learn from 从0开始学大数据（极客时间） 数据太大（PB级别），将程序发送到数据所在地方进行计算，比移动数据更划算 如何实现的： 将大规模数据存储在集群的所有服务器上，（HDFS系统，块存储...） 大数据引擎根据服务器的计算能力，在每台服务器启动若干分布式任务执行进程待命 大数据计算框架编程，打包编程模型，如 Java 的 JAR 包 用 Hadoop 或 Spark 执行 JAR 包（解析数据输入路径
学习过微积分的人都知道，下面的定积分： 可以这样手工计算： 也可以编程计算。下面我们分别使用Python和VBA来计算，基本算法就是利用定积分的定义。...: h=(b-a)/n x1=a sum=0 for i in range(1,n): x2=a+i*h sum=sum+(f(x1)+f...(x2))*h/2 x1=x2 return sum 我们假设n=100000，得到的结果如下图1所示。...： Sub test() Debug.Print trape(0, 1, 100000) End Sub Function trape(a As Integer, b As Integer, n...欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
： 2、 MySQL 8.0 ：通过分析函数实现同比和占比计算** MySql8.0支持了Lead和Lag分析函数，虽然可以大幅提高同、环比计算的效率，但仍然需要编写SQL语句处理。...以Wyn Enterpris为例，其内置的wax分析表达式和快速计算引擎，提供直接实现同比、环比等复杂计算的能力，而不再需要写复杂冗长的SQL。...3、1 使用内置的同比、环比快速计算功能** 同比、环比等计算一般是BI工具的标准功能，我们可以直接通过设置实现。...3、2 使用数据分析表达式 如果内置的快速计算无法满足要求，还可以通过分析表达式实现更复杂的计算。...各位老板们，通过对比SQL和BI数据分析工具在处理同比、环比等复杂计算中的差异，我们可以发现，还是专业的工具在数据计算和处理能力上要更加便捷。
Stream Data Centers.公司网络和云计算副总裁Eric Ballard。 BASELAYER公司的幕僚长Samir Shah。...而数据泄露事件层出不穷，托管服务提供商的设施无论是云平台还是托管数据中心，现在能否证明它们比企业内部部署的数据中心更加安全?...现在企业的决策都是围绕着托管和云计算以及未来的企业战略。我们已经看到企业从资本性支出转向运营支出。通过这种措施，服务提供商必须证明它们更安全，并提供企业所需的服务级别。...我们专注于物理安全以及严格执行和测试安全策略和程序，并绝对可以证明托管服务可以更安全。”...RagingWire公司Joel Stone：数据中心需要两种安全性，一是网络安全性，可以保护计算机系统、应用程序和数据;二是物理安全性，可防止数据中心设施中的未经授权的访问或恶意操作。
image.png 很多年以后计算机出现了，有一种叫做TCP的协议负责计算机之间的网络连接，客户端和服务器就想当年的小扎和小美一样开始通信了。...image.png 情侣之间分分合合，当然计算机之间的连接也经常需要断开连接，断开的方式竟然和情侣之间很相似。...（小美回信给小扎，同意分手，但是东西要整理下再寄给小扎，小扎进入等待包裹状态） image.png 3.服务器端发送完所有数据之后，发送一个FIN报文，设置seq序列号为n，进入LAST_ACK状态，表示我的数据都已经发送完了...（小美给小扎寄回包裹，表示我们已经两清了，你收到之后给我回个信，就可以滚蛋了） image.png 4.客户端收到服务器端的FIN包后，返回一个ACK包，设置seq序列号为n+1，客户端就进入了TIME-WAIT...如果直到2MSL，客户端都没有再次收到FIN，那么客户端推断ACK已经被成功接收，则结束TCP连接 image.png TCP断开连接为什么比建立连接多一个步骤呢？
中国科技大学和兰州大学等研究者提出了一种基于机器学习的排序算法，它能实现 O(N) 的时间复杂度，且可以在 GPU 和 TPU 上高效地实现并行计算。...排序，作为数据上的基础运算，从计算伊始就有着极大的吸引力。虽然当前已有大量的卓越算法，但基于比较的排序算法对Ω(N log N) 比较有着根本的需求，也就是 O(N log N) 时间复杂度。...如果我们可以预先求得这个函数，那么排序算法的复杂度就为 O(N)。...实际在某种程度上，隐藏层的神经元越多拟合的精度就越大，但同时也伴随着过拟合问题，以及计算效率降低的问题。 N 个实数的排序估计过程仅需要 O(N·M) 的时间。...M 与 N 是互相独立的，且在理论分析上 M 是没有下界的。例如如果数据序列服从高斯分布且我们只使用一个隐藏神经元，那么计算复杂度就为 log(N)。
通过"Deepfake"应用，计算机可以对数百份照片或录音进行采样合成，伪造一些人们没有说过的录音或是照片。...但是通过弄明白小鼠是如何具有这样的识别能力，可以让我们更好的训练计算机，进而能够更好地对抗"Deepfake"。
