因为摩尔定律被半导体行业用于指导长期规划和设定研发目标，所以在某种程度上，成了一种自我实现预言。...这反映了当时的英特尔首席执行官Andy Grove每次向市场推出新芯片时，微软的CEO比尔·盖茨（Bill Gates）都会通过升级软件来吃掉芯片提升的性能。...首先，研究人员对模型的能力进行了量化。 基本的思想就是：如果一种算法或架构在基准测试中以一半的计算量获得相同的结果，那么就可以说，它比另一种算法或架构好两倍。...实证结果 根据缩放定律，以及作者引入的有效数据、有效参数和有效计算的定义来进行评估，结果表明：有效计算的中位倍增时间为8.4个月，95%置信区间为4.5至14.3个月。...相对于前期，后期的倍增时间较短，表明在该截止年之后算法进步速度加快。 参考资料： https://twitter.com/emollick/status/1767717692608217407
很简单的一个函数自我调用的过程，它就是递归。 当我们按下执行键的时候，屏幕上就会一直打印hehe直到栈溢出stack overflow。 这个现象说明了两个点。...B：每次当我们调用函数的时候都会向内存的栈区申请一块空间，这块空间被称为运行时堆栈，也就是函数栈帧空间。而反复申请空间的操作称为堆栈。...这就是因为在斐波那契数列中，越是到后面，数就越大，而递归的思想是将第前一项和第前两项相加得到这一项，那么就很繁琐了： 向下会有呈指数倍增长的分支，计算能不困难吗？...在斐波那契数的计算中，如果我们用while循环来代替递归，是可以很快就算出结果的，这是因为它没有经过一层又一层的剖析，而是直接通过迭代计算出结果。...总而言之我们可以得出： 当我们需要编写容易简单的代码，进行简单的运算时，我们就用递归； 如果遇到递归难以解决的问题，我们就用迭代。
过度使用闭包会导致性能下降，建议在非常有必要的时候才使用闭包。 作用域链的机制导致一个问题，在循环中里的匿名函数取得的任何变量都是最后一个值。...//循环里包含匿名函数-改1，自我执行匿名函数 function box() { var arr = []; for (var i = 0; i < 5; i++) { arr[i] = (function...i++) { alert(b[i]);//这里返回的是数组，直接打印即可 } 改1中，我们让匿名函数进行自我执行，导致最终返回给a[i]的是数组而不是函数了。...{ for (var i = 0; i<count; i++) {} })(); alert(i);//报错，无法访问 } box(2); 使用了块级作用域(私有作用域)后，匿名函数中定义的任何变量，都会在执行结束时被销毁...，会多次创建。
； 多次重复此操作，直到序列排序完成。...实现冒泡的步骤分解 使用for循环确定排序次数 由于待排序的序列只剩下一个数时已经能够确定顺序，则无需进行排序，因此，排序次数为序列长度 – 1。 ?...每次排序的比较次数控制 每次排序，序列中的多个数字要分别进行两两比较，多次的比较需要利用for语句来进行实现。该for循环嵌套于排序次数的for循环当中（形成双for的嵌套）。 ?...当前的算法不管初始的序列是否有序，都会进行遍历排序，效率会比较低，因此需要优化当前的排序算法。...在每次排序结束时候判断swap是否为false，如果是，则说明序列已排序完成或者序列本身是有序序列，就不再进行下一次排序。 通过此方法，减少不必要的比较和位置交换，进一步提高算法的性能。 ?
