一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN，效果非常震撼，让你秒懂LLM工作原理。
Redis的哈希表是一个数组，数组的每个元素都是一个指向哈希表节点的指针。每个哈希表节点包含一个键和值的对，同时还有指向下一个节点的指针，从而形成一个链表。
name = ["aaa","bbb","ccc","ddd","eee","fff","ggg","hhh","iii"]
上一篇我们一篇搞定了字典，这篇呢我们学习一个与字典非常相似的数据结构 —— 散列表。散列表与字典基本一致，区别是字典存储的 key 是字符串，而散列表是一个数值（哈希值）。
介绍：python3-cookbook这本书是高级用法，不是小白使用书 目的：写作目的是记录下自己学习这本书的过程以及收获 书籍地址：https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
本节主要研究如何用二分查找算法去实现两个排序数组中位数，以及如何用python去实现。
一棵树最上面的点称为根节点，如果一个节点下面连接多个节点，那么该节点称为父节点，下面的节点称为子节点，二叉树的每一个节点最多有2个子节点，一个节点子节点的个数称为度，二叉树每个节点的度只能是0,1,2中的一个，度为0的节点称为叶节点。
备注： 本节中涉及到的跳跃表实现，已经在上节《闲扯Redis十》Redis 跳跃表的结构实现一文中详情分析过，本文中将直接引用，不再赘述。
其中，num() 为自定义函数，用于取整，即在不影响数值的情况下，去掉小数点后的 0 以上代码用于添加一组数据。
C++ STL 标准模板库提供了丰富的容器和算法，这些模板可以灵活组合使用，以满足不同场景下的需求。本章内容将对前面学习的知识进行总结，并重点讲解如何灵活使用STL中的vector和map容器，以及如何结合不同的算法进行组合。
2020年突如其来的新冠疫情，VIPKID发挥“互联网+教育”的专长，为抗击疫情力所能及地做出一份贡献。积极扩容在线直播系统，全力以赴为学生们提供安全的学习环境，为学校提供便利的授课工具，并保证每一节课程的教学质量，让家长和老师放心，让孩子安心。
argmax(...): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。 (deprecated arguments)
常规方法：使用双重循环，第一重从左往右固定索引，计算需要查找的结果，第二层循环从固定索引出发依次向右查找第一层计算的结果。时间复杂度\(O(n^2)\), 空间复杂度\(O(1)\).
升级机制的目的是为了解决整数集合存在的局限性，例如只能存储有限范围的整数。通过升级，可以扩展整数集合的能力以适应更大范围的整数数据。一般来说，Redis中的整数集合会支持三种不同的整数编码方式（int16_t、int32_t和int64_t），并根据需要动态升级到合适的编码方式。
IEnumerable分为两个版本：泛型的和非泛型的。IEnumerable只有一个方法GetEnumerator。如果你只需要数据而不打算修改它，不打算为集合插入或删除任何成员（例如从远端拿回数据显示），则你不需要任何比IEnumerable更复杂的接口。
根据文章内容总结摘要
mid = (left + right) / 2; 这一行代码可能就会出现溢出问题，举个例子就明白了，假设数组的长度是 int 的最大值，target 在数组中间靠右的位置，那么第一次计算 mid 是不会有问题，再次进入 while 循环的时候，此时 left = mid + 1, 然后再计算 left + right 就会出现溢出问题了。
常用print()#输出,input()#交互输入,open()#文件操作等都不说了。
支持向量机是1992年由Bell实验室的vladimir Vapnik和他的同事首次提出的。然而，许多人并不知道支持向量机的基础知识早在20世纪60年代他在莫斯科大学的博士论文中就已经开发出来了。几十年来，SVM一直受到很多人的青睐，因为它使用更少的计算资源，同时允许数据科学家获得显著的准确性。更不用说它同时解决了分类和回归问题。
先看一下两个例子： 十个成绩，求总分，最高分，最低分 //输入10个成绩，求总分，最高，最低 var arr=new Array(67,45,56,12,90,98,23,43,56,99,97); var g=0; var d=arr[0];//定义最小开始时等于第一个数 var z=0; for(var i=0;i<arr.length;i++){ z=z+arr[i]; if(arr[i]>g){
Matplotlib可能是Python的事实数据可视化库，但它并不总是最漂亮的。在本文中，我们将探讨如何将单调的默认Matplotlib图变成漂亮的数据可视化。我们将探索COVID-19数据，以了解该病毒如何在不同国家传播（我们只是针对数据进行分析不对任何做出评价）。
要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。在数据集中，大多数时候都会有不同大小的数据。为了使更好的预测，必须将不同的特征缩小到相同的幅度范围或某些特定的数据分布。
本文的题目比较拗口，用一个示例来说明，如下图1所示，是一个记录员工值班日期的表，在安排每天的值班时，需要查看员工最近一次值班的日期，以免值班时间隔得太近。例如，可以查到张无忌最近是2019年9月9日值班，因此下一天的值班就不会安排张无忌了。现在就是要求给出张无忌后，获得他最近值班的日期2019年9月9日，对于其他的员工也是这样。
Python是一门基于虚拟机的语言，pyc 是由py文件经过编译后二进制文件，py文件变成pyc文件后，加载的速度有所提高，而且pyc是一种跨平台的字节码，是由python 的虚 拟机来执行的。
《Redis设计与实现》读书笔记（二） ——Redis中的字典（Hash） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 字典，又称符号表、关联数组、映射，是一种保存键值对的抽象数据结构。每个键（key）和唯一的值（value）关联，键是独一无二的，通过对键的操作可以对值进行增删改查。 redis中字典应用广泛，对redis数据库的增删改查就是通过字典实现的。即redis数据库的存储，和大部分关系型数据库不同，不采用B+tree进行处理，而是采用hash的方式进行处理。 另外，毫无疑问，redis的hash
font_path：字体路径。字体存在的目录，在想要的字体上点右键，选择“属性”可查看其名称，然后连同路径复制，赋给font_path即可。比如本例使用的黑体。需要注意的是，若是中文词云，需要选中文字体。
