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4-6 R语言函数 排序
#sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v
42540发布于 2020-09-16 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（4-6章节）
个人认为注释还是要写，算是对代码的中文翻译，因为我们的英语水平，命名习惯各不相同。
38210编辑于 2022-06-28 - 来自专栏量子位
支持移动GPU、推断速度提升4-6倍
TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新，支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。
1.2K30发布于 2019-04-24 - 来自专栏人人都是极客
支持移动GPU、推断速度提升4-6倍
虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径，比如将机器学习模型转换成定点模型，但总是会在模型的性能或精度上做出让步。
1.9K20发布于 2019-03-15 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn网格搜索寻找最好的超参数以及kNN计算两个数据点距离的其他距离定义。
89100发布于 2019-11-13 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
15非监督学习异常检测4-6构建与评价异常检测系统
Note 对于异常检测问题而言，样本数据集往往是倾斜的，即 标记为 1 异常的数据往往很少，而标记为 0 即正常的数据往往很多 此时使用准确率等方法来进行判断一个模型的好坏往往是不合适的，所以通过 查准率和查全率以及 F1 分数能够很好的分析和判断这个问题
1.9K11发布于 2020-08-14 - 来自专栏desperate633
第4-6课 数据的过滤where子句操作符使用通配符进行过滤
实际查询中，通常不会检索所有行，需要对数据进行筛选过滤，选出符合我们需要条件的数据。
2.3K10发布于 2018-08-22 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《Go语言精进之路：从新手到高手的编程思想、方法和技巧1》4-6章笔记
醍醐灌顶到没有，别扭确实存在。当然这需要一段时间来适应，说下这段时间最难接受的点吧。 1、文件的单一职责做不好，一个文件里有多个结构体，想知道某个结构体有哪些方法，需要借助IDE 2、命名使用单字母，特定场景能理解，例如循环里的i，遍历map的k,v，但是很多单字母不是这种常见场景里的。代码整洁之道里说命名要见名知意，宁愿用长命名也不用无法表达清楚的短命名，这点go背道而驰。此书里说有时需要短命名加注释，而代码整洁之道里说注释就不应该存在，如果要用注释，说明写的代码无法准确清晰的表达意思。
1.3K20编辑于 2022-09-21 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习4-6 猜数字游戏
练习4-6 猜数字游戏 猜数字游戏是令游戏机随机产生一个100以内的正整数，用户输入一个数对其进行猜测，需要你编写程序自动对其与随机产生的被猜数进行比较，并提示大了（“Too big”），还是小了（“Too
1.3K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题4-6 水仙花数
习题4-6 水仙花数 水仙花数是指一个N位正整数（N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 本题要求编写程序,计算所有N位水仙花数。
99140发布于 2020-09-15 - 来自专栏程序猿DD
分布式事务、分布式锁、分布式session
在分布式系统中，要实现分布式事务，无外乎那几种解决方案。 这种分布式事务方案，比较适合单块应用里，跨多个库的分布式事务，而且因为严重依赖于数据库层面来搞定复杂的事务，效率很低，绝对不适合高并发的场景。 三、分布式锁 redis 分布式锁 redis 最普通的分布式锁 第一个最普通的实现方式，就是在 redis 里创建一个 key，这样就算加锁。 zk 分布式锁的对比 redis 分布式锁，其实需要自己不断去尝试获取锁，比较消耗性能。 redis 分布式锁大家没发现好麻烦吗？遍历上锁，计算时间等等......zk 的分布式锁语义清晰实现简单。
1.6K20发布于 2020-09-04 - 来自专栏深度学习与python
汇总了30余场面试，4-6月Java面经笔记及详解，通用性极强 | 极客时间
道、MySQL 32 道、Netty 15 道 、Dubbo 15 道、ZooKeeper 28 道、MyBatis 27 道、Redis 40 道、Spring 129 道、消息队列 16 道、分布式
27910编辑于 2023-03-29 - 来自专栏一心无二用，本人只专注于基础图像算法的实现与优化。
SSE图像算法优化系列四：图像转置的SSE优化（支持8位、24位、32位），提速4-6倍
