写得不好的查询会消耗更多的系统资源，执行时间长，并可能导致服务损失。...数据库中的查询可以用许多不同的结构编写，并且可以通过不同的算法执行，写得不好的查询会消耗更多的系统资源，执行时间长，并可能导致服务损失，一个完美的查询可以减少执行时间并带来最佳的 SQL 性能。...SQL查询优化的主要目的是： 减少响应时间并提高查询性能 减少 CPU 执行时间以获得更快的结果 最大限度地减少用于提高吞吐量的资源数量 SQL 查询优化是如何完成的？...确保查询处于最佳路径和形式非常重要，SQL 查询过程需要最好的执行计划和计算资源，因为它们是 CPU 密集型操作，SQL 查询优化通过三个基本步骤完成： 查询解析 优化 查询执行 解析确保查询在语法和语义上都是正确的...SQL 查询优化包括以下基本任务： 检测需要改进的关键部件 分析查询执行以查找导致性能不佳的问题 改进查询执行计划以优化查询 最后，查询执行涉及将查询优化步骤生成的计划转化为操作，如果没有发生错误，此步骤将返回结果给用户
你的算法可能会把这些因素全部考虑在内。如果你的算法足够完美，你可能不仅仅预测到了胜负情况，你连比分都能猜个大概。」 同理，Facebook 的动态消息算法也是这样的情况。...他们点了赞，并不一定代表他们真的喜欢这条消息，故事看到一半就关闭，也不一定是不喜欢。如何优化这样的情况? ? 「点赞」 在 2013 年末，Facebook 已经是当时最炙手可热的公司。...Sami Tas 是其中的一位软件工程师，他的工作是把动态消息排序小组写出的目标(即伪代码)翻译成电脑可以理解的语言。这个下午，我盯着他看，他从我旁边经过，被一个看似微不足道的问题困扰了。...我猜，有一部分「『隐藏』强迫症患者」已经可以愉快地刷动态消息了，但还有一部分的用户仍受到不准确算法的困扰。 质量评测小组的出线另动态消息算法团队的数据更立体，这是大数据不能给予的。...还是数据驱动的 Facebook 比我们更懂自己?可能做出比用户自己想要的更吸引人的动态消息吗? Mosseri 告诉我他并不会过度担心这些。
问题在于，通过使用传统的深度学习中常见的梯度下降方法，我们试图以这样一种方式“解决”神经网络的权重问题，神经网络学习了系统的传递函数如何工作，即预测给定输入系统的输出，而不是试图找到一个策略。...虽然这在建模像钟摆的物理系统如何工作的过程中是显然有用的，从这一方面来说它在给定当前状态变量的条件下预测了下一个时间层的方向/速度，但它可能无法想出一个如何达到某种理想状态的策略，特别是当前状态（比如说钟摆完全颠倒...这篇论文的主要贡献是使用卷积网络处理视频游戏图像，并且使反向传播一直工作在通过卷积从期望的奖励中提取特征，所以它可以在GPU上非常快地工作。...挖掘一些较老的论文出版物，我发现John Gomez的论文非常有帮助，写得很好，而作为以前没有实施过遗传算法的人，本文中的伪代码揭示了这些东西是如何工作的。...在文献中，传统神经进化(CNE)仍然存在许多问题，其中算法实际上失去了多样性，也收敛到局部极大解，而这个子领域的大量工作是寻找更先进的算法（在上文中，ESP和NEAT是命名）。
虽然现在看来并不完美，但在当年能够一统江湖，确实当之无愧 民智初启：早期模板引擎方案 jQuery 帮助我们能够以更舒服的姿势操作 DOM，但它并不能从根本上解决 DOM 操作量过大情况下前端侧的压力...由于模板引擎更倾向于点对点解决烦琐 DOM 操作的问题，它在能力和定位上既不能够、也不打算替换掉 jQuery，两者是和谐共存的。...尤其令人无法接受的是，它在性能上的表现并不尽如人意：由于不够“智能”，它更新 DOM 的方式是将已经渲染出 DOM 整体注销后再整体重渲染，并且不存在更新缓冲这一说。...虚拟 DOM 的价值 在整个 DOM 操作的演化过程中，主要矛盾并不在于性能，而在于开发者写得爽不爽，在于研发体验/研发效率。...、更新调度等计算工作；而 ReactDOM 提供了在网页上渲染的基础。
