实现插入排序、冒泡排序、选择排序、合并排序、快速排序算法（从小到大） 首先介绍各个排序算法的设计思路以及给出各个算法的伪代码，再通过伪代码具体实现每个排序算法。...end count=count+toc; end count=count/20; result=[result,count]; end 算法复杂度分析...i+1; end while j<=high done(k)=number(j); k=k+1; j=j+1; end end 算法复杂度分析...现在有10亿的数据（每个数据四个字节），请快速挑选出最大的十个数，并在小规模数据上验证算法的正确性。...算法设计思路： 对于10亿个数据从中挑选出最大的十个数，对10亿个数全部进行排序的方法显然不可取，可以通过选择排序或者冒泡排序进行10趟排序，但是这样需要进行的操作次数大概是100亿次，这里我们采取别的方法
问题描述 paas平台基于k8s，在平台上跑算法，发现有性能问题，本地8核电脑跑1分钟的程序，在平台上跑需要2个小时。
1]; --j; } this[j] = value; } } 算法性能..., ++index); this.quickSort(s, index - 1); this.quickSort(index + 1, e); } 算法性能...index = j; } this.swap(i, index); } } 算法性能...[j]) break; this.swap(j, k); } } } 算法性能...j++ : k++]; for (var i = s; i <= e; ++i) this[i] = b[i]; } 算法性能：可以选取“归并操作”作为基本操作
评估OCR算法识别率的指标通常有这几种： one 全对准确率：每张图片版面上有多个文本时候，每个文本都对的张数占总的张数的比例； 标签全对准确率：每张图片版面上有多个文本时候，文本对的个数占总的文本个数的比例...主要反应文本行定位的指标，是ocr算法的重要指标； two 第一种是字符准确率，单字识别率，就是按单字算，一百个字里错5个字，识别率95%。...同样是100字错5个，用字符、字段、整张准确率来测算的结果是完全不同的，所以对比不同OCR算法时候一定要看清描述的是单字识别率、整行识别率还是整张识别率。...参考 OCR算法识别率怎么评估？
GC算法简介 1、GC是一种机制，垃圾回收器完成具体的工作 2、工作的内容就是查找垃圾释放空间、回收空间 3、算法就是工作时查找和回收所遵循的规则 常见的GC算法 1、引用计数 2、标记清除 3、标记整理...4、分代回收 GC算法之引用计数算法 1、核心思想：设置引用数，判断当前引用数是否为0 2、引用计数器 3、引用关系发生改变时改变引用数字 4、引用数字为0是立即回收 代码演示如下 const user1...//一旦这行代码执行 也就意味着在全局作用域下找不到num1 和num2 //这个时候num1 和num2 引用计数都是0 这个计数器都会工作 //把num1和num2占用的空间进行回收 GC算法之引用计数算法优点和缺点...优点：弥补了引用计数算法的不足，引用计数算法的缺点也可以是看到标记清除算法的优点 缺点： 1、标记-清除算法的比较大的缺点就是垃圾收集后有可能会造成大量的内存碎片 2、不会立即回收垃圾对象 GC算法之标记整理算法实现原理...1、标记整理算法可以看做是标记清除的增强 2、标记阶段的操作和标记清除一致 3、清除阶段先会执行整理，移动对象位置，把分散的对象整合到一起 GC算法之标记整理算法优点和缺点 1、减少碎片空间化 2、不会立即回收垃圾对象
简介：标记复制算法讲解 为甚么出现复制算法？...为了解决效率问题，⼀种称为“复制”（Copying）的收集算法出现了，它将可⽤内存按量划分为⼤⼩相等的两块，每次只使⽤其中的⼀块 当这⼀块的内存⽤完了，就将还存活着的对象复制到另外⼀块上⾯，然后再把已使...这样使得每次都是对整个半区进⾏内存回收，内存分配时也就不⽤考虑内存碎⽚等复杂情况，只要移动堆顶指针，按顺序分配内存即可，实现简单，运⾏⾼效 现在的商业虚拟机都采⽤这种收集算法来回收新⽣代，研究表明
测试 写好了算法，还要测试一下，要保证结果是正确的，不能搞乌龙。...性能期望 这两种算法，leetcode也给了空间和时间复杂度，从我们自己的代码实现分析看，也是第二种哈希法要比暴力法好的多，真实的情况真的是这样吗?...从不断的增加数组的大小开始，在我的电脑上，当数组的大小为300时，两者打平，性能一样。 当数组大小为1000时，哈希法的性能已经是暴力法的4倍，反过来了。...小结 从这测试和性能分析来看，不存在最优的算法，只存在最合适的。 如果你的数组元素比较少，那么暴力算法是更适合你的。 如果数组元素非常多，那么采用哈希算法就是一个比较好的选择了。...所以，根据我们自己系统的实际情况，来选择合适的算法，比如动态判断数组的大小，采用不同的算法，达到最大的性能。
