展开

关键词

C++ 和 Java 写差别?

我写了七、八年的 “博客”,出版了一本《的乐趣》,一门《应该怎么“玩”?》课程,所介绍的例子都是 C++ 编写的。很多读者来向我吐槽:“好好的一本书,为什么要 C++?” 所以在本文里,我非常详细的讲述了 Java 或 C++ 写时候的优劣势,你可以参考一下来判断自己喜欢哪种语言写。 C++ 的容器都 begin() 和 end() 接口,分别得到起始位置的迭代器的值和结束位置的迭代器的值,很多标准库的都会到迭代器。 10、总结本文介绍了 C++ 和 Java 在基本语层面的对应关系,因为代码涉及的语言方面深度限,所以本文介绍的内容也比较基础。 通过对比发现不管是 C++ 还是 Java 来写,差别基本不大,如果朋友们对想再深度了解,可以看一下《应该怎么“玩”?》。

59210

python语言中

了解之前,我们先看一下什么是定义:(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,代表着系统的方描述解决问题的策略机制。 也就是说,能够对一定规范的输入,在限时间内获得所要求的输出。如果一个缺陷,或不适合于某个问题,执行这个将不会解决这个问题。不同的可能不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。 一个的优劣可以空间复杂度与时间复杂度来衡量。 python中的常见冒泡排序效率:O(n2)原理:比较相邻的元素,如果第一个比第二个大,就交换他们两个;对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。 到此这篇关于python语言中的文章就介绍到这了,更多相关python里内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

14220
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    必要将所机器都实现一遍

    我并不认为一定必要自己实现书上所,毕竟每个人所能关注的领域还是限的,懂得大致原理,具体的时候再仔细研究就可以。很多我也是写完了从来没过。 比如要实现某篇paper中的或者自己跑实验,一般情况下这些并不是(甚至肯定不是)通包提供的,一定要自己实现。这样的时候,如果以前实现过基础的的经验,会很大帮助。3. 提到tf和sklearn框架的熟练使是因为真的很重要且前者更重要,而tf和经典机器习可以说完全不同,那要把各种神经网络都实现?不然为什么只实现经典机器习而不实现神经网络呢? 4)成为一个出色的调包侠,也许这个词本身含贬义所以很多人会不以为意,但是一个优秀的调包侠是不会对原理一窍不通的,一个很简单的例子,比如个任务使卡尔曼滤波实现数据过滤,会去实现卡尔曼滤波? 相信很多习机器习都是从李航,西瓜书,各种公开课(林轩田,ag等等),然后拿本《机器习实战》基本全部实现一遍。本人也是这么做的,当时特成就感,事实证明没什太大处。

    37011

    现在习汇编还

    不止一个人觉得汇编语言现在应的场景太少了,还在习这门苦涩的语言还多大的意义,现在汇编语言多大途,在当前这个高级语言越来越重要的年代,习C语言的都不多了,汇编的又多少人还在习。 在底层语言越来越不受重视的时代,习汇编语言到底还多大的处?为什么还是很多人对汇编情独钟? 1.了解汇编语言能更好的分析问题虽然C语言已经很靠近底层了,但是在调试程序员的时候还会遇到一些无直接解决的问题,汇编会是解决问题的最后一根稻草,曾经个同事事没事就喜欢研究代码到汇编层面,所以经常遇到程序员崩溃的底层问题 出现大的系统的性能或者底层的隐晦的bug,了汇编做支撑,解决问题的方案变得更加直白,当你遇到无下手的问题,就知道汇编多牛气了。 看到上面的三点,也就明白为啥汇编语言还是屹立不倒,任何语言的存在都必然性。不见得汇编语言多牛,但关键时候能帮上你。如果机会能到汇编就不要放过这种机会。人工智能习资料

    1.3K20

    C语言真的?

