算法复杂度 并不是每个公司在面试的时候都会问关于算法复杂度大O的问题，但是如果你想要到Facebook、Google或Amazon这样的公司工作的话，这是你必须要了解的知识。...如果你没有很好的数学功底，那么你去看课本上关于大O的概念的话将会是一场灾难。...可以看到，由于我们不需要精确的比较，所以数字2对结果的影响微乎其微。这就是为什么当我们计算大O的时候，你只需要关心影响最大的因素，而可以忽略常数以及影响较小的因素。...我们再来看一个例子： x + x^2 + x^3 你可以放心的忽略掉x和x2，因为它们没有x3对结果的影响大。 大O只是用来判断运行时间增加的速率，也叫作渐近分析。...所以我们已经知道了如何计算大O，但是我们怎么知道要选择哪些影响因素呢？我们需要尽可能大的输入，来忽略常数和低阶因素。大O表示的是最坏情况，这才是最有意义的比较结果。 PS：我的博客支持评论功能啦！
前面几节，我们一起学习了算法的复杂度如何分析，并从最坏、平均、最好以及不能使用最坏情况全方位无死角的剖析了算法的复杂度，在我们表示复杂度的时候，通常使用大O来表示。...读音 我们先来纠正一波读音： O，/əʊ/，大Oh o，/əʊ/，小oh Θ，/ˈθiːtə/，theta Ω，/oʊˈmeɡə/，大Omega ω，/oʊˈmeɡə/，小omega 是不是跟老师教得不太一样...比如说，对于插入排序，我们说它的时间复杂度是O(n^2)，但是，如果用Θ来表示，则必须分成两条： 最坏的情况下，它的时间复杂度为Θ(n^2)； 最好的情况下，它的时间复杂度为Θ(n)。...o表示仅仅是大O去掉等于的情况，其他行为与大O一模一样。 Ω Ω定义了算法的下界，与O正好相反。...不过，在我们平时与人交流的过程中，大家还是习惯于使用大O表示法，一来它表示最坏情况，最坏情况通常可以直接代表算法的复杂度，二来它比较好书写。
session.getId(); 9大内置对象 内置对象名 类型 request HttpServletRequest response HttpServletResponse config ServletConfig...request request域 session session域 application context域 1）域对象作用： 用于数据共享, 保存数据 和...（全局的） PageContext 这里说下pageContext, 因为它不仅是一个内置对象, 同时还是域对象....用于获得HttpSession对象, getServletContext()用于获得ServletContext对象. pageContext域对象 作为一个域对象, pageContext主要用于保存数据和获取数据...保存数据 1）默认情况下，保存到page域 pageContext.setAttribute("name"); 2）可以向四个域对象保存数据 pageContext.setAttribute
【大模型】 基于AI和全球化进程的权衡：开源大模型与闭源大模型 前言 实际上关于开源or闭源，一直以来都是颇有争议的话题，人们争执于数据的隐私性和共享性，到底哪一方能获得的收益更大。...这些模型在AI的发展中起到了至关重要的作用，尤其是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉和语音识别等领域。 以下是开源大模型和闭源大模型的基本简介。...开源大模型 开源大模型近年来在人工智能领域取得了显著的进展，许多开源大模型在学术研究、工业应用和社区创新中发挥了重要作用。...少量样本学习：GPT-3在少量样本情况下也能表现出良好的效果，这使得它在实际应用中非常灵活。 应用场景 企业应用：GPT-3通过OpenAI API帮助企业自动化内容生成、客户支持和市场营销文案。...总的来说，开源大模型和闭源大模型各有其优势和挑战。在数据隐私、商业应用和社区参与方面，它们展现出不同的特点和潜力。选择更看好哪一种路径，取决于你所重视的因素和目标。
