题目 假设你是一个专业的狗仔，参加了一个 n 人派对，其中每个人被从 0 到 n - 1 标号。 在这个派对人群当中可能存在一位 “名人”。...在本题中，你可以使用辅助函数 bool knows(a, b) 获取到 A 是否认识 B。请你来实现一个函数 int findCelebrity(n)。 派对最多只会有一个 “名人” 参加。...graph[i][j] = 1 代表编号为 i 的人认识编号为 j 的人， 而 graph[i][j] = 0 则代表编号为 i 的人不认识编号为 j 的人。...商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 2. 解题 2.1 暴力解 /* The knows API is defined for you....knows(i, ans))//认识别人或者有人不认识他 return -1; } return ans; } }; 164 ms 9.6 MB
不合理使用场景： 新闻阅读类：获取用户通讯录数据，用于推送信息给好友； 旅游住宿类：通过获取用户通讯录数据，实现快速添加常用旅客或填写收件人信息； 出行导航类：选择添加紧急联系人时，读取用户通讯录。...2）Android.permission.GET_ACCOUNTS 权限定义：允许应用从账户服务中获取应用账户列表。...【注】从 Android 6.0（API 级别 23）开始，如果应用共享管理帐户的身份验证器的签名，则无需"GET_ACCOUNTS"获得权限即可读取有关该帐户的信息。...合理使用场景： 实用工具手机克隆类：a）将旧设备账号信息数据拷贝到新设备上时；b）数据备份后在恢复联系人时，需读取系统账号，获取所有账号下的联系人。...不合理使用场景： 金融理财类：贷款等业务出于风控目的，调取通话记录获取常用联系人为业务做担保； 实用工具类：部分安全性能类APP为了识别、屏蔽骚扰来电，在提供号码识别标记服务时，调用该权限对用户展示骚扰电话信息
Console 、API 和 Web Service 被统称为 Client API。...当用户通过 Client API 连接 Query Engine 时，Query Engine 会通过 Meta Client 查询 Meta Engine 的用户数据，并判断连接账户是否存在，以及密码是否正确...当用户通过 Client API 发送操作指令后，Query Engine 首先对此指令做语法解析，识别操作类型，通过操作类型、用户角色等信息进行权限判断，如果权限无效，则直接在 Query Engine...阻挡操作，并返回错误信息至 Client API。...本文到此结束，如果你喜欢本文，可以给我们点个 star 哟 GitHub 传送门：https://github.com/vesoft-inc/nebula ； 想了解、交流图数据库技术的小伙伴，可以联系
维护） 诞生时间：2001年（22年历史） 代码托管：GitHub 18.5k Stars 生态定位：Java调度领域事实标准 核心基因：单机调度能力+高度可扩展架构 图片来自网络，侵权联系删除...获取分片参数 ShardingUtil.ShardingVO sharding = ShardingUtil.getShardingVo(); // 2....故障自动转移 自定义重试策略 智能容错 监控大屏 无 需二次开发 内置可视化 全链路追踪 任务编排 简单依赖 有限DAG支持 串行依赖 完整工作流引擎 扩展能力 高（插件体系） 中（SPI扩展） 高（REST API...模型训练任务自动扩缩容 性能突破：在Serverless场景下，万级任务调度延迟从15s降至3.2s 七、开发者应对策略 7.1 技术储备路线图 技术方向 2023重点 2024重点 2025重点 云原生...建议开发者： 技术雷达监测：定期关注CNCF技术趋势报告 渐进式改造：从非核心业务开始验证新框架 人才储备：重点培养具备K8s Operator开发能力的调度专家 立即行动清单： 评估现有系统的云原生适配度
本文将揭示从传统向量检索到思维链推理的技术跃迁。 二、传统方案的困境：知识孤岛之痛 以医疗诊断场景为例。...500ms-2s 300-800ms 推理深度 单跳检索 多跳查询 动态推理链 数据需求 无结构文本 结构化三元组 混合数据 可解释性 低 高 可视化推理路径 维护成本 低 极高 中等 三、DeepSeek...3、多跳推理链生成 `_build_chain` 功能：从初始节点出发，在知识图谱中进行最多3跳的推理。 关键步骤： 获取当前节点的关联关系 relations。...和方案保守性 知识蒸馏：将诊疗指南作为规则注入，控制幻觉率<3% 2、模型架构： 基座模型：GPT-3.5医疗微调版 验证机制：在线沙盒环境模拟医嘱执行 4.5 阶段4：服务化封装 - 医疗级API...资源效能：GPU利用率>75%（波动<15%）。
TextEditor({ text: this.text }) .onChange((newText) => { this.text = newText }) // 跨窗口通信API...Entry HAP） import { FeatureManager } from '@ohos.ability.featureAbility' // 用户点击客服按钮时 Button("联系客服...| | 共享HSP | 853ms | * * * 三、模块选型黄金法则 根据官方推荐，选择模块类型的决策树： ``` graph TD A[需要独立窗口？]...**资源冲突**：模块内资源命名加前缀（如 `pay_icon.png`） 1. ...**“动态共享库”** → 获取HSP性能优化Demo 1.
