不知道大家发现没有，执行递归算法，特别是递归执行层数多的时候，结果极其的慢，而且递归层数达到一定的值，还可能出现内存溢出的情况。本文就要将为你解释原因和对应的解决方案。...一、递归与循环 1.1 所谓的递归慢到底是什么原因呢？ 大家都知道递归的实现是通过调用函数本身，函数调用的时候，每次调用时要做地址保存，参数传递等，这是通过一个递归工作栈实现的。...递归与循环是两种不同的解决问题的典型思路。当然也并不是说循环效率就一定比递归高，递归和循环是两码事，递归带有栈操作，循环则不一定，两个概念不是一个层次，不同场景做不同的尝试。...但是，对于某些问题，如果不使用递归，那将是极端难看的代码。 2.2 循环算法： 优点：速度快，结构简单。 缺点：并不能解决所有的问题。有的问题适合使用递归而不是循环。...尾递归就是把当前的运算结果（或路径）放在参数里传给下层函数，深层函数所面对的不是越来越简单的问题，而是越来越复杂的问题，因为参数里带有前面若干步的运算路径。
我：StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的 面试官：那StringBuilder不安全的点在哪儿？ 我：。。。...（哑巴了） 在这之前我只记住了StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的这个结论，至于StringBuilder为什么不安全从来没有去想过。...我们看到输出了“9326”，小于预期的10000，并且还抛出了一个ArrayIndexOutOfBoundsException异常（异常不是必现）。...，直接看第七行，count += len不是一个原子操作。...这就是为什么测试代码输出的值要比10000小的原因。 2、为什么会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 可能很多人在大一的时候，就已经接触了递归了，不过，我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候，是一脸懵逼的，我当初也是，给我的感觉就是，递归太神奇了！...可能也有一大部分人知道递归，也能看的懂递归，但在实际做题过程中，却不知道怎么使用，有时候还容易被递归给搞晕。也有好几个人来问我有没有快速掌握递归的捷径啊。...这个等价关系式的寻找，可以说是最难的一步了，如果你不大懂也没关系，因为你不是天才，你还需要多接触几道题，我会在接下来的文章中，找 10 道递归题，让你慢慢熟悉起来。...return f(n-1) + f(n - 2); } 搞定，是不是很简单？...考虑是否可以自底向上 对于递归的问题，我们一般都是从上往下递归的，直到递归到最底，再一层一层着把值返回。
我：StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的 面试官：那StringBuilder不安全的点在哪儿？我：。。。...（哑巴了） 在这之前我只记住了StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的这个结论，至于StringBuilder为什么不安全从来没有去想过。...我们看到输出了“9326”，小于预期的10000，并且还抛出了一个ArrayIndexOutOfBoundsException异常（异常不是必现）。...我们先不管代码的第五行和第六行干了什么，直接看第七行，count += len不是一个原子操作。...这就是为什么测试代码输出的值要比10000小的原因。 2、为什么会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。
引言 你是不是遇到过这种问题： ❝ 面试官：StringBuilder 和 StringBuffer 的区别在哪？...我：StringBuilder 不是线程安全的，StringBuffer 是线程安全的 面试官：那 StringBuilder 不安全的点在哪儿？ 我：。。。...（哑巴了） ❞ 在这之前我只记住了 StringBuilder 不是线程安全的，StringBuffer 是线程安全的这个结论，至于 StringBuilder 为什么不安全从来没有去想过。...，而不是 12。...这就是为什么测试代码输出的值要比 10000 小的原因。 2、为什么会抛出 ArrayIndexOutOfBoundsException 异常。
问： 我有一个调用自己的函数: def get_input(): my_var = input('Enter "a" or "b": ') if my_var !...Type "a" or "b": a got input: None 我不明白为什么 get_input() 函数返回的是 None，因为它本应只返回 my_var。这个 None 是从哪里来的？...我该如何修复我的函数呢？ 答： 它返回 None 是因为当你递归调用它时: if my_var != "a" and my_var !...因此，尽管递归确实发生了，但返回值却被丢弃了，然后你会从函数末尾退出。在函数末尾退出意味着 Python 会隐式地返回 None，就像下面这样： >>> def f(x): ......Python3 documentation 因此，除了在 if 语句中调用 get_input() 之外，还需要返回递归调用返回的内容。