在一个有许多城市的地区，这项任务证明不可能及时完成。幸运的是，优化的算法可以比O(n!)快。 大 O 衡量最坏的情况 大 O 专门衡量任何任务的最坏情况。...一些程序员也使用大 Omega 符号，它描述了算法的最佳情况。例如，ω(n)算法以最佳线性效率运行。在最坏的情况下，它可能会运行得更慢。...一些算法遇到了特别幸运的情况，在这种情况下，不需要做任何工作，例如，当你已经到达目的地时，找到到达目的地的驾驶方向。 大 Theta 符号描述了具有相同的最佳和最坏情况阶数的算法。...例如，θ(n)描述了一种算法，它在最好的情况下具有线性效率，在最坏的情况下具有线性效率，也就是说，它是一种O(n)和ω(n)的算法。...这是一种矛盾修饰法；大 O 特指一个算法最坏情况下的运行时间。但是即使他们的措辞在技术上是不正确的，你也能理解他们的意思。
Big Omega and Theta 4.1 Big-Omega表示法 4.2 Big-theta表示法 4.3 Little-O表示法 4.4 渐进性表示法的来源 5....Big-Oh Notation 2.1 文本定义 大O表示法关注的是定义在正整数n = 1,2,3..上的函数T(n)，T(n)总是表示某个算法的最坏情况运行时间的上界，那么当我们说T(n)=O(f(n...3. 2个例子 3.1 k阶多项式是O(n^k) ? 这个命题表示在多项式的大O表示法中，我们需要关注的是出现在多项式的最高阶。因此大O表示法确实忽略了常数因子和低阶项。 简化版的证明过程如下 ?...以下是详细版本的解释。 根据大O表示法的数学定义，我们需要的是找到一对正整数c和n0，我们先假设这两个常量的值: n0=1,c等于所有系数的绝对值之和：。...Big Omega and Theta 4.1 Big-Omega表示法 文字表示法就是，当且仅当T(n)的下界是由f(n)的一个常数积所确定，那么T(n)就是另一个函数f(n)的大。
剑指-->Offer 01 大O符号描述了当数据结构里面的元素增加的时候，算法的规模或者是性能在最坏的场景下有多么好。 大O符号也可用来描述其他的行为，比如：内存消耗。...因为集合类实际上是数据结构，我们一般使用大O符号基于时间，内存和性能来选择最好的实现。大O符号可以对大量数据的性能给出一个很好的说明。 同时，大O符号表示一个程序运行时所需要的渐进时间复杂度上界。...其函数表示是： 对于函数f(n),g(n),如果存在一个常数c，使得f(n)<=c*g(n),则f(n)=O(g(n)); 大O描述当数据结构中的元素增加时，算法的规模和性能在最坏情景下有多好。...大O还可以描述其它行为，比如内存消耗。因为集合类实际上是数据结构，因此我们一般使用大O符号基于时间，内存，性能选择最好的实现。大O符号可以对大量数据性能给予一个很好的说明。...02 写在后面 本文章将以“指导面试，智取Offer”为宗旨，为广大Java开发求职者扫清面试道路上的障碍，成为面试官眼中的精英，朋友圈里的大神。
而这个执行步骤数量因不同的情况，也分「最好情况、最坏情况 和 平均情况」 某个特定的数据集能让算法的执行情况极好，这就是最「最好情况」 而另一个不同的数据会让算法的执行情况变得极差，这就是「最坏情况」...不过在大多数情况下，算法的执行情况都介于这两种极端情况之间，也就是「平均情况」 我们要明白这几种情况的不同价值，这样才能帮助我们接下来了解的大O表示法 「最优情况」:没有什么大的价值，因为它没有提供什么有用信息...「最坏情况」:它提供了一种保证，这个保证运行时间将不会再坏了，所以一般我们所算的时间复杂度是最坏情况下的时间复杂度，做事要考虑到最坏的情况是一个道理。...这种渐进估计对算法的理论分析和大致比较是非常有价值的，但在实践中细节也可能造成差异。例如，一个低附加代价的O(n2)算法在n较小的情况下可能比一个高附加代价的 O(nlogn)算法运行得更快。...算法图解1 - 二分查找和大O表示法
然而，深度学习技术存在一定局限性，它对数据量要求很高，并且在训练过程中需要大量的计算资源和数据。目前，大模型主要由大型数据集、高性能计算资源和专用硬件组成。...大模型，从“能”到“好”目前， AI技术主要有三大类，分别是：基于数据的机器学习、基于知识的推理和基于统计的预测。...其中，大模型由于其强大的计算能力、强大的训练效果以及非常好的可解释性成为人工智能领域研究和应用推广的新热点。...此外，大模型的计算能力也是它的优势之一，它可以更好地处理海量数据。例如在智能客服场景下，大模型能够对海量数据进行预处理，根据问题的类型和场景进行智能匹配，而小模型则无法做到。...但随着大模型的出现，基于传统 AI技术的应用也将逐步向大数据、小模型、自适应等方向发展。一方面，大模型和传统 AI将形成相互促进、融合发展的关系，从而推动整个人工智能产业的发展。
