spectral_norm.rs是一个示例程序,它展示了如何使用Portable SIMD库中的SIMD(Single Instruction Multiple Data)功能来实现频谱规范化算法。该示例程序是Rust源代码中的一个文件,位于rust/library/portable-simd/crates/core_simd/examples目录下。
在Rust源代码中,rust/library/alloc/benches/slice.rs文件的作用是对&[T]类型(切片类型)进行性能基准测试。该文件包含了对切片类型的一系列操作的基准测试,例如切片迭代、切片排序、切片的iter和into_iter方法等。
最近想学习Libra数字货币的MOVE语言,发现它是用Rust编写的,所以先补一下Rust的基础知识。学习了一段时间,发现Rust的学习曲线非常陡峭,不过仍有快速入门的办法。
很久没有挖Rust的坑啦,今天来挖一些排列整齐的坑。没错,就是要介绍一些集合类型的数据类型。“鳞次栉比”这个标题是不是显得很有文化?
在Rust源代码中,lower.rs文件位于Rust Analyzer项目的hir-ty子库中,其目的是将高级中间表示(HIR)降低为中间表示(MIR)。下面对文件及其组件进行详细介绍:
题图来自 HOW TO LEARN RUST PROGRAMMING LANGUAGE IN 10 MINUTES[1]
在 Rust 中,Vector(向量)是一种动态数组类型,它可以在运行时自动调整大小。Vector 是 Rust 标准库中的一个集合类型,提供了灵活、高效的数组操作。本篇博客将详细介绍 Rust 中的 Vector 类型,包括定义、常用方法和使用示例。
看到这样的输出,就表示已经成功运行了 Rust 项目,尽管还没写任何代码。接下来看看发生了什么。
Rust 标准库中包含一系列被称为「集合」(collections)的非常有用的数据结构。不同于内建的数组和元组类型,这些集合指向的数据是储存在堆上的,这意味着数据的数量不必在编译时就已知,并且还可以随着程序的运行增长或缩小。
2022-04-22:给你两个正整数数组 nums 和 target ,两个数组长度相等。
Redis有5个基本数据结构,string、list、hash、set和zset。它们是日常开发中使用频率非常高应用最为广泛的数据结构,把这5个数据结构都吃透了,你就掌握了Redis应用知识的一半了。
在用户定义的比较函数中,复杂的通用实现与追求性能的组合,使得通用高性能排序实现在避免每种使用场景下的未定义行为(UB)方面特别困难。即使只使用内存安全的抽象来实现排序,也不能保证相邻逻辑是无未定义行为的。
在Rust源代码中,rust/compiler/rustc_mir_transform/src/simplify.rs文件是Rust编译器中一系列进行MIR(中间表示)简化的转换的实现。MIR是Rust编译器中用于进行优化和代码生成的中间表示。
选自Medium 作者:Maciej Kula 机器之心编译 参与:程耀彤、蒋思源 像 PyTorch 或 TensorFlow 这样通用的自动微分框架是非常有用和高效的,而且在大多数情况下,几乎不需要再写一些更专门化的东西。然而本文作者构建了一个自动微分库,以高效地计算小批量数据上的训练。此外,作者还详细描述了在构建自动微分库中的过程与思考,是理解自动微分理念的优秀博文。 我最近开始写自己的 autodiff 程序包。这篇博客文章记录了我一路以来学到的东西,并把它当成 Julia Evans 的「穷人版」
文件mod.rs位于Rust编译器源代码中的rustc_data_structures/src/graph/dominators目录下。这个文件的作用是实现支配树(dominator tree)的计算算法。
2022-04-22:给你两个正整数数组 nums 和 target ,两个数组长度相等。 在一次操作中,你可以选择两个 不同 的下标 i 和 j , 其中 0 <= i, j < nums.length ,并且: 令 nums[i] = nums[i] + 2 且 令 nums[j] = nums[j] - 2 。 如果两个数组中每个元素出现的频率相等,我们称两个数组是 相似 的。 请你返回将 nums 变得与 target 相似的最少操作次数。 测试数据保证 nums 一定能变得与 target 相似。 输入:nums = [8,12,6], target = [2,14,10]。 输出:2。
在Rust代码中,rust/src/tools/rustfmt/src/config/config_type.rs文件的作用是定义了与配置相关的数据结构和函数。
rust/src/tools/tidy/src/lib.rs是Rust编译器源代码中tidy工具的实现文件之一。tidy工具是Rust项目中的一项静态检查工具,用于确保代码质量和一致性。
在Rust中,Slice(切片)是一种引用类型,它允许我们以引用的方式访问连续内存中的一段数据,而无需拥有整个数据。Slice是Rust中非常重要的数据结构,它提供了一种灵活且高效的方式来处理数据的部分视图。本篇博客将详细介绍Rust中Slice的概念、使用方法以及相关特性,并提供代码示例来帮助读者更好地理解Slice的工作原理。
在Rust源代码中,references.rs文件位于rust-analyzer工具的ide模块中,其作用是实现了用于搜索引用的功能。
在Rust中,引用是一种轻量级的指向数据的方式,它允许我们在不获取所有权的情况下访问和操作数据。引用是Rust中处理借用操作的关键机制,它通过一系列的规则来保证内存安全和避免数据竞争。本篇博客将详细介绍Rust中的引用概念、引用规则以及最佳实践,并提供相关代码示例。
一、概述 kNN算法,即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法,是最简单的机器学习算法,没有之一。 该算法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的
2022-10-11:一个整数区间 a, b 代表着从 a 到 b 的所有连续整数,包括 a 和 b。
可能你对经常使用的统计分类包中的功能不满足你的需求而感到不爽,或者你已经有了一个新的数据处理方法。所以,你决定改动现有封装好的算法,开始编写你自己的机器学习方法。
前段时间看到友商宣传他们打造了Go语言最快的排序算法,有些观点不敢苟同。为此,特意梳理了一下排序算法的演进,发现没有最快,只有更快。
2022-10-11:一个整数区间 [a, b] ( a < b ) 代表着从 a 到 b 的所有连续整数,包括 a 和 b。
在Rust的核心库中,源代码路径rust/library/core/src/num/saturating.rs所对应的文件是用来实现饱和运算的功能。