相比将GPT-4做大，Alberto更倾向于认为，OpenAI会将把重点转移到其他方面——比如数据、算法、参数化或对齐——这些因素可以更显著地改进模型。...考虑到GPT-4将略大于GPT-3，根据DeepMind的发现，GPT-4需要达到计算优化的训练令牌数量将约为5万亿，比当前的数据集高出一个数量级。...然而，良好的多模态模型比良好的仅用语言或仅用视觉的模型要难得多。将视觉信息和文本信息组合成单一的表示形式是一项艰巨的任务。...5 预测5：GPT-4会比GPT-3更对齐 OpenAI在解决AI对齐问题上投入了大量的精力：如何让语言模型遵循我们的意图并坚持我们的价值观——不管这到底意味着什么。...对齐：GPT-4将比GPT-3更对齐，其将从InstructGPT进行学习，而InstructGPT是根据人类的反馈进行训练的。
⭐️搜索“可信AI进展“关注公众号，获取当日最新AI资讯OpenAI竞争对手Anthropic发布Claude 3.5 Sonnet，比GPT-4o更智能Claude 3.5 Sonnet在GPQA、MMLU...数据显示谷歌已降低Reddit对AI搜索结果的影响在今年谷歌I/O大会推出的AI搜索功能中，用户遇到了一些异常回复，比如在披萨中加胶水，这些问题源于AI系统抓取了包括Reddit帖子在内的网页信息。
❝贪心有时候比动态规划更巧妙，更好用！ 通知：一些录友基础比较薄弱，不知道从哪里开始刷题。...设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。...n) 空间复杂度O(1) 动态规划 动态规划将在下一个系列详细讲解，本题解先给出我的C++代码（带详细注释），感兴趣的同学可以自己先学习一下。...- 1][0], dp[n - 1][1]); } }; 时间复杂度O(n) 空间复杂度O(n) 总结 股票问题其实是一个系列的，属于动态规划的范畴，因为目前在讲解贪心系列，所以股票问题会在之后的动态规划系列中详细讲解...「可以看出有时候，贪心往往比动态规划更巧妙，更好用，所以别小看了贪心算法」。 「本题中理解利润拆分是关键点！」 不要整块的去看，而是把整体利润拆为每天的利润。
贪心有时候比动态规划更巧妙，更好用！...设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。...n) 空间复杂度O(1) 动态规划 动态规划将在下一个系列详细讲解，本题解先给出我的C++代码（带详细注释），感兴趣的同学可以自己先学习一下。...- 1][0], dp[n - 1][1]); } }; 时间复杂度O(n) 空间复杂度O(n) 总结 股票问题其实是一个系列的，属于动态规划的范畴，因为目前在讲解贪心系列，所以股票问题会在之后的动态规划系列中详细讲解...可以看出有时候，贪心往往比动态规划更巧妙，更好用，所以别小看了贪心算法。 本题中理解利润拆分是关键点！ 不要整块的去看，而是把整体利润拆为每天的利润。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。...这样带来的问题是，如果我最后持续上升 那么我就没办法卖出了（因为我通过后一天是否比前一天小来判断是否卖出），所以在最后再卖出一次。 时间复杂度：O(n)，其中 n 为数组的长度。...空间复杂度：O(1)。只需要常数空间存放若干变量。...if(prices[i] < prices[i - 1]){ //计算获得的利润 sum += prices[i...1 ms, 在所有 Java 提交中击败了99.54%的用户 内存消耗：38 MB, 在所有 Java提交中击败了96.68%的用户 三、官方解答 官方有两种：一种是动态规划，另一种是贪心算法（比我的更简洁
在后面的题目中，会有更详细的描述，这里先做简单的了解。 什么叫做多个阶段中的最优解，例如在一个数组当中，找出最大的两组相加数字。...所以大家可以看到之前的暴力解法优化版和动态规划的空间复杂度就知道了，动态规划需要创建一个数组，所以空间复杂度是O(n),但是暴力解法的空间复杂度是O(1)。...顾名思义，降维就是降低维度，去维就是去除维度，这里指的就是数组dp，例如一个二维数组的dp，降维就是将二维数组降为一维数组，去维就是将数组改为普通变量，从而将空间复杂度从O(n)变成O(1)。...所以我们可以想到，不持股利润是需要依赖持股利润 - 今日价格，所以持股利润需要与不持股的利润关联起来。所以持股的计算应该是昨天不持股的利润 - 今日价格。...i = 1; i N; i++ ) { const temp = dp_i_0; // 保留转换前的值提供给dp_i_1做计算 // 是否卖出是根据买入后的利润
那么我们其实可以用一个循环来计算出最大的利润，我们只需要依次对于每个节点做以下两个判断： 判断当前节点是不是相对最低价，如果是，则将它设置为最低价（也就是买入）； 如果当前节点不是最低价，那我们就将它卖出...不持股买入第二天的股票 dp[i][1] = max(dp[i - 1][1],-prices[i]); } return dp[days- 1][0];//我们要计算最后的最大利润...，即最后我们手上有多少钱，因为初始钱为0 } }; 复杂度分析： 时间复杂度：O(N)，遍历股价数组可以得到最优解； 空间复杂度：O(N)，状态数组的长度为 N。...dp[i%2][1] = max(dp[(i - 1)%2][1],-prices[i]); } return dp[(days- 1)%2][0];//我们要计算最后的最大利润...，即最后我们手上有多少钱，因为初始钱为0 } }; 复杂度分析： 时间复杂度：O(N)O(N)，遍历股价数组可以得到最优解； 空间复杂度：O(1)O(1)，状态数组的长度为 44。