此变量被初始化为空数组，以处理用户不匹配搜索的情况。最后，显示找到的用户。虽然这种方法有效，但 JavaScript 的 Object.groupBy 可以提供更简洁、高效的解决方案。...然而，在这种情况下，我们并没有改变算法的时间复杂度。如果我们拿这段代码进行基准测试，我们会发现它大致与先前的代码花费的时间相同。那么Object.groupBy 是如何工作的呢？...实际上，您可以将 Object.groupBy 的结果视为数据库中的索引表，它允许您以恒定时间访问数据，并降低了需要恒定访问诸如用户之类的数据的算法的时间复杂度。...Ramda 或 Lodash）或者创建可能有缺陷的自己的版本，需要额外的测试来确保此算法的安全性。...这使得它在数据库索引和应用程序端的精确搜索方面非常棒。那么你呢？您有没有想出 Object.groupBy 可以发挥作用的用例？在下面的评论区告诉我！
现代人拖延产生的原因有很多，比如因为害怕失败而拖延，因为完美主义倾向而拖延，不想走出“舒适区”而拖延等等， 今天我们要针对一个常见的原因“对安排事情的人或事心有不满，被动gong击”而产生的拖延来看，如何从...这时，反馈学习需要有效解决如何将最终奖励正确地追溯并分配到之前的各个动作上，这就是所谓的信用分配问题。...也要认识到拖延行为并不能解决问题，反而可能会加重不满情绪。如同算法无法通过逃避训练得到优化一样，拖延并不能消除不满，反而会延长问题存在的时间，增加负面情绪的累积效应。...● 提升解决问题的能力：反馈学习需要学习如何将最终奖励正确地追溯并分配到之前的各个动作上。面对因不满引发的拖延问题，学习不断提升自己的情绪管理和冲突解决能力至关重要。...举个例子，工作中难免感到被忽视和不被重视的时候，当这种情绪不知道如何表达时，就可能导致工作中的拖延，比如经常延后提交报告，不积极参与团队讨论等等。
现在其实有很多现成的模型可用，比如识别物的模型等等，我们需要的话可以直接拿来用，但是现有模型的准确率可能不是那么理想（比如只有80%），如果我们需要进一步地提升识别准确率，可能就需要对其参数进行进一步的调优，以进一步地优化模型...，或者说有哪些可以优化的空间，这就引入了程序员需要具备的第三项能力: 代码要有足够的健壮。...，这里再多说几句,在创业初期我司主要用的是 php，主要是创业团队追求快，用 PHP 这种弱类型语言开发确实效率高，不过不安全，线上多次出现因为变量可以随意赋值造成的多次线上故障，而 Java 这种强类型语言虽然开发效率上比...代码写成这样看起来确实完美了，还能再优化吗，注意上文中的代码只适用于 int 的数组，如果用二分查找法进行区间查找具有通用性，比如我们想针对 short 或 long 型等类型的数组进行查找就无能为力了...所以为什么面试中大厂喜欢考算法，主要是想详细地了解你是否具备解决此算法题背后的思想，即抽象问题的能力，面试官还喜欢对相应算法题进行各种变形，其实也是为了考察你是否具有修改模型的能力（比如一个翻转链表，可以引申出顺序每
，即能把一个问题抽象或归类为某种方案来解决，比如要实现负载均衡， 会想到一致性哈希算法，要实现最短路径，想到使用动态规划, 微服务下要保证服务可用引入降级机制等等,一句话就是把具体的问题抽象成到解决此问题背后的方法论...现在其实有很多现成的模型可用，比如识别物的模型等等，我们需要的话可以直接拿来用，但是现有模型的准确率可能不是那么理想（比如只有80%），如果我们需要进一步地提升识别准确率，可能就需要对其参数进行进一步的调优，以进一步地优化模型...，这里再多说几句,在创业初期我司主要用的是 php，主要是创业团队追求快，用 PHP 这种弱类型语言开发确实效率高，不过不安全，线上多次出现因为变量可以随意赋值造成的多次线上故障，而 Java 这种强类型语言虽然开发效率上比...代码写成这样看起来确实完美了，还能再优化吗，注意上文中的代码只适用于 int 的数组，如果用二分查找法进行区间查找具有通用性，比如我们想针对 short 或 long 型等类型的数组进行查找就无能为力了...所以为什么面试中大厂喜欢考算法，主要是想详细地了解你是否具备解决此算法题背后的思想，即抽象问题的能力，面试官还喜欢对相应算法题进行各种变形，其实也是为了考察你是否具有修改模型的能力（比如一个翻转链表，可以引申出顺序每
