好的，请告诉我一下您的问答内容，我会尽力为您提供全面且完善的答案。
知乎上有一个问题是这样的： 堆排序是渐进最优的比较排序算法，达到了O(nlgn)这一下界，而快排有一定的可能性会产生最坏划分，时间复杂度可能为O(n^2)，那为什么快排在实际使用中通常优于堆排序？...那么，为什么要说快速排序的平均情况是最快的呢？ 实际上在算法分析中，大O的作用是给出一个规模的下界，而不是增长数量的下界。...因此，算法复杂度一样只是说明随着数据量的增加，算法时间代价增长的趋势相同，并不是执行的时间就一样，这里面有很多常量参数的差别，比如在公式里各个排序算法的前面都省略了一个c，这个c对于堆排序来说是100，...在进行堆排序的过程中，由于我们要比较一个数组前一半和后一半的数字的大小，而当数组比较长的时候，这前一半和后一半的数据相隔比较远，这就导致了经常在cache里面找不到要读取的数据，需要从内存中读出来，而当...下面是一个测试数据： 测试的平均排序时间：数据是随机整数，时间单位是s 数据规模 快速排序 归并排序 希尔排序 堆排序 1000万 0.75 1.22 1.77
于是，有不少同学在选择实习 offer 的时候，开始对大厂 title 祛魅了，更注重最后的结果，比如说到底能不能转正？能不能接触到核心业务？能不能对秋招加分？...当然了，不管怎样，华为依然是很多同学的第一选择，那刚好二哥的编程星球里就有一位球友参加了华为的暑期实习面试，我把他的面经分享出来，给 25 届、26 届的同学作为一个参考。...Java 技术栈，让我的编程能力有了很大的提升。...Server 和 Client 这个过程让我对 InnoDB 存储引擎的事务隔离级别、MVCC 多版本并发控制和日志管理都有了深入的理解和思考。...IP 协议使用这些地址来标识数据包的源地址和目的地址，确保数据包能够准确地传输到目标设备。 ②、路由：IP 协议负责决定数据包在网络传输中的路径。
所以如果我们下载了一些包含锁机软件的游戏破解神器，刚好这些锁机软件依附在MT管理器，同时再获取了用户的系统授权，那么用户就会在没有防备的情况下中招了。...20200614011711_42958_.png 20200614011713_21405_.png 当用户允许了该恶意APK请求超级用户访问权限的请求时，该APK就会通过调用在云端托管的代码下载恶意锁屏...原来，当你以为结束了的时候，才发现，这只是个开始--我们还需要第二个密码才能进行解锁。 下面我们继续看this.this$0.caonima();这个函数。...image.png 发现和first()函数非常的像，有了前面的经验，我们直接看 image.png AnonymousClass100000001这个类。...具体看下代码： image.png image.png 到此就是这款锁机软件的所有加解密逻辑了，除此之外，这其中还有个保活机制，依赖于宿主应用，如果感兴趣的可以分析下。
它决定了可以使用哪些字符，但并没有规定它们的排序方式。 排序规则（Collation）：排序规则决定了字符在数据库中的排序顺序以及比较行为。...它决定了字符的排列方式，例如字母的大小写是否敏感，字符的重音符号如何处理等。...字符集与排序规则的关系 字符集和排序规则之间存在密切的联系。排序规则通常是与字符集关联的，它定义了字符在该字符集下的排序方式。...具体来说，它决定了以下几个方面： 字符的大小写敏感性：有些排序规则区分字符的大小写，而其他规则不区分。这影响了文本的大小写比较结果。...性能需求：不同的排序规则可能对查询性能产生影响。在高负载环境下，选择性能最佳的排序规则可能是必要的。 结论 字符集和排序规则在MySQL中扮演着重要的角色，它们影响着文本数据的存储、比较和检索行为。
