针对大规模的数组还支持更多变种。我拿自己仓促写的排序算法跟Java自带的算法进行了对比，看看能不能一较高下。这些实验包含了对特殊情况的处理。 首先，我编写了一个经典的快速排序算法。...在这种情况下，我的排序算法和Java的排序算法可以达到相同的运行时间量级。Wild & al指出，如果排序数组有很多的重复数据，标准的快速排序会比双枢轴的快速排序要快。...这是一个分布式算法，它通过样本抽样方法对要排序的数组进行分布估计，根据估计结果把数据分配到相应的一个临时的数组里（如图 1 所示），并重写这个初始的数组。...这是一个预处理过程，然后再应用其他的排序算法分别进行排序。在我的测试中，我使用了我编写的快速排序版本。如果使用合并排序应该会有更好的结果，因为合并排序被广泛应用在高度结构化的数组中。...尽管我写的快速排序算法在一定程度上比不过Java自带的算法，但是我的预处理过程很好的弥补了这些不足（调用了我的快速排序的Bleedsort 87ms vs Java 自带算法105ms; 938ms vs
它的基本思想是选择一个基准元素将待排序数组分成两部分，其中一部分的所有元素都比基准元素小，另一部分的所有元素都比基准元素大，然后对这两部分再分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行。...3、 对这两个子数组进行递归排序下面是一个由FuncGPT（慧函数）生成的用Java实现快速排序的基本示例：// 类名：QuickSort// 函数名：quickSort// 函数功能：使用快速排序算法对数组进行排序...这段代码中的主要函数包括：1、quickSort(int[ ] arr): 这是快速排序的入口函数，它接受一个整数数组作为参数，并对它进行排序。...以上就是通过FuncGPT（慧函数）用Java写的一个快速排序算法的基本流程。...当然，实际使用中，我们还需要考虑一些其他的因素，比如如何选择一个好的基准元素（这通常会影响排序的效率），以及在内存有限的情况下如何处理大型数组（这通常会影响程序的稳定性）。
的答案 日日夜夜困扰您的问题 - 首先要看的是活动监视器。您的目标是跟踪在后台运行的所有进程并退出不需要的进程。 快速修复：使用活动监视器关闭进程 活动监视器将向您显示哪些进程消耗了过多的系统资源。...如果您发现 Mac 变热，请先尝试避免阳光直射并正确清洁它。然后继续尝试这些修复。...快速修复：使用终端刷新 RAM 如果您的系统急需新内存，您可以执行此操作。本机 macOS 工具 Terminal 有一个特殊的命令来释放您的可用 RAM。 转到应用程序 > 实用程序 > 终端。...我们所有人都会下载一开始看起来有用且令人兴奋的应用程序，但结果却使我们的磁盘变得杂乱无章，而不是经常使用。 快速修复：卸载未使用的应用程序 回答“为什么我的 iMac 这么慢？”...这就是为什么最好使用CleanMyMac X等工具清除设备上的残留物。它的卸载程序模块显示您有多少应用程序，并方便地将所有剩余应用程序收集在一个选项卡中。
最近在某网站上看到一个视频，是关于排序算法的可视化的，看着挺有意思的，也特别喜感。...主要包括希尔排序（Shell Sort）、选择排序（Selection Sort）、快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）等九种排序。...如何表示数组 如何得到随机采样数组，数组有无重复数据 如何实现排序算法 如何把数组可视化出来 一、如何表示数组 python提供了list类型，很方便可以表示C++中的数组。...二、如何得到随机采样数组，数组有无重复数据 假设我希望数组长度是100，而且我希望数组的大小也是在[0,100)内，那么如何得到100个随机的整数呢？可以用random库。...三、如何实现排序算法 算法种类较多，就不一一举例；再次就以希尔排序(Shell Sort)为例讲讲： 尔排序的原理：希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。
冒泡排序是经典案例，这就是我教它的原因。，一旦你看到，冒泡排序与其他方法相比有多糟糕，你将开始认识到这是一个需要避免的常见模式。 重复计算一些没有实际变化的东西，或者在更改过程中可以计算一次。...在sorted.py和其他数据结构中的count()函数是一个很好的例子。你可以在函数内跟踪数据结构的大小。每次添加时，你可以增加它，并且每次删除时，减少它。每次都不需要遍历整个列表。...这是一个练习，使用现有代码从更简单的数据结构中构建数据结构，因此不一定是实现最好的 Python Dictionary（它已经有一个了）的练习。 对数据结构使用错误的算法。...冒泡排序显然是错误的算法（不要再使用了），但要记住归并排序和快速排序是否更好，这可能取决于数据结构。...如果你看到一个函数的修改，导致其他函数变慢，那么要么修复它，要么简单地撤销修改，并尝试一些新的方法。
