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    【从0到1学算法】 数组和链表

    当需要存储多项数据时,会用到两种基本方式---数组和链表 假设你要编写一个管理待办事项的应用,需要将这些待办事项存储到内存中,用数组还是链表?...索引 使用数组和链表存储数据,我们都会给元素编号,编号从0开始,这些元素的编号位置成为索引。 例如,下面的数组,元素20在索引1处 ?...元素是分开存储的,无法推算出任意位置元素的地址,不支持随机访问,只能顺序访问(从第一个元素开始逐个读取元素)。...插入元素 数组插入数据,必须将后面的元素后移(保持顺序存储),且有可能出现连续内存不足,这就得将整个数组复制到其他地方 例如,插入“卖茶叶”到第3个位置 ?...需要注意的是,链表删除元素时,当能够立即删除元素时,运行时间才为O(1), 因为通常我们都记录了链表的第一个和最后一个元素。其他情况均为O(n),因为需要通过顺序遍历再删除。

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    如何从0到1实践DDD

    商户可以在系统中创建我们业务中的增值运营产品,如电子海报、互动海报等,创建完之后,相关的增值产品会被投放到IoT设备上,进行展示、运作: 一开始我们从业务的用例出发,认为我们的系统主要是商户在我们页面网站使用...这可能导致DDD建立出来的实体,映射到具体数据库表时,可能是1对多,多对1的关系。如一个账户实体,有它的基本信息和权限角色信息,可能就对应了2个持久化对象。...领域层和应用层的职责看起来有点模糊。个人觉得,可以理解是应用层描述了一个具体操作从开始到结束的每一个环节,而领域层则是对其的细化,用来处理具体的某一个环节。...,一展所长参与到各类激动人心的业务中! ...扫描下方二维码,快来投递吧~ # 腾讯大讲堂 专属福利 #  《产品从0到1的破局》线下交流会 评论区留言,抽10位送门票 点个关注,我们下期再见

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    计算机如何从0到1的?

    前言 现代计算机已经发展的非常复杂,要理解计算机的运行原理都已经变得异常艰难,虽说我们无法亲自去制造他,但我们可以了解下计算机系统是怎么从0发展而来的。...逻辑门 逻辑门是计算机的基础元件,通过它可以完成逻辑运算(也称布尔运算),这类运算输入输出都只有0和1。 与门 执行“与”操作,两个输入一个输出,只有当两个输入都为1时输出才为1,其它情况都为0。...这里写图片描述 或门 执行“或”操作,两个输入一个输出,只要两个输入其中一个为1输出就为1。 ? 这里写图片描述 非门 执行“非”操作,一个输入一个输出,取输入信号的对立信号。 ?...操作系统 从逻辑门到编程语言的计算机系统干的事都是计算,加减乘除等,假如单单只能用来做计算估计就不会有这么多人沉迷电脑,所以随着计算机的发展它有了屏幕,有了各种音频输入输出,有了键盘鼠标,这样计算机就能做更多事情...image 总结 以上介绍了计算机的相关原理。从逻辑门到机器指令,再到寄存器,再到编程语言,最后到操作系统,计算机系统从0发展成如今超级复杂的系统。 ?

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    从 0 到 1:深度学习模型,重构世界的数字蓝图

    深度学习模型自萌芽始,借 C++ 构建并优化,从基础理论到多领域实践。于计算机视觉、医疗、金融等发挥作用,重构世界数字蓝图。虽面临数据、解释性等挑战,但其未来创新与跨领域融合发展,仍值得期待。...一·本篇背景: 在科技迅猛发展的浪潮中,深度学习模型已成为重塑世界数字格局的核心力量。从最初模糊的概念萌芽,到如今广泛且深入地嵌入各个领域,它的发展历程宛如一部波澜壮阔的史诗。...以 sigmoid 函数为例,其表达式为: 它将输入值映射到 0 到 1 之间,具有平滑的非线性特性,在早期的神经网络中应用广泛。...stride, stride, 1}, "SAME"); return conv; } 然后,定义池化层和全连接层,同样利用框架提供的接口进行创建。...深度学习模型从诞生之初的基础理论探索,到借助 C++ 等编程语言实现高效构建与优化,再到如今在各个领域广泛应用并深刻重构世界数字蓝图,其发展历程充满了创新与突破。

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    如何从看不懂Dockerfile到创建自己的镜像

    前期顺风顺水直到看了胡博士的文章,对其Dockerfile的内容有很多不理解,后来明白Docker并不是单一独立的存在,你想要创建的镜像集成了所需的环境、软件、数据库以及脚本等,是生信处理能力的综合性体现...这就需要对当初所用的环境和操作进行“打包”处理,Docker为我们提供了Dockerfile来解决自动化创建images的问题,我们可以通过编辑Dockerfile来定制镜像。...我的学习路径 Docker命令大全 Dockerfile中的指令 B站全套生信视频课程 Docker三要素 Dockerfile 是文件指令集,用来说明如何自动创建Docker镜像 Docker...我的实战操作 将centos7作为基础镜像并安装一些工具 1. FROM centos:centos7 2. MAINTAINER ZhiHaoPlus,proea_00@163.com 3....实际上它只是开启后又立即关闭了(Created到Exited只有2秒)。这跟Docker自身机制有关,当容器内的进程全部退出时,容器也会停止运行,也就是说你得让它一直有事干,没有,就会退出。

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    如何从0到1开始机器学习?