有序集合和集合一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。 不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。 有序集合的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。
32>8？ ture： 将32和8调换位置 8， 32*， 128， 2， 64；
字典的基本详情 字典查找速度快 字典是无序的；（python3.6以上版本有序） 字典支持乘加、成员检查、长度、最小值、最大值、嵌套； 字典值不支持列表、元组、索引、切片、元素赋值跟切片赋值； 字典通过大括号表示； 字典的内容是项；项由键和值组成，中间用冒号隔开；项和项之间用逗号隔开；需要注意键必须是唯一的； 字典的意义是让用户能够快速的找到特定的单词（键），以获悉其定义（值）； 字典通过键来进行查看值的内容 字典的值可以是字符串、数字、字典 字典的赋值 dict1 = {'key1':'value1',
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如下销售数据中展现了三笔订单，每笔订单买了多种商品，求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。例如第一条数据的最终结果为：235.83 / (235.83+232.32+107.97) = 40.93%。
Oracle数据库里的直方图使用了一种称为Bucket（桶）的方式来描述目标列的数据分布。Bucket（桶）是一个逻辑上的概念，相当于分组，每个Bucket就是一组，每个Bucket里会存储一个或多个目标列中的数据。Oracle会用两个维度来描述一个Bucket，这两个维度分别是ENDPOINT_NUMBER和ENDPOINT_VALUE，Oracle会将每个Bucket的这两个维度记录在数据字典基表SYS.HISTGRM$中。列的直方图的类型可以通过查询视图DBA_TAB_COL_STATISTICS的HISTOGRAM列来获取，一般情况下包含3类，NONE（没有直方图）、FREQUENCY（频率直方图，也叫等频直方图）、HEIGHT BALANCED（高度平衡直方图，也叫等高直方图）。在Oracle 12c中，又新增了两种类型的直方图，分别是顶级频率直方图（Top Frequency Histogram）和混合直方图（Hybrid Histogram），本书只讨论频率和高度平衡直方图。
给你一个整数数组 nums 和一个正整数 threshold ，你需要选择一个正整数作为除数，然后将数组里每个数都除以它，并对除法结果求和。
中将介绍一个流行的机器学习项目——文本生成器，你将了解如何构建文本生成器，并了解如何实现马尔可夫链以实现更快的预测模型。
昨天是刷题的第 25 天，基本保持了每天一两道，同步分享了其中前 35 题的记录。通过二十多天的摸索，慢慢熟悉 LeetCode 平台，为了提高刷题学习效率，我决定要改变刷题方式：由之前的按顺序做题改为通过标签分类的专项刷题。
Redis 中的 hash 是我们经常使用到的一种数据类型，根据使用方式的不同，可以应用到很多场景中。
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
题目：输入n个整数，输出其中最小的k个。例如输入1，2，3，4，5，6，7和8这8个数字，则最小的4个数字为1，2，3和4。 分析：这道题最简单的思路莫过于把输入的n个整数排序，这样排在最前面的k个数就是最小的k个数。只是这种思路的时间复杂度为O(nlogn)。我们试着寻找更快的解决思路。 我们可以先创建一个大小为k的数据容器来存储最小的k个数字。接下来我们每次从输入的n个整数中读入一个数。如果容器中已有的数字少于k个，则直接把这次读入的整数放入容器之中；如果容器中已有k个数字了，也就是容器已满，此时我们不
上期我们在展示数据分流的函数中，判断了一下当前接口是否为get。在MeterSphere中，get的接口参数相对简单 在MeterSphere的json文件中。request下面有一个arguments的节点。该节点内部就记录的是params类型的参数。如下所示。
该处理器用于生成在表中执行分页查询的SQL 查询语句，分区(属性partition)大小以及表的行数决定页面的大小和数量以及生成的流文件。此外，可以通过设置最大值列来实现增量抓取数据，处理器会跟踪列的最大值，从而只抓取列值超过已记录到的最大值的行，该处理器只在主节点上运行，可以接受传入的连接;
字典，大家都用得特别多，花括号包起来的，一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
很多读者都知道 Python 是一种高级编程语言，其设计的核心理念是代码的易读性，以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。
人生苦短，为什么我要用Python？很多读者都知道 Python 是一种高级编程语言，其设计的核心理念是代码的易读性，以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。
Python 是一门非常优美的语言，其简洁易用令人不得不感概人生苦短。在本文中，作者 Gautham Santhosh 带我们回顾了 17 个非常有用的 Python 技巧，例如查找、分割和合并列表等。这 17 个技巧都非常简单，但它们都很常用且能激发不一样的思路。
NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库，其中包含了丰富的数学和统计函数。这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算，例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。在本文中，我们将详细介绍NumPy中一些常用的统计函数及其用法。
默读代码类的题目，相对来说是比较简单的。重点去研究列表解析，之后你就可以轻松的回答这些问题喽~
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伟大先辈尼古拉斯·沃斯曾这样说过：程序=数据结构+算法，这在程序员界堪称经典的公式，其意义不亚于物理学界中的E=mc2。实际上，其意在阐明编程的核心在于掌握数据结构与算法！如果把一名优秀的程序员比作武林高手，那么数据结构即为招式，算法则是内功，二者缺一不可。当下，Python语言非常火热，学好Python就必须掌握好这些数据结构的常用用法。
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