- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏全栈开发那些事
6-8 求二叉树高度 (20分)
本题要求给定二叉树的高度。 函数接口定义： int GetHeight( BinTree BT ); 其中BinTree结构定义如下： typedef struct TNode *Position; typedef Position BinTree; struct TNode{ ElementType Data; BinTree Left; BinTree Right; }; 要求函数返回给定二叉树BT的高度值。 裁判测试程序样例： #include <stdio.h> #inclu
32310编辑于 2023-02-27 - 来自专栏申龙斌的程序人生
如何在6-8小时之内读完300页的书？
Michigan大学的一位老师Paul N. Edwards写了一篇学术文章《How to Read a Book》，当前已经更新到v5.0版本，个人感觉好过另外一本非常著名的、厚厚的同名书《如何阅读一本书》，英文版原文并不难，链接地址（微信中不让加链接，点击无效，自行下载阅读）： http://pne.people.si.umich.edu/PDF/howtoread.pdf 该书的重要观点： 小说需要按顺序读，但对于非虚构类的书不需要从头到尾按顺序去阅读，而是要跳读、略读、标记，对重点的地方还要仔细地
1K100发布于 2018-03-06 - 来自专栏CSDNToQQCode
软考中级(软件设计师)——数据库系统(上下午各占6-8分)
软考中级(软件设计师)——数据库系统(上下午各占6-8分) ---- 目录 软考中级(软件设计师)——数据库系统(上下午各占6-8分) 数据库模式(★★) 三级模式 数据库设计过程 ER模型(★★★★ 编辑 关系模型一对多1:n 关系模型多对多M:N 实体转关系模式 关系代数(★★★) 笛卡尔积 自然连接 规范化理论(★★★★★) 主属性与非主属性 三范式 SQL语言(★★★★) 并发控制(★★) 数据库完整性约束 (★) ---- 数据库模式(★★) 三级模式 数据库设计过程 ER模型(★★★★★) 下午题 关系模型一对一1:1 关系模型一对多1:n 关系模型多对多M:N 实体转关系模式 关系代数 并发控制(★★) 事务的是个特性ACID 丢失更新、不可重复读、读“脏”数据。 rollback回滚要注意，处理的是脏数据。 数据库完整性约束(★)
76030编辑于 2022-11-30 jvm入门3：6-8 本地方法接口+本地方法栈+堆
它和虚拟机有同样的权限；1本地方法可以通过本地方法接口访问虚拟机内部的运行时数据区；2可以直接使用本地处理器中的寄存器；3直接从本地内存的堆中分配任意数量的内存；并不是所有的jvm都支持本地方法，java 虚拟机规范并没有明确要求本地方法栈的使用语言、具体实现方式、数据结构等。 HandlePromotionFailture为对象分配内存 TLAB thread local allocation buffer 线程本地分配缓冲区为什么会有TLAB1堆区是线程共享区域，任何线程都可以访问到堆区中的共享数据 ，为每个线程提供了独立的存储区域，避免了多线程访问共享数据时的竞争和冲突，在一定程度上提高了并发性能。 TLAB空间的内存非常小，仅占整个Eden空间的1%，可以通过选项-XX:TLABWastTargetPersent设置这个占比；4一旦对象在tlab空间分配内存失败，jvm就会尝试通过使用加锁机制确保数据操作的原子性
34900编辑于 2025-02-24- 来自专栏CSDNToQQCode
软考中级(软件设计师)——操作系统(占6-8分)
软考中级(软件设计师)——操作系统(占6-8分) ---- 目录 软考中级(软件设计师)——操作系统(占6-8分) 主要考点： 1、进程管理 进程的同步与互斥 进程管理-PV操作【******】(超重点 ) 死锁问题 形成死锁的是个必要条件 2、存储管理 页式存储组织 段式存储组织 段页式存储 页面置换算法 磁盘管理 磁盘调度算法 存储管理-读取磁盘数据时间计算 作业管理·考的比较少 作业的调度算法 磁盘调度算法 存储管理-读取磁盘数据时间计算 有公式可得202*100=20200，选择D 作业管理·考的比较少 作业的调度算法 作业的相应比=作业的等待时间/作业的执行时间 3、文件管理 索引文件结构