2、垃圾回收的常见算法 自动化的管理内存资源，垃圾回收机制必须要有一套算法来进行计算，哪些是有效的对 象，哪些是无效的对象，对于无效的对象就要进行回收处理。...常见的垃圾回收算法有：引用计数法、标记清除法、标记压缩法、复制算法、分代算法 等。 2.1、引用计数法 引用计数是历史最悠久的一种算法，最早George E....2.3、标记压缩算法 标记压缩算法是在标记清除算法的基础之上，做了优化改进的算法。...2.3.2、优缺点 优缺点同标记清除算法，解决了标记清除算法的碎片化的问题，同时，标记压缩算法多了一步，对象移动内存位置的步骤，其效率也有有一定的影响。...分代算法其实就是这样的，根据回收对象的特点进行选择，在jvm中，年轻代适合使用复制算法，老年代适合使用标记清除或标记压缩算法。
本文会为你介绍6种不同的无损数据压缩算法，以及4种基于深度学习的图像/视频压缩算法。 6款无损数据压缩算法 无损压缩算法通常被用于归档或其他高保真目的。...LZMA2 LZMA2算法于2009年提出，是LZMA的改良版。它提升了LZMA在多线程能力上的性能以及提升了处理不可压缩类型数据的表现。...它使用标量量化技术和一个传统的文件压缩算法——霍夫曼编码——将编码特征映射到一个二进制流中。一般认为，该模型的性能要优于著名的H.264/AVC视频编码规范。 3....CNN展示出了比基于MLP算法更好的压缩结果，提升了超分辨率下的性能以及减少了伪影。另外，基于CNN的压缩还提升了JPEG图像的品质，因为它减少了峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）。...基于CNN的压缩通过使用熵估计法还实现了HEVC的性能。 4. 基于生成式对抗网络（GAN）的压缩算法 GAN属于神经网络的一种，它使用两个神经网络彼此竞争的方式来产生更精确的分析和预测。
导入数据数据处理线性回归模型性能评估支持向量机回归模型性能评估K近邻分类模型性能测评回归树进行分类性能测评树模型的优缺点集成模型进行分类性能评测 导入数据 import pandas as pd data...y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评估 就不同核函数配置下的支持向量机回归模型在测试集上的回归性能做出评估，通过三组性能测评我们发现,不同配置下的模型在相同测试集上,存在着非常大的性能差异...就不同回归预测配置下的K近邻模型进行性能评估,其输出表明:相比之下,采用加权平均的方式回归房价具有更好的预测性能。...的性能表现。...泛化力);②树模型从上至下的预测流程会因为数据细微的更改而发生较大的结构变化,因此预测稳定性较差;③依托训练数据构建最佳的树模型是NP难问题，即在有限时间内无法找到最优解的问题,因此我们所使用类似贪婪算法的解法只能找到一些次优解
可以看一下公众号左下角的「算法汇总」，「算法汇总」已经把题目顺序编排好了，文章顺序即刷题顺序，这是全网最详细的刷题顺序了，方便录友们从头打卡学习，「算法汇总」会持续更新！...正好也给「算法汇总」添加一个新专题-算法性能分析，以后如果有空余时间还会陆续更新这个模块。...大家如果经常看「算法汇总」的话，就会发现，「算法汇总」里已经更新的三个模块「编程素养」「求职」「算法性能分析」，内容越来越丰满了，大家现在就可以去看看哈。...估计很多录友知道算法超时了，但没有注意过 O(n)的算法，如果1s内出结果，这个n究竟是多大？ 文中从计算机硬件出发，分析计算机的计算性能，然后亲自做实验，整理出数据如下： ?...因为之前一直都是在持续更新算法题目的文章，这周说一说算法性能分析，感觉也是换了换口味，哈哈。
优化算法的CEC（Congress on Evolutionary Computation）函数集是一系列用于测试和评估进化算法性能的基准函数。...通过在这些函数上运行优化算法，并与已知的最优解进行比较，可以评估算法的性能。CEC函数集的使用有助于研究人员更有效地比较不同的优化算法，并提供了一种标准化的方式来评估新算法的性能。...特别地，单峰问题用于测试算法的收敛性能，而多峰问题则用于测试算法的全局探索和局部开发能力。...应用场景 CEC函数集广泛应用于进化算法、遗传算法、粒子群优化、蚁群算法等智能优化算法的性能评估和比较中。通过在这些函数集上进行测试，可以了解算法在不同类型问题上的表现，为算法的设计和改进提供指导。...总结 CEC函数集是评估和优化进化算法性能的重要工具。通过选择合适的函数集进行测试，可以全面了解算法的性能特点和优缺点，为算法的应用和发展提供有力支持。
前情回顾： PowerBI 惊现天书级公式将性能优化十万倍案例 最近，有网友发来信息，称实现了超过我们此前公布的算法。牛了，都优化了10万倍性能了还能被超越。...现在来看看各种算法对此的性能表现。...其效果如下： 这是10000元素的运行结果，由BI佐罗优化过的算法，性能大致提升30%。进一步分析如下： 以下为该算法处理10000行数据的性能表现： 可以看出，这已经到达了该算法的可用性能边界。...其性能表现如下： 该算法经过分治策略，可以在0.5秒内完成1W数据的计算，10秒完成10W数据的计算。 但需要注意的是，分治策略本身并没有改变子算法的特点本质，因此只能得到优先的性能提升。...因此，该算法获得了显著的性能提升，如下： 计算10W元素，仅需0.6秒，比分治-累计元素法提升了约20倍。