截至目前，尽管在不断高涨的“幽灵刹车”投诉中暂未涉及到人员伤亡，但有报道称，NHTSA已掌握了自2016年以来至少33起特斯拉因“自动驾驶辅助系统”而导致的撞车事故，这些事故累计造成了11人死亡。...就这些问题，镁客网采访了国内一家知名汽车制动厂家的高级管理人员姜总，他认为，“幽灵刹车”之所以出现，其主要原因仍是特斯拉长久以来一直被外界争议的“纯视觉方案”所带来的感知-决策-执行中的逻辑隐患。...他表示，特斯拉“幽灵刹车”的出现，原因在于开发人员没有为“假警报”做出足够正确的设置决定。而和特斯拉不同，其它汽车公司采取了多传感器方案，并利用除摄像头外不同的传感器来进行交叉检查。...去年年底，微博汽车方向的博主就曾爆料，自己在路况、天气等情况均为良好的情况下，遭遇了“幽灵刹车”。 不光是特斯拉，新能源汽车已迎来事故多发期 最近一段时间的特斯拉，陷入了“召回泥潭”。...据统计，去年全年，特斯拉在中国市场共计召回了543811辆车，占2021全球销量的58%——也就是说，特斯拉销量的一半以上，都遭遇了召回处理。
程序员金字塔 程序员知识结构 面试造火箭，工作打蚊子 会什么是你的下限，能够会什么是你的上限 越底层的东西越决定上限 学习欲望 杜绝1年工作经验重复N年 如果自己遇到这种问题会怎么解决，与资料中的解决方案相比优劣如何...自己是由于经验欠缺还是技能点欠缺才导致没有想到好的解决方案？ 解决这类问题的根本思路是什么样的？...从未阅读过的模块中选择最独立（依赖性最小）的模块代码读起。 阅读此模块的功能介绍文档。 阅读此模块的源代码：运行程序，断点调试。 一边阅读一边整理调用关系图。 转到第三步。...二进制存储：用比特解决问题 位运算：位运算的高效 逻辑分支：条件判断、循环、迭代、递归 个人规划 长期规划：职业规划；高瞻远瞩 短期规划：具体技能、晋升、学习方面的规划；优先级排序 基础学科 物理：电路原理...程序=数据+算法 基本数据结构：数组、链表、栈、队列、哈希表 最大堆、最小堆：TopN问题 树：平衡二叉树、B树、B+树、红黑树 跳跃表: 简单可实现 经典排序算法：快速排序、归并排序、插入排序、冒泡排序
知乎上有一个问题是这样的： 堆排序是渐进最优的比较排序算法，达到了O(nlgn)这一下界，而快排有一定的可能性会产生最坏划分，时间复杂度可能为O(n^2)，那为什么快排在实际使用中通常优于堆排序？...那么，为什么要说快速排序的平均情况是最快的呢？ 实际上在算法分析中，大O的作用是给出一个规模的下界，而不是增长数量的下界。...因此，算法复杂度一样只是说明随着数据量的增加，算法时间代价增长的趋势相同，并不是执行的时间就一样，这里面有很多常量参数的差别，比如在公式里各个排序算法的前面都省略了一个c，这个c对于堆排序来说是100，...，重新筛选堆，把堆顶的X调整到位，有很大可能是依旧调整到堆的底部（堆的底部X显然是比较小的数，才会在底部），然后再次和堆顶最大值交换，再调整下来，可以说堆排序做了许多无用功。...总结起来就是，快排的最坏时间虽然复杂度高，但是在统计意义上，这种数据出现的概率极小，而堆排序过程里的交换跟快排过程里的交换虽然都是常量时间，但是常量时间差很多。
但随着更多新进入者的闯入和企业微信的高调推出，2016年会不会是企业级SaaS市场的定局之年？面对行业洗牌，谁才会成为最终的大赢家，谁才是决定生死的变量？...相对而言，百度则低调一些，2015年只投资了客如云和收购了安全宝。而且投资客如云显然是为了响应百度的O2O战略，安全宝也是为了充实百度云的安全体系。...是非成败，这些才是决定生死的变量 如今三股势力相爱相杀，2016年将成为SaaS行业洗牌的开端，残酷激烈的竞争过后，谁会跻身国内SaaS服务市场的第一梯队，谁又将会被淘汰出局。...谁是先锋：激励重要还是监管重要 企业市场用户角色大体分为两类：基层员工和管理者，而企业管理的终极话题：监管为重还是激励为重，是该压还是该推、是该用棒槌还是该用玉米，是该“从上而下决策”还是该“自下而上引导...而且到目前为止也没有免费的SaaS模式成功。当年阿里软件的免费大战宣布2个月后黯然离场，如今SaaS市场免费仍然只会是非理性的自杀，收费才是对客户的承诺和保证。 为谁而生?
