需求；有一个类，类中有姓名和年龄成员变量，现在要按姓名升序排序，在姓名相同时按名字升序排序。...#include #include #include using namespace std; //加入const限制只读，并使用const_iterator...lst.push_back(p3); lst.push_back(p4); lst.push_back(p5); lst.push_back(p6); cout 排序前...：" << endl; printPerson(lst); lst.sort(myCompare); cout 排序后：" << endl; printPerson...可以发现年龄已按升序排列，同时在年龄相同时，名字也是按首字母的顺序按升序排列。
1 通俗讲解 四种调度算法，可以通过一个生活中的例子来理解：假设你是一家餐厅的经理，需要决定哪些订单先做哪些后做。你的目标是确保顾客满意并且高效地使用厨房资源。 A....在这种调度算法中，你总是选择离截止时间最近的订单来做，以确保每个订单都能在截止时间前完成。这种方式关注的是“谁最急需”，而不是“谁最重要”。 D....最晚截止期调度算法 假设你是图书馆的管理员，负责收回借出的图书。图书的还书日期是不同的，有些是今天到期，有些是几天后。在使用最晚截止期调度算法时，你会优先处理那些离到期时间最近的图书。...最早截止期调度算法则优先解决已经逾期或最早需要处理的任务，以最快解决潜在的延误问题。 这两种算法都试图以不同的方式优化任务的完成时间和资源的利用，选择哪一种取决于你希望优化的目标是什么。...A选项优先级调度算法：系统为每个任务分配一个相对固定的优先顺序，然后调度程序根据优先级的高低排序，按时间顺序进行高优先级任务优先调度。
随着移动互联网的发展，用户使用习惯日趋碎片化，如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品，成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。...调取InstanceBuilder, 汇总所有打分器Scorer的特征, 计算对应排序项EntityInfo(餐厅/食物)排序所需特征Features； 对EntityInfo进行打分, 并按需对Records...对所有餐厅/食物进行特征计算, 详见特征计算； ScorerList中所有Scorer对所有餐厅/食物依次进行打分； 对所有Scorer打分进行加权求和, 之后排序。...多轮排序模式：rankType=multi 对于多轮排序模式, 每轮设定一个Scorer, 对前一轮top=Num个餐厅/食物进行排序, 故在ABTest中需要设定每个Scorer的轮次(round)和排序数.../食物进行特征计算, 详见特征计算； Scorer按轮次(round)对top=Num餐厅/食物进行打分； 对top=Num餐厅/食物按当前Scorer的打分进行排序。
有没有效果（即找出来的知识片段是否准确，提供给大模型的上下文是否是最相关的片段）是第一体验，大体可从以下几个方面考虑： • 增强对用户意图的理解：目前普遍通过更多处理（而不仅是密集向量的embedding...然而，目前观察到理解用户意图最有效的做法（不一定成本最优）是通过大模型做前置的用户意图理解，即通过大模型进行查询转换或者查询重写。...• 增强对知识库数据的整理，使其更符合RAG的应用场景：这不是简单的embedding，而是需要对知识库数据进行更深层次的处理，包括但不限于: • 知识库的结构化（如chunking） • 知识库的语义化...这里有几个功能分享给大家： • ES提供了一个新的semantic_text字段类型，会对该字段的数据进行自动chunk和embedding； • ES支持nested vector search，以更好地适应返回整个文档的检索需求...真想让这个行业进步，应该是一起把蛋糕做大，让更多的使用场景从传统的文本检索上进行迁移。
} } max = Math.max(max, tmp); }) return max; }; 思路 整体思路是遍历房子，找到离每个房子最近的供热器...，之后再对比所有离房子最近的供热器，取出其中最长的供热器的范围，就能够使得该固定加热半径的供暖器向所有房屋供暖。...首先将房屋位置与供热器位置进行排序，题目中有数据不是顺序排序的，之后定义最大值变量，遍历所有的房屋位置，此处使用二分的方式，将左侧left取0，右侧取供热器数量-1作为下标值，当left小于right时进行循环...，取得mid为两个指针的中间值，位元算右移一位则相当于除2取整，若是供热器的位置就是房屋位置，那么最短距离为0，返回结束循环，如果供热器在房子右侧，那么取tmp为此时tmp与供热器离房屋距离相比的最小值...，那么那么取tmp为此时tmp与供热器离房屋距离相比的最小值，并将左指针置为mid + 1，之后在结束循环后就取得了离该房屋最近的那个供热器的距离，之后取max与当前房屋供热器最近的距离的较大值，在结束外层循环后便取得了所有房屋最近供热器范围中最长的供热器的范围
而且为了给新来的APP腾出位置记录其标识符 还需要把那些长时间不使用的标识符删除掉. 整体思路 用一个buff记录每一条数据....往里存储的时候判读下有没有这条数据 如果有这个数据,就把这个数据提到buff的第一个位置,然后其它数据往后移 如果没有这个数据就把这个数据插到buff的第一个位置,其它数据也往后移 使用 1.我封装好了这个功能...2.使用的一个二维数组进行的缓存 ? 测试刚存储的优先放到缓存的第一个位置(新数据) 1.先存储 6个0字符 再存储6个1字符 ? 2.执行完记录6个0字符,数据存储在缓存的第一个位置 ?...测试刚存储的优先放到缓存的第一个位置(已经存在的数据) 1.测试一下如果再次记录相同的数据,缓存把数据提到第一个位置,其它位置往后移 ?...使用里面的数据 直接调用这个数组就可以,数组的每一行代表存储的每一条数据 ? ? ? 提示: 如果程序存储满了,自动丢弃最后一个位置的数据.
