2.修改W的时候我们只是在尝试，如果能知道当前具体的下降趋势是不是速度就更快了呢？接下来的一节我们就会解决上面的问题。...1.损失函数：为了解决上面说到的第一个问题，我们就定义了一个损失函数来评价当前的W的好坏。 1.公式： ?...损失函数 2.解释： 1.我们都知道f(Cm,W)的结果会是一个大小为10的数组，这个数组的下标表示的是La数组中某个图片类型的下标，那么我们就可以将这个数组比作：在W下Tm这张训练图片，在每个图片类型下面的得分...2.优化函数：为了解决上面提出的第二个问题，我们可以定义一个优化函数，来不断的根据趋势优化我们的W 1.我们首先需要获取到当前W朝着好的方向前进的趋势，这里就要用上前面定义的损失函数了，因为损失函数是关于...3.一直循环上面的操作，直至找到最大的正确率下的best_svm和best_val，并将历次的train_accuracy,val_accuracy储存在results中。
图解 那下面我们还是通过一个具体的例子来给大家详细的讲解一下KMP算法： KMP算法呢可以认为是对BF算法（所以学这篇文章之前建议大家先看一下我的上一篇讲解BF算法的文章）的一个优化，它和BF的算法的区别在于...那么此时我们让j回退到第一个ab的后面那个位置（即下标2的位置，而ab的长度就是2）就很合适啊。 当然呢，大家可能会说你这个例子刚好凑巧啊，前面还有一个ab和i前面的那个ab相等。...，那了解next数组的求解规则，我们来练习一下，就上面那个例子，我们来把它的next数组求解一下： 答案我就直接先贴在这里了。...大家自己先尝试做一下。 那我这里就不再像上面那样详细的讲解了，按照上面的规则，应该是比较简单求解的，况且上面我们已经给大家讲过一个例子了。...GetNext函数： 搞定 那我们的KMP算法就写好了，来测试一下： ，没什么问题 7. next数组的优化 那么最后再来讲一个东西就是next数组的优化： next 数组的优化，即如何得到
； 冒泡排序 冒泡应该是比较基础的一种算法，我们以从小到大排序为例，它的基础思想是：从第一个数开始直到数组倒数第二个数，每一轮都去比较数组中剩下的数，如果后面的数据更小则两数交换，这样一轮一轮的比较交换下来...想象一个这样的场景：如果该数组基本有序，或者在数组的后半段基本有序，上面的算法就会浪费许多的时间开销，所以我们不再使用双重嵌套去比较每两个元素的值，而只是不断比较数组每前后两个数值，让大的那个数不断“...} } 同样的记得写单元测试函数； 冒泡排序进一步优化 顺着这个思路，我们进一步想象一个场景：现在有一个包含 1000 个数的数组，仅有前面 100 个数无序，后面的 900 个数都比前面的...Doc 格式的注释，这里省略掉是为了节省篇幅，另外别忘了测试单元用例代码； 上面的代码也很容易理解，其实就是一个“填坑”的过程，第一个“坑”挖在每次排序的第一个位置arr[low]，从序列后面往前找第一个比...上的一道题，我当时的做法是下面这样的，虽然看起来代码量多了不少而且看起来蠢蠢的..但是经过 LeetCode 测试，甚至比上面的实现要快上那么 2ms，特别提醒：下面的代码只是用作一个思路的参考，着重掌握上面的代码
但是在实际的工作中，我发现了项目的问题，当你请求一个网页，从请求到页面渲染要等上30s，你就知道项目项目优化的重要性，等等。现在的我想在前端这个行业走的更久，更远，或许已经是一种追求了。...网上说了那么多可以优化的方案，我们可以一一尝试一下，是的，完全没有任何问题。但是如果你想更加精确准确的了解到底是哪里耗时多，影响了最终的展示？...伪类和伪元素是有区别的，不要混淆。 p:first-child => 表示在一组兄弟元素中的第一个元素。...这个可以自己思考，利用上面的方法可实现，这个是上面的升级版。...贴一个我以前写的链接 juejin.im/post/5bc897… 数组的 reduce 之前没怎么用 reduce ，不知道原来 reduce 可有这么强大，上面尝试之后，去了解了一下 reduce