引言：智能体工作流的技术演进 在AI智能体技术快速发展的2024年，工作流引擎正在经历从静态脚本到动态认知的范式转变。...def execute_workflow(task_graph): scheduler = DAGScheduler(task_graph) while not scheduler.is_complete...动态工作流引擎 采用强化学习驱动的动态路径规划算法，支持： 实时异常检测与自动恢复 资源占用预测的弹性扩缩容 多版本工作流快照（基于Git的版本控制） 核心功能特性 1....10天欧洲行程，预算3000-6000，侧重文艺复兴遗迹、小众博物馆和当地手工艺体验，需包含圣诞市集安排和求婚场景设计” 技术实现流程： 地理信息获取：调用OpenStreetMap API获取POI数据...5s+ Flowith 与其他工具的对比 在现有市场上，不乏类似 Manus 这样以调用多 API 形成工作流的产品。
于是我决定写下来，以节省他人时间。 分类器示例来自于Google TensorFlow示例。...我们将有一个.so（共享对象）文件，它是一个c ++编译的文件和一个jar文件，由一些调用native c ++的JAVA API组成。然后，我们将调用JAVA API来轻松完成任务。...所以，我们需要jar（Java API）和.so（c ++编译）文件。 我们必须具有pre-trained 的模型文件和分类的标签文件。 下图就是我们将要构建的一个物体识别程序。...我们可以从[这里]( 解压缩这个zip文件，我们将获得imagenet_comp_graph_label_strings.txt（对象的标签）和tensorflow_inception_graph.pb...将imagenet_comp_graph_label_strings.txt和tensorflow_inception_graph.pb放入Assets文件夹。
精确重评分 从磁盘加载对应的 原始浮点向量，对候选集做精确余弦/内积计算，确保检索质量。 核心价值： 速度：二进制检索在 RAM 内完成，毫秒级响应。...= StateGraph(State).add_sequence([search, generate]) graph_builder.add_edge(START, "search") graph =...graph_builder.compile() # 执行示例 response = graph.invoke({"question": "如何快速进入工作状态？"})...30 ms ≈5× 内存占用：从 6 GB 降至 187.5 MB，释放 5.8 GB RAM 查询速度：纯 BQ 检索耗时约 30 ms，整体 RAG 端到端耗时 ≈200 ms 适用场景与注意事项...-------- 联系我与版权声明
// 当我们需要获取头节点的大小时，保留一个节点。...中的op为代理的实现，也需要针对该backend实现，或许如果是第三方XPU、APU、NPU之类的话，即调用其实现的过程，并做异常处理如找不到其实现退回其CPU实现。...TfLiteGpuDelegateDelete(delegate); 从TfLiteGpuDelegateCreate这个API就看出，GPU 代理是单独的接口，感觉不是很好看。...关于输入和输出这里，TFLite有个优点，用户可以直接获取opengl的纹理数据作为输入，传给TFLite解释器，避免从opengl->cpu->tflite解释器这个过程的数据拷贝，只需要将输入转换为...下面是刚那个ADB shell命令的执行log，我讲摘录关键部分，并结合TFLite Delegate Registrar的说明，做内容上的补充： # 的确是和API的名字一样，对原模型Graph做了修改
获取配置文件后，使用go工具pprof命令调查配置文件。...所以下面展示一下如何进行数据获取。... in DOT format eog Visualize graph through eog evince Visualize graph ..., 100% of 20ms total flat flat% sum% cum cum% 10ms 50.00% 50.00% 10ms 50.00%...://localhost:8080/debug/pprof/profile go tool pprof -http=:9091 文件名 其他可以执行了解探索 本文为仙士可原创文章,转载无需和我联系
