本页目录 算法好坏统计方法 时间复杂度 经常听到”牺牲时间换空间“，”牺牲空间换时间“。 可见，算法好坏衡量规则就在于时间、空间上面。 算法好坏统计方法 事后统计法。...依赖于测试数据，如果你要一顿数字查找2在第几个位置，如果第一个数字就是2，效率就极高 事前估算分析法：分析出最坏的情况，统计执行次数 二分查找：n是元素格式，执行次数：floor(log_2(n) +...1) 时间复杂度 一个算法随着数据规模的增大而增大的时间成本。...O(N)：N越大，时间成本越高 空间复杂度 一个算法随着数据规模增大而额外增加的空间成本。也是用大O表示法 特殊说明： 上述文章均是作者实际操作后产出。烦请各位，请勿直接盗用！
作者：林骥 来源：林骥 序言 评价一个算法的好坏，我认为关键是看能不能解决问题。如果算法能很好地解决实际的问题，那么我认为就是好算法。...比如预测的算法，关键是看预测的准确率，即预测值与实际值之间的接近程度，而不是看算法本身的评分高低。...所以，样本的选择非常重要，不能单纯地追求算法的评分高，而忽略样本的质量。 2. 算法 如果保留所有样本，那么显然数据呈现的规律并不是线性的，用多项式回归算法应该是个更好的选择。...但机器学习算法的表现好坏，有一个关键因素，就是要有足够多的数据量。 另外，应该适当地使用网格搜索法，优化算法的参数，必要时还要与交叉验证法相结合，进行算法评估，从而提高算法的可信度和准确率。...模型复杂度与预测误差的大致关系如下图所示： ? 小结 本文是我在用线性回归算法预测双 11 的交易额之后，做的一次复盘，总结了改进的思路，学习优化的方法。 学以致用，是我学习的基本原则。
前言 小A和小B两人写了相同一个功能代码，而小A的代码老板运行后发现耗时为100ms，消耗内存10MB。而小B的代码老板运行以后，发现耗时为100S，消耗内存100MB。...如果你是老板你会选则使用谁的代码。对于超过3秒即划走的用户而言，100s显然是不行的。小A和小B代码耗时与运行时占用内存的2种方式，是判断算法好坏的最重要的2种标准，分别为时间复杂度与空间复杂度。...由对数运算公式可得，小明跑完40米的计算公式为 T(n) = log(3)(40) 若总路程为n 米，则有 T(n) = log(3)(n) 渐进时间复杂度 通过情景一二的计算，我们可以预估一个算法的时间复杂度...当n趋近于无限大时，有 T(n) / f(n) 的极限值有不为0的常数，则记作T(n) = O(f(n))。...如下函数，传入的n并不影响i所占用的空间，记作O(1) f(n) { let i = 3n } 如下函数，传入的n所占用总空间成正比，记作O(n) f(n) { let array = new
有没有一个标准来衡量，这个架构目前就是好的？简单的讲，我们设计了一个架构，我们怎么敢说这个架构是好的？ 一个好的架构 总结下来，一个好的架构可以从下面几个方面去评估： ?...这里面的关键在于：内聚的边界在哪儿？耦合的边界在哪儿？，什么样的内聚才算高内聚？什么样的耦合才是低耦合？...另外，这个地方的业务，不一定是面向用户的业务，像一些中间件系统，这个时候的业务就是对系统功能而言。 接下来，就是把模块的这些职责列出来，看看是不是明确的，进而看看是不是内聚的。...,所以，一个好的架构师，一定能够对整个系统的职责有明确的认知，然后画出一张清晰的关系依赖图，然后从这张图里面，发现问题，找出优化的方向。 ?...source: https://lishoubo.github.io/2019/05/03/如何评价一个架构的好坏？/
话说，究竟什么样的工作才算是好工作呢？大家可能都听过“钱多，事少，离家近”的说法，然而真正能同时满足这些条件的，几乎已经不存在了。...更何况，评价一份工作的好坏，远不止这么几点，比如亲戚们常问的『你们厂管吃吗？』『你们厂包住吗？』... 就这些小鸡君随便一列就满屏你信不信？...否则，就还是不能那么任性，因为总有些需求是需要『延迟满足』的，『延迟满足』体现了你的克制，和对于长期目标能做出的忍耐，这也是一个人心智成熟的重要体现。...如果每次选择都只是为了逃避眼前的困难（甚至说八成也可以解决当前的问题），而没有去深究背后深层次的原因，以及你做出的改变是否能够真正地解决问题的话，后面的路就可能会越来越艰难。...如果真的不开心，那就列个表格分析一下，当表格完成的时候，相信你的内心已经有了答案。所以，你的工作怎么样呢？