本文公众号来源：苦逼的码农 作者：帅地 本文已收录至我的GitHub 可能很多人在大一的时候，就已经接触了递归了，不过，我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候，是一脸懵逼的，我当初也是，给我的感觉就是...可能也有一大部分人知道递归，也能看的懂递归，但在实际做题过程中，却不知道怎么使用，有时候还容易被递归给搞晕。也有好几个人来问我有没有快速掌握递归的捷径啊。...这个等价关系式的寻找，可以说是最难的一步了，如果你不大懂也没关系，因为你不是天才，你还需要多接触几道题，我会在接下来的文章中，找 10 道递归题，让你慢慢熟悉起来。...7 return f(n-1) + f(n - 2); 8} 搞定，是不是很简单？...考虑是否可以自底向上 对于递归的问题，我们一般都是从上往下递归的，直到递归到最底，再一层一层着把值返回。
由于训练时间短，越来越多人使用自适应梯度方法来训练他们的模型，例如Adam它已经成为许多深度学习框架的默认的优化算法。...为了充分理解这一说法，我们先看一看ADAM和SGD的优化算法的利弊。 传统的梯度下降是用于优化深度学习网络的最常见方法。...Adam的优化方法根据对梯度的一阶和二阶的估计来计算不同参数的个体自适应学习率。它结合了RMSProp和AdaGrad的优点，对不同的参数计算个别的自适应的学习率。...上图来自cs231n，根据上面的描述Adam能迅速收敛到一个“尖锐的最小值”，而SGD计算时间长步数多，能够收敛到一个“平坦的最小值”，并且测试数据上表现良好。 为什么ADAM不是默认优化算法呢?...但是，本文这并不是否定自适应梯度方法在神经网络框架中的学习参数的贡献。而是希望能够在使用Adam的同时实验SGD和其他非自适应梯度方法，因为盲目地将Adam设置为默认优化算法可能不是最好的方法。
其实这是个再正常不过的coding习惯，当我们代码量小的时候用来做条件判断是再简单不过的了。 但对于优秀程序员来说，这并不是好代码， 为啥？...以上面的代码为例子，当需要判断的情况逐渐增加的时候，上面的代码可能会变的难以维护。...如何重构掉这段代码 对于这种代码我们重构的目标可以有两个深度，看自己强迫症的严重程度决定 · 继续用 if-else，只达到剥离执行代码块 · 用工厂模式去耦合 对于这两种其实不是非此即彼的关系，而是优化深度不同...从上的代码看的出来，不同的条件下，执行的逻辑是不同的，那么可以把这种执行逻辑抽象出来，用多态的概念来定义不同的执行方式。 ?...在经过这一轮重构之后，我们之前在一个类里面写的那堆代码已经抽离到多个不同的类里了， 现在在原来的类里的代码变成怎样了呢， ?
Sora 到底是不是 world simulator 呢？...Sora没有准确学到物理规律这一现象或许表明，简单的堆砌数据并不是通向更高级智能技术的道路。...其实熟悉强化学习的同学能一眼看出来，这张图的结构是错误（不完整）的，而真正的结构是下面这张图，RNN的输入不仅是z，还有动作action，这就不是通常的序列预测了（加一个动作会很不一样吗？...那么，强化学习里不是有很多model-based RL吗，其中的model跟world model有什么区别？答案是没有区别，就是同一个东西。...OpenAI认为Sora证明了一条通往simulators of the physical world的路线，但看起来简单的堆砌数据并不是通向更高级智能技术的道路。
来源：苦逼的码农（ID：di201805） ---- 可能很多人在大一的时候，就已经接触了递归了，不过，我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候，是一脸懵逼的，我当初也是，给我的感觉就是，递归太神奇了...可能也有一大部分人知道递归，也能看的懂递归，但在实际做题过程中，却不知道怎么使用，有时候还容易被递归给搞晕。也有好几个人来问我有没有快速掌握递归的捷径啊。...这个等价关系式的寻找，可以说是最难的一步了，如果你不大懂也没关系，因为你不是天才，你还需要多接触几道题，我会在接下来的文章中，找 10 道递归题，让你慢慢熟悉起来。...7 return f(n-1) + f(n - 2); 8} 搞定，是不是很简单？...考虑是否可以自底向上 对于递归的问题，我们一般都是从上往下递归的，直到递归到最底，再一层一层着把值返回。
这种想法是不对的，我们从很早以前就已经有海量的数据了，那时候甚至还没有大数据的概念。那么大数据究竟是从哪里来的呢？为什么我们需要大数据呢？...你只有在想要分析用户的行为时，才会大量收集这样的数据。 而现在的情况是，存储这些数据的成本是比较低的，而且你收集越多的数据，通过比对不同的趋势，你就可能获得更多的价值。...也就是说，大数据并不是你频繁访问的数据，除了作为分析之用，甚至你从来不会去用到它。事实上，除了分析之外，我们可以把大数据“冷冻”起来。...最终的结果也就可想而知。 不要轻视其他数据的价值 现在，你需要从大数据的狂热中退一步思考，你现在最重要的数据也许并不是那些大数据，而是我们所说的热数据。...记住，大数据的最佳实践并不适合这些数据。你的数据也许这是一些重要的有价值的数据，它们并不是大数据。