switch语句 switch语句用于根据表达式的值在多个选项之间进行选择性执行。...下面是一个示例： for (int i = 1; i <= 5; i++) { cout << i << endl; } 上述代码中，循环从变量i的初始值开始，逐步增加到满足循环条件为止，每次循环都会输出...while循环 while循环用于在满足特定条件时重复执行代码块。...每次循环都会输出i的值，并且在循环结束时递增i的值。 do-while循环 do-while循环首先执行一次代码块，然后根据条件判断是否继续执行。...每次循环都会输出i的值，并且在循环结束时递增i的值。
所以 else 代码块适用于 for 循环中有 break 语句的情况，且我们希望 break 条件没有被触发的时候执行一些语句。 否则，与 else 关联的语句只会在 for 循环结束时才执行。...比如，for 循环。 然而要注意一点，在像 list 这样的容器对象上调用 iter() 每次都会返回不同的迭代器，而在迭代器上调用 iter() 仅仅返回同一个迭代器。...所以如果你需要进行多次迭代，并且用迭代器替换普通容器或可迭代对象，那么第二次你会看到一个空的容器。 对一个列表迭代两次 请注意，这是按照我们的期望运行的。...在终端上运行以下命令。 更多Python视频、资料、代码加群531509025免费获取 反编译输出的每列表示以下内容： 1. 第 1 列：代码行数。 2....aid=847801620 【Python教程】全网最容易听懂的1000集python系统学习教程（答疑在最后四期，满满干货） 爬虫案例教程推荐：更多Python视频教程-关注B站：Python学习者
于是乎，钉钉赶紧跑到B站发了自己的鬼畜求饶视频。 没想到，这个视频竟然达到了现象级的1800万播放量，打赏数爆棚。钉钉顺势在B站当起了网红UP主。 ?...各互联网大佬年年入选B站鬼畜全明星最佳阵容，简至给鬼畜区UP主们提供了强有力的视频素材。 ? 比如，马云爸爸就有个专辑 —— “鬼畜者联盟”系列，每集他都会带着自己的鬼畜伙伴，四处惩恶扬善。 ?...和饭圈玩法一样，大佬的粉丝们或是不甘寂寞，或是想要爱豆影响倍增，B站的人才们给二马创造了各种冲突梗，两人海量同人作品在站内不输鸣人佐助。 而现在，B站网友终于能够在自家门前亲眼见证这场梦幻对线！ ?...和今天的钉钉一样，当年雷军的视频在B站火了后，小米便立即进驻B站成了网红UP。早在三年前，就和B站网友们打成一片。至今小编的脑子里还循环着这首洗脑神曲：Are ！you ！OK ！...作为年轻人的主流平台，B站越来越受到关注，所以互联网大佬们在B站自我鬼畜还只是个开头。 期待他们作为UP主接下来的路。 ? ? ? 参考链接： 娱水情-阿里和腾讯在B站打起来了？
TSINGSEE青犀视频开发的行人检测功能目前已经进入与票务系统结合测试的阶段，测试期间，票务系统数据库每次请求都需要3~4秒左右，分析人数会出现程序过慢的情况。...image.png 这样会导致程序还在分析而切换视频源已经跑完的情况，也有可能取相同的数据导致崩溃问题。...要解决分析过慢的问题，首先要查看以下代码情况： image.png 1、先搜索本地用于检测人数的数据库，再进行相邻的剔除。 2、使用循环来遍历本地人数检测的数据库。...将开始时间和结束时间保存在临时的变量中，再使用该变量进行票务系统数据库查找（会导致程序出现3~4秒钟慢的情况）。 3、查找到票务数据库，进行人数检测。人数检测小于的情况，进行记录一个标志。...所以以下代码，在循环前面加上读一天的票务数据库，下面循环只要处理数据就可以了，这样时间会快很多。 image.png
同时，在 DeepMind 发布的官方博客中，DeepMind 强化学习团队负责人、AlphaGo 项目负责人 David Silver 视频介绍了最新的 AlphaGo Zero。...David Silver 视频介绍 AlphaGo Zero 以下为 David Silver 与 Julian Schrittwieser 代表 AlphaGo 创造团队在 Reddit 上的问答：...而这正是我们在 AlphaGo 的训练中多次目睹的事情。 3. 你们认为围棋与星际争霸 2 哪个更有难度？面临的最大潜在技术障碍是什么？正式更新什么时候出来？...我们进行了很多次实验，最终发现 AlphaGo Zero 的算法是最高效的，而且应该解决了这个问题。 11. 据说 AlphaGo 柯洁版本仅需李世乭版本处理能力的 1/10。你对此做了哪些优化？...David Silver：在某种意义上，自我对弈（self-play）训练已经是对抗性质的：每次迭代都试图找到对抗上一版本的「anti-strategy」。 13.
这3个阶段分别是： 第1阶段：面试开始，逃不掉的自我介绍 第2阶段：考察能力的技术问题 第3阶段：面试结束时的问题 最后，我们聊聊面试当天要注意什么，以及面试失败以后怎么办 一、逃不掉的自我介绍 首先...，面试的开头就是自我介绍。...通常面试官也会根据你的自我介绍来展开问后面的问题。比如你在自我介绍种说了一个项目，那面试官就问这个项目的细节，比如你用了什么技术，如何实现某个功能的等等。...如果是学习Python的话，需要掌握的核心技能： Python基本语法、基本数据类型、常用的数据结构、条件和循环、函数、模块 Python数据分析的包（numpy, pandas, matplotlib...你经历的每件事情都会给你收获，所以在经历这些时不要压力太大。而且人生不止一次机会。 如果面试失败就去看《当幸福来敲门》，学会鼓励自己。再不行，就多看看这些经过多次失败，但是最后转行成功的朋友。
多次枚举集合，特别是在循环中，会降低程序效率。...资源泄漏：using语句的缺失 使用using语句可以确保资源在使用完毕后自动释放。忽视这一点，将导致资源泄漏，特别是在处理文件流或数据库连接时。...using (var stream = new FileStream("file.txt", FileMode.Open)) { // 使用流进行操作 } // 无需手动关闭流，using块结束时自动释放资源...字符串操作的陷阱：不可预见的性能问题 字符串是不可变的，这意味着每次修改字符串都会创建一个新的字符串实例。在循环或频繁修改字符串的情况下，这可能导致性能问题。...string str = "Hello"; for (int i = 0; i < 10; i++) { str += " World"; // 每次循环都会创建新的字符串 } 9.