在一个优化项中，为了尽可能提升用户白天使用手机的体验和续航，某些已经在系统中注册过的任务会被设置为空闲任务，仅在手机空闲时运行 (比如数据备份或AI相册整理)。...显然这个问题可以通过对原数组贪心地进行排序来解决，从电量0开始考虑。那么排序的依据如何选取呢？...中的每个元素再次根据":"进行切割 lst = [tuple(map(int, s.split(":"))) for s in lst] # 对lst贪心地进行排序 # 先根据least_electricity_i...现在需要根据第一组数据中的频道号(freg)，找到离第二组中频道号(freq)最近的那个freq对应的loss值，如果两边一样近，则取两边loss的平均。...输出描述 离频道号(freq)最近的freq对应的loss值，如果两边一样近，则取两边loss的平均。
开发web应用时，我们总是需要对用户的数据进行验证，这包括客户端的验证以及服务端的验证，仅仅依靠客户端的验证是不可靠的，毕竟我们不能把所有的用户都当成是普通用户，绕过客户端的验证对于部分用户来说并不是什么难事...Express应用可以通过express-validator进行数据验证，这样就不必自己烦琐的为每一个数据单独写验证程序（过来人告诉你这感觉简直糟透了）。...通过一个简单的例子让我们来看看express-validator的便捷，让用户上传一些数据，表单如下： ?...return res.json({errors: errors.mapped()}); } res.json({msg:'success'}); }); app.listen(4000); 当用户上传数据之后会在服务端对用户的用户名和邮箱进行验证...对字符串数据进行验证 ） check部分 check(field[, message]) field是一个字符串或者是一个数组，message是验证不通过的错误信息，返回验证链（链式调用） check
一、前言 前面一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计，说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。...本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说，直接进入主题。...另，最近Github貌似被墙了，所以你懂的。推荐使用Lantern，请自行百度之。 三、优雅切割 为什么叫优雅的切割，其实我这里倒不是卖弄文字，主要是为了与Gdal的方式相区别。...上一个影像的整体截图，以与下述切割后的效果进行对比。 ?...四、总结 本文所介绍的技术可以用于对全国的影像数据进行分省切割，或者省的影像数据进行县市切割等。同理与上一篇文章一致的是凡是这种处理子区域的方式都可以采用此技术。
在构造1维BST树类似，只不过对于Kd树，在当前节点的比较并不是通过对K维数据进行整体的比较，而是选择某一个维度d，然后比较两个K维数据在该维度 d上的大小关系，即每次选择一个维度d来对K维数据进行划分...kd-tree表示： Kd-Tree 最近邻查找 在构建了完整的kd-tree之后，我们想要使用他来进行高维空间的检索。...达到叶子结点时，计算Q与叶子结点上保存的数据之间的距离，记录下最小距离对应的数据点，记为当前最近邻点nearest和最小距离dis。 进行回溯操作，该操作是为了找到离Q更近的“最近邻点”。...如果Q与其父结点下的未被访问过的分支之间的距离小于dis，则认为该分支中存在离P更近的数据，进入该结点，进行(1)步骤一样的查找过程，如果找到更近的数据点，则更新为当前的最近邻点nearest，并更新dis...从几何空间上来看，就是判断以Q为中心，以dis为半径超球面是否与未被访问的树分支代表的超矩形相交。 下面举两个例子来演示一下最近邻查找的过程。
