作者 | Rahul Agarwal 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 您是否知道反向传播算法是Geoffrey Hinton 在1986年的《自然》杂志上提出的？...在一个NVIDIA GPU中并行运行数百个Tensor Core，这可以极大地提高吞吐量和效率 简单地说; 它们是专门用于特定类型矩阵运算的专用内核。...上面的操作对于许多深度学习任务具有内在的价值，并且Tensor内核为该操作提供了专用的硬件。 现在，使用FP16和FP32主要有两个好处。 FP16需要较少的内存，因此更易于训练和部署大型神经网络。...梯度值可能超出FP16的范围。在这种情况下，将对梯度值进行缩放，使其落在FP16范围内。 如果还不了解背景细节，那也可以。代码实现相对简单。...可以看到，从FP32到安培，内存需求降低了，而精度却保持大致相同。时间也会减少，但不会减少那么多。这可能归因于简单的数据集或简单的模型。
这里已经提到了内存覆盖的问题，而在C语言却并没有对这种现象做相关的规定或检查，也就是说对于这种现象C语言是缺省。后边会详细分析如何处理在字符串拷贝函数中内存重叠的问题。...内存重叠 注意：在这里的内存重叠我们只考虑为了成功实现内存拷贝要排除的内存重叠的情况。 当然也可能出现目标字符串覆盖源字符串的情况，但如果其满足成功拷贝的条件即可。...第二种情况dest 的拷贝尽管会覆盖src的内容，出现了内存重叠，但其可以完成内存拷贝的功能，并没有将错误的信息拷贝过来。...(2)dest>=src+n 由上图可见，当dest>=src+n，无论如何都不会出现内存重叠的问题。 二....低地址向高地址拷贝 这种拷贝方式是为了处理，dest处于src和src+n之间，即一定会出现内存重叠的问题。
IN和EXISTS被频繁使用在SQL中，虽然作用是一样的，但是在使用效率谁更高这点上众说纷纭。下面我们就通过一组测试来看，在不同场景下，使用哪个效率更高。...从两次测试来看，并不能说明谁的效率更高，而应该具体情况具体分析: 首先来看IN和EXISTS的执行原理： IN是做外表和内表通过Hash连接，先查询子表，再查询主表，不管子查询是否有数据，都对子查询进行全部匹配...所以在内表比较大的时候，不合适用in()方法，效率比较低。...我们都知道查询数据库所消耗的性能更高,而内存比较很快。...的查询效率会优于EXISTS。
vscode 是我们写代码常用的编辑器，它的功能很多，但其实我们有很多功能都没用到，这篇文章就是想梳理下那些可能你不知道的但是却对效率提高很有帮助的一些技巧。...一键预览、一键 diff，这些都是能提高效率的功能。 快速搜索功能入口 知道 vscode 有某个功能但是不知道入口在哪？直接用 help下面的搜索框，搜索结果会直接标出来在哪个菜单下有什么按钮。...手动剪切粘贴的效率太低了，不如试下 option + 上/下 的快捷键，快速把一行内容上下移动。 移动的时候想复制呢？再按住 shift 就行了。 ?...多光标同时编辑 同时修改多个地方的内容？按住 option 点击要修改的地方就可以了。 ? 如果是上下行的同一位置呢？...，相信会给我们日常开发提升一些效率，学习下每天写代码的工具的使用技巧还是挺有意义的。
这就涉及到了取舍的问题，当然我们取舍的重点是算法的运行效率。那算法的运行效率到底如何评价呢？有的人说，你写一个测试程序运行一下（事后统计法），看看具体使用了多少时间不就知道了吗？...【事前分析估算】 统计方法： 依据统计的方法对算法效率进行估算 影响算法效率的主要原因： 算法采用的策略和方法 问题的输入规模 编译器所产生的代码 计算机执行速度 算法推倒的理论基础： 算法最终编译成具体的计算机指令...怎么判断一个算法的效率？（规则如下）： 判断一个算法的效率时，往往只需要关注操作数量的最高次项，其它次要项和常数项可以忽略。 在没有特殊说明时，我们所分析的算法的时间复杂度都是指最坏时间复杂度。...只有常数项记做1 用什么标志来表示算法的效率？ 大O表示法，如下常见的时间复杂度 常见时间复杂度之间的关系图 上图就是不同的时间复杂度所用的时间表示图。...时间复杂度的小练习（参考算法的效率规则判断） O(5) = O(1) O(2n + 1) = O(n) O(n2 + n + 1) = O(n2) O(3n3 + 1) = O(n3) 总结：只关注最高次项
有一些是面向CSS初学者的，有一些知识点是进阶型的。希望每个人通过这篇文章都能学到对自己有用的知识。...2.使用flex进行布局 flex弹性布局的出现是有原因的。浮动和inline-block虽然也能实现很多的布局效果，但它们本质上是文本和块元素布局的工具，而不是面向整个网页的。...解决这个问题的最佳办法是在CSS开头为所有的元素设置通用的CSS Reset重置代码，这样你是在没有任何默认内外边距的基础上进行布局，于是所产生的效果也就是统一的。...但是它并不会起作用，因为按钮在上面有一个ID选择器，它同样设置了background-color，ID选择器具有更高的权重，所以按钮的颜色是蓝色的。...一开始就使用高权重的选择器会导致你在后面的维护中不断的使用更高权重的选择器，最终选择使用!important，这是非常不推荐的，具体的原因紧接着就会讲到。 13.不要使用!