分子生物学实验最大的特点就是好上手、难做好。 进行DNA、RNA相关的实验时，细节显得尤为重要。 今天，小编再介绍3种鉴定RNA质量好坏的方法。从源头开始，把控实验。...1 — 为什么要确定RNA的质量 与DNA不同，RNA是极为脆弱的，由于其单链结构，RNA的碱基和氢键全都暴露在环境中，极易被环境中的各种化学物质和RNA酶降解。...一旦降解，后期的实验纯属浪费时间了，然而这一过程往往是不易察觉。 ? 良好的实验环境和准确的实验流程控制是保证实验成功的基本条件。外源性酶是影响实验的重要因素。...理论上，纯RNA情况下的OD260/OD280的值为2，可接受的范围为1.8-2.0。纯的DNA情况下的OD260/OD280的值为1.8，可接受的范围是1.6-1.8。...3 — 电泳法谱测RNA完整性 一般而言，RNA琼脂糖实验是为了检测RNA的完整性，但是我们也可以从中看出RNA的质量好坏。
一、前言 词向量、词嵌入或者称为词的分布式表示，区别于以往的独热表示，已经成为自然语言任务中的一个重要工具，对于词向量并没有直接的方法可以评价其质量，下面介绍几种间接的方法。...二、评价方法 对于词向量的评价更多还是应该考虑对实际任务的收益，脱离的实际任务很难确定A模型就一定比B好，毕竟词向量方法更多是一种工具。...3、文本分类任务 这个任务利用词向量构成文本向量，一般采用求和平均的方式，之后利用构成的文本向量进行文本分类，根据分类的准备率等指标衡量词向量的质量。...三、模型优化 1、模型 对于自然语言处理任务，在模型效果相差不大的情况下，选用简单的模型。 同样，复杂的模型对于大规模的语料效果更为明显，小语料尽量用简单模型。...在语料的选择上，同领域的语料比大规模的其他领域语料重要。 3、向量维度 向量维度太小难以表现出语义的复杂度，一般更大的维度的向量表现能力更强，综合之下，50维的向量可以胜任很多任务。
数据模型如何论好坏 |0x00 数据模型的选择 最常见提到的有四种：范式、维度、DataVault、Anchor。...如果论这四种方法，在设计思路上的好坏，那么各有千秋。但如果问，那种模型最为成熟，那么恐怕范式和维度就胜出了，而互联网行业几乎只能选择维度建模，因为它的实践经验是最多的。...但是，谈数据模型前，先要看数据架构的好坏。 |0x01 数据架构的评价标准 数据架构，严格意义上，也是一个系统，只不过是“数据系统”。...因此，能用在系统上的标准，如响应速度、可复用性、稳定性、健壮性等，也可以用在数据架构的评价上。但与应用类系统不同的是，数据系统面向的是决策，而不是需求，因此响应速度、可复用性就强调的更多一点。...，大宽表、冗余所代表的的好用思想，也逐渐成为主要的设计思路。
我们可以表示平面（x_1，x_2）中的点，并且对y∈{0,1}中的y 使用不同的颜色。...颜色反映了分类的好坏：红点表示分类错误。我们可以在 下面的列联表（混淆矩阵）中找到所有这些内容 。 Y Yhat 0 10 3 11 1 5 ?...(h=.525) 水平线不再是红色和蓝色一样多的线，而是与变量x_2相交的线。...在这里，我们仅预测两个值：底部出现蓝色的概率为40％，顶部为蓝色的概率为80％。...这次，曲线是线性的。
主观评价：在大多数情况下，人为参与的主观评价可能是评估语音质量或语音清晰度最可靠的方法，相对算法客观评价，主观评价可以更全面细致的反应音频的质量。但是主观评价实验受到以下限制：1....理想的客观评价方法应该能准确地预测由正常听力者进行的主观听力测试的结果，应包括语音不同处理层次的信息，包括低级信息(如心理声学)和高级信息(如语义、语言学和语用学)。...最后，通过平均分得到的MOS值表明了被测算法的主观质量。为了获得一个真实的MOS，需要大量的受试者。因此，主观质量测量的主要缺点是成本。即使有大量的被试，MOS的方差也可能很高。...采取５个级别对被测语音的质量进行评价，一般MOS在4以上被认为是比较好的音质。待测语音的质量是在所有试听人员的评分上求平均得到的。...一个好的客观质量测量应该与多个不同的主观实验有很高的相关性。
来源：技术让梦想更伟大 作者：李肖遥 居家的第三天，听到了很多关于企业、关于个体户、关于创业者的心声，目前各行各业的的确确的很困难的，大厂也在过山车，何况深圳这么多的中小企业呢。...停工、断供、歇业这种持续性的事件好像看不到尽头，让很多行业受到不同程度的冲击，让实体企业、服务业更加艰难，每天引发全社会关注和热议的，还有疫情之下的“价值选择”。...企业也许在思考如何撑过去，如何面对一切可能发生的波动，尽可能的减少成本，房租不能停，工资不能停，供应商的货款不能断，杂七杂八的开支不能断，这个时候就是考验一个企业的时候了。...我想大家的眼睛是雪亮的，危机时刻，来自价值观的力量，是决定性的力量，即使是这种困难，如果企业选择人性化的态度和服务，为员工多考虑，我想很多员工在经济上如果不是那么大压力的时候还是愿意和公司共度难关的。...而如果大家在这段时间有遇到这种没什么人文情怀的企业，那也可以考虑离职走人了，这是考验企业的时候，也是我们选择的一个好时机。