    在此期间,踩过无数的数据的坑,因此得到的经验就是一定要反复的核查数据。 ▌2016:从零到一 站在巨人的肩膀上,才能看得更远。-—学习推荐系统 “站在巨人的肩膀上,才能看得更远。”...路漫漫其修远兮,吾将上下而求索 说到从零到一,其实指的是在这一年体验了如何从零到一地做一个新业务。...三十功名尘与土,八千里路云和月 提到再整旗鼓,其实指的是在 2017 年再次从零到一的做全新的项目。...在转行的过程中,笔者也走过弯路,体会过排查数据问题所带来的痛苦,经历过业务指标达成所带来的喜悦,感受过如何从零到一搭建一套系统。...笔者在 SNG 社交网络运营部的这两年多,用过推荐项目,做过安全项目,正在做运维项目,也算是部门内唯一一个(不知道是否准确)做过三种项目的人,使用过推荐系统,从零到一搭建过两个系统。

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    OpenCV各版本差异与演化,从1.x到4.0

    : 新版本的产生是为了顺应当下的需要,通过版本更新,接纳新技术和新方法,支持新兴编程语言接口,使用新的指令集,优化性能,解决固有问题等 新技术新方法会优先加入到新的大版本中,即使新的技术方法可以在旧版本中实现...,但为了推动用户向新版本迁移,仍会优先加入到新版本中(这条看着与第1条差不多,实际意义是不同的) 新版本不可避免地会带有旧版本的痕迹,毕竟新版本是从旧版本基础上“生长”出来的,新老版本间能看到比较明显的过渡痕迹...OpenCV版本差异与演化,1.x To 4.0 OpenCV 1.x OpenCV 最初基于C语言开发,API也都是基于C的,面临内存管理、指针等C语言固有的麻烦。...从2010年开始,2.x决定不再频繁支持和更新C API,而是focus在C++ API,C API仅作备份。...OpenCV 3.x 随着3.x的发布,1.x的C API将被淘汰不再被支持,以后C API可能通过C++源代码自动生成。

    3.6K40

    问题定位,如何从 1 小时缩短到 1 分钟?

    【背景】重要活动即将启动,A公司以一个典型的异地多活架构承载直播业务。 【问题】活动刚开始,业务团队反馈客户端下载速度过慢,访问 CLB 质量有波动,出现丢包现象,影响客户线上体验。...(1) 但随着活动流量上涨,现象恶化。继续怀疑后端 CVM 有问题,但 CVM除了一个业务应用模块 crash外无明显错误。(2) 解决业务应用问题后,直连 CVM 快了,但通过 CLB 仍然慢。...前端团队再次反馈,ping CLB 仍然有明显持续丢包,于是排查转回客户端到 CLB 之间的链路问题。而客户端所在地域到 CLB 所在地域网络链路也是畅通。...【结果】最终再聚焦回 CLB,发现出流量暴涨,然而 EIP 带宽限额明显不足出流量带宽的 ¼,至此破案,升级带宽限额,修改计费模式。消除瓶颈恢复业务。

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    如何从0到1设计积分系统?

    pageSize) { return userCreditService.findUserCreditList(userId, start, pageSize); } } 当用户信息创建时...number":15,"orderNo":"REDUCE100001"} 响应参数:{"code":200,"message":"操作成功","data":{"userId":2,"credit":0}} 从响应参数可知..."number": 15, "orderNo": "REDUCE100001", "createTime": "2022-11-28T02:22:23.000+0000" }] } OK,到这里我们的用户积分明细查询也就搞定了...比如说:积分兑换商品时,此时需要扣减积分,可能正在扣除积分的同时又增加积分的业务出现,服务部署多台,那就会涉及到分布式锁了,不然这个积分很容易出现问题。...另外,积分明细表到后期了,这数据量肯定会越来越大,还会涉及到分库分表,然后有可能面临分布式事务的问题。 好了,今天的面经就分享到这里。