你画我猜是一个竞速类游戏。你可能是一个伟大的艺术家，但是如果花费 12 个小时去画一只完美的猫，那么你将是一个糟糕的你画我猜玩家。...这样做是因为人类数据中的原始排序并不是最优的，这也是人类在你画我猜的游戏中会被精心设计训练的 Pixelor 打败的深层原因。...Pixelor 采用了 NeuralSort [8]，一种可微分的允许直通梯度 (Straight-through gradients) 反向传播的排序算法，并用更先进的可学习感知特征代替了启发式损失函数...面对同一个视觉概念，虽然不同的个体可能在你画我猜游戏中展现相似的竞技性，但他们仍然会有不同的草图策略。这使得笔画序列空间本质上是多模态分布的，而最佳传输距离可以更好地捕捉这种分布。...一个优秀的你画我猜玩家，就像一个优秀的拳击手一样，需要知道达成某一目标所需要的绝对最短路径。从宏观上看，这一点正是这篇 SIGGRAPH AISA 2020 论文的更大意义。
然后，你可以重复执行此过程，利用已求解的变量来求解下一个变量。 另一种更复杂的处理方式是创建一个方程组的系数矩阵，如下： ? 然后用另一个矩阵表示鸡、犀牛、山羊的未知数量： ?...一次进行多个猜测似乎是有用的，但是想让该策略起作用并不是那么简单。新算法的有效性在很大程度上取决于如何聪明地做出引发迭代过程的初始猜测，以及找到将并行猜测的结果组合成单个最终答案的巧妙方法。...在该研究中，许多技术问题都涉及证明随机猜测的不同部分也可以协同工作，包括实际上是最终解的任何特定猜测。Vempala 表示：「存在协调随机性」。...这类似于两个人在森林中搜寻并不只是搜寻他们所走的地面，还会搜寻他们的整个视野区域。Vempala 说：[两个猜测之间的所有内容也包括在内。] 此搜索功能可确保算法将在某处找到答案。...但是它本身并不能识别答案。因此彭泱和 Vempala 还需要进行进一步的证明工作。 该算法将随机猜测作为矩阵中的条目进行追踪。
它可以在许多实际场景中应用，比如建一条更坚固的桥梁，或造一架更隐蔽的飞机，这些工作可能都需要求解数百万个相互依赖的线性方程组。 线性方程组是现代计算的主力军。...从根本上说，线性方程组是对许多计算机科学的问题进行优化，这些问题主要是在约束系统内为一组变量寻找最佳值。如果我们可以更快地求解出线性方程组，那么我们也可以更快地解决这些计算机科学问题。...重复此过程，利用已解决的变量来得出其它变量即可。 除了上面这个方法，还有另外一种更复杂的求解方法，就是建立一个矩阵，矩阵的项（entry）为方程式的系数。...在彭泱和Vempala的论文中，许多艰巨的技术工作都涉及证明随机猜测的不同部分也可以协同工作，包括实际上是最终答案的任何特定猜测。“存在协调的随机性，” Vempala说。...此搜索功能可确保算法将在某处找到答案，但是它本身并不能识别答案。为此，彭泱和Vempala必须做额外的证明。 该算法将随机猜测作为矩阵中的条目进行追踪。
大多数人工智能技术课程都会向你解释不同的 ML 算法如何在框架下工作，但是这本书教你如何实际使用它们。如果你渴望成为人工智能的技术领导者，这本书将帮助你的道路。...不要考虑如何为您的问题构建完美的 ML 系统，您应该尽可能快地构建一个简单的原型。如果你不是问题领域的专家，这一点尤其正确，因为很难正确猜测最有希望的方向。...使用单一的评价指标 这个概念建立在前一个概念的基础上，关于为什么选择单个数字的评估度量的解释非常简单：它使您能够快速评估算法，因此您能够更快地迭代。使用多个评估指标只会使比较算法变得更加困难。...如果你发现错误分类的图像中只有 9% 是鸟，那么无论你多大程度上改进算法在鸟分类上的性能，结果并不重要，因为它不会提高超过 9% 的性能。 此外，吴恩达提出几个使你能够快速进行错误分析的想法。...否则，你的团队有可能会在验证集上构建一些性能良好的模型，结果发现它在测试数据上的性能非常差，这是你最关心的。