我希望我们的经验能够展示如何使用开源项目构建解决方案，从而大大提高效率，以便工程团队可以花费宝贵的时间解决更多业务挑战。...在以下部分中，我将介绍： 为什么我们转向开源项目来建立我们的警报机制 从技术角度深入探讨我们如何构建警报 在我们的场景中使用 Prometheus 的优点和缺点 一些结束语 建立告警机制：无需重新发明轮子...（或至少是该领域中的大多数陷阱。...因此，为了让 Prometheus 根据实际跨度发出警报，我们需要获取一个链路跟踪数据，将其转换为指标，并配置由它触发的警报。...我们没有从头开始开发警报逻辑，这涉及设计（不同的组件、存储等）、实施，可能还需要多次迭代的错误修复和反馈，而是提供了一个开箱即用的解决方案，为我们节省了大量的开发时间时间。
但关键是它只是一个非可观察的值，以一种不允许框架在值发生变化时知道（观察）的方式存储在 JavaScript 中。...小抄：脏检查是值为基础的系统唯一可用的策略。将最新已知值与当前值进行比较。这就是方法。 你如何知道何时运行脏检查算法？...由于开发人员往往拥有快速的计算机，而移动用户首先抱怨。一旦想要进行优化，就没有“明显”的问题可解决。 相反，这是多年来积累的债务的一个漫长而缓慢的消减过程。...此外，“优化”API 引入了风险，可能会导致你掉入响应式的陷阱（更新停止传播）。 使用 Signal 系统时，需要稍微更深入地了解，可能会掉入响应式的陷阱。然而，掉入陷阱是即时、明显且容易修复的。...这是显而易见的！修复方法也很明显。你没有遵循响应式规则之一，你吸取了教训，也许不会再犯同样的错误。快速学习循环。
Pytorch Lightning 是一个非常好的工具：它删除了大量样板代码，并配备了一些优化方法，因此我决定使用 Lightning 重构这些代码。...我首先运行 Lightning 的分析器来找出问题所在。 基础分析器给了我一个起点：大部分时间都花在运行一个 epoch 上；高级分析器没有给我更多信息。...这就是我发现迭代缓慢的根本原因。 修复 bug 既然发现了 bug，就要想办法修复。...我将发现的这个 bug 报告给了 Lightning 团队，他们对问题进行了修复并在第二天推送了修补程序。我随后更新了库，更新后发现他们的修复确实有效。...——快速搭建基于TensorRT和NVIDIA TAO Toolkit的深度学习训练环境 第2期线上分享将介绍如何利用NVIDIA TAO Toolkit，在Python的环境下快速训练并部署一个人脸口罩监测模型
这是一个聪明的算法，在链表上工作得很好，但在固定大小的数组上并不是很好，因为你需要某种Queue来跟踪部分。...挑战练习 本练习的目的是，学习如何基于“伪代码”描述或“p-code”的实现算法。你将使用我告诉你的参考文献（主要是维基百科）研究算法，然后使用伪代码实现它们。...在这个练习的视频中，我会在这里快速完成前两个，更细节的东西留作练习。那么你的工作就是自己实现快速排序算法。...if is_sorted: break 我在这里添加了其他注释，以便你可以学习并跟踪它，将我在此处完成的内容与伪代码进行比较。...我们没有这样的设计方案，如何使这些排序算法处理任何“类似链表的数据结构”。 再也不要使用气泡排序。我把它包含在这里，因为你经常遇到坏的代码，并且我们会在练习 19 中提高其性能。
而这项研究恰恰激起了前谷歌研究人员Justine Tunney的兴趣。 她表示，作为一名C语言库的作者，我一直在寻找机会来策划最好的东西。 一起看看Justine如何详解DeepMind排序算法。...上面的算法显示了新的和改进的libcxx正在做什么。它基本上是快速排序，除了在递归到更小的切片时切换到排序内核和插入排序。...long 的好处是它足够长，可以存储 int 键值对，能够快速对地图条目进行排序是一个有用的技巧。 上面的函数编译后只有181字节的x86-64机器代码。...我认为值得注意的是，DeepMind非常慷慨，去年给了我们他们的矢量化快速排序库（当时他们被称为Google Brain），并通过这样做实现了永远无法挑战的排序优势。...很高兴看到他们用它来改进矢量化快速排序。 最后，我喜欢人工智能公司用机器语言编写代码的机器的想法。他们为什么不呢？机器的本质就是机器。 作为一个建设者，我发现这比OpenAI正在创造的未来要少得多。