*视频时长约43分钟，请在wifi环境下观看* 随着移动互联网的发展，用户使用习惯日趋碎片化，如何让用户在有限的访问时间里找到想要的产品，成为了搜索/推荐系统演进的重要职责。...对EntityInfo进行打分, 并按需对Records进行排序; 这里需要说明的是：任何一个模型Model都必须以打分器Scorer形式展示或者被调用。.../食物进行特征计算，详见特征计算； ScorerList中所有Scorer对所有餐厅/食物依次进行打分； 对所有Scorer打分进行加权求和，之后排序； 3....多轮排序模式：rankType=multi 对于多轮排序模式，每轮设定一个Scorer，对前一轮top=Num个餐厅/食物进行排序，故在ABTest中需要设定每个Scorer的轮次(round)和排序数.../食物进行特征计算，详见特征计算； Scorer按轮次(round)对top=Num餐厅/食物进行打分； 对top=Num餐厅/食物按当前Scorer的打分进行排序； 重复步骤3、4，直到走完所有轮次；
有序集合（Zset）： 使用场景：与集合类似，但元素是有序的，通过分数进行排序，可以用于实现排行榜等功能。 案例：存储游戏玩家的分数排行榜，根据分数高低进行排序。...Geo： 使用场景：Geo是Redis中用于地理位置相关的功能的数据结构。 案例：实现附近的人或者地点功能，如找到附近的餐厅、酒店、商店等。...为了实现从键到值的快速访问，Redis 使用了一个全局哈希表来保存所有键值对。 哈希表的最大好处很明显，可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对。...这样的话，就避免了一次性、集中式地完成rehash动作导致的长时间阻塞，影响用户体验。而在此期间，客户端访问数据时，会同时在两个hash表中查找数据，不会存在因迁移而导致数据不一致问题。...volatile-random：从设置了过期时间的键中随机选择键淘汰。 volatile-ttl：从设置了过期时间的键中选择离过期时间最近的键淘汰。 14、什么是BigKey？
本文将深入探讨Redis GEO的特性和使用方法，并通过具体案例展示其在实际场景中的应用。...它允许用户存储地点的经纬度坐标，以及执行各种基于地理坐标的查询操作，如查找最近的地点、计算两点之间的距离、查询给定半径内的所有地点等。...案例分析：本地商家搜索服务 假设我们要开发一个本地商家搜索服务，用户可以通过应用程序搜索附近的餐厅、咖啡店等。我们将使用Redis GEO来实现这一功能。...用户搜索 当用户在应用程序中搜索附近商家时，我们可以使用GEORADIUS命令来找到他们当前位置附近的所有商家： GEORADIUS geo:merchants $user_latitude $user_longitude...此命令将返回所有在5公里范围内的商家及其距离和坐标。 排序与过滤 我们还可以使用GEOFILTER命令对结果进行更复杂的排序和过滤，例如只返回特定类型的商家，或者按照距离排序。
一家刚开业不久的特色餐厅，急需解决以下问题：如何快速为餐厅招揽顾客?如何为餐厅积累会员数据?如何有效提升餐厅复购率? 如今有了小程序就可以解决这个问题。...通过小程序店铺构建了线上线下互通的会员体系，以微信会员卡为纽带，将线上与线下流量(比如进店顾客)，转化为门店会员、沉淀为门店自有营销数据。 那么，如何实现96%以上的转化率?...顾客既能使用现金付款，也能通过扫码进行付款。同时会员顾客还可以对会员卡进行充值，使用会员卡进行付款。 使用会员卡付款不仅享有积分抵扣优惠，还将拥有充值赠送等诸多优惠。...会员卡收银快捷方便，店员轻轻一扫就能付款，所以超过9成的顾客都选择注册成为餐厅会员，并使用会员卡进行买单。...微信附近的小程序和朋友圈广告能够很好地促进用户餐前的到店转化，用户打开附近的小程序即可发现周边餐馆；朋友圈本地推广能够精准辐射餐厅周边人群，将自然流量和用户引导到门店。
2，迪杰斯特拉算法的代码实现迪杰斯特拉算法使用的是贪心的策略，每次都是从未标记的顶点中找到一个离起始点最近的点，用它来更新所有和它连接且未被标记过的点，代码比较简单，我们来看下。...for (int di: dis) cout 的堆优化我们看到上面代码中外面的循环是遍历顶点，里面的循环主要是查找离起始点最近的顶点 v ，然后更新和...如果这个图是个稀疏图，边特别少的话，在一个个查找很明显效率不高，所以在这种情况下可以使用最小堆来优化下，每次与顶点 v 邻接的点计算完之后把它加入到堆中，下次循环的时候直接弹出堆顶元素即可，它就是离起始点最近的点...for (int i = 0; i 循环 // 每次出队都是离起始点最近且没被标记过的顶点... // 每次出队都是离起始点最近且没被标记过的顶点 if (pq.empty()) break; // 如果堆为空，退出循环 int k = pq.top().