）；另外，针对数据中心部署应用，通常会选择通用方案以构建计算平台（标准化、规模化支持业务逻辑计算），需要考虑是否有完善的生态支持，例如NVIDIA的CUDA，或者Xilinx的xDNN： 此外，从模型优化与系统优化的角度分析...另一部分可采用其他框架实现，如MXnet或PyTorch，并建议使用C++ API实现，以确保更高效的Runtime执行； Custom Plugin：不支持的Op可通过Plugin API实现自定义，...(pb_graph_def, outputs, precision_mode, max_batch_size): trt_graph_def = trt.create_inference_graph...以量化训练（QAT: Quantization-aware Training）与MNN量化转换为例，可以构建从ASR模型的大规模预训练、到量化训练微调、再到MNN量化优化的工具链路： 4....(AMC) [31]；以及NetAdapt，在满足平台资源约束的条件下，精简化预训练模型结构，同时确保识别精度最大化； 以Channel Pruning为例，结构剪枝的规整操作如下图所示，可兼容现有的
rn) { } }).build(); /* * * @desction: 获取缓存...cause) { } }) .build(); /* * * @desction: 获取缓存...50写+50读(读全命中):耗时:ms 50万写+50万读(全命中)+50万读(未命中)：耗时:ms 50万读+50万未命中 Guava 329/340/326/328/328 536/518/546...Caffeine提供的内存缓存使用参考Google guava的API。 Caffeine是基于Google guava和 ConcurrentLinkedHashMap的设计经验上改进的成果。...其他高级用法 5.1 用法汇总 通过异步自动加载实体到缓存中 基于大小的回收策略 基于时间的回收策略 自动刷新 key自动封装虚引用 value自动封装弱引用或软引用 实体过期或被删除的通知 写入外部资源
现在用两个手机做测试机进行测试 一个是支持PSE,PCE两种角色，相当于既可以当客户端又可以当服务端（即既可以提供联系人数据，又可以获取对方的联系人数据），可以主动选择获取其他手机上的联系人数据。...第一，Pbap不是什么 首先要说明一点：Pbap不是说在通讯录中通过蓝牙分享联系人，因为在分享联系人时是将联系人先导出到一个一个文件，然后把文件分享出去，归根结底还是分享文件，走的是Opp协议。...（因为没有安装sim卡的缘故） 其实导入来源应该是有两个 从存储设备中导入 从sim卡中导入 2>,但如果你的手机既支持PSE角色有支持PCE角色的话—–测试机S&C，那么导入联系人时的选项如下...可以看到对于联系人的导入可以通过三种 从存储设备中导入 从sim卡中导入 从其他手机导入 相对于上一种情况，这种条件下多了一个从其他手机导入的支持。...在从其他设备导入联系人时有两个要求， 保证对方设备在设置中开启蓝牙 报这个对方设备设置为对其他蓝牙可见 这两个条件是为了让S&C设备可以实现和C设备的配对。
从可执行程序到可用编程产品，还需要设计结合业务需求的性能基准测试，并对发现的性能瓶颈进行优化。 经验数据表明，相同功能的编程产品的成本，至少是已经过测试的程序的三倍。...在测试过程中，我们记录了所有组件和系统的资源使用情况，运气不佳，从 CPU 使用情况，内存使用情况，网络 I/O 和磁盘 I/O 来看都没有异常数据。...:480] Throttling request took 190.667675ms, request: POST:https://10.96.0.1:443/api/v1/namespaces/default...配合获取的 CPU profile 信息生成火焰图（Flame Graph）： 101106.jpg 这里针对火焰图再啰嗦下： 借助第三方工具 go-torch 绘制 每个矩形代表一个堆栈，采样时间内，...再针对性的加入调试日志到 code-path 中，理解逻辑，很快可以确定问题： 在创建卷时，external-storage 需要访问 API 资源（譬如 configmap、pvc、pv、event、