更好的数据>更高级的算法 数据清理是每个人都要做的事情之一，但很少有人专门讨论这件事，原因很简单，这不是机器学习的“最性感”的部分。而且，没有什么可供挖掘的隐藏技巧和秘密。...但事实上，数据清理可能会加快或中断整个项目进程，专业的数据科学家通常在此步骤上花费很大一部分时间。 他们为什么要这么做呢？机器学习中存在一个很简单的事实： 更好的数据胜过更高级的算法。...换句话说，输入垃圾数据，得到的也是垃圾结果。 如果我们的数据集经过了正确的清洗，那么即使是简单的算法也可以从中得到深刻的启发！...告诉算法该值一开始就已丢失。 2. 缺少分类特征的数据 处理分类特征缺失的数据的最佳方法是简单地将其标记为“缺失”！ 这样做实质上是在为该特征添加新的类。 告诉算法缺少该值。...通过标记和填充，从本质上讲，我们可以让该算法估算缺失的最佳常数，而不仅仅是用均值填充。
首先来对比一下通用的查找算法和字符串查找算法： 各种字符串查找算法的性能特点 算法（数据结构） 优点 二叉查找树（BST） 适用于随机排列的键 2-3树查找（红黑树） 有性能保证 线性探测法（并行数组）...内置类型，缓存散列值 R向单词查找树 适用于较短键和较小的字母表 三向单词查找树 适用于非随机的键 如果空间足够，R向单词查找树的速度是最快的，能够在常数次次数比较内完成查找。...对于大型字母表，R向单词查找树所需空间可能无法满足时，三向单词查找树是最佳选择，因为它对字符比较次数是对数级别的，而二叉查找树中键的比较次数是对数级别的。...散列表也很有用，但它不支持有序性符号表操作，也不支持扩展的字符类API操作。
1.算法：（设查找的数组期间为lists[low, high]） （1）确定该期间的中间位置mid （2）将查找的值T与lists[mid]比较。...若相等，查找成功返回此位置；否则确定新的查找区域，继续二分查找。...区域确定如下： a.lists[mid]>T ，由数组的有序性可知lists[mid,mid+1,……,high]>T;故新的区间为lists[low,……，mid-1] b.lists[mid...每一次查找与中间值比较，可以确定是否查找成功，不成功当前查找区间缩小一半。递归找，即可。 2.时间复杂度 注意：二分查找的前提必须待查找的序列有序。...二分查找的时间复杂度是O(log(n))，最坏情况下的时间复杂度是O(n)。
的Power Pivot中，可以按不同类型的度量值分别放置于不同的空表中。...具体的步骤如下。 第1步：在Power Query中创建指定数量的空查询。如下图所示。...（一）度量值的表间移动 单个度量值我们可以在"数据视图"下的"主表"选项中来选择相应的表来实现对度量值的依附表进行调整。如图所示。...第3步：再次建立度量值A文件夹的二级文件夹，我们选择要建立的度量值，参照第二步的方法。注意，这里的二维文件夹的分隔符是"\"这样的。如图所示。 结果如图所示。...其他的可依次参照以上的步骤可完成对度量值按文件夹分类。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、背景 今天有小伙伴面试的时候被问到：Spring AOP中JDK 和 CGLib动态代理哪个效率更高？...动态代理是面向接口的代理模式，如果被代理目标没有接口那么Spring也无能为力，Spring通过Java的反射机制生产被代理接口的新的匿名实现类，重写了其中AOP的增强方法。...，在以前的JDK版本中，性能并不是很高，虽然在高版本中JDK动态代理对象的性能得到了很大的提升，但是他也并不是适用于所有的场景。...主要体现在如下的两个指标中： 1、CGLib所创建的动态代理对象在实际运行时候的性能要比JDK动态代理高不少，有研究表明，大概要高10倍； 2、但是CGLib在创建对象的时候所花费的时间却比JDK动态代理要多很多...六、总结 最终的测试结果大致是这样的，在1.6和1.7的时候，JDK动态代理的速度要比CGLib动态代理的速度要慢，但是并没有教科书上的10倍差距，在JDK1.8的时候，JDK动态代理的速度已经比CGLib
根据”老朽“多年在中国IT业浸淫的经验，我发现无论大厂还是小厂，其算法面试说难也不难。难在于算法面试的模式都是在给定网站上做算法题，90分钟做三道。...我自认个人水平在平均线以上，但通过多次尝试发现，要在90分钟内完成给定算法题非常困难，这还是在我有过多年算法训练的基础上得出的结论，特别是这些题目往往有一些很不好想到的corner case，使得你的代码很难快速通过所有测试用例...因此通过研究足够样本量的算法题，掌握其思路，甚至记住其题型就能大大增加我们面试成功的几率。...如此类推，我们从数组最左端出发，如果窗口内元素和小于给定指定值，那么就向右移动end，如果大于给定值，那么就像左移动一个单位，当窗口挪出数组，也就是end的值大于数组最后一个元素的下标时，查找结束，当前能找到所有满足元素和等于特定值的所有子数组...第二步就是找到不重叠而且两个数组长度之和最小的子数组。这就是cornner case，也是不好调试通过的地方。