“附近的人” 核心思想如下： 以 “我” 为中心，搜索附近的用户 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户或者商店等 [在这里插入图片描述...定位一个位置最好的办法就是用经、纬度标识，但经、纬度它是二维的，在进行位置计算的时候还是很麻烦，如果能通过某种方法将二维的经、纬度数据转换成一维的数据，那么比较起来就要容易的多，因此GeoHash算法应运而生...[在这里插入图片描述] **比如**：WX4ER区域内的用户搜索附近的餐厅数据，由于这区域内用户的GeoHash字符串都是WX4ER，故可以把WX4ER当作key，餐厅信息作为value进行缓存；而如果不使用...GeoHash算法，区域内的用户请求餐厅数据，用户传来的经、纬度都是不同的，这样缓存不仅麻烦且数据量巨大。...2、利弊分析 redis实现附近的人效率比较高，集成也比较简单，而且还支持对距离排序。不过，结果存在一定的误差，要想让结果更加精确，还需要手动将用户中心位置与其他用户位置计算距离后，再一次进行筛选。
在 Discover Tab，用户能找到最近使用的 chatbot ，浏览 chatbot 分类，看到正在流行的 chatbot，以及进行搜索。...去年发布的平台没有专门的 chatbot 入口，只能搜索。但现在，Facebook 能进行推荐，帮助用户对不同场景找到合适的 chatbot，并具有了销售推广位置的可能性。”...Smart Replies 这是 Facebook Messenger 内置的新 AI 功能，说白了就是自动回复。它能让 AI 能学习常见问题的答案，以帮助公司对客户的一般性询问进行自动回复。...“他们的时间非常紧张，或许也缺乏人力资源对客户进行 7 天 24 小时的回复。“ Smart Replies 的引擎，能自动从公司的主页采集信息，识别用户问题，然后进行答复。...举个例子，当你和朋友约饭，它可能会跳出来提供餐厅推荐。David Marcus 提到，M 根据使用场景提供的建议包括制定计划、约会提醒、收发红包、点单、位置分享，甚至是表情图。
先进先出页面置换算法(FIFO) 选择最先进入内存的页面予以淘汰。 最近最久未使用算法（LRU） 选择在最近一段时间内最久没有使用过的页，把它淘汰。 ...③ 上下文切换机制，当对处理机进行切换时，会发生两对上下文切换操作，在第一对上下文切换时，操作系统将保存当前进程的上下文，而装入分派程序的上下文，一遍分派程序运行，在第二对上下文切换时，将移出分派程序，...最佳适应算法 当接到内存申请时，查找分区说明表，找到第一个能满足申请长度的最小空闲区，将其进行分割并分配。...磁盘调度 介绍：操作对象计算机磁盘存储区，主要功能是对磁头寻道进行优化，使对磁盘的寻道时间较少。...先来先服务（FCFS） 是按请求访问者的先后次序启动磁盘驱动器，而不考虑它们要访问的物理位置 最短寻道时间优先（SSTF） 让离当前磁道最近的请求访问者启动磁盘驱动器，即是让查找时间最短的那个作业先执行
从上面实例，我们可以总结下KNN算法过程 计算测试数据与各个训练数据之间的距离。 按照距离的递增关系进行排序，选取距离最小的K个点。...KD树可以有效减少最近邻搜索次数，主要分为建树、搜索最近邻、预测步骤，下面我们对KD树进行详细讲解。...确定划分点：根据x维度上的值将数据排序，6个数据中x的中值为7，所以划分点数据为(7,2)，该节点的分割超平面便是x=7直线。 确定左子空间和右子空间：分割超平面x=7将空间分为两部分。...回溯：为找到最近邻，还需要进行回溯操作，算法沿搜索路径反向查找是否有距离查询点更近的数据点。以目标点为圆心，目标点到叶子节点的距离为半径，得到一个超球体，最邻近点一定在这个超球体内部。...对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感。 比较适合样本容量大的类域进行自动分类，对样本容量较小的类域容易产生误分。 主要靠周围有限的邻近样本进行分类或回归，比较适合类域交叉或重叠较多的待分样本集。
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