； 冒泡排序 冒泡应该是比较基础的一种算法，我们以从小到大排序为例，它的基础思想是：从第一个数开始直到数组倒数第二个数，每一轮都去比较数组中剩下的数，如果后面的数据更小则两数交换，这样一轮一轮的比较交换下来...想象一个这样的场景：如果该数组基本有序，或者在数组的后半段基本有序，上面的算法就会浪费许多的时间开销，所以我们不再使用双重嵌套去比较每两个元素的值，而只是不断比较数组每前后两个数值，让大的那个数不断“...} } 同样的记得写单元测试函数； 冒泡排序进一步优化 顺着这个思路，我们进一步想象一个场景：现在有一个包含 1000 个数的数组，仅有前面 100 个数无序，后面的 900 个数都比前面的...Doc 格式的注释，这里省略掉是为了节省篇幅，另外别忘了测试单元用例代码； 上面的代码也很容易理解，其实就是一个“填坑”的过程，第一个“坑”挖在每次排序的第一个位置arr[low]，从序列后面往前找第一个比...，我当时的做法是下面这样的，虽然看起来代码量多了不少而且看起来蠢蠢的..但是经过 LeetCode 测试，甚至比上面的实现要快上那么 2ms，特别提醒：下面的代码只是用作一个思路的参考，着重掌握上面的代码
，开发synchronized团队的技术人员对该关键字进行了一个较大的优化，后续文章中会讲到优化的几点，后来ReenLock和synchronized两者的性能都相差不大，因此我们在程序中这两个锁也都用的比较多...其他被这个monitor阻塞的线程可以尝试去获取这个 monitor 的所有权。...偏向锁： 偏向锁是Java 6之后加入的新锁，它是一种针对加锁操作的优化手段，经过研究发现，在大多数情况下，锁不仅不存在多线程竞争，而且总是由同一线程多次获得，因此为了减少同一线程获取锁(会涉及到一些CAS...，那么再来看看这段代码它是怎么模拟的，首先我们需要知道重量级锁它是在锁竞争非常激烈的时候才成为的，这段代码模拟的是，我启动两个线程，第一个线程对对象进行加锁，然后睡眠两秒，模拟程序在处理业务，然后第二个线程一直在等待第一个线程释放锁...我是黎明大大,我知道我没有惊世的才华，也没有超于凡人的能力，但毕竟我还有一个不屈服，敢于选择向命运冲锋的灵魂，和一个就是伤痕累累也要义无反顾走下去的心。
； 冒泡排序 冒泡应该是比较基础的一种算法，我们以从小到大排序为例，它的基础思想是：从第一个数开始直到数组倒数第二个数，每一轮都去比较数组中剩下的数，如果后面的数据更小则两数交换，这样一轮一轮的比较交换下来...想象一个这样的场景：如果该数组基本有序，或者在数组的后半段基本有序，上面的算法就会浪费许多的时间开销，所以我们不再使用双重嵌套去比较每两个元素的值，而只是不断比较数组每前后两个数值，让大的那个数不断“...}} 同样的记得写单元测试函数； 冒泡排序进一步优化 顺着这个思路，我们进一步想象一个场景：现在有一个包含 1000 个数的数组，仅有前面 100 个数无序，后面的 900 个数都比前面的 100 个数更大并且已经排好序...究其根源，在于我们的代码实现中，每次只从数组第一个开始取。...，我当时的做法是下面这样的，虽然看起来代码量多了不少而且看起来蠢蠢的..但是经过 LeetCode 测试，甚至比上面的实现要快上那么 2ms，特别提醒：下面的代码只是用作一个思路的参考，着重掌握上面的代码
如果是，加一，如果不是，自己创建一个新计数器，并更新 “最后读取的线程计数器”（也是为了性能考虑）。最后加一。返回成功。 如果上面的判断失败了（CAS 设置失败，或者队列有等待的线程（公平情况下））。...解释一下： firstReader 是获取读锁的第一个线程。如果只有一个线程获取读锁，很明显，使用这样一个变量速度更快。...但读锁对锁的获取做了很多优化，比如使用 firstReader 和 cachedHoldCounter 最第一个读锁线程和最后一个读锁线程做优化，优化点主要在释放的时候对计数器的获取。...解释一下： firstReader 是获取读锁的第一个线程。如果只有一个线程获取读锁，很明显，使用这样一个变量速度更快。...但读锁对锁的获取做了很多优化，比如使用 firstReader 和 cachedHoldCounter 最第一个读锁线程和最后一个读锁线程做优化，优化点主要在释放的时候对计数器的获取。