    那么真的自C语言是没??答案肯定是错误的。个人观念习任何东西都是师傅领进门修行在个人。 如果真的天分,什么一看就会的话那么这种人肯定就是大佬,那么我感觉他自是没问题的。但是这种天赋型选手又几个能到达这种高度呢??所以说找一个大佬带自己入门就显得很关键了。你是否适合自? 针对初者,我感觉得先准备一本书,跟着书习,然后看能不能找一个大佬带自己习,通常自己习IT的话很多问题都是需要请教别人的,比如递归这个吧,你知道怎么写代码,那么过程是怎样的你知道?? 最后就是习的方了,小编这里推荐大家先给自己规划一下习的时间,比如每天几个小时花在习C语言上,小编认为至少需要4个小时,如果你每天4个小时的空闲时间都没,那么IT干啥呢。 大型公司的中间框架很多都是C++搭建起来的,所以说为了以后能找相关工作的话不是光C语言就能的。还得习其他的基础知识,当然循序渐进的习肯定是利于自己的。目标性习更能让自己动力哦!!

    2932319

    ping还高级你知道

    对于Windows下ping命令相信大家已经再熟悉不过了,但是能把ping的功能发挥到最大的人却并不是很多,当然我也并不是说我可以让ping发挥最大的功能,我也只不过经常ping这个工具,也总结了一些小经验 现在我就参照ping命令的帮助说明来给大家说说我使ping时会到的技巧,ping只在安装了TCPIP协议以后才可以使: Options: -t Ping the specified host until 此功能没什么特别的技巧,不过可以配合其他参数使,将在下面提到。 -a Resolve addresses to hostnames. 解析计机NetBios名。

    32450

    ping还高级你知道

    又是一个小技巧,着点: 对于Windows下ping命令相信大家已经再熟悉不过了,但是能把ping的功能发挥到最大的人却并不是很多,当然我也并不是说我可以让ping发挥最大的功能,我也只不过经常 现在我就参照ping命令的帮助说明来给大家说说我使ping时会到的技巧,ping只在安装了TCPIP协议以后才可以使: Options: -t Ping the specified host until 此功能没什么特别的技巧,不过可以配合其他参数使,将在下面提到。 -a Resolve addresses to hostnames. 解析计机NetBios名。

    24150

    术】能预测精神分裂症?

    近年来,研究人员已经将目标转向计,帮助心理健康专家分析高危人群的语言,以从他们的讲话中发现线索。本周,研究人员在一项小型研究中报告说,言语模式可能助于揭示哪些人可能患上了精神疾病。 来自西奈山医院、纽约州立精神病研究所、加利福尼亚大洛杉矶分校(UCLA)和其他机构的研究人员使了一种计来研究93位风险的年轻人的言语模式。计机分析了几年前进行的采访的记录。 单词被编码,这样就可以确定哪些单词是不合适的。因此,这个程序可以找出一个人在交谈过程中可能会出现什么问题。研究人员表示,该可以识别出哪些病人患上了精神病,准确率达到83%。 谢丽尔·科克兰是西奈山医院的精神病副教授,也是这项研究的成员之一。她说:“如果人们倾向于失去谈话的线索,他们似乎更可能患上精神病。”科克兰认为,计机能够比大多数研究人员更巧妙地对语言进行分析。 科克兰说:“那些患精神病风险因素的人,大约只20%的人患上了一种精神疾病。我希望我们可以利这一方来筛选那些似乎精神病风险的人,这样我们就可以评估他们,并提供治疗。”

    35950

    C++ 还是 Java ,差别大?

    因为这篇文章非常详细的讲述了两门语言在写时候的优劣势,非常值得一读。如果你刚好在,那么文末也贴心的为你准备了王晓华的课程,真的很好玩!全文大约3000字。 好好一本书,为什么要 c++ ? 尽管习 Java 了很长时间,但是因为工作的需要,很少 Java 做过大型的项目,所以在公开实现的时候,我本能地选择最擅长的 C++ 语言。 我介绍的例子都是 C++ 编写的,最终招致读者吐槽:“好好的一本书,为什么要 C++?” C++ 的容器都 begin() 和 end() 接口,分别得到起始位置的迭代器的值和结束位置的迭代器的值,很多标准库的都会到迭代器。 总结本文介绍了 C++ 和 Java 在基本语层面的对应关系,因为代码涉及的语言方面深度限,所以本文介绍的内容也比较基础。