为了描述一个算法的效率，就用到了这个大O，包括： O(n) 线性时间操作 O(1) 常数时间操作 O(log n) 对数时间操作 例如在 Redis 的文档中，对每个命令都会给出复杂度描述 ? ?...明白大O的作用有助于我们提高程序的效率，下面看看他们的具体含义 O(n) 线性时间操作 假设有一个盒子，其中有多个印着数字的卡片（例如 1, 2, 3, 4, … 16） 现在我们被要求找出数字6的卡片...一次拿出一个卡片，看数字是否为6，如果符合，那就结束了，否则继续查看下一个卡片，最坏的情况是所有卡片都被检查了一遍 这种方式就是线性操作，记为 O(n) O(1) 常数时间操作 假设有一个盒子，其中有数字...（1, 2, 3, 4, … 16），在盒子外面写上盒子中有16个数字 当有人问我们盒子里有多少个数字的时候，我们看一眼盒子上的标记就可以马上告诉他有16个 这就是常数操作，记为 O(1) O(log...，很不错 知道了大O的含义，我们也就可以更好的选择算法，例如 redis 中的 keys命令，他的复杂度是 O(n)，我们就要慎用了
2017年小程序上线，关注小程序的朋友肯定都还记得上线最开始的那段时间，小程序频繁的在深夜更新，每次更新都会引发第二天的“刷屏”。...一、小程序的3大主要功能场景小程序是一种轻量化的应用，“即用即走”是微信推广小程序的初心，对于运营或产品角色来说，小程序提供了更简单的产品和更丰富的运营玩法，总结来说，目前小程序有3种主要场景： 1.APP...二、小程序推广的5种方式 从上图官方发布的2018年上半年小程序用户场景入口分布情况来看，“分享”、“快捷入口”、“公众号”、“二维码”是小程序获客的主要来源，其背后是社群、公众号、线下门店、社群、礼券等...3.线下门店+小程序：赠送礼券小程序复购无论对线下门店还是电商卖家，复购率和用户黏性是需要仔细考量的地方，在顾客完成购物环节后，赠送购物礼券，既可以实现小程序曝光，又可以促进用户复购。...比较有代表性的是星巴克的用星说，通过小程序购买星享卡，好友之间可以互相赠送。 以上就是此次分享的小程序3大运用场景和5大推广方式，你get了吗?
、难以瓜分用户而倒闭的出行和餐饮O2O，等等。...产品或服务的刚需属性可以说是O2O项目的原始生命力，比如涉及到人们衣食住行的相关领域，一定用户基数大、消费频率高、因此发展潜力强。...以上的“象限法则”概括了O2O行业的普遍问题，服务商基本上要面对“地推贵、补贴高、频度低、黏性差”这四大难题，O2O企业的倒闭潮就和这些痛点密切相关。...也就是说，触宝电话正如前面阐述的，具备移动互联网入口的优势，并具有精准的用户定位能力，可以说是O2O服务商的又一个平台出路。 触宝O2O开放平台的“五环疗法”如何解决O2O四大痛点？...在触宝近日的发布会上，CEO王佳梁推出了以触宝电话为入口的O2O开放平台，并且针对他总结的“地推贵”、“补贴高”、“频度低”、“粘性差”这O2O四大难点，王佳梁提出了触宝O2O开放平台的“五环疗法”。
阿汤：当前国际形势深刻演变，大国关系深度调整，传统和非传统安全问题进一步显现，国产操作系统、中间件、数据库等基础软件，作为国家信息产业发展和信息化建设的重要基础和支撑，正面临着被“卡脖子”的风险。...02 四大门户七大能力解决挑战，低代码平台助力信创应用快速迁移 我们是国内较早采用低代码开发技术理念的公司，早期的产品可以追溯到2003年公司的首款应用开发平台产品。...应用层主要分业务、开发、运维、管理四大门户，清晰梳理场景视角，实现场景和技术的深度融合，以微应用的方式去组织业务的开发、发布与使用，促进场景快速实现。...七大能力 核心能力层主要提供流程引擎、表单数据引擎、报表引擎、脚本规则引擎、资源仓库、组织机构、身份认证七大核心能力，能够帮助企业在高技术人才有限的情况下良好应对各种复杂场景，支撑内外部复杂技术团队的能力共赢...基于四大门户七大能力，我们的低代码开发平台以不输于跨国企业的软件性能和稳定性，赢得了很多行业头部客户的认可，最终成为了自带多端工作台，拥有完备的软件工程体系，扩展方便、安全可控、易于集成，高度适配信创生态的优秀产品