归结为当你需要的时候能够找到你正在寻找的东西。假设系统中有一个数以百万计的人依赖的错误，开发人员必须尽快修复它。如果代码不可读，那么即使在修复之前，您也会花费太多时间来查明问题所在。...延迟会损害客户的体验，因为他们依赖于您快速修复bug。 可读代码是人们可以从中看到的代码。您应该考虑将来的程序员维护或扩展您的代码作为您的客户。...我们希望让未来的程序员（可能包括您）更容易理解我们的代码，以便他们能够轻松修复错误并添加新功能。当我们明白人们更喜欢阅读而不是寻找最佳解决方案时，它给了我们一个可读代码的理由和方法。...在上面的示例中，您可以拥有一个StringEncryptionStrategy，并保留您的代码以更改您正在使用的加密算法。代码仍然是可读的，因为你会知道你正在加密一个字符串。...结论 在旧软件不断变化的软件开发的现代，我建议以这种方式优先考虑： 让它起作用 使其可读 使其可扩展 使其高性能
陷阱1：SLO与您的业务目标不一致 一个常见的陷阱是创建与您的业务目标或服务水平协议 （SLA） 不一致的 SLO。这可能会造成不必要的干扰，并偷走关键任务的时间。...陷阱2：没有所有权或问责制的SLO 当SLO被违反时，你会打电话给谁？谁拥有它？...没有所有者的损坏的 SLO 可能需要更长的时间来修复，并且与具有所有者和明确定义的修复过程的 SLO 相比，它更有可能再次发生。...陷阱5：通过仪表板和电子表格手动评估SLO 开发仪表板和电子表格来跟踪 SLO 性能对于组织和可视化 SLO 和 SLI 非常有用。...通过智能的数据驱动方法自动阻止不良代码的能力对于不断受到手动流程限制但又被要求快速交付更高质量软件的开发团队来说非常重要。
逻辑陷阱 我们增加点难度，看一下文心一言和GPT-4能否识别不易察觉的逻辑陷阱。 我们给出一个经典的三段论：“群众是真正的英雄，我是群众，所以我是真正的英雄。”...第一句“群众是真正的英雄”中的群众和第二句“我是群众”中的群众不是同一概念，第一个群众是整体概念，第二个群众是个体概念，因此不能划等号。我们看一下文心一言和GPT-4能否发现这个逻辑陷阱。...文心一言 很明显，文心一言没能识别逻辑陷阱，它认为这句话本身没有问题，反而批判这句话含义上的暗示和误导，认为有“个人英雄主义”之嫌。这完全偏离了核心问题。...常见算法 首先我们从简单的常见算法开始，让两个模型用Python实现快速排序算法。 文心一言 GPT-4 两个模型生成代码大同小异，都实现了快速排序算法，并给出了算法的解释，且解释的都正确。...高级算法 快速排序算法太常见，我们加大点难度，让两个模型实现一个快速求平方根倒数的算法，并且这次编程语言换成C语言。
案例研究：Workiva 使用OpenTracing帮助查明瓶颈 公司：Workiva 地点：艾姆斯，爱荷华州 行业：企业软件 “通过OpenTracing，我的团队能够查看跟踪而向其他团队提出优化建议...后端代码在Google App Engine、Google Compute Engine以及Amazon Web Services上运行，Workiva需要一个支持多平台的跟踪系统。...软件工程师Michael Davis报告：“跟踪给了我们如何改进服务的直接和可操作的见解。...通过结合查看每个呼叫花费时间的地方，以及最常使用的呼叫，我们能够通过单次修复减少我们95％的平均响应时间（从600ms到30ms）。” 链接以了解更多。...云原生计算基金会（CNCF）致力于培育和维护一个厂商中立的开源生态系统，来推广云原生技术。我们通过将最前沿的模式民主化，让这些创新为大众所用。请长按以下二维码进行关注。
你不必实现算法 ... 如果你是一个初学者且刚开始。 停下来。 你现在正在实现一个机器学习算法吗？ 为什么？ 从头开始实现算法是我看到初学者犯的最大的错误之一。...Dont-Implement-Machine-Learning-Algorithms-1.jpg 陷入实现陷阱 以下是我收到的一封电子邮件的摘录： ...我真的很挣扎 为什么我必须从头开始实现算法？...建议 当被问及时，我通常会推荐三种平台之一： Weka。一个不需要任何代码的图形用户界面。如果你想专注于机器学习，并学习如何解决问题，这是一个很好的选择。 Python。...你所需要的算法没有合适的（足够快等）实现。 第一个是我最喜欢的。这可能会让你感到困惑。 您可以实现机器学习算法，以了解它们如何工作。我推荐它。这对开发人员来说是非常有效的。 但是。...您发现设计机器学习算法的快速和健壮的实现是一个艰难的挑战。 您了解到，在实施机器学习算法之前学习如何使用机器学习算法更容易，也更可取。
