不难归纳证明：如果用 0 作为起始好串，上面的串列与按照标准方式迭代的序列恰好一样。 按位取反可以通过与一个全 1 序列进行异或操作得到，这样就获得了下面的代码： ?...这是仍然应该问一下自己：还能继续优化吗？ 中国传媒大学胡凤国老师敏锐的指出：这段代码跟原来比，多耗费了一倍的空间！ 这的确是一个问题！怎么解决呢？...（96页） 1900页Python系列PPT分享四：字符串与正则表达式（109页） 1900页Python系列PPT分享五：函数设计与应用（134页） 1900页Python系列PPT分享六：面向对象程序设计...题库系列分享六（40道） 1000道Python题库系列分享七（30道） 1000道Python题库系列分享八（29道） 1000道Python题库系列分享九（31道） 相关技术文章 Python使用超高效算法查找所有类似...数列第n项的第8种方法（数学推导与Python实现） 使用Python模拟伪随机数生成原理 使用Python模拟蒙蒂霍尔悖论游戏 使用Python编写一个聪明的尼姆游戏 蒙特.卡罗方法求解圆周率近似值原理与
1、xgboost是什么 全称：eXtreme Gradient Boosting 作者：陈天奇(华盛顿大学博士) 基础：GBDT 所属：boosting迭代型、树类算法。...缺点：发布时间短（2014），工业领域应用较少，待检验 2、基础知识，GBDT xgboost是在GBDT的基础上对boosting算法进行的改进，内部决策树使用的是回归树，简单回顾GBDT如下：...3、xgboost算法原理知识 3.1 定义树的复杂度 把树拆分成结构部分q和叶子权重部分w。...对比补充候选集策略与分裂点数目对模型的影响。
一、PID原理 PID控制方法将偏差的比例（proportional）、积分（integral）、微分（derivative）通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。...常规的PID控制系统如图所示： 系统的输入r(t)为控制量的目标输出值，输出y(t)为控制量的实际输出值，e(t)为输出量目标值与实际值的偏差量，PID算法的调控是基于e(t)进行的。...三、PID算法优化 01 积分饱和优化处理 若系统持续存在一个方向的偏差时，PID控制器的输出由于积分作用不断累加而增大，从而导致控制器输出产生超调进入饱和区。...02 微分项优化处理 PID算法中微分项与偏差的变化速率有关。如果系统存在频率较高的干扰或突变等情况时，微分项的数值会不断跳变，使控制过程产生系统振荡，影响控制系统的稳定性。...本篇主要从PID原理、数字PID实现方式以及算法优化方面进行了简单介绍，希望能够对大家学习PID算法有所帮助。
阅读内容关键字：索引底层结构与原理、索引失效分析、索引优化策略1、索引索引可以分为聚簇和非聚簇索引。1.1、聚簇索引一种对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序。...经常 group by 与 order by 的字段在生成索引树的过程中，数据会按照一定的顺序排列。...所以建立索引之后，数据已经是有序状态，group by （先排序后分组）与 order by IO 次数减少，性能自然的就上去了。多表连接时，on 的条件建议添加索引建议使用散列值高的字段建立索引。...比如 (a,b,c) 组合索引，则匹配规则可以有以下情况：(a)、(a,b)、(a,b,c)，当然由于优化器的原因，如果字段位置置换和原 SQL 是同样的意思，那么可以随意调换位置，优化器会进行重新排列...3.2、匹配中存在运算、函数、类型转换这种情况因为使用了未知的操作，不清楚方法会造成什么样的性能影响，所以优化器就放弃走索引了。
其实不然，其中的细节操作十分精妙，渐进时间复杂度肯定是 O(n) 无法再减少，但如果深究算法的执行速度，仍然有优化空间。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...对于这个问题，还有另一种优化方法，那就是分治算法。大致的思路是这样： 先将数组分成两半，分别找出这两半数组的最大值和最小值，然后max就是两个最大值中更大的那个，min就是两个最小值中更小的那个。...PS：其实这个分治算法可以再优化，比较次数可以进一步降到 n + log(n)，但是稍微有点麻烦，所以这里就不展开了。...首先，分治算法是一种比较常用的套路，一般都是把原问题一分为二，然后合并两个问题的答案。如果可以利用分治解决问题，复杂度一般可以优化，比如以上两个问题，分治法复杂度都是1.5n，比一般解法要好。
所以，我们在对文件进行压缩时，为避免因不可拆分大文件而引发数据读取的倾斜，在数据压缩的时候可以采用bzip2和Zip等支持文件分割的压缩算法。...解决方案： 这类问题最直接的方式就是调整reduce所执行的内存大小。 调整reduce的内存大小使用mapreduce.reduce.memory.mb这个配置。...- Hive SQL底层执行原理 - 本节结构采用宏观着眼，微观入手，从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理。...- Hive 底层执行架构 - 我们先来看下 Hive 的底层执行架构图， Hive 的主要组件与 Hadoop 交互的过程： 在 Hive 这一侧，总共有五个组件： UI：用户界面。...在每个 task(mapper/reducer) 中，从HDFS文件中读取与表或中间输出相关联的数据，并通过相关算子树传递这些数据。
