为了优化堆栈占用问题，从而提出尾递归优化的办法。...由于尾递归期间，堆栈是可以释放/再利用的，也就解决递归过深而引起的溢出问题，这也是尾递归的优势所在。 编译器优化 尾递归优化，看起来是蛮美好的，但在net中却有点乱糟糟的感觉。...我们执行 TailRecursion(0)(x==1000000) 得出如下结论： C#/64位/Release是有JIT编译器进行尾递归优化的(非C#编译器优化)。 ?...TailRecursion(x + 1) (方便演示C#呈现)编译器优化成： public static bool TailRecursion(int x) { while...= 0x3e8) { x++; } return true; } 2、 复杂的尾递归，F#编译器会生成IL指令Tail进行优化
优化大师自动优化后不能上网不能传相片opera不能同步，以为是网络的问题，但是发现办公室其他的机器都正常，linux下有过类似问题，那是因为TCP窗口缩放导致的。...今天重装windows 2003，全部手动优化，发现正常，又用优化大师自动优化发现不好使了，找出问题所在。...因为windows优化大师的自动优化并不适合任何机器，所以优化的时候要适合自己就可以，要多动手自己优化随时出毛病随时解决问题。
也需要考虑进去了; 一开始都是手动map去遍历对应的组件, 相关的的组id这些也是简单的判断下children就返回一个值; 有兴趣的瞧瞧 ---- 分析所需 路由规格统一,层级不定,允许子项带图标,自动生成对应的菜单栏数据...此处省略N多重复规格的 复制代码 ---- 思路 我的思路是直接递归,写成一个函数式组件. 风格用了antd; ---- 效果图 ?...---- 代码实现及用法 代码实现 递归组件函数 性能耗时 基于我项目的,就二十来个左右,最深是三层,用console.time()跑了下,性能还好 首次遍历树: 0.782958984375ms 第二次遍历树...: 0.385009765625ms 复制代码 里面的callback主要是由外部传递一个处理函数,比如跳转的处理等等 // 递归侧边栏 sidebarTree = (RouterTree, callback...) => { // 判断是否有效的数组,且长度大于0[再去递归才有意义] let isValidArr = value => value && Array.isArray(value);
什么是自动驾驶？ 说到自动驾驶，不明就里的人以为就是AI或者是电脑自己开车，人往里面一坐什么都不用管就完了。这也不能说不对， 只能说是我们的终极追求。...，驾驶员不一定要盯着 L5：完全自动化，驾驶员都不需要了 大家拿着这个标准对比一下特斯拉的所谓的自动驾驶的功能就能很明显地知道，马斯克是个大忽悠，特斯拉并不能自动驾驶。...我个人觉得这其实基本上就等于L2水平的自动驾驶的意思，为什么我这么说呢，因为高速公路这个场景下会避免很多很多现实的问题。...既然这么多摄像头和传感器，那应该是万无一失才对，为什么市面上特斯拉这么多因为自动驾驶的事故？甚至很多例子是面前一个巨大的障碍，但是车辆居然不知道闪避，就直直地撞上去了。...这个延迟是硬性的延迟，没有办法解决，只能等着通信技术提升，所以这就是为什么5G之后，自动驾驶才提上日程。 地图 雷达扫描的方案当中，相对来说准确性更高，出问题的概率要比图像识别低一些。
现象 很多网友会问，为什么明明集群中有多台Broker服务器，autoCreateTopicEnable设置为true，表示开启Topic自动创建，但新创建的Topic的路由信息只包含在其中一台Broker...服务器上，这是为什么呢？...Step1：在Broker启动流程中，会构建TopicConfigManager对象，其构造方法中首先会判断是否开启了允许自动创建主题，如果启用了自动创建主题，则向topicConfigTable中添加默认主题的路由信息...广大读者朋友，跟踪到这一步的时候，大家应该对启用自动创建主题机制时，新主题的路由信息是如何创建的，为了方便理解，给出创建主题序列图： ?...3.2.2 现象分析 经过上面自动创建路由机制的创建流程，我们可以比较容易的分析得出如下结论： 因为开启了自动创建路由信息，消息发送者根据Topic去NameServer无法得到路由信息，但接下来根据默认