任何深度学习模型，归根到底都是需要跑在设备上的，而模型对设备性能的要求越低，则能得到越多的运用——千万不能让硬件成为了模型普及的瓶颈！...如何分析究竟是哪一个限制了计算性能呢？可以使用 Roofline 模型。 典型的 Roofline 曲线模型如上图所示，坐标轴分别是计算性能（纵轴）和算法的运算强度（横轴）。...（而非内存带宽）决定的「屋顶」（roof）。...显然，一个计算系统的内存带宽如果很宽，则算法不需要运算强度很大也能轻易碰到计算能力上限决定的「屋顶」。在下图中，计算能力不变，而随着内存带宽的上升，达到计算力屋顶所需的运算强度也越低。 ?...由图中可见，LSTM 算法的运算强度最低，所以被卡在了 roofline 模型的上升区中间的地方，即 TPU 在执行 LSTM 算法的时候，由于内存带宽限制所以性能只有 3TOPS 左右，仅为峰值性能（
而不是跟着教程敲完、能本地运行就结束了？ 答案很简单，企业中的项目都是上线的，你进入工作后要处理很多线上的问题。...但如果项目长期运行，哪怕每天 100 mb 的日志，一年也会占用几十个 G 了，不容小觑。 有意思的是，产生这些日志文件的项目，还不是我自己的，是其他用这个服务器的同事的项目！...但如果日志量级大了，可能就要考虑使用集中化的日志管理系统，比如典型的分布式日志 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana），可以将日志统一采集、存储到多台服务器上并支持在线分析...这样不仅能够减轻单台服务器的磁盘压力、便于扩容硬盘、还可以更方便地进行日志搜索和分析，不用自己写 Linux 命令从日志文件中提取文本了。 但搭建和维护 ELK 的成本是比较大的，小公司未必要使用。...但是使用日志收集系统不意味着我们就能放肆地浪费空间了，维护团队也会设定一个规则，比如日志只能保留一段时间，如果要长期保留，可能要消耗自己部门的预算之类的。
当下我国纺织服装行业积压了大量的布料库存，形成了巨大的现货供应市场。...于是就涌现了一批扎根布料的B2B交易型垂直电商平台，但大浪淘沙，大部分创业公司在没有拿到下一轮融资之前就已经关门或者在做最后的挣扎。...看来这是考验内功的活，而从发展趋势看，轻资产自营模式型创业公司未来会扮演一级批发商的销售角色，合作的一级批发商负责整合好上游的产能，自营平台则负责销售。...其首先表现在对下游服务是不是能接地气：布料成了非标产品，这就决定了买家需要一对一服务，不要期待买家会使用你的App，或者在网站去下单，平台和业务员都需要服务好客户。...最后要看能否在产业链上下环节获得较强的议价权，这决定了平台方能够获取的毛利率和利润规模。 二、有没有流量入口优势 传统布料从业者习惯于依赖原来的四大入口：电话销售、资源对接、管道控制、大客户。
任何深度学习模型，归根到底都是需要跑在设备上的，而模型对设备性能的要求越低，则能得到越多的运用——千万不能让硬件成为模型普及的瓶颈！...如何分析究竟是哪一个限制了计算性能呢？可以使用 Roofline 模型。 典型的 Roofline 曲线模型如上图所示，坐标轴分别是计算性能（纵轴）和算法的运算强度（横轴）。...（而非内存带宽）决定的「屋顶」（roof）。...显然，一个计算系统的内存带宽如果很宽，则算法不需要运算强度很大也能轻易碰到计算能力上限决定的「屋顶」。在下图中，计算能力不变，而随着内存带宽的上升，达到计算力屋顶所需的运算强度也越低。 ?...由图中可见，LSTM 算法的运算强度最低，所以被卡在了 roofline 模型的上升区中间的地方，即 TPU 在执行 LSTM 算法的时候，由于内存带宽限制所以性能只有 3TOPS 左右，仅为峰值性能（
