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7-9 人以群分 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
81820发布于 2019-11-08 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
【笔记】Operator课程(7-9)
todo：后面了解更多后再来解答这个问题 indexer如何保存数据？ 主要涉及以下的数据结构 type threadSafeMap struct { lock sync.RWMutex // 保存k8s资源对象 items map[string]interface{} } return []string{meta.GetNamespace()}, nil } 由于命名太相似，容易混淆，通过画图才理清楚它们的关系 更新删除时都会通过updateIndices维护上诉数据结构 , key) delete(c.items, key) } } SharedInformer原理 Sharelnformer的作用 主要负责完成两大类功能： 缓存我们关注的资源对象的最新状态的数据 而client-go里创建的很多对象都是共享变量，有的用于缓存数据，为了复用共享一份数据，所以会存在数据竞争问题 创建informer func main() { config, err :=
47720编辑于 2023-04-12 - 来自专栏刷题笔记
7-9 最长对称子串
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串，本题要求你输出最长对称子串的长度。
81030发布于 2019-11-08 - 来自专栏后端开发从入门到入魔
7-9 JAVA-水仙花数
水仙花数是指一个N位正整数（7≥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。 要求编写程序，计算所有N位水仙花数。
49510编辑于 2024-03-01 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 目录树 (30 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中，保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
77710发布于 2019-11-07 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸
01 特征脸 前几个小节再使用PCA用于降维的时候，样本数据X从n维空间映射到k维空间，我们只需要使用PCA算法求出样本数据矩阵的前k个主成分就行了。 sklearn对于如果第一次加载数据集，则会从相应的服务器上下载数据集并保存到指定数据集文件夹中，如果非第一次访问加载的话，会直接从指定数据集文件夹中加载。 对于人脸识别数据集而言，如果没有访问外国网站，虽然下载速度相对慢一点，但是还是能够下载的。 sklearn的人脸识别数据集大约200MB，相对而言数据集还是比较大的。 如果对人脸数据集中人物是谁感兴趣，可以通过下面属性进行查看。 此时得到的faces2中，一共有8个人，其中的每一个人在人脸数据集中所拥有的人脸图像数大于等于60。使用这种人脸图片足够的数据集进行人脸识别相对来说就比较靠谱。
1.5K20发布于 2019-11-23 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（7-9章节）
例如：没有查询到数据时，就返回空列表。 别传递null值 如果禁止参数为null，如果为null，就抛出异常。此时可以使用更优雅的断言。 小结 整洁代码时可读的，但也是强固的。 为防止第三方提供的数据被随意修改，可将数据封装起来，提供操作数据的方法。例如以前提供一个Map，数据可能会被修改。现在将Map封装到类里，并提供可控的，有限的操作数据的方法，保证数据的安全。 另外还可提升扩展性，当存储数据的数据结构发生变动，不再是Map，此时只需修改操作数据的方法即可，不影响调用者。 不建议使用Map传参，这样传参，参数包含的数据是不可预知的。必要时可以封装下。 构建数据，执行测试目标方法，校验结果，这些该抽取就抽取，要让测试代码易读。 权衡优雅和性能。 每个测试一个断言 这样会造成重复代码，可通过模板模式来解决，共性放在基类，特性放到派生类。
65110编辑于 2022-06-28 - 来自专栏ReganYue's Blog
【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))
本题目要求读入1个正整数n，然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
1.5K10发布于 2021-09-16 - 来自专栏用户6093955的专栏
【7-9 有重复的数据I (20 分)】【此题卡输入，需要自己写个输入挂】
参考一个博客的输入挂，先挂在此处，以备以后使用。 import java.io.*; import java.util.*; import java.math.*; public class Main { public static void main(String[] args) { InputReader in = new InputReader(); PrintWriter out = new PrintWriter(System.out);
74620发布于 2019-09-30 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-9 天梯赛座位分配
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员，要保证同一所学校的所有队员都不能相邻，分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
90210发布于 2020-06-23 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时，一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
47820发布于 2019-11-08 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
2017年天梯赛大区赛题集 7-9 人以群分
7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”，现希望根据这个指标把人群分为两大类，即外向型（outgoing，即活跃度高的）和内向型（introverted，即活跃度低的）。
46020发布于 2020-09-15 - 来自专栏Debian中国
CPU 漏洞补丁对内核性能影响：4.15 比 4.11 快 7-9%
根据Google+博文显示，最近发布的Linux Kernel 4.15的速度要比4.11快7-9%；在激活内核页表隔离（KPTI）情况下速度仅比4.11慢了1-2%。 ?
68620发布于 2018-12-21 - 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IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习7-9 计算天数
练习7-9 计算天数 本题要求编写程序计算某年某月某日是该年中的第几天。 输入格式: 输入在一行中按照格式“yyyy/mm/dd”（即“年/月/日”）给出日期。
1.9K40发布于 2020-09-15 - 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 DISCO本季财测大幅低于预期，股价暴跌8.79%
7月17日，日本股市盘后，日本晶圆切割机大厂DISCO公布了第一财季（2025年4-6月）财报，虽然用来反映客户投资意愿的出货额破纪录，但因预期日元升值，且DISCO对于第二财季（7-9月）财测低于市场预期 具体来说，因生成式AI相关需求持续强劲，带动使用于晶圆切割机（Dicer）、研磨机（Grinder）等半导体设备出货旺，DISCO上季合并营收较去年同期增长8.6%至899.14亿日元、合并营业利润增长 因预估日元升值、加上客户验收时间点难预测，因此DISCO预计本季（2025年7-9月）合并营收将较去年同期减少5%至912亿日元，低于市场平均预期的1,034亿日元；合并营业利润预估将大跌22%至332
23110编辑于 2026-03-19全球11大半导体厂商单季获利801亿美元，英伟达独占40%
据《日经新闻》12月17日报道，受益于AI旺盛的需求带动，全球主要11家半导体厂在今年第三季度（2025年7-9月、部分为6-8月或8-10月）合计净利润同比暴涨130%至801亿美元，创下了有数据可供追溯的 报道指出，在第三季的全球11大半导体厂中，与AI相关的半导体企业表现亮眼，英伟达、台积电等9家厂商第三季获利呈现增长或转盈，另一方面，车用芯片厂商则陷入低迷。 具体来说，AI芯片龙头英伟达上季净利润大涨65%至319亿美元，在整体获利（11大半导体厂获利）中，贡献比高达约40%。 同样，帮助英伟达代工AI芯片的台积电上季净利润也暴增50%至151亿美元，连续两个季度创下新高，占整体获利比重约20%，贡献度排名第二。 存储芯片大厂美光（Micron）排名第五，其上季净利润暴涨260%至32亿美元，目前美光还正在日本广岛工厂扩产HBM，同时还宣布退出自己的消费类品牌，以便将产能供给利润更高的数据中心存储产品。
32310编辑于 2026-03-20- 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。
95350发布于 2019-11-21
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