阅读大概需要11分钟 跟随我每天进步一丢丢 来自：AI公园 ---- 作者：Cecelia Shao 编译：ronghuaiyang 导读 这篇文章提供了可以采取的切实可行的步骤来识别和修复机器学习模型的训练...请注意：我们不包括数据预处理或特定的模型算法选择。对于这些主题，网上有很多很好的资源。 1. 从最简单的开始 一个具有复杂结构和正则化以及学习率调度程序的神经网络将比一个简单的网络更难调试。...我们在第一点上有点欺骗性，因为它与调试你已经构建的网络没有什么关系，但是它仍然是一个重要的建议！...检查内部的输出和连接 要调试神经网络，通常了解神经网络内部的动态以及各个中间层所起的作用以及这些中间层之间如何连接是很有用的。...快速回顾 我们希望这篇文章为调试神经网络提供了一个坚实的起点。
本文介绍了导致单元测试无效的五个陷阱，以及如何修复它们。 为每个函数编写一个单元测试 看起来很简单。假设您有一个小函数可以做一件事。假设它被称为calculate_average。...它是一个小单元，它是单元测试最佳实践希望您测试的单元。所以你为它写了一个测试，test_calculate_average. 这有什么问题？它测试单个代码单元，但它应该测试该单元的单个行为。...只为代码覆盖率而编写测试 跟踪测试覆盖率通常是一个好主意。如今，许多测试框架都支持这一点，并且像codecov这样的平台可以很容易地随着时间的推移对其进行跟踪。...这是一个覆盖率 100% 的快速反例，但让我们探讨当您传入一个空列表时会发生什么？...我没有努力覆盖每一行代码，而是推荐 Martin Fowler 的建议。将测试重点放在有风险的代码上。那是您自己编写的代码，而不是可能会被重构的框架。然而，知道什么是有风险的很困难，因为它需要经验。
步骤1：运行 valgrind 我发现找出为什么我的程序出现段错误的最简单的方式是使用 valgrind：我运行 1. valgrind -v your-program 这给了我一个故障时的堆栈调用序列...如何获得一个核心转储 核心转储(core dump)是您的程序内存的一个副本，并且当您试图调试您的有问题的程序哪里出错的时候它非常有用。...幸运的是，(我们通过)加载符号修复了它。 下面是如何加载调试符号。...一旦我这样做了，当我执行 bt 时，gdb 给了我一个带有行号的漂亮的堆栈跟踪! 如果你想它能工作，二进制文件应该以带有调试符号信息的方式被编译。...在未来如果我能让 ASAN 工作，我可能会多写点有关它的东西。(LCTT 译注：这里指使用 ASAN 也能复现段错误) 从一个核心转储得到一个堆栈跟踪真的很亲切!
这就是我主张索引服务负责粗排和过滤的原因，另外一个理由是可以简化召回逻辑。 d)第6步，排序模型和规则调整的请求是id列表，响应是完整的正排信息。...elk可以很方便地跟踪一次请求的全流程日志，这点对排查问题十分重要。进一步，如果经常需要确认为什么一篇文章没有被推荐出来，通常需要人工分析日志，有了elk后建立简单分析流程可以快速解决这个问题。...总之，利用kafka+flink可以快速地更新排序模型和画像信息，让推荐系统对用户行为快速及时地产生反馈。 监控 有服务就需要监控。...多说一句，与之类似，后台开发必须掌握性能检测工具，只有有能力快速定位性能瓶颈，才能解决它。...一旦这个接口模糊了，算法团队也负责很多线上服务，工程团队在设计架构时就必须考虑算法团队的感受，然后悲剧就开始了：产生一个接一个的怪胎，非主流，不伦不类。
每个阶段还介绍了需要学习哪些知识，看起来似乎不错，但并不是很详细，因此我让它细化了学习路线： p4.png 看了它的细化内容，明显比之前更加详细了。...以上以快速排序代码为例，仅仅看代码可能难以理解快速排序算法的逻辑，但是结合 ChatGPT 提供的解释，我们就可以更轻松地理解了。...代码编写 在 Go 语言中，如何正确的初始化一个 int 类型的切片？ p6.png ChatGPT 给我们提供了两种初始化的方式，一种非空切片的初始化方式，另一种是空切片的初始化方式。...p9.png 我需要 ChatGTP 帮我在 Go 里面定义一个登录信息的结构体，该结构体包含我所描述的属性，并且让它加上 json 标签，根据结果来看，它都满足了我的需求。...p8.png 通过结果可以发现，ChatGPT 给了我们三种重构方案。 第一种常量存储字符串和端口号。
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