在上一篇漫画中，两个鸡蛋100层楼的条件下，我们找到了一个规律： 假设存在最优解，在最坏情况下尝试次数是 X，那么第一个鸡蛋首次扔出的楼层也是 X 。 这个规律在三个以上鸡蛋的条件上还能否适用呢？...假设我们第一个鸡蛋扔出的位置在第X层（1<=X<=M），会出现两种情况： 1.第一个鸡蛋没碎 那么剩余的M-X层楼，剩余N个鸡蛋，可以转变为下面的函数： F（M-X，N）+ 1，1<=X<=M 2.第一个鸡蛋碎了...依照上面的方式，我们计算出2个鸡蛋4层楼的最优尝试次数，结果是3次。 同理，我们按照上面的方式，计算出3个鸡蛋在各个楼层的尝试次数，分别是2次，2次，3次。具体计算过程就不再细说。...我们从状态转移方程式以及上面的表格可以看出，每一次中间状态的尝试次数，都只和上一层（鸡蛋数量-1）和本层（当前鸡蛋数量）的值有关联： F（M，N）= Min（Max（ F（M-X，N）+ 1， F（X...这样一来，我们并不需要一个二维数组来存储完整的中间状态记录，只需要利用两个一维数组，存储上一层和本层的尝试次数就足够了。
在上一篇漫画中，两个鸡蛋100层楼的条件下，我们找到了一个规律： 假设存在最优解，在最坏情况下尝试次数是 X，那么第一个鸡蛋首次扔出的楼层也是 X 。 ? 这个规律在三个以上鸡蛋的条件上还能否适用呢？...假设我们第一个鸡蛋扔出的位置在第X层（1<=X<=M），会出现两种情况： 1.第一个鸡蛋没碎 那么剩余的M-X层楼，剩余N个鸡蛋，可以转变为下面的函数： F（M-X，N）+ 1，1<=X<=M 2.第一个鸡蛋碎了...依照上面的方式，我们计算出2个鸡蛋4层楼的最优尝试次数，结果是3次。 ? 同理，我们按照上面的方式，计算出3个鸡蛋在各个楼层的尝试次数，分别是2次，2次，3次。具体计算过程就不再细说。 ? ? ?...我们从状态转移方程式以及上面的表格可以看出，每一次中间状态的尝试次数，都只和上一层（鸡蛋数量-1）和本层（当前鸡蛋数量）的值有关联： F（M，N）= Min（Max（ F（M-X，N）+ 1， F（X...这样一来，我们并不需要一个二维数组来存储完整的中间状态记录，只需要利用两个一维数组，存储上一层和本层的尝试次数就足够了。
这里对于伪共享我只是提一下概念，并不会深入去讲解，大家可以自行查阅一些资料。...)，都是从指定的位置获取变量的值，只不过第一个的offset是相对于对象o的相对偏移量，第二个address是绝对地址偏移量。...如果当前线程的hash值h=getProbe()为0，0与任何数取模都是0，会固定到数组第一个位置，所以这里做了优化，使用ThreadLocalRandom为当前线程重新计算一个hash值。...cellsBusy上面说了是加锁的状态，初始化cells数组和扩容的时候都要获取加锁的状态，这个是通过CAS来实现的，为0代表无锁状态，为1代表其他线程已经持有锁了。...，首先是判断通过CAS改变cellsBusy来尝试加锁，如果CAS成功则代表获取锁成功，继续向下执行，判断当前的cells数组和最先赋值的as是同一个，代表没有被其他线程扩容过，然后进行扩容，扩容大小为之前的容量的两倍
effect会在React的每次render之后执行，如果是有一些需要同步的副作用代码，则可以借助useLayoutEffect来包裹，它的用法和useEffect类似 useEffect有两个参数，第一个传递一个函数...useEffect借助了JS的闭包机制，可以说第一个参数就是一个闭包函数，它处在函数组件的作用域中，同时可以访问其中的局部变量和函数。...和 componentUnmount的例子，其第二个参数是一个空数组[]，这样effect在组件挂载时候执行一次，卸载的时候执行一下return的函数。...---- 0x03 useRef 假如已经对上面的思想和流程已经烂熟于心，对于“快照”的概念也十分认同。...demo示例 不过一般情况下，如果不是对业务或程序有充分的了解，我并不建议大家这样做。 对于依赖，首先得诚实地写入相关联的参数，其次，可以优化effect，考虑是否真的需要某参数，是否可以替换？