    1.1K20

    什么?唉,对你来说,可能真没

    已经被封装起来了,很多时候,我们不需要接触的原理,就能很好的完成业务需求。为什么很多同觉得?一个很“可能”的答案是:因为你所接触的工作就是不到。 虽然在计机的世界里,无处不在,但这并不代表我们一定要掌握他们。这点儿像数。数?当然。人类文明发展至今,数的发展着举足轻重的地位。 如果你的功底不够,你就会意识到,自己是无胜任这样的工作的。所以,很多同问我,习了,怎么能够运到工作中?我的回答是:去接触那些真正使的工作。 虽然我说对你来说不一定,但与此相对应的,要想取得成功,就一定别的什么,是的。 不是技术领域的唯一的核心竞争力,但无论是一个人,一个企业,还是做一份事业,都需要核心竞争力。什么都没,肯定是不行的。很多同问我,去大厂工作,一定要比赛的成绩?答案当然不是。

    66620

    Spark习FP Tree和PrefixSpan

    在FP Tree原理总结和PrefixSpan原理总结中,我们对FP Tree和PrefixSpan这两种关联的原理做了总结,这里就从实践的角度介绍如何使这两个。 由于scikit-learn中没关联的类库,而Spark MLlib,本文的使以Spark MLlib作为使环境。1.  如果只是是少量数据的习,可以忽略这个参数。    从上面的描述可以看出,使FP Tree和PrefixSpan什么门槛。 要使 Spark 来习FP Tree和PrefixSpan,首先需要要确保你安装好了Hadoop和Spark(版本不小于1.6),并设置好了环境变量。 以上就是Spark习FP Tree和PrefixSpan的所内容,希望可以帮到大家。(欢迎转载,转载请注明出处。欢迎沟通交流: liujianping-ok@163.com)

    76630

    一本趣的看图的书籍《图解》

    今天给大家推荐一本挺趣的书《图解》,里面很多趣的插图,赠送PDF书籍,可以方便大家理解:PDF获取方式,评论获取简单查找:?二分查找:?旅行商:?书籍封面:?目录:?? 很趣的一本书~

    46020

    趣的(三)——Hash

    趣的(三)——Hash(原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、Hash 近期看到hash实现基于hash的简单的小型数据库(传统大型数据库的都是B+tree),感觉挺感兴趣,故先研究hash ,近期会hash实现一个小的数据库。 1、hash函数 作是把任意长度的输入,通过hash得到固定函数的输出,输出的内容就是hash值。这种映射是一种压缩映射,即输出的内容占的存储空间可能会小于输入的内容。 根据关键字的不同,可能设计不同的hash。2、直接取余——适整数 关键字k除以hash表的大小m取余,得到的结果即为结果。h(k) = k mod m。 3、乘积取整——适小数 使关键字k乘以一个常数A(0

    60470

    初识机器哪些?

    机器习无疑是现在数据分析领域的一个重要内容,凡事从事IT工作领域的人都在平时的工作中或多或少的会到机器习的。机器很多,不过大的方面可分为两类:一个是习的方式,一个是的类似性。 而对于些分类来说,同一分类的可以针对不同类型的问题。这里,我们尽量把常按照最容易理解的方式进行分类。 回归方是统计的主要应,被归为统计机器习。这些让人迷惑,因为我们可以回归来指代一类问题和一类。实际上,回归是一个过程。 所的方都是利数据的内在结构来尽量地把数据归入具最大共性的一类里。K均值最大期望(EM)关联规则习关联规则习是提取规则的一类,这些规则能最好地解释观测到的数据中的变量之间的关系。 这些规则能在大型多维数据集中发现重要且在商业上的关联,然后进一步被利。AprioriEclat人工神经网络人工神经网络是受启发于生物神经网络的结构和或功能的

    36130

    机器习常-k近邻

    概述今天介绍一下机器习常,以及常的数据处理技巧等。我们都知道机器习针对特定任务从经验中习,并且使得我们的任务效果越来越好。 我们一般通过Python来实现机器习常的程序,所以基于Python语言常的机器习类库及其第三方扩展库:IPython,Jupyter,numpy,matplotlib,scipy,scikit-learn %matplotlib inlinenumpyNumpy 是Python计机科基础库,里面很多的数。 我们现在常的机器是通过模型成本来反馈(反推)模型参数,使得在成本函数或者代价函数最低的情况下,寻找最优的模型参数。 总结通过一个简单的例子对机器习的常-k近邻了一个整体上的了解。下面我们介绍一下另外一个常:线性回归。参考1.