63120编辑于 2022-11-30 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 6-8 如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降
把某一个θ值带进J进行求解，同时还需要除以一个数，如果J的复杂度非常高的话，每求一次梯度都将消耗非常多的时间，也正因为如此，这种方法作为调试的手段，也就是说我们还没有完成我们算法的时候，可以在取出的小数据量上使用这种调试梯度的方法得到最终的结果
1.3K00发布于 2019-11-13 在游戏开发中使用 WorkBuddy 提升效率的实践分享
、AI执行开发案等时间对比：指标传统方式使用WorkBuddy效率提升单份策划案1-2天2-4小时5-10倍27份策划案总计4-6周2天10-15倍策划案示例：21_新增游戏内容开发案_AI执行版_v1.0 systemEvent→input迁移指标数据修改文件数14个完成时间几分钟传统耗时1-2小时效率提升10-15倍4.资源处理场景：猪八戒角色原画2K→512×512指标数据处理时间几秒钟传统耗时30分钟效率提升 20-30倍整体项目效率提升汇总阶段传统周期使用WorkBuddy提升倍数策划阶段4-6周2天10-15倍代码修复/迁移3-5天半天6-10倍资源处理2-3天几小时5-8倍项目整体6-8周3-4天10- 15倍关键收益总结策划产出爆炸式增长：2天完成27份专业策划案，传统需要1-2个月开发周期大幅缩短：整体项目从6-8周压缩到3-4天质量一致性保障：AI生成的策划案格式统一、逻辑完整人力成本降低：1人+ 而且生成的文档可以直接交给AI编程工具执行，从策划到开发形成完整闭环。"WorkBuddy不仅是效率工具，更是游戏开发流程的加速器——让开发者专注于创意和决策，把重复性工作交给AI。
63410编辑于 2026-04-10- 来自专栏企鹅号快讯
AI需要大数据，而大数据也需要AI
美国知名AI作家Bernard Marr 说过：“过去，由于有限的数据集、非实时的数据和无法在数秒内分析大量数据，而导致AI发展受阻。 今天，可以实时访问数据和工具，实现快速分析，从而推动了AI和机器学习，并允许向数据优先的方法过渡。我们的技术现在已经足够灵活，可以访问这些庞大的数据集，以快速推进AI和机器学习应用程序。” AI和大数据形成了一种真正的共生关系，彼此需要。 然而，Manchett警告说，AI尚不足以满足非技术业务的需求。“为了实现大数据和AI的目标，你仍然需要理解提取、转换和加载的概念，以及机器学习是什么，可以做什么。” 数据占据了中心位置。 “通过云计算，任何人都可以轻而易举地获得数据，大数据和AI的可能性在我们的生活中变得越来越真实。”然后，AI和机器学习将变得司空见惯。
888100发布于 2018-01-18 - 来自专栏机器之心
AI教育从幼儿园开始：MIT推出全球K12人工智能学习资源网站
计算机科学和 AI 的学习过程中，线上教育和线下教育都非常重要。在非线上教育中，学生们可以经由讨论等活动发展对于 AI 对社会影响的认知。 MIT 的终极目标是希望通过教育实现 AI 的民主化，最终有助于创建一个更具包容性、公平的未来。 具体而言，针对不同学习阶段的学生，即 K-2、3-5 年级、6-8 年级和 9-12 年级，MIT 根据学生的认知程度提供了不同的 R 人工智能研究项目。 下图展示了适合 6-8 年级学生的一些具体的 AI 研究项目： ? 适合 6-8 年级的一些 AI 研究项目，如中学生 AI 与伦理（AI & Ethics for Middle School）和中学生创造性与 GAN（Creativity & GANs for Middle
1.4K00发布于 2020-04-14 - 来自专栏ATYUN订阅号
【观点】AI需要大数据，而大数据也需要AI
AI和大数据已经形成了一种真正的共生关系，彼此需要相得益彰。 美国知名AI作家Bernard Marr 说过：“过去，由于有限的数据集、非实时的数据和无法在数秒内分析大量数据，而导致AI发展受阻。 今天，可以实时访问数据和工具，实现快速分析，从而推动了AI和机器学习，并允许向数据优先的方法过渡。我们的技术现在已经足够灵活，可以访问这些庞大的数据集，以快速推进AI和机器学习应用程序。” AI和大数据形成了一种真正的共生关系，彼此需要。 “通过云计算，任何人都可以轻而易举地获得数据，大数据和AI的可能性在我们的生活中变得越来越真实。”然后，AI和机器学习将变得司空见惯。
59270发布于 2018-03-06 - 来自专栏AI系统
【AI系统】数据并行