TVM 是一个全新的框架，它可以： 优化 CPU、GPU 和其他专业化硬件的常规深度学习的计算量 自动转换计算图以最小化内存利用率，优化数据布局，融合计算模式 提供从现有的前端框架到裸机硬件的端到端编译...TVM 框架中有两个组件：编译器栈，其中包含完整的优化库以产生优化的机器代码；以及轻量级运行环境，提供在不同平台上部署编译模块所需的可移植性。...注意，构建基线库可用于更通用的问题，而 TVM 的优化内核通过自动调整过程对人们评估的工作负载进行了大量调整。TVM 可以作为快速生成专属内核的绝佳工具。 本节列出的结果仍有提升空间。...我们可以看到，使用 TVM 自动调整内核，我们可以获得类似于 nnpack 中的手动优化内核的性能（实验在树莓派上进行）。 GPU 结果 PS....我们通过自动融合运算符并使 TVM 生成融合的内核，在图形节点之间和之中应用优化。
最近，在自动机器学习方面有很多工作，从选择合适的算法到特征选择和超参数调优。有几种可用的工具(例如:AutoML和TPOT)，可以帮助用户高效地执行数百个实验。...最近，由于可用计算能力的增加，研究人员正在使用强化学习和进化算法来自动化搜索最优的神经结构。...在本文中，我们将学习如何应用遗传算法(GA)来寻找一个最优的窗口大小和一些基于递归神经网络(RNN)的长短期记忆(LSTM)单元。为此，我们将使用Keras来训练和评估时间序列预测问题的模型。...它们被广泛应用于在较大的参数空间寻找近似最优解的优化问题。物种进化的过程(例子中的解决方法)是模仿的，依赖于生物启发的部分，例如交叉。...此外，由于它不考虑辅助信息(例如导数)，它可以用于离散和连续优化。 对于遗传算法，必须满足两个先决条件，a)解决方案表示或定义一个染色体，b)适应度函数来评估产生的解决方案。
比如如果有返回值的，你不能：乘个常数 return 3f(n)；乘个n return n*f(n)；甚至是 f(n)+f(n-1) 另外，使用return的尾递归还跟函数式编程有一点关系 编译器对尾递归的优化...上面说了，你光手动写成尾递归的形式，并没有什么卵用，要实现优化，还需要编译器中加入了对尾递归优化的机制 有了这个机制，编译的时候，就会自动利用上面的特点一来进行优化 具体是怎么优化的： 简单说就是重复利用同一个栈帧...，不仅不用释放上一个，连下一个新的都不用开，效率非常高（有人做实验，这个比递推比迭代都要效率高） 为什么写成尾递归的形式，编译器就能优化了？...】，这种说法可能会导致误解，因为不是只告诉编译器就行，而是你需要做优化的前半部分，之后编译器做后半部分 所以总结：为了解决递归的开销大问题，使用尾递归优化，具体分两步：1）你把递归调用的形式写成尾递归的形式...；2）编译器碰到尾递归，自动按照某种特定的方式进行优化编译 举例： （没有使用尾递归的形式） def recsum(x): if x == 1: return x else: return
谈到编译器就需要了解程序执行的原理，现在计算机的架构都是基于冯诺依曼的架构来完成的，具体执行的格式都是二进制的格式，不同的操作系统生成不同格式的二进制文件，从代码到可执行的二进制代码之间还需要有一种工具存在...，这就是编译器存在的价值，编译器的执行中也是分为几个阶段，对于linux下C语言编译过程有所了解的话，都会发现后缀为 .c 的程序文件首先转化成 .o 的中间文件，然后经过 .o 转化成可执行的二进制文件...编译器其实就是一种转化工具，将程序转化成能够运行的二进制文件，一般而言C/C++编译器是可以通用的，不同的操作系统使用不用的编译器底层。 ?...编译器是一种工具包的集合，内部的实现也涉及到C/C++的编程，编译器的通常说的编程代码还是存在一定的差异，编译器是为代码转化做服务的，真正实现跨平台的基础部件编译器算是一种，因为不同的操作系统或者计算机架构需要具体的对应实现
3，this 并不是一个常规变量，而是个右值，所以不能取得 this 的地址（不能 &this） 4，在以下场景中，经常需要显式引用 this 指针： 为实现对象的链式引用； 为避免对同一对象进行赋值操作...递归、switch 等复杂操作的内联函数； 在类声明中定义的函数，除了虚函数的其他函数都会自动隐式地当成内联函数。...内联函数相比宏函数来说，在代码展开时，会做安全检查或自动类型转换（同普通函数），而宏定义则不会。在类中声明同时定义的成员函数，自动转化为内联函数，因此内联函数可以访问类的成员变量，宏定义则不能。...所以使用 volatile 告诉编译器不应对这样的对象进行优化。..., 2，volatile 关键字声明的变量，每次访问时都必须从内存中取出值（没有被 volatile 修饰的变量，可能由于编译器的优化，从 CPU 寄存器中取值） 3，const 可以是 volatile