其中TCP、DNS前端能做的工作非常有限，因此「优化HTTP」就成为了首要任务。...按需加载 最经典的优化方式就是路由懒加载，只有当需要加载某个页面的时候，再去动态获取js文件。...若服务器与客户端存在时差，将带来意料之外的结果。...当 Cache-Control 与 expires 同时出现时，我们以 Cache-Control 为准。...总结 上面是阅读《前端性能优化原理与实践》小册后所总结的所有性能优化的知识点，希望对看到本文的你有所帮助。
Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。 假设一个由4个网页组成的群体：A，B，C和D。...Algorithm Explained（https://www.slideshare.net/jdhaar/pagerank-algorithm-explaned） 2、【大创_社区划分】——PageRank算法的解析与...Python实现（https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47443877） 3、浅入浅出：PageRank算法（https://www.letiantian.me
EMD算法原理： 步骤1： 寻找信号全部极值点，通过三次样条曲线将局部极大值点连成上包络线，将局部极小值点连成下包络线。上、下包络线包含所有的数据点。...所有IMF分量和残余分量之和为原始信号： 用EMD进行滤波的基本思想是将原信号进行EMD分解后，只选取与特征信号相关的部分对信号进行重构。
Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。 假设一个由4个网页组成的群体：A，B，C和D。...) # 结果： [0.51203622 0.19313191 0.29483187] 4 参考资料 Pagerank Algorithm Explained 【大创_社区划分】——PageRank算法的解析与...Python实现 浅入浅出：PageRank算法 PageRank
这里写的是一个系列，关于POSTGRESQL SQL 优化的问题，这篇是这个系列的第二篇，第一篇可以在文字的末尾的连接中找到，之前有同学提出，希望有一个历史文字的连接。...1 一个SQL 是如何转换成数据库系统可以识别的语句 2 对于转换的语句，数据库系统是怎么对如何解释SQL语句进行工作的 3 最终根据什么方式来对给定的语句执行的计划，进行语句的执行和返回结果 与任何的程序语言有类似的过程...但这里面与程序语言的不同之处在于程序语言在经过编译器编译后的程序Coding 是可以被执行的，而SQL 进行编译后的命令依然是命令而非直接可以执行的代码。...此时就体现了一个数据库（单体）数据库是否优秀的关键，如何找到将上面的命令用什么样的方式，怎么个先来后到的，那些条件在什么时间对收集上来的数据起作用，这就是体现数据库中 算法的精妙之处，截止目前ORACLE...以上也说明另一个问题，执行计划有时虽然一样，但最终每次执行的时间是不一样的，有时DBA 进行SQL 的优化，只是在测试环节中测试优化后的结果还是不错的，但将他放到实际的生产环节中，发现并不和自己在测试环节中测试的结果一样
结论：使用标记-清除算法，清理垃圾后会发现存活对象分布的位置比较零散，如果有有大对象需要分配的话，很难有连续的空间进行分配；缺点：效率低、空间碎片 复制算法 为了解决内存碎片问题，jvm大师们研究出了复制算法...，复制算法的原理是将内存空间分为两块，当其中一块内存使用完之后，就会将存活对象复制到另外一块内存上，将之前的内存块直接清理掉，这样就不会产生内存碎片的问题了。...使用复制算法，内存前后对比 ? ? 结论：解决了内存碎片的问题，但是会导致内存空间缩减一半，适用于存活对象少的区域。...标记整理算法 标记整理算法的步骤和标记-清除是一样的，不过最后多加一步就是整理，用来整理存活对象造成的内存碎片，使用标记-整理后内存前后对比： ? ?...分代收集算法 分代收集算法主要就是将内存分为两个年代，一个是年轻代，一个是老年代，在年轻代中使用复制算法，因为年轻代存活的对象少，比较适合使用复制算法，老年代使用标记整理算法，因为老年代垃圾比较少，所以适用于标记整理算法
EMD算法的不足 EMD算法能将原始信号不断进行分解，获取符合一定条件下的IMF分量。这些 IMF 分量之间的频率往往不同，这就为其在谐波检测方向的使用提供了一种思路。...而且对模态分量 IMF 的定义也尚未统一，仅能从信号的零点与极值点的联系与信号的局部特征等综合描述。EMD 从理论到实际运用仍有很长的一段路要走。...为抑制各 IMF 分量之间出现混频，Norden Huang在 EMD分解中，运用添加均值为零的高斯白噪声进行辅助分析，即EEMD算法。...EEMD算法的基本原理 EEMD方法实质上是对EMD算法的一种改进，主要是根据白噪声均值为零的特性，在信号中对此加入白噪声，仍然用EMD进行分解，对分解的结果进行平均处理，平均处理的次数越多噪声给分解结果带来的影响就越小...EEMD分解算法基于白噪声频谱均衡的分布特点来均衡噪声，使得频率的分布趋于均匀。添加的白噪声不同信号的幅值分布点带来的模态混叠效应。