在弱网环境，上传和下载的速度受限，在保证每次数据同步的完整下，让每次传输的内容更少也是我最近研究的内容 相信大家都用过QQ客户端，不知道小伙伴有没有了解过QQ的更新机制。...应该是我 没有找到一个对的关键字，我现在的算法是我了解的算法对客户端更新优化最好的算法 在客户端更新的文件里面，不同的版本的相同文件的更改，会因为编译优化的不同，更改了文件里面数据的存放顺序。...在拿到单个文件的差异文件之后，再将差异文件压缩到压缩包，然后将这个压缩包发布 ? 第二个数据结构，包含一个4个字节的整形和一个数组。第一个属性用4个字节表示后面的属性的数组长度。...如果读取原有文件数据和匹配数据不符，那么尝试从当前查询到的数据的偏移继续往后查询是否存在匹配数据，如果查询到匹配数据则继续读取新的文件下一个字节到匹配数据，按照上面方法继续查询。...如对一个 .NET 的程序，如果在 VisualStudio 没有开启确定性构建，此时修改了一个类里面的方法和属性，那么在编译的过程，为了优化，可能会修改这个类编译后的二进制序列在编译后文件的所在地方。
选择排序是不稳定的排序方法（比如序列[5， 5， 3]第一次就将第一个[5]与[3]交换，导致第一个5挪动到第二个5后面）。...那么这就导致：2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序不相同，因此，我们就说它是不稳定的 再回到上面的问题，上一篇说讲的冒泡排序是稳定的，主要原因是：俩俩比较的时候，没有对相等的数据进行交换...(上面我查出最大值，还要我手动数它的角标)，知道它的数组角标即可，交换也是根据角标来进行交换 第一趟：遍历数组14个数，获取最大值，将最大值放到数组的末尾[13] 第二趟：遍历数组13个数，获取最大值，...四、选择排序优化 博主暂未想到比较好的优化方法，如果看到这篇文章的同学知道有更好的优化方法或者代码能够写得更好的地方，欢迎在评论下留言哦！...查到的这篇选择排序优化方法，感觉就把选择排序变了个味，大家也可以去看看： 他是同时获取最大值和最小值，然后分别插入数组的首部和尾部(这跟选择排序的原理好像差了点，我也不知道算不算) http://www.cnblogs.com
其实在第一次优化时，我大部分时间花在尝试cgo上面，而不是尝试slice上，我第一个思路是用cgo申请内存，伪造成go的对象，这些对象就不受Go的GC管理里，也就不会对GC有负担。...正好那阵子我在尝试将SpiderMonkey嵌入到Go，接触到了cgo操作slice的一些技巧，比如将C的数组映射成Go的slice，或者利用reflect.SliceHeader取得slice所指向的内存块地址...，只是到结构体里去一下长度，而重新切割的过程，只是重新构造一个指向同一个内存块或块中某一位置的过程，所以不会有内存拷贝和循环等消耗性能的操作。...上次群里有人问 map[int]XXX 这样的数据结构是否会有GC问题，正好这个数据结构我之前也考虑过，也在上面的数据结构实验里体现了，map[int]XXX 和 map[int]XXX是一样的，一条数据就是一个对象...从上面的观测数值来看百来万的对象数量所造成的暂停应该还不足以影响程序，除非应用场景对实时性要求非常高。
思考题：这里我甩贴一张小伙伴在群里分享的图： 这是我送个大家的礼物，大家可以尝试把上面图片的代码用函数式进行完全重构，加油。...通过对参数的处理，做到复用性，从上面的 add 函数可以知道，柯里化把多元函数变成了一元函数，通过多次调用，来实现需要的功能，这样的话，我们就可以控制每一个参数，比如提前设置好不变的参数，从而让代码更加灵活和简洁...)) { // TODO: } } 按照上面的写法，is 系列函数会对第一个参数进行 object 类型判断，会再次提高复用性。...（1）进行函数式优化--第一阶段 如果要做到高度抽象和复用的话，首先把需要的功能罗列一下，大致如下： 第一个功能：检查类型 第二个功能：调试功能，可以自定义 console 的输出形式 第三个功能：处理异常的功能...首先怎么把不同的函数组合在一起。 现在，如何将小函数组合成一个完成特定功能的函数呢？ 想一下，你会发现，这里需要用到函数的高阶性，要将函数作为参数传入多功能函数中。