回答这个问题之前，我们看看Jetson Xavier NX的规格： ? 你看，相较于Jetson AGX Xavier 32G memory, NX只有8G memory....为了让用户接受这个现实，我们提供的建议是： ? 但是用户没有照着做，而是—— ? ? 这回出现了大家耳熟能详的—— ?...这几乎也是意料之中了，也是内存不足常见的, 例如分配失败后, 没检查就地使用了, (严重的会被就地kill掉, 不严重的会返回分配失败) 于是我们再次请客户 ? 客户贴出的结果： ? 确实是OOM。
很有可能是我们将IP写在了自己的配置文件中。如果我们把这个内网IP变为内网域名，那么我们是不是就可以不让上游配合去改配置重启呢？ 假设我们现在不用IP了，用域名了。...之前的方式和之后的方式相比，之前的方式其实业务代码可能会更简单一些，因为它是将这个业务逻辑放在了SQL语句中，但是导致数据库耦合在了一起。...如果数据只存在一个地方，这一个地方变了就都变了，不用担心数据的一致性。 其实如果你能够知道上游是谁，通知你的上游去为用户改善配置重启还好，我们碰到的痛点是什么？...58同城几千号人，业务几百个，那么多，我不知道谁依赖了我，如果我能知道123依赖了我，那我就告诉你就行了。...现在我不知道谁依赖了我，因为你连接我，你不需要经过我的允许，你在手册上看调用方式是什么就看懂了。我们会增加IP，我怎么通知你？
事情是这样，今天的前端零基础课在讲购物车模块，其中的全部商品中的被选中商品的总数和价格，是先要获得所有被选中的单项商品数量和单价，然后发送给接口进行计算的。...这其中要请求二个不同的接口，一个是单项商品的计算，另一个是所有商品的计算，然后return有好几个，然后就有一个同学提了下面这个问题， ? return没看明白，return的值给整哪去了？...return，先摆下定义，“会终止函数的执行并返回函数的值”。 它的语法：return value。其中的value是可选的，用来返回指定的函数值。如果没写，就返回undefined。...它的作用吧，一般三种： 1，返回结果； 2，return false，用来阻止默认事件的执行； 3，return，单独的一个return，可以理解为是从当前函数退出，并把程序的控制权返还给页面了。...return的值的去向，其实很简单，谁去接收函数的返回值了，return的值就给谁了。
2016年底，公安部发布的数据显示，中国私家车数量突破1.46亿（不算商用车和摩托车），车主超过了3.1亿，这意味着每四个人中就有一个人拥有了驾照。...第三个是地方性交规的复杂。 从厂商的角度来看，他们普遍的痛点有以下几个方面。 ? 第一个是车主的用户画像，在以前如果厂商想知道消费者是谁，必须通过4S店才能得知。...一是帮助提升交易量，比如微车和全国3000多个加油站合作，通过这套数据我们能知道车主的喜好、地理位置，加油站有了这些数据就可以对周边合适的用户做针对性营销。...接下来我会结合一些微车和汽车厂商之间合作的具体案例给大家讲一讲微车是怎么做大数据的。大家可以从中去看大数据给汽车营销提供了哪些新的可能性。 ?...前面给大家分享了微车和汽车厂商的几个案例，通过大数据平台把原有营销很多的不可能慢慢变成了可能，我也相信未来会有更多的可能。最后我分享一下自己对大数据在汽车行业的未来畅想。 ?