是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。...选择N6:O27，使用标题值为相应列的数据区域命名。 现在可以使用FREQUENCY函数返回在每个区间中找到的项目数。...选择单元格区域K7:K27，输入数组公式： =FREQUENCY(Profits,ProfBins) 同样，选择单元格区域O7:O27，输入数组公式： =FREQUENCY(Sales,SalesBins...在单元格区域B15:B18中输入图8中的百分比，相应单元格输入公式： C15:=PERCENTILE.INC(Sales,$B15) D15:=PERCENTILE.INC(Profits,$B15)...在单元格D21中输入公式： D21:=COUNTIFS(Profits,”<0″)/COUNT(Profits) 使用Data表中单元格区域N6:O27和单元格区域J6:K27中的数据分别创建销售直方图和利润直方图
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。...int.MaxValue; for (int i = 0; i < prices.Length; i++) { //优化：如果起始值比之前的起始值要大就没必要算了...n^2 ),其中 n 是数组的长度。...空间复杂度：O( 1 )，其中 n 是数组的长度。空间复杂度不考虑返回值，因此空间复杂度主要取决于递归栈的深度，递归栈的深度是O(logn)。...n ) 空间复杂度：O( 1 ) 总结 今天是力扣算法题打卡的第三十五天！
总利润为 4 。 示例3 输入：prices = [7,6,4,3,1] 输出：0 解释：在这种情况下, 交易无法获得正利润，所以不参与交易可以获得最大利润，最大利润为 0 。...算法的思路是从第二天（索引1）开始遍历价格数组，对于每一天，如果当天的股票价格比前一天的价格高，就计算这两天之间的利润，并将利润累加到maxProfit中。...int profit = prices[i] - prices[i - 1]; - 计算当天和前一天的差价，即当天的利润。...最终返回maxProfit，其中包含了所有买卖操作中获得的总利润。 这个算法的时间复杂度为O(n)，其中n是股票价格数组的长度。...简而言之，就是只要价格上涨就吃利润，直到吃完所有的利润。直到涨了，就卖出，吃利润。
我们对所有的观察进行这个练习，并仅计算(x) =指定treatment时候，Y的均值。...下面我们可以看到，该模型比随机处理的效果好得多，说明该模型很好地了解了治疗效果的异质性。如果我们采用这种模式，我们预计利润为0.16。 2 数据帧显示了处理在最优分配下的分布。...当然这里会出现几种想要达到的响应Y： 最大化收入 最大化利润 最大化收益（利润 - 成本） 这里模拟数据会生成几类协变量X，随机生成是否接受大会员条件的treatment变量T以及最后的响应Y 生成的逻辑如下...，也可以更看重净收入。...然后，这个weight被输入到ERUPT 计算和uplift模型的loss 损失函数中。
无论是使用方程式还是采用矩阵的形式，计算复杂度都是 O(n^3)。例如有四种变量和四个方程，则需要 4^3，即 64 步操作。 降低计算复杂度 在现实应用的复杂问题中，变量数目很大，计算量也会非常大。...1969 年，Volker Strassen 设计了一种算法，将矩阵乘法的复杂度降到了 O(n^2.81)。从那时起，数学家和计算机科学家们就致力于进一步降低指数。...来自麻省理工学院的 Virginia Vassilevska Williams 以及哈佛大学的博士后研究员 Josh Alman，将计算复杂度降低到了 O(n^2.37286)，比此前最好的结果指数下降了...到目前为止，理论上矩阵乘法的复杂度至少可以降至 O(n^2.37286)。 但是，多种方法表明，求解线性系统的速度应该比这更快，只需要 O(n^2)。...彭泱和 Vempala 的算法可以比没有对称性的矩阵更快地在矩阵中找到解。 作者介绍 ?
可以得出以下结论： 假设f(n)代表前n日的最大利润。 f(0) = 0，也就是说首天的利润是0。 那么，f(n)就等于前n - 1日的利润和第n日卖出利润的最大值。...f(n) = max(f(n - 1), (prices[n] - min([0, n)))) 解释一下动态规划方程： 前n日的最大利润，就是比较前n - 1日的利润，第n日的卖出利润的最大值。...「空间复杂度 O(1)」。 分析： 通过代码实现出动态规划方程，在力扣里执行代码并提交是可以通过的，但是效率特别的低。会发现比较耗时的代码是计算前 n 天的最小值，时间复杂度是O(n)。...所以，我们需要通过维护额外的变量进行统计前n天的最小值，而不要每次都动态计算。...「空间复杂度 O(1)」。 分析： 我们动态的缓存最新的最小值，避免了每次取prices[i]以前所有的值进行比较。如此优化，可以将时间复杂度降低至O(n) 。
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