数据并行是一种广泛应用于分布式 AI 系统中的技术，旨在通过将数据集划分为多个子集并在不同计算节点上并行处理这些子集，以提高计算效率和速度。 分布式数据并行 DDP分布式数据并行（Distributed Data Parallel, DDP）是数据并行的一种高级形式，它综合了多种优化，是当前应用最广的并行算法之一，通常用于大型 NPU AI 集群和 AI 系统中。 在通信的同时也会继续计算梯度，这样就无需等待所有计算完成后再集中进行通信，也不必在计算完成后等待通信完成，从而将通信过程覆盖到计算时间内，充分利用 AI 集群，提高了 AI 集群使用率。 DDP 反向传播中计算与通信的重叠导致无需等待所有计算完成后再集中进行通信，也不必在计算完成后等待通信完成，提高了 AI 集群的使用率。
1.2K10编辑于 2024-12-07 - 来自专栏技术墨客
从数据到AI
一篇关于數據倉庫建設、人工數據分析、AI數據分析的讲义 數據Data&信息Information 信息 信息是一個客觀存在物體的自然表現，比如說“I am a local villain.” 隨著數據的不斷累積和堆積在數據背後發現了驚人的統計規律，隨著這些統計規律的發展漸漸的出現了AI分析和數據分析。 數據&數據分析&AI 如下圖是建立數據分析工程的過程 ? 根據需要訓練AI模型。 數據倉庫的建立 聯機事物型系統&決策分析系統 在數據能力上，通常將系統的數據結構模型分為2類，聯機事物型、決策分析型。 數據倉庫案例展示superset 地址：http://192.168.0.212:8088 賬號：admin 密碼：admin 數據分析到AI訓練 進過大量的數據演練，可以逐漸的發現數據背後的統計規律。
95250发布于 2019-11-21 AI Agent + 数据工程
一位在数据领域深耕多年的创业者告诉我，早期AI在数据工程领域的切入点其实很务实——那些原本需要大量人工的数据治理工作，恰恰是大模型最擅长的地方。 比如从海量数据中提炼关键信息、自动生成数据文档、识别重复和冗余的表结构。这些事情以前要靠专人花时间梳理，现在AI可以快速完成。 但这只是第一步。 更深层的变化在于，数据工程的需求本身正在被AI重塑。 以前的交付物很明确：一张张处理好的数据表，加上一个Dashboard，业务方看数据就够了。 现在呢？业务方不仅看Dashboard，还想直接跟数据对话——问AI一个问题，AI直接给出答案。 好的数据工程，应该配合AI在事中就做好管理和体系搭建。” 这句话背后是一个残酷的现实：以前数据工程师的工作更像是管道工——把数据从A搬到B，分层、清洗、汇总。 现在的要求变成了规划师——不仅要搬数据，还要让数据能被AI正确理解和调用。 这需要的不仅是技术能力，更是思维方式的转变。
40010编辑于 2026-02-28- 来自专栏量子位
硅谷最大孵化器YC加注人工智能，建立专门的AI组
李林 编译整理 量子位·QbitAI 出品 硅谷知名创业孵化器Y Combinator周日在官方博客上宣布，要成立一个垂直的小组，专门面向AI公司。 和其他孵化项目相比，AI组能够获得一些专业领域的特权，比如说有经验的机器学习工程师的帮助、GPU实例云计算资源、行业大牛的特别演讲，以后YC还可能提供数据集的优先使用权和计算设备等。 加入YC的团队今年6-8月需要搬到湾区。 他们在文章中还展示了自己的野心，他们表示，从分析法律文件到发现肿瘤，从帮农民仲裁到提供心理咨询，AI在各个行业都展示了降低成本、提高质量的能力，他们想“在每个垂直行业投资一家AI公司”。 他还和马斯克一起创办了AI研究机构OpenAI。 百度上个月收购的渡鸦科技，就曾经去YC镀过金。
1K60发布于 2018-03-22 - 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6-8 统计一行文本的单词个数
习题6-8 统计一行文本的单词个数 本题目要求编写程序统计一行字符中单词的个数。所谓“单词”是指连续不含空格的字符串，各单词之间用空格分隔，空格数可以是多个。 输入格式: 输入给出一行字符。
2.4K20发布于 2020-09-15 openEuler 高效 AI 数据管道
开篇介绍AI训练的瓶颈往往不是模型计算，而是数据预处理。openEuler提供高效的数据处理管道，支持并行加载、GPU预处理、数据增强等优化。今天聊聊如何加速AI数据处理。 数据处理优化：多进程DataLoader并行加载提升5-10倍，DALIGPU预处理释放CPU，预取机制减少等待时间，数据缓存避免重复读取。 存储优化：NVMeSSD提升I/O吞吐，分布式文件系统支持大规模数据集，数据格式优化TFRecord/Parquet提升读取效率。 QPS提升40%，Web服务器并发提升50%，大数据任务快35%。 优化要基于数据驱动，每次都要测试对比，确保有效且稳定。