国内运营商也面临同样的情况，当然和海外运营商相比，国内运营商除了商业竞争压力之外，还承担着非商业性质的普遍服务义务，即ZZ任务。...在中国4G建设饱和的情况下，产业链上游和下游的设备商将希望寄托于5G发展，成为顺理成章的事情。 以智能手机为例，智能手机增长和智能手机普及率，都已经进入了存量市场阶段。...02 — 5G发展四大挑战 5G发展存在商业模式不清晰、建设运营投资额巨大、技术选择多路径、供应链全球化依赖四大挑战。 挑战一：商业模式不清晰 运营商面临”提速降费”和同质化竞争的巨大压力。...积极稳妥分布推进，大多数情况下强调对4G LTE的依赖，以降低组网成本保证用户体验。 但即使如此，5G建设的投资金额（Capex）也是巨大的。...采用NSA，具有部署简单、起步快、投资少的优点，而且终端也只需要支持宽带业务的能力，相对来说更容易生产和制造。但是NSA因为没有改变核心网，因而无法支持5G广连接和高可靠低时延两大特性。
科技行业向来是以技术发展速度快著称，时值岁末，我们和多个领域的业内大佬进行了深度交流，分享了他们眼中2017年的小惊喜和2018年的大展望，本文我们将和大家分享大佬眼中的Java。...此外，我们也看到MicroProfile项目的v1.1和1.2版本在2017年都有了更新，进一步推动了企业Java在微服务开发方面的发展。...然而，今年平台上的进展速度与一年前相比，简直是天壤之别，这种变化要归功于社区的活跃和主要利益相关方的积极参与。我预计，2018年这种势头还将继续保持！...RedHat长期以来一直支持企业变得更开放，我们会和Oracle、IBM等志同道合的企业在这方面继续探讨。我相信，随着Java EE社区的不断发展，Java在未来几年仍然会是企业的主导技术。...虽然Java作为一种语言正面临着Kotlin的强势竞争，但是JVM正在不断寻找新的用例，这将成为Java stack的优势。 IT168文库APP 最专业的IT技术交流分享平台！
在一定的阶段内，我们无法将所有东西都融合到一个通用人工智能的微领域模型中。 领域模型是不是大语言模型取决于具体情况。如果你正在开发针对整个金融行业或客服行业的领域模型，那么这是大模型。...但如果你将这个模型应用于你的企业，那么它可能不能被视为大模型。 祝海林：我同意。我认为将模型分领域是不正确的。一个真正的大模型必须包含三个方面的内容。首先它必须具有通识，也就是人类的基础经验和知识。...在生态系统中，领域模型和大模型应该不是同一个拥有者，很多创业的机会可能就会出现在基于大模型的领域模型中。...我们可以根据自身情况进行调整。对于 Byzer 而言就是帮助大家更好地构建大模型。...因为我们认为构建大模型的流程可以被验证和标准化，例如数据处理、构建、人工标注和反馈等环节，这套流程可以固化下来，只需要不断更新数据处理的逻辑即可。我们可能会朝这个方向努力。
回过头来看，要实现这一目标，需要设计出能够从人类的角度出发，从而体贴人类的智能体：交感智能（S3）。反过来，这种换位思考的能力需要有能力推理反事实情况和可能的未来：复杂的情报（S2）。...这些系统展现了人类所具有的灵活、通用的智能，能够适应新的情况、学习和理解新的概念，并执行广泛的任务和活动。...这样的人工智能将对感官印象做出反应，并能够根据对世界的行动或信念的后果进行计划，这使其能够解决几乎任何问题。 S2：精密智能 学习和适应新情况的能力 S2 基于感知行为。...我们使用贝叶斯推理和决策来实施行动控制，允许在存在风险和不确定性的情况下选择最佳行动。 最优模型选择。贝叶斯主动推理可以自动选择最佳模型并识别“适合正确工作的正确工具”。 解释力和简约性。...、Rae, JW、Vinyals, O. 和 Sifre, L. (2022)。训练计算优化的大型语言模型。arXiv：2203.15556。 [2] Warstadt, A.