    2.7K31

    如何从0到1搭建大数据平台

    但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。  ...架构总览  通常大数据平台的架构如上,从外部采集数据到数据处理,数据显现,应用等模块。  数据采集  用户访问我们的产品会产生大量的行为日志,因此我们需要特定的日志采集系统来采集并输送这些日志。...从稳定的角度考虑,一般建议以Hive作为日常ETL的主要计算引擎,特别是对于一些实时要求不高的数据。Spark等其他引擎根据场景搭配使用。  ...通常我们在实际工作中,从数据源到分析报告或系统应用的过程中,主要包括数据采集同步、数据仓库存储、ETL、统计分析、写入上层应用数据库进行指标展示。...结尾  通过本文,可以对大数据平台处理做初步了解,知道包含哪些技术栈,数据怎么流转,想要真正从0到1搭建起自己的大数据平台,还是不够的。

    1.4K20

    从 0 到 1 创建、测试并发布属于自己的 Go 开源库

    如果你对提高代码复用感兴趣,并希望将自己封装的高质量代码发布为一个开源库,那么这篇文章正是为你准备的。 接下来,我将详细探讨如何从 0 到 1 创建、测试并发布属于自己的 Go 开源库。...总体步骤 从 0 到 1 创建、测试并发布属于自己的 Go 库,需要以下步骤: 1、在 Github(或 Gitee,本文以 Github 为例) 上创建一个空仓库; 2、本地初始化 Go 项目; 3、...当然,如果我们本地已经存在一个准备好的 Go 项目仓库,我们可以直接在 Github 上面创建仓库并推送最新内容,然后从第六步开始。...进入到列表页之后,点击右上方的 Draft a new release 按钮进入到版本发布页。 接着选择 tag(输入不存在的 tag 将被自动创建),命名格式推荐 vx.x.x。...0 到 1 创建、测试并发布属于自己的 Go 开源库。

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    SaaS产品设计,如何从0到1

    来源:ToB老人家|作者:王戴明 ---- 对于大部分SaaS公司来说,产品标准化程度决定了企业的生死。今天,我们就站在产品经理的角度,来看看SaaS从0到1的标准化设计应该怎么做。...限于篇幅,本文对如何画流程图、如何制作原型等基础技能就不再敷述,侧重阐述实现SaaS标准化设计的要点。 为便于大家理解,本文会以一个案例为线索,一步一步演示如何从0到1设计一款SaaS产品。 ?  ...具体来说,SaaS产品经理需要做好以下几点: 1)长远规划,谨慎设计 从0到1的SaaS,往往是从一小群客户的需求起步。 当客户数量较少,功能也不多的时候,产品的设计缺乏约束,很容易野蛮的生长。...要做好SaaS交互设计,除了和UE同学充分沟通和探讨,更重要的是多研究和学习竞品。 所谓三人行必有我师焉,何况我们是从0到1的设计SaaS呢?...小李也借助这个项目完成了SaaS的从0到1。不久,他又将这个SaaS产品销售给了其他的大客户,帮助公司成功完成在大客户市场的突破。 ? 总结 SaaS产品的设计,很强调产品经理的架构能力。

    2.1K50

    如何从0到1搭建大数据平台

    但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,和架构,你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。...通常大数据平台的架构如上,从外部采集数据到数据处理,数据显现,应用等模块。 数据采集 ? 用户访问我们的产品会产生大量的行为日志,因此我们需要特定的日志采集系统来采集并输送这些日志。...从稳定的角度考虑,一般建议以Hive作为日常ETL的主要计算引擎,特别是对于一些实时要求不高的数据。Spark等其他引擎根据场景搭配使用。...通常我们在实际工作中,从数据源到分析报告或系统应用的过程中,主要包括数据采集同步、数据仓库存储、ETL、统计分析、写入上层应用数据库进行指标展示。...结尾 通过本文,可以对大数据平台处理做初步了解,知道包含哪些技术栈,数据怎么流转,想要真正从0到1搭建起自己的大数据平台,还是不够的。

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    企业如何从0到1搭建BI系统

    在进行BI系统搭建之前,有两个问题一定是大家思考最为深入的: 1、 为什要搭建BI系统? 2、 搭建BI系统能解决什么问题?...如何使分散、独立存在的海量数据变成有价值的信息,使业务人员、管理者能够充分掌握、利用这些信息,并且辅助决策,就是BI主要解决的问题 企业数字化转型的本质是经验驱动决策向数据驱动决策的转变,如何最大化利用数据价值成为关键...这个过程涉及到数据在BI系统内的流转,如将数据接入系统,对数据进行业务主题分析,最终将结果可视化展示作为决策依据 企业搭建BI系统,那么首先一个BI系统主要包含哪些部分:1、数据仓库 2、报表/BI...这里我的数据都是存在Mysql数据库中的,直接进行mySql数据的直连 数据源连接的时候经常需要分析的数据可能来自于多个数据库或者多个系统,在数据源绑定好了之后,在数据集和数据模型创建的时候可以绑定多个数据源实现一个...ETL数据整合的能力 仪表板创建 在数据源数据集准备好之后,就开始进行仪表板的创建。

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