    48350

    柯里化

    原文地址:https:hughfdjackson.comjavascriptdoes-curry-help译者:the5fire注:这一篇应该跟上一篇一起读 为什么柯里化是的柯里化? 依靠这个技巧让代码变得更表达力仍旧是一个好的想?我并不是那么确信。 你需要权衡利弊;足够简单能防止bug产生并且能满足生存和发展需求,足够易能够让你的团队不需要快速习新技术就能够理解它。 JavsScript使截然相反的做,执行不受编译时限制。从积极方面来说这相当灵活。从消极方面来说错误出现的地方和它们的起因相隔甚远。 并且使新的语特性替换一开始通过使柯里化函数获取的好处:fetchFromServer() .then(JSON.parse) .then(data => data.posts) .then(posts

    26530

    你家的测试例方入参

    本文简要介绍JUnit5中的依赖注入特性。在介绍之前,先以斐波那契数列为例,看看JUnit4的参数化测试。

    10830

    趣的(六) ——Find-Union

    趣的(六)——Find-Union(原创内容,转载请注明来源,谢谢)一、场景Find-Union解决一类问题:1、武林帮派假设n个武林帮派,当两个帮派是合作的时候,人员不会互相打架;如果两个帮派没合作 另一个原则,假设帮派a和b合作,b和c合作,则a和c也作合作。现两个人相遇,需要快速知道其属于哪个帮派,是否会打架。另外,帮派之间也会再合作。2、问题抽象现数字0~n-1,共n个数字。 可以通过数组存放对应关系,每个数组的下标表示当前的点,可以利数组进行find和union的操作。现假设数组名id,元素n个,作为下面解决方案的前提。 所节点树的形式连接。当需要比较两个节点是否已经连接,只需要回溯这个链接的根节点即可。根节点一致的两个节点,表示两个已经连接的节点。find的核心代码:while(parentValue ! 4、方四:压缩路径的加权quick-union方三的速度已经很快,还一个地方可以进行微调。即每次find的时候,由于其都在追溯父节点,则可以把每次追溯到的父节点,都指向要连接的那个根节点。

    54140

    (各种排序图!)

    Objective-C 实现几种基本的排序,并把排序的过程图形化显示。其实还是挺趣的 ^ ^.选择排序冒泡排序插入排序快速排序 选择排序以升序为例。 因我们不讨论三向切分的快排优化,所以这里答案是:不理它。随着一趟一趟的排序,它们会慢慢被更小的元素往后挤,被更大的元素往前挤,最后的结果就是它们都会和枢轴一起移到了中间位置。 这是遵循苹果原API的风格设计,在需要比较数组内的两个元素时,排序方将会调这个代码块,回传需要比较的两个元素给外部调者,由外部调者实现比较逻辑,并返回比较结果给排序方。 排序方在每次完成两个元素的交换时,都会调这个代码块。外部调者,比如ViewController就可以知道排序元素每一次变换位置的时机,从而同步视图的变化。 这里我的办是延长两个元素比较操作的耗时,大约延长到0.002秒。结果很明显,当某个所需要进行的比较操作越少时,它排序就会越快(根据上面四张图的比较,毫无疑问快排所进行的比较操作是最少啦~)。

    40830

    清华大开源迁移库:基于PyTorch实现,支持轻松调

    使该库,可以轻松开发新,或使。? 在实际应场景中,标记数据往往是稀缺的。解决标记数据稀缺问题的一个方是通过计机模拟生成训练数据,例如使机图形技术合成训练数据(如下图所示)。此外,还可以从相关的领域 “借” 标记数据。? 各种领域自适应损失函数中一些公的模块,例如所中都到的分类器模块、对抗训练中到的梯度反转模块和领域判别器模块、统计距离中到的核函数模块等。这些公模块和提供的领域自适应损失函数是分离的。 稳定性领域自适应研究往往关注方的创新性或理论价值,而忽视了工程实现中的稳定性和可复现性。在复现现的过程中,出现了部分准确率不稳定的问题。 清华大龙明盛老师课题组认为开源这一助于更好地推进迁移习方向的未来研究工作。

    24730

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券