基于强化学习的视频推荐 在 AlphaGo 中出现的强化学习算法，是如何帮助你刷快手的？具体来说，用户的每次推荐请求，都是由推荐系统从数千万的候选视频中挑选出数个视频返回给用户的。...在强化学习模型排序的过程中，每次挑选视频的目标都是最大化视频序列的整体「奖励」，例如优化视频序列的整体观看时长。「这个过程和下围棋的人工智能类似，」叶璨介绍道。...另外，强化学习排序算法可以保证更好的推荐精准性与实时性：在用户每次反馈（点击、点赞、转发...）发生之后，系统都会通过强化学习算法完成排序模型的在线更新。...算法会参考用户的行为偏好、习惯等进行流量分发，例如用户在特定时间段喜欢进入某个 tab 页进行消费。...快手的算法以流量为粒度进行决策，每次决策的目标都是最大化一段时间内的整体收益，同时保持在线学习和更新，用户的每次反馈后，强化学习决策算法都会更新模型，快速适应用户的行为习惯。
本文为PowerBI REST API高级应用教程，需要有REST API基础，并且能够自行获取token的基础上进行操作。...当然，你可以在每次刷新时设置一个15分钟的闹钟，以便提醒，但是未免太过繁琐。并且不是每次的刷新都是15分钟，往往有些时候可能需要更长的时间。 如果能有一个办法在每次刷新结束时自动提醒我就好了！...但是这里面有个逻辑，比如一个dataset刷新从14:02刷新到14:17，那么如果在14:05定时触发检测到状态为Unknown，则进入小循环，等到14:17刷新结束时一定会收到提醒邮件，这个没问题；...但是不管刷新结果是什么，我们都会收到邮件的提醒。...4、实操展示 我分别在17:12，17:28和17:51进行了刷新： 刷新结束时都收到了邮件提醒，3次刷新都成功： 三、总结 本文讲解了使用PowerBI REST API配合PowerAutomate
语法 while 条件表达式: # 循环体 # 这里是重复执行的代码块 # 可以包含改变条件表达式的语句，以避免无限循环 条件表达式：这是一个布尔表达式，每次循环开始前都会对其进行评估...只要count小于5，循环就会继续执行。每次循环结束时，count的值都会增加1，直到它不再小于5，循环结束。...流程图 语法 for 变量 in 可迭代对象: # 循环体 # 使用变量进行操作 变量：在每次迭代中，变量会被赋予可迭代对象中的下一个元素。...异常处理：如果__next__()方法引发StopIteration异常，则表示没有更多的元素可供迭代，循环结束。 循环体执行：在每次迭代中，都会执行循环体内的代码。...循环中，循环变量在每次迭代时都会被赋予新的值，但循环结束后，它保留的是序列中的最后一个值（如果序列不为空）。
OC或IDC点碰到故障，由于变动较大，一般依赖运维人员手工切换来恢复，或者通过模块之间的重试机制来保障 朋友圈下载的重试： [图片] 不管是用户到OC的下载过程，还是OC到IDC的回源过程，默认都会进行...但重试由于会造成请求的增加，所以是把双刃剑，节日期间由于请求本身涨幅已经很高，重试更容易引发问题，需要进行调整： 1.通过master路由下发，关闭重试。在元旦/春节这种请求有数倍增长的节日实行。...下面主要详述业务柔性 朋友圈业务的主要增长与瓶颈： 从前文的设备负载评估图看，在预算范围内，接入层和逻辑层都只能支撑5倍增长，而压缩compress模块只能支撑1倍增长。...实际测试中，发现用户对降清晰度的感知并不明显，在节假日短暂开启不会影响用户体验。 2.小视频码率柔性 小视频的带宽平时会超过1TB，节日效应增长明显。...用户下载时，会根据文件标识进行判断，如果发现文件存储在缓冲池二而不是TFS中，则会到缓冲池二中去获取文件。所以缓冲池二可以替代TFS的功能，起到保护底层模块的效果。
， 并将此方法多次讲解给在校大学生、职场初级工程师 ，指导他们快速完成自己的目标 。...我的方法适合有一定编程基础的人 ，至少需要你知道什么是常量、变量、循环、逻辑控制等，最最基础的概念 。并不适合对编程一无所知的人 ！...通常我们会选择评价高的或者最新的视频来学习 ， 问题是你看一遍视频能收获多少 ？ 你跟着视频一行一行的敲代码会发现 ，视频中老师的代码可顺利执行 ， 为什么自己一样的代码却运行报错 ？...这样你的每一步都会遇见问题 ，每一步你都去搜索解决，只要能解决问题就可以 ，不要太多关注原理 。只要能实现你要的功能即可 。 四、回过头系统学习基础知识 。...这时候你的信心倍增，学习起来就很容易了， 你可以抽时间 ，梳理项目中遇见的知识点 ，将其学会 。也可针对性的去学习基础知识 。 总结： 以项目为目标、为驱动， 少想多做 ，先完成项目再去系统学习 。
