回答:大家好，我们以java排序算法为例，来看看面试中常见的算法第一、基数排序算法该算法将数值按照个位数拆分进行位数比较，具体代码如下：第二、桶排序算法该算法将数值序列分成最大值+1个桶子，然后递归将数值塞进对应值的桶里，具体代码如下：第三、计数排序算法该算法计算数值序列中每个数值出现的次数，然后存放到单独的数组中计数累加，具体代码如下：第四、堆排序算法该算法将数值序列中最大值挑选出来，然后通过递归将剩...
molyzzx
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回答:谢谢邀请。提高asp环境下的SQL运行效率的方向1) 尽量减少从asp向数据库发起请求;能用一个SQL处理的，尽量别放在循环多次执行SQL.2) 尽量使用update语句，而不是使用可更新RecordSet;3) 更新数据库时，尽量采用批处理更新;而不是组装成多条SQL语句执行。4) 合理使用数据库索引;5) 避免使text字段太大;6) 复杂业务, 建议写进存储过程中，asp代码仅负责传参;希望...
cnsworder
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回答:以下内容转载至IT168：《如何提高超融合基础设施的资源配置效率》，原文作者George Crump。今天，IT专业人员使用两种主要方法来提高下一代HCI环境在提供计算、网络和存储资源方面的效率。 方法1：节点更少，更强大 第一个方法是将功能更强大、容量更大的节点与可以利用它们的HCI软件集成在一起。第一代HCI往往会出于性能和可用性的原因而首选高节点数的集群，在这种情况下，使用更强大节点的H...
ZHAO_
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回答:后台不等于内核开发，但了解内核肯定有助于后台开发，内核集精ucloud大成，理解内核精髓，你就离大咖不远了。程序逻辑抽取器支持c/c++/esqlc，数据库支持oracle/informix/mysql，让你轻松了解程序干了什么。本站正在举办注解内核赢工具活动，你对linux kernel的理解可以传递给她人。
wenshi11019
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回答:写sql主要注意以下几个问题:1、查什么字段写什么字段，千万不要随便用*代替。比如查询玩家表里等级大于50的玩家姓名，很多初学者会这样:select * from g_player where lvl>50；然后再获取里面的玩家名，这样非常影响效率，查询速度相当缓慢，把*替换成name会大大提升速度。2、能通过连表查询得到的千万不要用子查询，子查询的效率也是很低的。可能不少同学会问子查询是什么，所...
Raaabbit
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回答:Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，可以在Windows、Linux、macOS系统中搭建环境并使用。其强大之处在于它的应用领域范围遍及人工智能、科学计算、大数据及云计算、Web开发、系统运维、游戏开发等。通过Anaconda安装Python（Windows系统）工欲善其事必先利其器，Anaconda指的是一个开源的 Python 发行版本，其包含了conda、Python等18...
didikee
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...是一一对应的 常采用贝叶斯方法学习人工神经网络 三. 最小二乘法(LS) 1. 无约束最小二乘法 对模型均方误差最小化时的参数$ heta$学习的方法. 若无特别说明, 下文提到的最小二乘法通指无约束的. 均方误差: $$ J_{LS}( heta) = frac{1}...
...，这种原则称为正则化。 一般来说，监督学习可以看做最小化下面的目标函数.其中，第一项L(yi,f(xi;w)) 衡量我们的模型（分类或者回归）对第i个样本的预测值f(xi;w)和真实的标签yi之前的误差.第二项，也就是对参数w的规则化函...
...性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利用决策书模型进行分类。 决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和修剪。 这些思想主要来源与Qui...
...连续体，而不仅仅是神经网络。 在前面的文章中，普通最小二乘算法完成了这一工作，它发现了使误差平方和（即最小二乘）最小化的系数组合。 我们的神经网络回归器会做同样的事情。 它将迭代训练数据提取特征值，计...
...连续体，而不仅仅是神经网络。 在前面的文章中，普通最小二乘算法完成了这一工作，它发现了使误差平方和（即最小二乘）最小化的系数组合。 我们的神经网络回归器会做同样的事情。 它将迭代训练数据提取特征值，计...
...，线性回归（Linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析维基百科。 简单线性回归 当只有一个自变量的时候，成为简单线性回归。 简单线性回归模型...
...，线性回归（Linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析维基百科。 简单线性回归 当只有一个自变量的时候，成为简单线性回归。 简单线性回归模型...
...归的具体示例下（即用直线进行预测），计算梯度是求解最小二乘问题的方法。在优化问题中，除了使用梯度求解较佳解决方案之外，还有许多其他可供选择的方法。事实上，随机梯度下降可能是最基本的优化方法之一，所以人...
...体情况下（如对一条线进行拟合预测），计算梯度是求解最小二乘问题。在优化领域，除了使用梯度找到最优解之外，还有许多其他方法。不过，事实上，随机梯度下降可能是最基本的优化方法之一。所以它只是我们能想到的很...
...术来解决这两个问题。梯度下降是一种优化技术，它通过最小化代价函数的误差而决定参数的最优值，进而提升网络的性能。尽管梯度下降是参数优化的自然选择，但它在处理高度非凸函数和搜索全局最小值时也存在很多局限性...
...群的乘法的对应关系 李代数求导：一般用来求解误差的最小值。方法由李代数的求导模型和扰动模型 sophus是一个较好的李代数库 5）相机与图像 单目相机的成像模型： 相机的内参数：世界的空间点P通过针孔相机模型得到成像...
....io/... 梯度下降(gradient descent，steepest descent)是用来求函数最小值的迭代优化算法。梯度下降有可能得到是一个局部最优解。当损失函数是凸函数时，梯度下降法得到的解一定是全局最优解。因此梯度下降算法可以用来求解均方差...
...情况下，数值的扩散似乎有相对相等的变化。 使用普通最小二乘算法的线性回归的另一个重要假设是沿点的均匀随机分布。 使用逐步回归建立一个健壮的模型 一个强大的线性回归模型必须选取有意义的、重要的统计指标的...
...情况下，数值的扩散似乎有相对相等的变化。 使用普通最小二乘算法的线性回归的另一个重要假设是沿点的均匀随机分布。 使用逐步回归建立一个健壮的模型 一个强大的线性回归模型必须选取有意义的、重要的统计指标的...
...试使用一条直线来拟合数据，使所有点到直线的距离之和最小。实际上，线性回归中通常使用残差平方和，即点到直线的平行于y轴的距离而不用垂线距离，残差平方和除以样本量n就是均方误差。均方误差作为线性回归模型的代...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
