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
什么是计算机？ 什么是程序设计？ 什么是艺术？...风味人间与计算机程序设计艺术 宇宙之起源 物质之形成 半导体材料 纳米光刻 二极管、三极管 太极阴阳与二进制 布尔代数与数字逻辑系统 模拟电子电路系统 信号与处理 信息论 图灵机模型 冯诺依曼模型 计算机演化史...编程语言进化史 程序 = 数据结构 + 算法 模型关系思维 真理与模型 建筑工程、机械工程、电气工程与软件工程 CPU架构设计 缓存思想 计算机科学中的中间层理论 从01机器码到汇编指令到高级编程语言：...一切皆是映射 美妙的递归 用计算机画一张分形图 分层思想 硬件驱动 操作系统 通信原理：TCP/IP 与 HTTP 协议、WIFI无线协议 互联网简史 数据的存储：从ROM、RAM到寄存器到L1/L2...待续 ---- 《禅与计算机程序设计艺术》 / 陈光剑
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。
第一性原理 《禅与计算机程序设计艺术》 / 陈光剑 任何事物背后必有道理。...公理与公设差别：公理是许多科学分支共有的，而各个科学分支中的公设则是不同的，公设的有效性必须建立在现实世界的经验上。 第一性原理强调从最基础的公理和假设出发，演绎推理整个理论体系和模型。...所以，建立一个体系，要从第一性原理开始；而学习一个体系，更要从第一性原理开始，才能理论指导实践！ 埃隆·馬斯克与第一性原理 ? “鋼鐵俠”埃隆·馬斯克（特斯拉汽車CEO）。...他曾在採訪中提到自己特別推崇“第一原理”思考法：“通過第一原理，我把事情升華到最根本的真理，然後從最核心處開始推理。” 我們運用第一性原理，而不是比較思維去思考問題是非常重要的。...如何運用第一性原理 第一，以最本質最基礎的無法改變的條件作為出發點。 如果不是從事物最基本的條件出發，那麼拆分出的要素很可能發揮不了作用。
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。...常规PID控制系统中u(t)与e(t)之间的函数关系如下： 分别调节Kp、Ki、Kd参数对PID控制系统性能的影响如下表所示： 二、数字PID控制 随着计算机技术发展，目前多以微控制器或计算机为运算核心...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。
程序 = 数据结构 + 算法 “数据结构和算法是过去 50 年来最重要的发明之一，它们是软件工程师需要了解的基础工具。”...在计算机程序设计的世界里，先有基本数据类型，复合组装成复杂对象类型，不同对象之间再进行交互操作，进而形成丰富多彩的虚拟世界。 其实，这个过程中的原理，跟现实世界是一样的。...如果不了解计算机相关的知识和思想，可能很难明白计算机的工作原理。因为，经历从各层硬件到各层软件的层层抽象后，计算机内部已经复杂得让人难以想象。...关于有理数、无理数、实数、复数等概念，比如说无限不循环小数，计算机无能为力，没有办法准确表达，只能尽量逼近，近似数值计算。这也是计算机程序设计与纯粹数学理论之间的鸿沟。...当时他已经注意到电话交换电路与布尔代数之间的类似性，即把布尔代数的“真”与“假”和电路系统的“开”与“关”对应起来，并用1和0表示。于是他用布尔代数分析并优化开关电路，这就奠定了数字电路的理论基础。
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。
：就是取反嘛 来看看门电路 也没啥 无非就认得谁脑袋比较圆 谁脑袋毕竟方 其中 你们有没有发现 其实与就是乘法 因为： 你把这块的A和B带入乘法进去 算 结果是不是就是Y？...包括那个或 ： 或就是加法啊 你带进去一算 你就知道到底谁是谁了 所以就直接记：与是乘 或为加 再根据小学生都知道的道理 ：先乘除后加减 所以与优先级大于或 就那么简单 既然是加和乘 那就自然有小学生的定理...：乘法分配率 乘法结合律 在此基础上 延展 复合逻辑 其实就是小学生的数学题 与非 可以分解成 两个数先非 再与 或非 可以分解成 两数先非 再或 但是异或其实就是咱们初中最爱出的自定义运算题里面的那个了...一位全加器 分解一下 二进制当中做加法的步骤 其实就只有这四个东西 AB两个是要加的数 C是进位 S是和 他们有各自的名字 本位 低位 进位 其实都是字面意思 然后i就是他们的序列 跟我们玩的算法题一个道理
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。
想要提升响应时间这个性能指标，你可以理解为让计算机“跑得更快”。 （Throughput）或者带宽（Bandwidth），想要提升这个指标，你可以理解为让计算机“搬得更多”。...当我们说性能优化的时候，一般说指TPS和QPS，CPU、内存、网络、磁盘IO来说，增加缓存，增加节点，多线程，空间换时间，预处理,SQL优化，增加索引等等、今天我们从计算机组成原理来说一下，我们在性能优化方面有哪些套路...大概率事件规则意味着设计者需要知道什么事件是经常发生的，这只有通过仔细的实验与评估才能够得出。 例如：各种缓存(内存缓存、CDN缓存)，索引等。 通过并行提高性能 通过并行执行操作来提高性能。...通过冗余提高可靠性（性能） 计算机不但需要速度快，而且需要工作可靠。...以上是从计算机组成原理方面说性能优化的方式，性能优化不是一蹴而就的，需要跟着业务循序渐进。需求阶段，设计阶段，实现阶段；越在提前的阶段优化效果越明显，同时也更需要对业务、需求的深入理解。
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。
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。...计算机中，像素用二进制数表示。一个二进制位表示两种颜色（0|1 对应黑|白），如果一种图片格式对应的二进制位数有 n 个，那么它就可以呈现 2^n 种颜色。...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
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...，就是SQL的编译 compilation , 如JAVA ，PYTHON 程序员撰写的语句本身也有事要经过JAVA 的编译器，PYTHON 通过python的编译器来将这些语句进行编译后，才能在计算机上对应的系统中执行...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
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
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。
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
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