c、没有类型安全的检查 ---- 1、概念： 以inline修饰的函数叫做内联函数，编译时C++编译器会在调用内联函数的地方展开，没有函数压栈的开销， 内联函数提升程序运行的效率。...所以代码很长或者有循环/递归的函数不适宜 使用作为内联函数。...比特科技 2. inline对于编译器而言只是一个建议，编译器会自动优化，如果定义为inline的函数体内有循环/递归等 等，编译器优化时会忽略掉内联。...补充： 说到内联函数，很多人会联想到C语言中的宏函数，两者功能有些相似，但是为什么有些地方不建议使用宏函数呢？ 原因：a、宏函数不支持调试 。b、宏函数语法复杂，容易出错。...c、没有类型安全的检查 很多人想，既然这么好，为什么不全部用内联函数呢？ 其实内联函数也有缺点，比如一百行代码的函数，在十个地方调用，普通方式是110行指令。而使用内联函数的话将会变成1000行。
前言 函数调用要开辟栈帧，如果是一些稍微复杂的递归问题或者排序问题（含有交换比较多，例如快排）就会导致开辟的函数栈帧的数量太多了，那么有没有什么办法可以优化一下这个函数栈帧呢？...宏定义的函数，在预处理阶段就会将函数与程序中对应的语句进行替换，进而优化了多次调用函数所开辟的函数栈帧。既然C语言中有优化这个问题的方法，那么我们的C++为什么还要创造一种新方法呢？...（如果内联函数是一个递归函数，也可能不会被展开） 为什么长函数不展开？...一般来说，内联函数的机制用于优化规模小、流程直接、频繁调用的函数，很多编译器不支持内联递归函数，而且一个代码量太大的函数也不大可能在调用点内联地展开。...为什么内联函数不能声明和定义分离？ 答：内联函数在编译期间是不会生成地址的（编译器认为内联函数不需要函数地址，因为内联函数的使用方法，就是直接在程序内部展开，而不会进行函数调用。
如果需要，为什么？更重要的是，未来完美的机器学习语言可能是什么样子？...为什么创建新语言？ 创建新语言的核心原因非常简单：ML 研究需要极高的算力，简化建模语言可以使添加特定的优化和特征变得简单。训练模型要求极高的硬件支持、合适的数值、低解释器开销和多种并行化。...这些优化依赖于简单化的假设（ML 模型不是递归的，或不需要自定义梯度），这使得将这些优化或应用部署到小型设备变得简单。...使用机器学习和复杂树结构数据需要可微且递归的算法。 ? 该方法的另一个缺陷是，目前需要上面讨论的元编程。构建和评估表达树对程序员和编译器都是额外的负担。...其想法是将基础的动态自动微分和生成可优化「静态子图」的代码追踪方法联系起来。不幸的是，这只是把不相关的实现和 API 混在一起而已。
为什么会有“栈溢出”呢？因为函数调用的过程，都要借助“栈”这种存储结构来保存运行时的一些状态，比如函数调用过程中的变量拷贝，函数调用的地址等等。...为什么呢？因为这种写法，本质上还是有多层的函数嵌套调用，中间仍然有压栈、出栈等占用了存储空间（只不过能比前面的方法会省部分空间）。...原因就是因为编译器帮助做了尾递归优化，可以打开汇编代码看看（这里就不展示 C++的了）。后面我用大家比较熟悉的 JVM based 语言 Scala 来阐述这个优化过程。...(好像 Java 的编译器没做这方面的优化，至少我实验我本地 JDK8 是没有的，不清楚最新版本的有木有)（scala 本身提供了一个注解帮助编译器强制校验是否能够进行尾递归优化@tailrec） object...个人看法，我们知道有“尾递归”这个点就好了，有时候我们写递归就是为了方便，代码可读性好，如果确实是出于性能考虑，我们可以自己用迭代的方式去实现，不依赖于具体的编译器实现。
为什么 Julia 式的机器学习不需要计算图呢？因为 Julia 的机器学习语法就是计算图。 鉴于机器学习（ML）对编程语言、编译器和生态系统的众多需求，现在已经有很多有趣的发展。...使用编译语言足以解决许多问题，扩展该编译器是解决更多问题的最佳方法。本文仅介绍了我们目前在该领域的工作范例，即求梯度、为 GPU 和 TPU 提供代码编译，以及自动批处理。...然后，我们可以通过 LLVM 之类的编译器生成 SSA 形式的伴随代码，并将传统编译器优化的所有优势应用于前向和后向传播。...此外，这种方法还为扩展该编译器基础结构提供了可能，可以使用更高级和特定领域的优化，例如用于 TPU 等加速器的内核融合和编译。...例如，上面的代码不限于浮点数的密集数组，而是可以给出复数的稀疏数组；Julia 的常规特化机制将动态地生成一组新的 PTX 指令。