向量空间模型 向量空间模型是一个把文本文件表示为标识符(比如索引)向量的代数模型,它应用于信息过滤、信息检索、索引以及相关排序。 1 定义 文档和查询都用向量来表示: 每一维都对应于一个个别的词组。如
async/await将在Rust 1.38中稳定,但是还不会支持trait中的异步方法,所以,dtolnay做了这个库,提供了一个属性宏#[async_trait]来满足这个功能。
张云浩:字节跳动-程序语言团队成员,目前主要研究方向包括但不限于性能优化、(并发)数据结构和算法等领域。
本篇是《Rust与AI》系列的第二篇,上一篇我们主要介绍了本系列的概览和方向,定下了一个基调。本篇我们将介绍LLM的基本架构,我们会以迄今为止使用最广泛的开源模型LLaMA为例展开介绍。
在日常的工作当中,我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解,简单介绍一下这个百分位数,它是指将元素从小到大排列之后,排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%,50%和75%这三个值,通过这几个值,我们很容易对于整个特征的分布有一个大概的了解。
1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor,KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 优点:精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。 KNN工作原理是:存在一个样本数据集合(训练样本集),并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。
在 Rust 中,迭代器(iterators)是一种提供序列化访问元素的抽象方式。迭代器允许我们对集合中的元素进行遍历和处理,而无需显式地处理索引或使用循环。通过使用迭代器,我们可以编写简洁、可读性强且安全的代码。本篇博客将详细介绍 Rust 中的迭代器,包括迭代器的定义、基本操作、自定义迭代器和一些常见的使用场景。
**k-近邻算法(kNN),**它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前 k个最相似的数据,这就是 k- 近邻算法中k的出处 , 通常k是不大于 20 的整数。 最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。
第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础,后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务,评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型,一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义,通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第二章案例中的解释变量都是数值,比如匹萨的直径。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提—
在Rust源代码中,rust/src/tools/clippy/rustc_tools_util/src/lib.rs文件的作用是为Clippy提供了一些实用工具和辅助函数。
【注】当 A 是元胞数组时,不支持 dim 和 direction,即 sort 仅沿其大小不等于 1 的第一个维度进行升序排序。
在对Mysql进行分库分表的时候,经常会遇到一个问题:如果查询的数据分散在多张表中,因为涉及到组合多种表的数据,将会非常麻烦;对于有些分页场景,更是一个灾难,所以对Mysql分库分表的时候经常会基于查询维度来尽量避免跨表查询的场景。 ElasticSearch也是分布式的,当数据分散与多个节点或者分片上时,他是如何解决数据聚合问题的呢?另外,搜索基本都需要排序,如何解决排序问题呢?
最近在跟风玩 AI ,包括 ChatGPT 和 Midjourney,体验一下传说中年薪百万美元的 Prompt 工程师是什么感觉。直到这周,我发现 GPT4 对于 Rust 代码的辅助学习非常有帮助。于是,我就尝试打造这个 Rust 辅助学习系统,我将其命名为 RustChat[2] ,在 GitHub 上创建了仓库,方便大家交流。
在Rust语言中,所有的变量默认均是不可变变量,不可变变量就是当变量完成值当初始化后不能再次重新赋值的变量。
计数排序和原来说过的几个排序算法有一个特别大的不同之处:它是一个不基于比较的排序算法。不管是快排,归并,还是堆排,它们都难以突破NlogN的运行时间下限,而计数排序是一个线性时间级别的排序算法。对NlogN的突破凭借的就是不基于比较对元素进行排序,当然了,它也有很大的局限性,比如它只能对整数进行排序。总之,计数排序是一种对整数进行排序非常有效的排序算法。 计数排序的思想就是记录每个元素出现的次数,通过数组下标确定每个元素的先后关系。比如对数组A{2,5,6,8,4,2,5,4,8,6}进行排序
在 Rust 1.70.0 的版本更新中,对于 asm! 操作数的排序规则进行了放宽。具体的更改可以在这个 PR链接[1] 中查看。在之前的版本中,asm! 宏的操作数需要按照严格的顺序进行排序,这在某些情况下可能会导致使用上的不便。在新的版本中,这个规则被放宽,提高了 asm! 宏的灵活性和易用性。
文件rust/src/tools/clippy/clippy_lints/src/methods/suspicious_to_owned.rs的作用是实施Clippy lint规则,检测产生潜在性能问题的字符转换代码,并给出相关建议。
作者 | Angel_Kitty ➤1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在。如果判断元素存在集合中, 有一定的概率判断错误。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场
本博客内曾经整理过有关海量数据处理的10道面试题(十道海量数据处理面试题与十个方法大总结),此次除了重复了之前的10道面试题之后,重新多整理了7道。仅作各位参考,不作它用。
【Bloom Filter】 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在。如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误。因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。
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