然而，这些网络通常使用一种叫梯度下降的方法进行训练优化，这样做的原因是因为梯度下降算法能够在多次靠近最优点的过程中，根据网络性能来逐步调整网络间的连接。...一旦训练完成，网络结构就被固定了，它们之间的连接状态也不会再改变; 因此，除非以后再次训练（ 会再需要更多的数据 ）这个模型，网络实际上在训练结束时就已经停止学习。...▌可微塑性如何工作 在我们的方法中，每个连接都会有一个初始化权重，以及一个决定塑性连接的系数。...智能体（ 黄色方块 ）需要尽可能多的找到奖励位置（ 绿色方块 ）来获得相应的奖励（ 智能体在每次发现奖励后将被随机传送到其它地点 ）。在第 1 个循环中（左），智能体的行为本质上是随机的。...可塑性网络是否能提供一种比只循环更有效的记忆形式（ 请注意，循环将传入的信息存储在神经活动中，而可塑性将其存储在更多的连接中 ）？
但是针对于这种交互式的GPT模型，我们更希望看到能像电影里的人工智能，拥有自我意识，可以进行自我学习和进化。...3.4 文字转语音 你可以通过在命令行中键入python -m autogpt --speak在 AutoGPT 上启用文本到语音转换。但是每次与 AutoGPT 交互时都必须输入命令。...这主要是因为 AutoGPT 在特定任务的步骤中会多次使用 GPT-4。 4.2 经常陷入循环 用户在使用 AutoGPT 时面临的最常见问题是它陷入循环。...图片 AutoGPT会通过以上步骤，进行多次循环，由于AutoGPT可以存储上下文和历史经验，所以每一次都会根据反馈结果进行更深入的思考，制定出更优的方案，最后列举他要执行的计划，反复尝试和补充，直到达到你预期的目标...AutoGPT会通过以上步骤，进行多次循环，由于AutoGPT可以存储上下文和历史经验，所以每一次都会根据反馈结果进行更深入的思考，制定出更优的方案，最后列举他要执行的计划，反复尝试和补充，直到达到你预期的目标
1.1 定义 乐观锁： 每次读写数据都认为不会发生冲突，线程不会阻塞，一般来说，只有在进行数据更新时才会检查是否发生冲突，若没有冲突，直接更新，只有冲突（多个线程都在更新数据）了才解决冲突问题。...当线程冲突不严重的时候，可以采用乐观锁策略来避免多次的加锁解锁操作。 悲观锁： 每次去读写数据都会冲突，每次在进行数据读写时都会上锁（互斥），保证同一时间段只有一个线程在读写数据。...（5） 线程2写入失败，就从主存中读取最新的值和版本号到自己工作内存中，然后尝试在最新的数据上进行操作，若最后写回成功，主存和工作内存的值+1，否则执行CAS策略，不断重试写回，直到成功为止。...轻量级锁的常用实现就是采用自旋锁 自旋锁就是循环，以下是伪代码： while (获取(lock) == false) {//循环} 线程获取锁失败并不会让出CPU，线程也不阻塞，不会从用户态切换到内核态...synchronized锁就是非公平锁 ReentrantLock默认是非公平锁，可以在构造方法中传入true开启公平锁 五、可重入锁和不可重入锁 可重入锁的字面意思是“可以重新进入的锁”，即允许同一个线程多次获取同一把锁
之后的每年此日，全球各地荣迷都会自发举行各类纪念活动缅怀哥哥。 《热·情》演唱会在不少荣迷心中都堪称经典，其母带也一直被封存至今。...首先，利用多种智能评估算法的智能分析模块会对视频内容进行全方位、多维度分析，主要为了评估视频的运动和纹理复杂度、压缩失真程度等。...紧接着，画质增强模块便会选择最佳视频增强算法，对画面进行多维度画质提升，在空间和时间上提升视频的分辨率和帧率，在空域上提升细节清晰度、色彩丰富度。...针对整体效果和特殊场景进行了十多次次的算法升级和优化，为技术应用提供了稳定性和鲁棒性更强、跟踪速度更快的技术支撑。...它所解决的问题可以用一句话总结：在不改变视频主观质量的前提下，压缩视频的大小，以更顺畅、高质地在各个平台播放。 超高清技术的发展极大提升了视频的清晰度，但同时也让文件大小成倍增长。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