官方的开发工具创建项目即可获取 `打飞机` 的源码，这是一个很小但五脏俱全的2D游戏，相信大多数嗅觉灵敏的程序员小哥哥们都已经体验并且亲手改造过啦。...如何从零开发 论游戏开发的经验，相信各位读者中比我厉害的人多了去了。我这里就根据我个人的开发历程，围绕 联网飞机大战 这个项目，讲一下从零开发游戏的步骤吧。...需要服务器做的事情有：保存房间信息；分配队伍；正式通知游戏开始；刷怪逻辑；判定Bot淘汰；判定Player淘汰；添加Player分数；判定胜负结果；战绩记录 - 房间、战绩信息：通过云端代码的Bmob数据库操作API...，m为1，也就是上报即采信当玩家有4、5、6人时，m为2，不采信单个上报当玩家超过6人时，m为3，也就是起码3人上报才采信 '短时间'目前是设为2000ms，也就是上报信息的有效期为2秒 - 判定胜负结果...总体来讲，Bmob Game SDK真正拉低了网络游戏开发的门槛，完全没有了以前庞大、繁杂的后端开发和服务器运维工作，让很多受限于资源、只能开发单机游戏的团队和项目有了新的出路~ 获取Demo、SDK完整源码的方式
实时数据传输 AI视觉 5mm ¥0.5万移动端交互 TI-ONE训练优化模型 实测案例： 某直播公司采用华为摄像头+腾讯云TI-ONE微调模型方案：表情捕捉准确率提升至92%单帧处理耗时ms...：跨模态对齐难题undefined→ 语音/表情/手势存在50-200ms时序偏差undefined→ 创新方案：建立时空对齐坐标系引入LSTM预测补偿机制轻量化悖论undefined→ 移动端模型精度下降...云端大规模落地的工程实践 云端架构设计对比架构类型 优势 适用场景 腾讯云核心组件 全云端 弹性伸缩能力强高并发直播场景ECS+CLB+CDN 边缘-云协同延迟ms...运维监控体系搭建全链路监控指标看板：监控层级核心指标 告警阈值 腾讯云服务 硬件层 GPU显存使用率 85%持续5分钟Cloud Monitor服务层 请求响应时间(P99)200ms...：弹性与成本的平衡艺术undefined→ 发现：预留20%缓冲资源时成本效益最佳undefined→ 方案：开发智能预测弹性算法灰度发布的必要性undefined→ 案例：新驱动算法导致10%用户设备闪退
—— 从原理到实践，拒绝无效优化 开篇：为什么React应用会变慢？...处理过渡更新适用场景：表单提交、筛选器切换等需要延迟渲染的操作参数 作用 startTransition标记非紧急更新 isPending 获取过渡状态...→ 150ms8% useTransition32% 150ms → 20ms 组件懒加载 41% 首屏加载快2.3x 22% —— 终极优化：内存管理与渲染模式进阶...+ memo 减少30%无效渲染代理模式 延迟加载重型资源动态import + Suspense首屏加载快2x 享元模式 高频创建相似对象对象池复用 内存降低40% 策略模式...从记忆化Hooks到并发模式，从工程化监控到编码规范，我们已覆盖React优化的完整路径。
使用Graph面板可视化Counter/Gauge 以主机为例，CPU使用率的变化趋势天然适用于使用Grapn面板来进行展示： 在Metrics选项中，我们使用以下PromQL定义如何从Prometheus...avg(irate(node_cpu{mode='idle'}[5m])) without (cpu)) 根据当前Prometheus的数据采集情况，该PromQL会返回多条时间序列,raph面板会从时间序列中获取样本数据...Decimals:控制Legend值的多少，以小数显示悬浮工具提示 PS：Legend值取决于你使用的度量查询方式和什么样类型的聚合来作为基础标准 还可以对图表进行一些更高级的定制化，以便能够更直观的从可视化图表中获取信息...Graph面板重新计算了Bucket边界，如下所示，在0到1ms范围内的任务次数为2，在1~2ms范围内的运行任务次数为34。...适用于一下场景： 1.当前系统中所有服务的运行状态； 2.当前基础设施资源的使用量； 3.当前系统中某些事件发生的次数或者资源数量等。
在高业务请求到来时，云函数的执行实例自动扩容，满足业务需求；而在请求低谷到来时，或者无请求到来时，云函数自动缩容甚至完全停止，节省资源使用。...测试文件准备 测试文件我们可以从 MNIST 的测试集中随意抽取若干，用于验证我们最终推理 API 的工作状态。同样，我们也在这里准备了若干图片用于最终验证，可以点击这里的测试图片文件来下载。...=tf.Graph()) meta_graph_def = tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING]...GPU 的使用，可以为 AI 推理的速度带来数量级的加速，将有些需要使用 CPU 秒级的推理，降低到使用 GPU 的10ms级。...目前腾讯云云函数已经灰度开放了 GPU 支持能力，欢迎大家递交工单或提供联系方式，申请试用。
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