用户和策划的博弈 游戏和应用软件在用户和策划的博弈方面也存在差异。对于应用软件来说，用户通常更加注重其实用性和功能性，而游戏则更加注重用户的娱乐体验和情感体验。...相比之下，应用软件的开发更加注重实用性和功能性。在开发过程中，策划需要考虑用户的需求和反馈，不断优化软件的功能和用户体验。同时，他们还需要考虑如何提高软件的稳定性、安全性和性能等方面的问题。...为了满足用户的需求和提高软件的实用性，策划需要在软件中加入各种功能模块和工具，而这些功能模块和工具的设计和实现也需要花费大量的时间和精力。 3. 游戏容易关服 游戏和应用软件在运营方式上也存在差异。...此外，游戏的更新和维护也需要更多的时间和精力，因为游戏中任何改动都可能影响到用户的体验和游戏的稳定性。 相比之下，应用软件的运营成本通常较低。...对于游戏开发者来说，他们需要投入更多的资源和资金去设计和制作一个完整的虚拟世界，并考虑如何吸引和留住用户；对于应用软件开发来说他们则需要更加注重实用性和功能性以及提高软件的性能和用户体验。
本文从初学者角度介绍算法分析的数学基础，以及如何使用大 $O$ 法分析程序或算法的时间复杂度和常用的分析法则。 1. 为什么要做算法分析？...仔细对比，不难发现，其实我们只需要理解第一个大 $O$ 定义，其他的实际是在说同一个事的不同情况。...2.2 大 $\Omega$ 定义 如果存在正常数 $c$ 和 $n_0$，使得当$N >= n_0$时，$T(N)>=cf(N)$，则记为 $T(N)=\Omega(f(N))$ 。...2.3 大 $\Theta$ 定义 当 $T(N)=O(f(N))$ 且 $T(N)=\Omega(f(N))$ 时，则记为 $T(N)=\Theta(f(N))$ 。...当数据量非常大时，大 $O$ 代表算法运行时间的上限，大 $\Omega$ 是下限，大$\Theta$代表两个算法的时间复杂度是一样的，小$o$与大$O$的区别是，小$o$不能等于上限，而大$O$可以。
) \cos{}\theta_i \ \mathrm{d}\omega_i 又由于它的入射光和出射光都在各个方向上均匀分布，BRDF 项 f_r 和入射光项 L_i 是和 \omega 无关的，那么我们可以将...f_r 和 L_i 直接从积分式中提出来： L_o(\omega_o) = f_r \ L_i \int_{H^2} \cos{}\theta_i \ \mathrm{d}\omega_i 此时我们发现...由于我们认为每一个微平面都是光滑的镜面，显然，能够将入射光完美反射到给定观察方向的微平面，就是法线方向和 \omega_i、\omega_o 的半程向量相同的的微平面（关于半程向量的定义，我们在图形学入门...这里之所以不直接用 \theta_\mathrm{m} 而需要加入一个 \tan 是因为 \theta_\mathrm{m} 的取值只有 [0,\ 90^\circ]，而高斯分布的定义域事实上是无穷大的...我们知道，\tan \theta 在 \theta = 0 时值为 0，而随着 \theta 增大到 90^\circ 时会趋于无穷大，这就符合了我们的要求。
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