记一次Node项目的优化 这两天针对一个Node项目进行了一波代码层面的优化，从响应时间上看，是一次很显著的提升。 一个纯粹给客户端提供接口的服务，没有涉及到页面渲染相关。...当然，这个最优的解决方案一定是服务端不进行处理，由客户端进行过滤，但是这样就失去了灵活性，而且很难去兼容旧版本 上面的代码在遍历data2中的每一个元素时，都会尝试遍历data1，然后再进行两者的对比...比如，我有一个Hash，数据结构如下： { name: 'Niko', age: 18, sex: 1, ... } 现在在一个列表接口中需要用到这个hash中的name和age字段...此时第一个集合的异步调用会占用很多的时间，而如果我们在第二个集合的数据获取中不依据第一份数据进行过滤的话，就会造成一些无效的请求（重复的数据获取）。...因为上边也提到了，第一个集合的数量大概是个位数，也就是说，第二个集合即使重复了，也不会重复很多数据，两者相比较，果断选择了并发。 在获取到两个数据集以后，在拿第一个集合去过滤第二个集合的数据。
自增自减少会实现什么效果大家可以自己尝试运行一下 下面做个小练习，利用字符指针将字符数组 sentence 中的内容复制到字符数组 word 中： //定义字符数组 sentence 和 word，给...这里我主要还是用二维数组来举例，但是还是会给大家分析多维数组和指针的关系。...如上面的例子，将数组看成数据类型 x，那么 nums 就有两个元素。nums[0]和 nums[1]。 我们取 nums[0]分析。将 nums[0]看做一个整体，作为一个名称可以用 x1 替换。...我们知道数组名即为数组首地址，上面的二维数组有两个维度。首先我们把按照上面 1 来理解，那么 nums 就是一个数组，则nums 就作为这个数组的首地址。...我们可以尝试以下语句： printf("%d", nums[0]); 此语句的输出结果为一个指针，在实验过后，发现就是 nums[0][0]的地址。即数组第一个元素的地址。
大家好，又见面了，我是全栈君。 PHP 7.4 是下一个 PHP 7 的次要版本，预计将于 2019 年 11 月 28 日发布到 General Availability。...还是在编译时，优化了高效率的常量数组 Spread 运算符的一个显着优点是它支持任何可遍历的对象，而该 array_merge 函数仅支持数组。...on line 3 如果第一个数组的元素是通过引用存储的，那么它们也通过引用存储在第二个数组中。...新语法是对语言的一个很大改进，因为它允许我们构建更易读和可维护的代码。...=，所以我们可以敲下面这段代码来替代上面的这段代码： $this->request->data['comments']['user_id'] ??
偏向锁，是指一段同步代码一直被一个线程访问，那么这个线程会自动获取锁，降低获取锁的代价。...轻量级锁，是指当锁是偏向锁时，被另一个线程所访问，偏向锁会升级为轻量级锁，这个线程会通过自旋的方式尝试获取锁，不会阻塞，提高性能。...（5）ReentrantLock 可重入锁，是指一个线程获取锁之后再尝试获取锁时会自动获取锁，可重入锁的优点是避免死锁。 其实，synchronized也是可重入锁。...，则初始化； （2）如果待插入的元素所在的桶为空，则尝试把此元素直接插入到桶的第一个位置； （3）如果正在扩容，则当前线程一起加入到扩容的过程中； （4）如果待插入的元素所在的桶不为空且不在迁移元素，则锁住这个桶...因为synchronized已经得到了极大地优化，在特定情况下并不比ReentrantLock差。 ----
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