总第241篇/张俊红 在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。...所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度，预测值和实际值之间越接近，说明预测准确度越高。我们用y_{hat}表示模型的预测值，y表示模型的真实值。...2.RMSE RMSE表示均方根误差，是对MSE的开根号，有点类似方差与标准差的区别。人们对均方差和方差一样没有直观的理解，不知道均方差=100时到底是准确度高还是低。...4.MAPE MAPE是Mean Absolute Percentage Error的缩写，表示平均绝对百分比误差，公式如下： MAPE对预测的准确度表示就更直观了，有点类似于增幅的概念。..., y_pre) RMSE直接对MSE的结果开根号即可，代码如下： import numpy as np rmse = np.sqrt(mse) MAE的计算在Sklearn中也有现成的函数可以调用
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 第一种：定性判断MOS管的好坏 先用万用表R×10kΩ挡(内置有9V或15V电池)，把负表笔(黑)接栅极(G)，正表笔(红)接源极(S)。...再改用万用表R×1Ω挡，将负表笔接漏极(D)，正笔接源极(S)，万用表指示值若为几欧姆，则说明MOS管是好的。 ...欲获得更明显的观察效果，还可利用人体靠近或者用手指触摸悬空脚，只要看到表针作大幅度偏转，即说明悬空脚是栅极，其余二脚分别是源极和漏极。 ...判断理由：JFET的输入电阻大于100MΩ，并且跨导很高，当栅极开路时空间电磁场很容易在栅极上感应出电压信号，使管子趋于截止，或趋于导通。...但表针究竟向哪个方向偏转，应视感应电压的极性（正向电压或反向电压）及管子的工作点而定。 注意事项： （1）试验表明，当两手与D、S极绝缘，只摸栅极时，表针一般向左偏转。
衡量网络好坏的指标 带宽：设备可允许的最大指标 延迟：<100ms 抖动：<20ms 丢包率：<1% 一、带宽测试 iperf 工具用来测试服务器带宽，它分为服务端与客户端。...sec [ 5] 0.0-60.4 sec 628 MBytes 87.4 Mbits/sec 从测试结果看，上行带宽为 92.0Mbits/sec, 下行带宽为 87.2Mbits/sec，略微低于服务器的...ms 以上分别表示最小延迟、平均延迟、最大延迟、抖动（抖动就是延迟标准差） 延迟：26.743ms 抖动: 6.613ms 丢包率: 0.0% 0.0% packet loss 结论：这2台主机的网络状况还不错
类似的道理，其实放在这期音质评价专题中依旧适用，“听过很多道理，依旧很难评判音质好坏”。且试试看你听不听得出音质好坏这样说，各位怕是不服，在开始摆道理之前，大家可以做个测试。...点进下面这个链接，带上你最好的耳机，试试看你是否能听得出来这几个音频的好坏。...牺牲一些影响较小的参数，算清楚产品的经济账，是目前市面上大多数产品的选择，毕竟只有活着的公司才能笑到最后。哪些因素会影响音频的质量？这里先上结论：有N多的因素会影响音频的质量，N多是多少？...采集：环境噪音、采集设备好坏；压缩：模拟信号转为数字pcm信号的时候就有损失，可以尝试提高采样率比如48k；网络传输延迟比如编码、打包、网络传输、jitter buffer网络丢包：比如rtc使用udp...在上文中讲到，采样是把连续的声音模拟信号转换为离散的数字信号的手段，那么在这个采样过程中，用多高的采样率是合理的呢？