36610编辑于 2025-12-03- 来自专栏AI
AI中的数据存储
流水线中的数据存储类型和量级 图片 每个AI流水线中都涉及到数据存储 数据源-数据提取过程中涉及到: PB级别的顺序写 数据准备过程中: TB级别的顺序读 模型训练过程中: GB级别的随机读 检查点和恢复过程中 中间采用高性能全闪存,通过是TLC, 弥补机械盘性能, 总容量比HDD少 右边采用对象存储, 存储集群或JBODS, 包含大量机械盘, 总容量占比高 AI集群中的数据移动 图片 1.数据采集阶段，原始数据按顺序写入对象存储层 RAG 还可以创建额外的 I/O 活动 5.归档流程: 模型输入和输出被捕获并写入对象存储层的磁盘 旨在优化 AI 存储效率的产品组合 QLC 提升新型 AI DC(数据中心) 构建的电源效率 每个 DGX 有关建模详细信息，请参阅附录“QLC 功率效率与 HDD” 模型训练与数据存储 AI 数据穿越存储层之旅 最近的检查点基本在SSD上 早期的检查点数据在HDDS AI数据量级和性能 检查点：提高存储容量和吞吐量 Blob 存储层一次性访问可实现高吞吐量 AI负载中的存储扩展性 总结 AI集群流程中的数据存储需要根据实际业务的量级和性能要求做分层存储, 这样成本可控且性能满足需求 AI行业也会带动存储行业发展,
1.9K11编辑于 2024-09-18 转载:【AI系统】数据并行
数据并行是一种广泛应用于分布式 AI 系统中的技术，旨在通过将数据集划分为多个子集并在不同计算节点上并行处理这些子集，以提高计算效率和速度。 分布式数据并行 DDP分布式数据并行（Distributed Data Parallel, DDP）是数据并行的一种高级形式，它综合了多种优化，是当前应用最广的并行算法之一，通常用于大型 NPU AI 集群和 AI 系统中。 在通信的同时也会继续计算梯度，这样就无需等待所有计算完成后再集中进行通信，也不必在计算完成后等待通信完成，从而将通信过程覆盖到计算时间内，充分利用 AI 集群，提高了 AI 集群使用率。 DDP 反向传播中计算与通信的重叠导致无需等待所有计算完成后再集中进行通信，也不必在计算完成后等待通信完成，提高了 AI 集群的使用率。
56810编辑于 2024-12-13AI+Data：AI时代的企业数据治理
随着AI应用对多源异构数据的需求增加，企业对于非结构化数据的价值化需求也在加速释放，而相应的数据治理模块也将获得进一步的关注与优化。 对于部署AI应用的企业来说，数据资源的质量直接决定了AI应用能否成功落地。因此，在推进AI应用的过程中，开展针对性的数据治理工作是首要且必要的步骤。 AI模型对数据高度敏感，低质量的数据会导致“garbage in, garbage out”的问题，即输入数据的缺陷会直接影响到输出结果的质量。 为了确保AI模型的有效性和准确性，必须保证数据的完备性和准确性。有效的数据治理不仅可以为AI模型提供高质量的数据原料，还能提高模型的拟合效果，进而增强AI应用的实际性能。 在金融、医疗、零售、工业以及互联网等数据基础建设较好的行业中，面向AI时代的数据治理正在逐步显现其优势。
1.3K10编辑于 2025-01-03- 来自专栏祝威廉
数据部门如何All In AI
这也是很多大数据部门领导非常焦虑的地方。 那么出路在哪里呢？ All In AI 事实上，真正能帮助业务提高效能，提供创新产品的必然是AI，AI是一种模式的输出。 从上面我们可以看到，数据部门的最大价值，最终会通过AI来进行落地，并且还会给部门/公司提供了极为丰富的想象空间。 如何 All In AI？ 对于这件事情，我们要仔细研究一个核心的东西： 资源。 我们知道，AI平台是基于数据平台的之上的，其结构是一个金字塔形状的。所以第一步你需要有一个良好的数据平台，其次你还需要有一个AI平台，让单一算法落地变得容易。 现阶段，按我的了解，AI平台通常只能做到针对单一算法的自助化。那么为了让组织更加合理高效，重构数据部门团队就很有必要了。 总结 本文我们说了为什么要All In AI，要实现All In AI 不仅仅需要有一个好的平台（数据、算法平台）,也需要有良好的动员人力资源的能力，采用一个合理的算法组织架构充分利用人力资源。
51620发布于 2018-08-27
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号