在《接口自动化测试框架-AIM》这篇博客中，提到了parewise算法。 这次对其进行性能优化，共3点。 一、 因为笛卡尔积和两两拆分，是有序的。 就保证了两两拆分后的每列都是相同位置的元素。
在这篇文章中，你将会学到8种技术，用来比较R语言机器学习算法。你可以使用这些技术来选择最精准的模型，并能够给出统计意义方面的评价，以及相比其它算法的绝对优势。...每个模型都有不同的性能特点。 使用重采样方法，如交叉验证，就可以得到每个模型在未知数据上精准度的估计。你需要利用这些估计从你创建的一系列模型中选择一到两个最好的模型。...根据算法的代表性和学习风格方式进行半随机选择。...用箱线图比较R语言机器学习算法 密度图（Density Plots） 你可以将模型精度分布显示成密度图。这是种评估算法估计行为重叠的有效方式。...比较R语言机器学习算法的平行线图 散点图矩阵（Scatterplot Matrix） 这创建了一个算法的所有折叠试验结果与其他算法相同折叠试验结果比较的散点图矩阵。每一对都进行了比较。
在刚才提到的场景中，编码，传输和播放的算法在最终用户的播放器中应该如何相互联系？这就是我们在本文中关注的播放器性能问题。...此外，他们引用Sitaraman在2013年所做的有关网络性能及其对观看者的影响的研究，他们说：“我们考虑了影响用户总体QoE的两个主要性能指标。”...在调整播放器性能方面还有更多的算法工作要做吗？...结论 随着2020年上半年流媒体的激增，包括隔离期间在家观看点播内容以及越来越多地使用低延迟多参与者的网络会议软件，对播放器性能优化的需求从未如此迫切。...本文试图用一些基本术语进行解释，而播放器性能背后的数学正继续构建新颖和增强版本的算法，以提供越来越好的用户观看体验。
就是所有准确的条目有多少被检索出来了，两者的定义分别如下： Precision = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数 Recall = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数 为了能够评价不同算法的优劣...单纯根据Precision和Recall来衡量算法的优劣已经不能表征这种病态问题。 4.2 什么是ROC曲线？
所以根据CATS算法会将O1对象的锁分配给t1事务。这样可以将更多的事务释放出来，这样有利于提高系统整体的性能。 对于共享锁（S锁），CATS算法会尽可能多的分配共享锁。...| CATS机制带来的性能提升 Oracle的Dimitri Kravtchuk通过Sysbench 的OLTP脚本测试这种新的算法。...通过结果显示，在并发情况下，CATS算法比FIFO算法在TPS，平均延迟，95%延迟等指标方面都有显著的性能提升。有趣的是，即使在没有并发的情况下，CATS算法的性能和FIFO算法性能是一样的。...那是因为在没有并发的时候，没有事务需要进行调度，所以也就没有性能的差异。换而言之，使用CATS算法替换FIFO算法，没有任何损失，反而在数据库繁忙的时候，有很大的性能提升。 CATS vs....这个算法解决了数据库在遇到高压力情况下性能急剧下降的问题，这个也是MySQL 8.0主要想要达到的目标。 CATS算法是针对当事务并发超过32的情况，这个数值没有参数配置，是通过经验设置的。
一之续、A*，Dijkstra，双向BFS算法性能比较及A*算法的应用 作者:July 二零一一年三月十日。...A*、Dijkstra、BFS算法性能比较演示： ok，任意摆放绿块与红块的三种状态（演示工具来源：http://code.google.com/p/mycodeplayground/）： 一、...A*搜寻算法的高效之处 如上，是不是对A*、Dijkstra、双向BFS算法各自的性能有了个总体大概的印象列?...好，就是说它离目标结点‘近’，如果优先处理它，就会更快的找到目标结点，从而整体上提高搜索性能。...如果估值函数只考虑结点的某种性能上的价值，而不考虑深度，比较有名的就是有序搜索（Ordered-Search），它着重看好能否找出解，而不看解离起始结点的距离（深度）。
https://github.com/amusi/awesome-object-detection 要知道衡量目标检测最重要的两个性能就是 精度和速度，特指 mAP 和 FPS。...本文就来盘点一下 mAP 最高的目标检测算法，Amusi 将在COCO数据集上 mAP 最高的算法认为是"性能最强"目标检测算法。...这么多目标检测算法，究竟哪家最强呢？！ 性能最强的目标检测算法 这里 Amusi 罗列几个mAP很强很强的算法，并以时间线的角度来展示。...综上所述，可知改进后的 Cascade R-CNN 算法是目前(2019.07.07)目标检测方向性能最强的算法，其 mAP 为 50.9。...侃侃 这里将 mAP 作为目标检测最强的指标，确实有失偏颇，不够严谨，因为很多人将目标检测应用在不同的任务上，其实要求的性能也有所不同。
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