为什么是可能会报错？...next : previous } foward(true)(1) // 输出：2 foward(false)(2) // 输出：1 六、内联函数 如果开启了编译器优化（Release模式默认开启），编译器会自动将某些函数变成内联函数...("test") } test() 以上代码如果开启编译器优化，test()会替换为print("test")。...函数体比较长 包含递归调用 包含动态派发 @inline： 永远不会被内联（即使开启了编译器优化） @inline(never) func test() { print("test") } 开启编译器优化后...，及时代码很长，也会被内联（递归调用、动态派发的函数除外）： @inline(__always) func test1() { print("test") } 在Release模式下，编译器已经开启优化
为什么C++会将C语言的宏函数替换掉❓ 那必然是C语言的宏函数存在着缺点： 不能进行调试，宏会直接被替换 函数参数不安全，没有类型安全检查 不可否认，宏太容易写错了 基于C语言的宏函数的缺点，C+...不是说内联函数会展开吗，不建立函数的栈帧，这里为什么会建立❓ 这是因为在Debug版本下内联函数是不会展开的（因为在Debug版本下我们可以进行调试） 查看方式： 在release模式下，查看编译器生成的汇编代码中是否存在...在debug模式下，需要对编译器进行设置，否则不会展开(因为debug模式下，编译器默认不会对代码进行优化，以下给出vs2019的设置方式) ： 点击属性： 此时我们在来看一看汇编： 我们可以看到...所以代码很长或者有循环/递归的函数不适宜使用作为内联函数。 inline对于编译器而言只是一个建议，编译器会自动优化，如果定义为inline的函数体内有循环/递归等等，编译器优化时会忽略掉内联。...auto不能作为函数的参数 编译函数需要开辟栈帧，而auto不能确定开辟多少 // 此处代码编译失败，auto不能作为形参类型，因为编译器无法对a的实际类型进行推导 void TestAuto(auto
动态规划定义 任何数学递推公式都可以直接转换成递推算法,但是编译器常常不能正确对待递归算法。将递归重新写成非递归算法，让后者把些子问题的答案系统地记录在一个表内。...为什么编译器常常不能正确对待递归？ 递归4条基本法则 基准情形。必须有某些基准情形，它无需递归就能解出。 不断推进。对于那些递归求解的步骤，每一次递归调用都必须要使情况朝一种 设计法则。...递归的4条法则中，效率低下的递归实现经常触犯第4条法则，即合成效益法则，也是编译器通常无法正确对待递归的原因。下面举例说明。...以求斐波那契数为例说明 问题说明 有通项公式 f(n)=f(n-1)+f(n-2); f(0)=f(1)=1;求任意n对应的f(n) 注意：目前有的编译器可以优化尾递归 递归解法及存在的问题 ... } System.out.println(); } //返回结果 return V[N][W]; } 总结 编译器一般不能很好的处理递归
除此之外，不可平凡复制类型也不能作为编译器常量进行编译器运算。所以，如果你的类是平凡的（只有数值和数字，不涉及堆内存分配），千万不要随手加上析构函数！...做编译器的朋友，就是要充分利用编译器的优化。而很多优化是有条件的，因此我们要争取写出优化友好的代码，把剩下的工作交给编译器，而不是自己胡搞蛮搞。...（九）尾递归优化 尾递归优化是函数式语言常用的一种优化，如果某个函数的最后一步操作是调用自身，那么编译器完全可以不用调用的指令(call)，而是用跳转(jmp)回当前函数的开头，省略了新开调用栈的开销。...（十）自动向量化优化 现代 CPU 大部分都支持一些向量化指令集如 SSE、AVX 等，向量化指的是 SIMD 操作，即一个指令，多条数据。...在某些条件下，编译器会自动将循环优化为向量化操作： 循环内部访问的是连续内存 循环内部没有函数调用，没有 if 分支 循环之间没有依赖 举个例子，下方的代码非常的向量化不友好： enum Type {
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