观察s与p得知：p0...4==s0...4，p0...1==p3...4=="ab"，当s5与p5无法匹配时，可以尝试判断s5==p2是否成立，若成立，由前面的推论可知p0...1,2==s3...4,5...若匹配成功，i 向后移一位，继续与pj+1进行比较；若匹配失败，则需要将 i 进行跳转，原因后面会解释，这里令 i 的跳转表为 next0...m-1，每次跳转后需重新比较pi与sj，直到它们相等或者i...从上面的结论来看，π数组跟next数组是有紧密联系的，它们都完成匹配过程中的状态转移，但是却有些细微的区别，不少网络平台上分享的KMP算法在我看来都是有瑕疵的。...=sj，需要将 i 移至 πi，令 k=πi，若 pk==pi，那么再比较pk与sj是没有意义的，因此将这样的情况迭代优化后，就能得到 next 数组，满足： 图片 伪代码如下： compute_next...O(m+n)，以下是C语言实现的KMP算法： #include void compute_next(const char* p, int m, int next[]) {
你知道 Vue3.0 diff算法原理和它有什么优化吗？ 你知道 Vue3.0 proxy是如何通知相关组件进行重新渲染吗？ ... 你：。。。...尤雨溪在直播中也说了vue3.0的新特性typescript强烈支持，proxy响应式原理，重新虚拟dom，优化diff算法性能提升等等。可想而知，Vue3.0时代有一大波我们需要了解的东西。...「废话不多说，今天的主题是和大家分享一下Vue 虚拟Dom、Diff算法原理以及源码解析、以及Vue3.0的diff算法是如何进行优化的。」...目录 virtual dom diff算法原理 Vue3.0 diff算法优化 virtual dom 如果咱们不了解virtual dom 的话，要理解DIff算法是比较困难的。...最后 Vue3.0 的diff原理和优化也讲完了，如有错误，欢迎指出。
缺点： 算法推导 image.png image.png 关于代价函数采用-log()的解释 出发点：假设样本的分类为1(y=1)，我们希望当预测的结果越接近1，损失越小，预测结果越接近0，损失越大。
SSD是Single Shot MultiBox Detector的缩写，速度比Faster RCNN更快，mAP优于YOLO v1，SSD为单阶段目标检测算法，所谓单阶段目标检测指的是同时进行分类与定位...，一气呵成，目前使用比较火爆的目标检测网络有 Yolo v1，v2 ,v3,SSD,Faster-rcnn的目标检测，以及各种模型的改造版本，今天主要介绍SSD网络与DSSD网络的检测原理，以及DSSD...网络是如何对SSD进行改进 以下是SSD网络模型的结构图 SSD的结构特点我们可以看到，其主干网络backbone使用的是VGG16网络结构，但是目标检测与分类网络并不相同，SSD网络结构在VGG16...针对SSD的对小目标检测的缺陷，改进出来了DSSD的目标检测算法，以下是DSSD的网络结构: DSSD网络在SSD网络上增加了反卷积模块: 图像经过卷积层后的输出维度如下,卷积核为k*k*1的尺寸，步长为...，小目标的信息被过滤掉了，因此对小目标的检测效果不好，在其最深的底层进行反卷积运算，同时进行目标的检测与锚框的回归预测，同时进行IOU的限定，进行物体的检测。
slave故障 master故障 五 复制常见问题 1 读写分离 读流量分摊到从节点 可能遇到问题：复制数据延迟，读到过期数据，从节点故障 2 主从配置不一致 maxmemory不一致：丢失数据 数据结构优化参数...：主节点做了优化，从节点没有设置优化，会出现一些问题 3 规避全量复制 第一次全量复制，不可避免：小主节点，低峰(夜间) 节点运行id不匹配：主节点重启(运行id变化) 复制挤压缓冲区不足：增大复制缓冲区大小
一 索引的原理 1. 索引原理 索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。...最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段......这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。...稍有算法基础的同学会想到搜索树，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。...考虑到磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，...所以优化语句基本上都是在优化rows。
微信 Android 项目在与 App 耗电异常这项 “疑难杂症” 日常斗智斗勇的过程中，产出了一些比较实用的工具和优化思路。...本文针对 Anroid App 的耗电问题，具体分为 “App 电量统计原理”、“耗电异常监控方案”、以及相关的 “优化案例” 三部分进行解析和分享。...App 电量统计原理 电量计算公式 了解 App 电量统计原理之前，有必要先复习一下电量计算公式： 电量 = 功率 × 时间 其中需要注意一点的是， 功率 = 电压 × 电流。...第三类，也是最复杂的模块，CPU 模块除了每一个 CPU Core 需要像数据模块那样阶梯计算电量之外，CPU 的每一个集群（Cluster，一般一个集群包含一个或多个规格相同的 Core）也有额外的耗电...计算：PowerCalculators，每个硬件模块都有一个相应命名的 PowerCalculator 实现，主要是用来完成具体的电量统计算法。
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