我们将通过循环遍历每一行来设置要在数据集上执行的计算，然后测量整个操作的速度。这将为我们提供一个基准，以了解我们的新优化对我们有多大帮助。 ?...这大大简化了代码，并且比简单的for循环更节省内存。 考虑这样一个例子，我们想把1到1000之间的所有数字加起来。下面代码的第一部分说明了如何使用for循环来实现这一点。...下面我们修改了代码，使用.iterrows()代替常规的for循环。在我上一节测试所用的同一台机器上，平均运行时间为0.005892秒，速度提高了2.28倍！ ?...apply()之所以快得多，是因为它在内部尝试遍历Cython迭代器。如果你的函数针对Cython进行了优化，.apply()将使你的速度更快。...看下面的代码，看看.cut()是如何工作的。我们又一次得到了更干净、更可读的代码。最后，.cut()函数平均运行0.001423秒，比原来的for循环快了9.39倍! ?全网进行中···
强大的mapper 跟Innovus 强大的Giga placer 完美结合，相互汲取，相互补偿。...在综合端因为可以看到更真实的物理信息，所以可以更好地优化Congestion, 可以得到更好的Correlation 及Prediction; 在P&R 端可以借助Genus mapper 引擎做CRR...在项目早期还没有一个成熟的Floorplan 时，在Genus 中通过predict_floorplan 调用Innovus 快速做一次Mixed Placement 做一个Floorplan 出来，就可以愉快地在设计非常早期开始玩...Ispatial 了，这东西曾帮老驴在某项目上及早发现了槽糕设计的Congestion 问题，因为在设计早期，设计的兄弟们也承认自己代码写得不咋滴也愿意更改代码，省了许多后期不必要的撕扯麻烦。...Innovus 2020 的mixed Placer 在原有功能的基础上，增强了对I/O 的处理能力。
特征工程有时被视为艺术，而非科学(译者：我猜作者表达的是很多时候我们需要直觉或者经验总结，但是我不同意归为艺术)； 2. 参数优化需要对算法和核心ML概念有深入的了解； 3....AutoML可以帮助公司内的数据科学家节省时间，并将其更多地花费在更重要的事情上（例如在椅子上击剑）。 而我们在开始使用AutoML之前仅仅需要几行代码。...我挺好奇的，然后来做我自己的benchmarks.我在三个数据集（ credit, KDD Upselling, 和 mortgages）上比较了我的模型和AutoML的性能。...我有点难过，因为我计划在办公室里放松一下，而AutoML会做所有劳累的工作，但是无所谓咯 ?...你应该让你的工作尽量的自动化。。。 。。。可是封装的解决方案得分很低，看起来并不像是正确的选择。
我们如何在模型中捕捉到那种复杂的细节？ 为了更聪明的建立模型，我们可以使用不同的权重多次运行此算法，每个权重分别捕获不同的边缘情况： ?...但是在您开始之前，我的工作是猜测您将键入的第一个字母。我应该猜什么字母？ 我可以利用我的英语知识来增加猜对正确字母的几率。例如，您可能会在单词开头键入一个常见的字母。...Andrej是斯坦福大学的深度学习研究员，他撰写了一篇出色的介绍，介绍了如何使用RNN生成文本。您可以在github上查看该模型的所有代码（后台回复github获取代码）。...经过大约1000次迭代，优化了很多： ? 该模型已开始识别基本句子结构中的模式。它在句子甚至引用对话框的末尾添加句点。可以识别一些单词，但是仍然有很多废话。...我最终得到的文本文件如下所示： 查看文本文件，可以看到逐行阅读Mario关卡的方式实际上并不多： ? 逐行阅读，实际上没有可捕获的模式。许多行是完全空白的。