8) 形参的排序风格： Ø 最常使用的参数放在第一位； Ø 输入参数列表应放在输出参数列表的左边； Ø 将通用的参数放在特殊的参数的左边。...命名规范 应用程序的命名 “系统简称”+模块名称 子模块的命名 每个子模块的名字应该由描述模块功能的1-3以单词组成。每个单词的首字母应大写。在这些单词中可以使用一些较通用的缩写。...变量的命名 变量的命名的基本原则是使得变量的含义能够从名字中直接理解。可以用多个英文单词拼写而成，每个英文单词的首字母要大写，其中英文单词有缩写的可用缩写。...另外，要注意的是：全局变量在程序中不要定义太多，能用局部变量的就用局部变量。如果要使用相关的变量，建议采用类的方式或者结构的方式存放，以减少具体变量的个数。 常量的命名 常量所有的字母均为大写。...Ø 所有动态分配的空间在对应层次的模块释放，并且用完马上释放。不重复释放相同的指针。 函数/过程的定义 在函数的定义处应当增加本函数的功能描述的注释。用一句话描述清楚功能。可用英文或中文。
，此次发布的研究报告也支持了上述观点。...排除了联邦或地方扶持项目，周边区域重建或保护计划，以及其他很难分析的补贴项目（像电影行业税收优惠）。然后必须要决定某个扶持计划是否只针对小企业（通常是员工数少于100人），大企业或者是所有企业。...Jon Barela，新墨西哥州经济发展部秘书长，抱怨称该研究低估了州政府在支持小企业方面所做的努力，同时高估了经济发展扶持计划的作用。...一位密苏里州经济发展部发言人，Amy Susan阐述了同样的观点。“密苏里州扶持项目通常按照州的税收收入制定的，其中主要是所得税和销售税，”她说。...“那些创造最多的就业岗位，提供最多收入的项目能获得最多的扶持奖励。既然大企业创造了较多的新工作，发了更多的工资，他们自然而然能获得较多的政府扶持。”
a = Objects.requireNonNull(array); } 不能删除与添加 这个ArraysList继承了AbstractList，其继承结构图如下代码所示。...我们来看看两个类的继承结构图： 我们发现java.util.ArrayList直接实现了List接口，而List接口里面是定义了add，remove方法 所以java.util.ArrayList也直接实现了...list要注意 int[] array = {1, 2, 3}; List list = Arrays.asList(array); System.out.println(list); 如果你要转的数组是基本类型就要注意了...2, 3}; List listInteger = Arrays.asList(arrayInteger); System.out.println(listInteger); 这样就会获取到我们想要的结果了...，从而分析了源码，从根本上找到了这些问题的根源所在，如果这篇文章对你有收获，欢迎收藏和转发。
在朋友圈问了一下，至少有5名iPhone X用户反馈了同样的问题，余下用户反馈了别的问题，比如发热问题，比如掉电问题。 ?...新iPhone发布后，旧iPhone问题变多、变得卡顿、不太好用，不是因为库克按下了一个按钮，而是产品维护策略决定的：智能手机一定存在这样那样的bug，好用是因为背后有手机厂商的持续维护，新产品发布后吸收了更多的维护资源...有人说，安卓手机善于美颜，甚至可以利用AI技术拍月亮，苹果专注还原真实世界，确实，国产安卓手机在人像美颜这些功能上走得很远，但DxO评分则可体现出谁更能还原真实世界，谁的“古典影像”能力最强。...灵魂人物都没有了的企业，有两种可能的结局，一个是有了新灵魂，全新的风格，全新的设计，再一次引领行业，另一种可能就是靠着遗产，满满变得平庸。...你的咖啡还是得喝，你原来可以喝星巴克，买了iPhone钱包瘪了，就只能喝瑞幸了。
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