作者 | 帅地 来源 | 苦逼的码农 可能很多人在大一的时候，就已经接触了递归了，不过，我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候，是一脸懵逼的，我当初也是，给我的感觉就是，递归太神奇了！...可能也有一大部分人知道递归，也能看的懂递归，但在实际做题过程中，却不知道怎么使用，有时候还容易被递归给搞晕。也有好几个人来问我有没有快速掌握递归的捷径啊。...这个等价关系式的寻找，可以说是最难的一步了，如果你不大懂也没关系，因为你不是天才，你还需要多接触几道题，我会在接下来的文章中，找 10 道递归题，让你慢慢熟悉起来。...return f(n-1) + f(n - 2); } 搞定，是不是很简单？...考虑是否可以自底向上 对于递归的问题，我们一般都是从上往下递归的，直到递归到最底，再一层一层着把值返回。
这种想法是不对的，我们从很早以前就已经有海量的数据了，那时候甚至还没有大数据的概念。那么大数据究竟是从哪里来的呢？为什么我们需要大数据呢？...你只有在想要分析用户的行为时，才会大量收集这样的数据。 而现在的情况是，存储这些数据的成本是比较低的，而且你收集越多的数据，通过比对不同的趋势，你就可能获得更多的价值。...也就是说，大数据并不是你频繁访问的数据，除了作为分析之用，甚至你从来不会去用到它。事实上，除了分析之外，我们可以把大数据“冷冻”起来。...不要轻视其他数据的价值 现在，你需要从大数据的狂热中退一步思考，你现在最重要的数据也许并不是那些大数据，而是我们所说的热数据。...记住，大数据的最佳实践并不适合这些数据。你的数据也许这是一些重要的有价值的数据，它们并不是大数据。
可能很多人在大一的时候，就已经接触了递归了，不过，我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候，是一脸懵逼的，我当初也是，给我的感觉就是，递归太神奇了！...可能也有一大部分人知道递归，也能看的懂递归，但在实际做题过程中，却不知道怎么使用，有时候还容易被递归给搞晕。也有好几个人来问我有没有快速掌握递归的捷径啊。...这个等价关系式的寻找，可以说是最难的一步了，如果你不大懂也没关系，因为你不是天才，你还需要多接触几道题，我会在接下来的文章中，找 10 道递归题，让你慢慢熟悉起来。...7 return f(n-1) + f(n - 2); 8} 搞定，是不是很简单？...考虑是否可以自底向上 对于递归的问题，我们一般都是从上往下递归的，直到递归到最底，再一层一层着把值返回。
在这场人工智能引发的破圈热闹之下，我们不免要进一步深入思考一个问题，为什么这么多年过去了，引领产业技术革命的依然是美国而不是中国？...今天我们试图客观的分析下是什么原因造成了我们没有成为新一代技术革命的发起人，以后我们应该怎么做才能成为未来技术的引领者而不是跟随者。...基础技术研究不是一朝一夕就能完成的事情，它需要不断的试错，需要对未来技术发展趋势的独到眼光，更加需要长期主义的坚持。...总结 科技的发展进步不是一朝一夕就能实现的，它可能需要一代又一代技术人员孜孜不倦地追求。...我一直觉得填补空白这句话是有问题的，不是因为欧美的就是先进的，就是我们要去填补的。
看到有人问：为什么requests不是python标准库？...这确实是部分人困惑的问题，requests作为python最受欢迎的http请求库，已经成为爬虫必备利器，为什么不把requests直接装到python标准库里呢？可以省去第三方库很多的麻烦。...从使用者的角度看，基本都不赞成requests加入python标准库，主要有以下两个原因： 1、requests作为第三方库能有更好的灵活性，大家都愿意贡献代码。...这个提议也被python创始人Guido否决过，认为不是个好主意。 换做是你，你认为requests应该加入标准库吗？
最近面试，遇到一些关于 HashSet 的不寻常的八股 HashSet底层的value为啥不是一个 null呢，效率不是更高，还省得创建对象了？...HashSet#add 直接调用的HashMap#put 若HashMap#put： 成功，则返回null 失败，说明key已存在，就返回该key的value 综上，若底层hashmap的value...维护的是null，则 HashMap#put 成功或失败都会返回null，则 HashSet#add 每次返回值都是true，就无法确认add是否成功了。...HashSet#remove HashSet的remove依旧直接使用HashMap#remove HashMap#remove会返回value，所以若底层value都存null，就无法区分是否移除成功
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