这样就基本解决了虚拟 DOM“是什么”的问题，接下来我们看看 React 中的虚拟 DOM 大致是如何工作的。...最终达到的效果正是我们喜闻乐见的“写得更少，做得更多”。 jQuery 使 DOM 操作变得简单、快速，并且始终确保其形式稳定、可用性稳定。虽然现在看来并不完美，但在当年能够一统江湖，确实当之无愧。...3.民智初启：早期模板引擎方案 jQuery 帮助我们能够以更舒服的姿势操作 DOM，但它并不能从根本上解决 DOM 操作量过大情况下前端侧的压力。...注：由于模板引擎更倾向于点对点解决烦琐 DOM 操作的问题，它在能力和定位上既不能够、也不打算替换掉 jQuery，两者是和谐共存的。因此这里不存在“模板引擎时期”，只有“模板引擎方案”。...其实说到底，跨平台也是研发提效的一种手段，它在思想上和1是高度呼应的。 在本课时的主线内容之外，虚拟 DOM 还有非常多的亮点值得我们去挖掘，这里我想着重拓展一下的是前面聊到的性能层面的优化。
你猜怎么着，数据库必须同时处理这两种情况！我不会让你厌烦很长时间，只是时间去了解这个想法。这将有助于我们以后理解 基于成本的优化的概念。这个概念时间复杂度用于查看算法对于给定数量的数据需要多长时间。...在这部分，一个写得不好的查询被转换成一个快速的可执行代码。然后执行代码并将结果返回给客户端管理器。...那么，数据库是如何做到的呢？动态规划、贪心算法和启发式关系数据库尝试了我刚才所说的多种方法。优化器的真正工作是在有限的时间内找到一个好的解决方案。...一些算法遵循规则并逐步应用它，但并不总是保持上一步中找到的最佳解决方案。它们被称为启发式算法。...因为我是开发人员而不是研究人员，所以我喜欢具体的例子。让我们看看SQLite 优化器是如何工作的。
因此，更多的新手程序员可以学习该语言并更快地加入编程社区。 良好的可视化 效果通过使用不同的图和图表，可以以易于理解的格式表示数据。它们是可视化呈现和理解数据的有效方法。...这使工作更轻松，并且对开发人员而言生产率更高。 OOP变得更容易。面向对象的编程（也称为OOP）是一种将不同的行为和属性组织到多个对象和类中的范例。...根据您的工作，可能需要不同的框架。 下面是4个著名的框架： ? 4个著名的Python web框架 Django：此框架非常适合成熟的Web应用程序和中档可扩展项目。...该代码由功能模块及其之间的连接组成，可让您根据用户操作执行程序算法。Python还支持Web开发中所需的图形用户界面。...在为项目考虑使用Python时，您还应该注意的另一件事是，并发和并行性并不是要在Python中完美使用的。因此，设计可能看起来并不像您想要的那样复杂。
对于这一问题，我们可以使用强化学习来优化药物相似性（drug likeness）或合成可及性，但由于数据存在缺陷，这种方法并不完美。...因此，我们使用同样的技术来优化这些信号，以提高模型的表现。 Robin Chauhan：这听起来很像ChatGPT现在正在进行的工作。...此外，奖励模型本身似乎并不完美，通过验证数据（validation data），你会发现其准确率大约在七成左右。因此在训练时，很可能会发生过度拟合。尚不清楚奖励模型是否足够全面，以描述优质的输出。...以ChatGPT为例，现在大学不得不重新设计他们的写作课程，因为现在ChatGPT写出来的文章比部分本科生写得还要好。...就我个人而言，我更喜欢从事更具有研究性质的工作。 Robin Chauhan：你对AI的贡献已经得到学术界的认可，但公众却鲜为人知。
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