关于判断语言是否优秀，我们听过最多的可能就是“XXX 是最好的语言”了。不过这种旧世界的观点，在大家充分学习了网络上的编程知识之后，现在都成为大家调侃的段子了。...这篇文章会告诉大家，客观准确评判一门语言好坏的标准。 无论如何，编程语言是给人使用的，那我们就从人本身特点出来来讲这个逻辑。我们人是靠大脑思考的，而大脑有个致命的缺点：容量有限，且有一定错误率。...这就导致我们程序员在编写状态复杂，流程冗长的代码的时候，容易出现错误。这是人大脑的特点决定的，无法避免。 但劳动人民的智慧是无穷的，程序员们想出各种办法来降低自己犯错概率。...Kotlin 相比 Java，他的语法表达更简洁，更容易写出低耦合，高内聚的代码；且和 Java 互操作的特性，可以直接使用 Java 的轮子，大大缩短了建设 Kotlin 生态的过程。...那些 30 多岁的外企程序员，失业中年危机，不就是“习惯”习出来的么？习惯会让你避开新的东西，而能让你能力，事业，资产产生“增量”的，往往就是这些新的东西。新的东西最容易产生“增量”。
作为AI的一个子领域，自然语言处理致力于让计算机也能够理解和处理人类语言，使计算机更接近于人类对语言的理解。 事实上，人类读写文字的历史已经有几千年了，我们的大脑在理解自然语言方面积攒了大量的经验。...当我们阅读文字时，很快就能明白其中的含义，并感受到这些东西引发的情感。 但是想让机器也拥有人类对语言的理解和情感，是一件非常困难的事情。...除了对个体账户违法或受害的风险有较好的预测能力外，只需提供一周内的用户活动数据，AI就能基本精准地预测接下来的一周网络社区里发生违法事件的时间，对小时和日期的预测准确率高达95.83%和85.71%，并且结果与预测受害给出的时间相吻合...更有趣的是，AI分析数据后预警发生违法事件的时间，并不一定处在以往发生违法事件的时间段中，可见它掌握的并不仅仅是固定的规则，还有违法者言行中的真正“逻辑”。...尽管目前的AI并且不能进一步预测违法事件的具体类型，但它或许能抓住网络上“隐形”的违法者，更好地保护我们的安全。----
实现项目量产过程中，要测试一些外设，比如智能音箱的麦克风测试，测试麦克风的步骤比较复杂，比如验证麦克风的一致性，降噪算法等等，这里只是初步验证下麦克风的好坏，验证麦克风的好坏无非就是录音，然后查看录音文件数据...录音 录音采用ALSA提供的arecord进行录音，查看声卡外设 # arecord -l **** List of CAPTURE Hardware Devices **** card 0: AMLAUGESOUND...-f, --format=FORMAT sample format (case insensitive) -r, --rate=# sample rate 查看4个麦克风的录音数据...具体的录音数据分析待续
随着互联网的进步，很多企业都需要注册一个域名来给企业建设一个专属网站。域名就相当于家门口的一个门牌号，都是独一无二的。...域名也是一样，独一无二的域名能让客户知道这个网站是谁的，是做什么的，也能在很短时间内就记住这个域名，下次客户想要找类似产品的时候就容易想起。那么如何申请公司域名？ 如何申请公司域名 如何申请公司域名？...不管是申请公司域名还是个人域名，申请的方式都是一样的。注册线上的域名机构，在平台中搜索自己想要注册的域名，如果这个域名已经被人注册了，那就没办法了。...如何判断域名注册机构的好坏 现在需要域名的公司有很多，也导致了市场上有很多域名注册的平台。每个平台都有各自的优势，想要找个好的平台，还是要进行全面的了解。...域名的选择是很重要的，尤其是要做关键词排名的企业，简单易记简洁的域名，不仅能受到用户都喜欢，也十分受各大搜索引擎的喜爱
同时，在webpack势力范围之外，存在一些在某些方面很突出的打包工具满足一部分细分领域的需求。 当我们要开发一个新项目，该使用哪种打包工具？怎么衡量打包工具的优劣呢？...其对ESM更好的支持使更好的tree-shaking能力有了原生的底层支持。 parcel 对标webpack的繁杂配置，parcel的的目标是「零配置完成打包」。...vite 基于浏览器原生支持的ESM标准，vite在dev环境可以提供极快的预览效果。 同时基于go语言编写的esbuild，使vite的打包速度与以上几个工具有了数量级的差异。 ?...Hashing 缓存 最理想的用户体验：第一次访问页面时请求静态资源数据，并缓存下来。再次请求时使用缓存数据。 这样能极大加快页面展示时间，减少服务器负荷。...这就为打包工具带来挑战： 一个「非JS资源」使用hash url，当其发生变化，引用他的「JS文件」需要改变引用的hash url，这可能造成该「JS文件」的hash url改变，从而造成递归的连锁反应
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