,N,num) << endl; } 2.数据有序且有重复，查找第1个给定的值 /** * @description: 查找第一个等于给定值的元素 * @author: michael ming...) << endl; } 3.查找最后一个值等于给定值的元素 /** * @description: 查找最后一个值等于给定值的元素 * @author: michael ming * @date...(arr,N,num) << endl; } 4.查找第一个大于等于给定值的元素 /** * @description: 查找第一个大于等于给定值的元素 * @author: michael ming...) << endl; } 5.查找最后一个小于等于给定值的元素 /** * @description: 查找最后一个小于等于给定值的元素 * @author: michael ming * @date...如果首元素 arr[low] < arr[mid]，左半部分：有序，右半部分：循环有序； 如果首元素 arr[low] > arr[mid]，右半部分：有序，左半部分：循环有序； 判断查找的数是否在有序的半边范围内
提升编程效率的小工具分享：让你的开发更高效作为一名开发者，我们每天都要面对代码编写、调试、优化等各种挑战。...如果能善用一些高效的小工具，不仅能大幅提升编程效率，还能减少很多重复性工作，让我们把时间用在更有创造力的事情上。今天，我就来分享几个实用的编程效率提升工具，并通过示例代码展示它们的实际应用。1....使用 Alt + Shift + G 可以快速查看文件的 Git 记录。2. Postman：高效调试 API 接口作为后端开发者，调试 API 是日常工作的一部分。...Oh My Zsh：提升命令行体验如果你经常在终端中执行 Git 操作、运行脚本，那 Oh My Zsh 绝对是一个提升效率的好工具。...结语高效的开发不仅仅是写代码的速度，更在于如何巧用工具来简化流程，减少重复性工作。今天分享的工具，包括 VS Code 插件、`Pos
先说大致的结论（完整结论在文末）： 在语义相同，有索引的情况下：group by和distinct都能使用索引，效率相同。 在语义相同，无索引的情况下：distinct效率高于group by。...且当结果集的大小超出系统设置临时表大小时，Mysql会将临时表数据copy到磁盘上面再进行操作，语句的执行效率会变得极低。这也是Mysql选择将此操作（隐式排序）弃用的原因。...要生成给定顺序的结果，请按通过ORDER BY指定需要进行排序的字段。 因此，我们的结论也出来了： 在语义相同，有索引的情况下： group by和distinct都能使用索引，效率相同。...但从Mysql8.0开始，Mysql就删除了隐式排序，所以，此时在语义相同，无索引的情况下，group by和distinct的执行效率也是近乎等价的。...且由于distinct关键字会对所有字段生效，在进行复合业务处理时，group by的使用灵活性更高，group by能根据分组情况，对数据进行更为复杂的处理，例如通过having对数据进行过滤，或通过聚合函数对数据进行运算
简单直接的字符串查找算法 算法原理 首先，如果只是笼统地从一个字符串中查找另一个字符串，有一种很直接的方法，那就是： 从 S 的第 1 个字符开始，与 W的每一个字符一一匹配。...算法流程图 本算法流程图如下： ? 算法运行示例 按照它进行字符串查找的案例如下： ? 算法性能 这个算法又简单又好操作，唯一的缺点是有点慢。...假设 S 的长度为 n 而 W的长度为 m，则这个直接算法的时间复杂度是 O(n*m)。 有没有效率更高的，时间复杂度类似 O(n)的算法呢？还真的有，这个算法的名字叫做 KMP算法。...高效率的 KMP 算法 算法历史 K, M, P 这三个字母是本算法的三位发明人名字的缩写，这三位是：Knuth (大名鼎鼎的高德纳)，Morris，和 Pratt。...与直接算法的对比 我们横向对比一下直接查找字符串算法和 KMP 算法，会发现，其实就是紫色框内的部分不同而已。 ?
