，那么代价的计算是指数级增长，所以贪心算法虽然不是最优解...下面介绍一下该算法，算法的核心思想是如果a[ij]>a[ik]+a[kj]，那么a[ij]=a[ik]+a[kj]，对于每两个节点ab之间的距离，如果存在第三个中间节点c使得acb的距离更短，那么ab的距离使用...全部遍历完，经历了三层循环，算法复杂度是O（n³）。pg使用该算法能够得到最优执行计划，但是在表的个数很多时计算代价所付出的代价也很大。

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java递归和迭代_Java中的迭代与递归

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