本文介绍了如何利用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速，以解决图像转置中存在的内存访问瓶颈问题。首先介绍了图像转置的算法和实现过程，然后通过具体示例展示了如何使用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速，最后给出了针对不同CPU架构的优化策略。
2.6K100发布于 2018-01-03 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
score进行排序就可以得到坐标附近的其它元素，通过将score还原成坐标值就可以得到元素的原始坐标 HyperLogLog：统计不重复数据，用于大数据基数统计 Streams：内存版的kafka 数据库实现分布式锁的问题及解决方案 不可重入，如果加锁的方法需要递归，则第二次插入会失败，可以使用记录线程标识解决重入问题 死锁，删除锁失败、则其他线程没办法获取锁，可以设置超时时间、使用定时任务检查 数据库单点故障，数据库高可用 Redis分布式锁实现 异步复制可能造成锁丢失，使用redLock解决 顺序向五个节点请求加锁 根据一定的超时时间来推断是不是跳过该节点 三个节点加锁成功并且花费时间小于锁的有效期 认定加锁成功 往期精彩系列推荐 对线面试官系列 分布式基础概念系列
43010编辑于 2023-11-22 - 来自专栏single云社区
【分布式详解】一致性算法、全局唯一ID、分布式锁、分布式事务、 分布式缓存、分布式任务、分布式会话
分布式相关。 一致性算法 什么是分布式系统的副本一致性？有哪些？ 自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法，Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性, 很多分布式一致性算法都由Paxos演变而来 分布式算法 - Raft算法 Paxos是出了名的难懂，而Raft 分布式锁 有哪些方案实现分布式锁？ Consul 做分布式锁 基于数据库如何实现分布式锁？ 分布式缓存 分布式系统中常用的缓存方案有哪些？
1.8K21编辑于 2024-01-11 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式事务
分布式事务有哪些解决方案 基于XA协议的：两阶段提交和三阶段提交，需要数据库层面支持 基于事务补偿机制的：TCC，基于业务层面实现 本地消息表：基于本地数据库+mq，维护本地状态（进行中），通过mq调用服务
50220编辑于 2023-10-30 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
加互斥锁分布式系统中常用的缓存方案有哪些？
42510编辑于 2023-11-17 - 来自专栏码上遇见你
分布式基础概念-分布式缓存
分布式缓存寻址算法hash算法：根据key进行hash函数运算、结果对分片数取模，确定分片适合固定分片数的场景。 哨兵用于实现redis集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。 故障转移时，判断一个master node是否宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的哨兵通常需要3个实例，来保证自己的健壮性。 能力客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可高性能，客户端直连redis服务，免去了proxy代理的损耗缺点运维也很复杂，数据迁移需要人工干预只能使用0号数据库不支持批量操作(pipeline管道操作)分布式逻辑和存储模块耦合等
49730编辑于 2023-11-21 - 来自专栏CodingToDie
分布式 | 分布式锁的实现
分布式锁的实现 在常见的分布式锁中有以下三种实现： Redis 实现 Zookeeper 实现 数据库实现 ---- 1. 基于Redis 的实现 在 Redis 中有个3个重要命令，通过这三个命令可以实现分布式锁 setnx key val：当且仅当key不存在时，set一个key为val的字符串，返回1；若key存在，则什么都不做 基于 Zookeeper 的实现 2.1 实现原理 基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。
1.1K20发布于 2021-03-18 - 来自专栏服务端技术杂谈
分布式系统分布式事务
分布式系统首先面对的问题是分布式事务 当我们采用分布式来提高系统性能时，首先面对的问题是面对和处理分布式事务。 分布式系统处理数据： 数据分区：把数据块放在不同的服务器上，采用一致性hash； 数据镜像：让所有服务器都有相同的数据，提供相同的服务； 第一种问题，单台机器出现问题，会存在数据丢失的问题。 这就是数据副本：出现某个节点的数据丢失时可以从副本读到，数据副本是分布式系统解决数据丢失的唯一手段。
1.2K81发布于 2018-04-16
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