二分查找的概念 二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。...实现原理 首先，假设表中元素是按升序排列，将表中的位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功； 否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表 如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表...重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功。...或直到子表不存在为止，此时查找不成功 图解 算法效率 时间复杂度为 O（log2n） 也就是说查找的最大次数为log2n 优点：查找效率高 缺点：必须采用顺序存储结构，，必须按关键字大小有序排列。...使用C语言代码实现 //二分查找 //给定一个有序数组，任意给定一个值，查找该值在数组的位置 int main() { int arr[] = { 5,9,12,15,20,32,36,42,56,78,89
题目 给定一个非重叠轴对齐矩形的列表 rects，写一个函数 pick 随机均匀地选取矩形覆盖的空间中的整数点。 提示： 整数点是具有整数坐标的点。 矩形周边上的点包含在矩形覆盖的空间中。...第 i 个矩形 rects [i] = [x1，y1，x2，y2]， 其中 [x1，y1] 是左下角的整数坐标，[x2，y2] 是右上角的整数坐标。 每个矩形的长度和宽度不超过 2000。...按权重随机选择（前缀和+二分查找） 按照总的点的个数均匀分配 计算每个矩形的点的个数，以及点个数的前缀和 二分查找查找随机到的点所在的矩形，在该矩形内找到点的偏移位置 class Solution {...int n; //矩形个数 int total;//总的点的个数 int pointId;//选取的点的id vector presum;//所有矩形点的个数的前缀和...{ pointId = rand()%total + 1;//随机点 int L = 0, R = n-1, mid, rectID; // 二分查找
2）> ,low=mid+1,k-=2;说明:low=mid+1说明待查找的元素在[mid+1,hign]范围内，k-=2 说明范围[mid+1,high]内的元素个数为n-（F(k-1))=...，若要对动态查找表进行高效率的查找，可采用二叉树作为查找表的组织形式，将其统称为树表。...3）在哈希表的基础上执行哈希查找。 哈希表是一个在时间和空间上做出权衡的经典例子。如果没有内存限制，那么可以直接将键作为数组的索引。...那么所有的查找时间复杂度为O(1)；如果没有时间限制，那么我们可以使用无序数组并进行顺序查找，这样只需要很少的内存。哈希表使用了适度的时间和空间来在这两个极端之间找到了平衡。...使用map的好处就是，我们在后续处理数据处理时，可以根据数据的key快速的查找到对应的value值。map的本质就是Hash表，那我们在获取了超高查找效率的基础上，我们付出了什么？
最近总结算法文档，大家可能经常搜索算法的命名，所以对常见算法的命名归纳总结了下，有不足之处，请拍砖，持续更新。。。...快速排序：QuickSort 堆排序：HeapSort 归并（合并）排序：MergeSort 交换排序：ExchangeSort 基数排序：RadixSort 外部排序：ExternalSort 二、查找算法...： 顺序查找：SequentiaSearch 折半查找：HalfSearch 分块查找：BlockSearch B树：BTree 散列表：HashTable 三、常见的经典问题 汉诺塔: HanoiTower...八皇后: EightQueens 斐波那契数列: FibonacciSequence 马踏棋盘: HorseChess 贪心(贪婪)算法; GreedyAlgorithm 百钱买百鸡: 五家共齐: 鸡兔同笼...: 猴子吃桃: 舍罕王赏麦: 窃贼问题:ThiefProblem 寻找假币: 青蛙过河: 三色旗: 渔夫捕鱼: 兔子产仔: 常胜将军: 爱因斯坦的阶梯: 三色球:Tricolors 阶乘:factorial
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