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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-3 感知机
要如何求出权重向量呢？基本做法和回归时相同，将权重向量用作参数，创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
65510编辑于 2022-11-08 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-3)
代码清单2-3 int Count(BYTE v) { int num = 0; while(v) { v &= (v-1); num
18330编辑于 2022-11-30 - 来自专栏算法无遗策
动画 | 什么是2-3树？
2-3树正是一种绝对平衡的树，任意节点到它所有的叶子节点的深度都是相等的。 2-3树的数字代表一个节点有2到3个子树。它也满足二分搜索树的基本性质，但它不属于二分搜索树。 2-3树查找元素 2-3树的查找类似二分搜索树的查找，根据元素的大小来决定查找的方向。 动画：2-3树插入 2-3树删除元素 2-3树删除元素相对比较复杂，删除元素也和插入元素一样先进行命中查找，查找成功才进行删除操作。 2-3树为满二叉树时，删除叶子节点 2-3树满二叉树的情况下，删除叶子节点是比较简单的。 动画：2-3树删除 -----END---
1.1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏全栈程序员必看
代码优化
在写系统的i2c driver的时候，从參考板拿来一份轮询的driver sample，改完之后就直接提交代码到系统库，主要的測试都没有问题，一直到系统级别測试，发现和其它系统的交流的某个task A偶尔会 monitor log里面发现当task A timeout的时候，i2c driver task占用CPU百分比非常高，而i2c driver task仅仅是简单的读取操作，并且读取次数也不多，细致查看轮询代码 第二个问题就更有意思u时候遇到的，折腾了近1个月，在系统的end to end測试中，发现一旦Call的数目上去之后，有一个task的CPU使用率过高，有怀疑过硬件性能不行，也有怀疑过系统压力过大，最后还是看代码看到一个有意思的地方 一看到三重循环就非常紧张，每次task运行就是368*3*2次循环体，谨遵循环优化办法：把推断条件能外移的外移，同一时候也把code里面的除法都改成了移位操作。CPU使用过高问题得到解决。 3. 所以系统级别的測试希望手机ftp的速率能够上到3.1mpbs，结果整个系统一直处于崩溃状态，找高通询问他们芯片的处理能力，找自己系统的代码处理能力瓶颈，最后发现overhead没考虑，所以才会出现系统负载只是来的情况
62140编辑于 2022-07-12 - 来自专栏同步文章
代码优化
今天组长闲着没活干就审核我们的代码 因为我写的代码是比较完美的 也算是鸡蛋里挑骨头吧 主要下面几个问题 组长：springmvc spring 的bean生成模式 一般都是采用默认的单例模式 所以不要随意把变量定义成类变量
30540编辑于 2023-10-12 - 来自专栏Small Code
《Python基础教程》第二版代码清单2-3更正
今天在看《Python基础教程》第二版的时候看到代码清单2-3，自己试了试结果不对（输入的时候就感觉不太对，结果真的不对），于是自己修改了一下，主要是盒子里的空格数计算不对，还有就是如果按照原书的box_width 的话，盒子会显得非常拥挤，于是我加大了盒子的宽度，代码如下 # 以正确的宽度在一个居中的“盒子”内打印一个句子 sentence = raw_input('Sentence: ') screen_width
540100发布于 2018-01-02 - 来自专栏我是攻城师
什么是2-3树
，因为B+树是特殊优化后的多路查找树，是专门为数据库结合磁盘文件系统定制的。 2-3树 VS 二叉搜索树 同样的一组数据，在2-3树和二叉搜索树里面的对比如下： ? 可以看到2-3树的节点分布非常均匀，且叶子节点的高度一致，并且如果这里即使是AVL树，那么树的高度也比2-3树高，而高度的降低则可以提升增删改的效率。 2-3树的插入 为了保持平衡性，2-3树的插入如果破坏了平衡性，那么树本身会产生分裂和合并，然后调整结构以维持平衡性，这一点和AVL树为了保持平衡而产生的节点旋转的作用一样，2-3树的插入分裂有几种情况如下 2-3树的删除 2-3树节点的删除也会破坏平衡性，同样树本身也会产生分裂和合并，如下： ?
2.4K20发布于 2019-04-28 - 来自专栏刷题笔记
2-3 链表拼接 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101050371 2-3 链表拼接 (20 分) 本题要求实现一个合并两个有序链表的简单函数 = createlist(); list1 = mergelists(list1, list2); printlist(list1); return 0; } /* 你的代码将被嵌在这里 list->next=list2; list2=list2->next; list=list->next; }return l->next; } 我想把合并的代码
71240发布于 2019-11-08 - 来自专栏python3
2-3 选项卡控件
2-3 选项卡控件 u本节学习目标： n了解选项卡控件的基本属性 n掌握如何设置选项卡控件的属性 n掌握统计页面选项卡控件页面基本信息 n掌握选项卡控件的功能操作控制 2-3-1 简介 在 Windows 一般选项卡在Windows操作系统中的表现样式如图2-3所示。 ? 图2-3 图片框控件的属性及方法 2-3-2 选项卡控件的基本属性 图片框控件是使用频度最高的控件，主要用以显示窗体文本信息。 其基本的属性和方法定义如表2-3所示： 属性 说明 MultiLine 指定是否可以显示多行选项卡。如果可以显示多行选项卡，该值应为 True，否则为 False。 使用这个集合可以添加和删除TabPage对象 表2-3 选项卡控件的属性 2-3-3 选项卡控件实践操作 1． 图2-7 统计tabControl控件的布局运行样式 选择tabControl控件的SelectedIndexChanged事件，双击该事件进入代码编辑区域，键入如下代码： private void tabControl1
2.2K10发布于 2020-01-07 - 来自专栏python3
2-3 T-SQL函数
2-3 T-SQL函数 学习系统函数、行集函数和Ranking函数；重点掌握字符串函数、日期时间函数和数学函数的使用参数以及使用技巧 重点掌握用户定义的标量函数以及自定义函数的执行方法 掌握用户定义的内嵌表值函数以及与用户定义的标量函数的主要区别 我们首先运行一段SQL查询：select tno,name , salary From teacher，查询后的基本结构如图2-3所示。我们看见，分别有三位教师的薪水是一样高的。 图2-3 薪酬排序基本情况 图2-4 row_number函数排序 图2-5 row_number另一使用 我们可以使用Row_number函数来实现查询表中指定范围的记录，一般将其应用到Web应用程序的分页功能上
2.1K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏AI科技评论
开发 | 如何利用 TVM 优化深度学习GPU op？教你用几十行Python代码实现2-3倍提升
而在今天，陈天奇在微博上发布了新的动态，以图森未来胡玉炜的教程介绍着重推介 TVM 的深度学习 op 优化。 「深度学习 op 优化是非常重要但是困难的问题。 来自图森未来的胡玉炜写了一个教程介绍了如何利用 TVM 来优化深度学习的 gpu op，通过几十行 python 代码获得比已有 tf 实现两三倍的提升。」 在 TVM 环境下，运行 Depthwise Convolution 的代码如下： # padding stagePaddedInput = tvm.compute( (batch, in_channel 胡玉炜在文章中提到了优化 CUDA 代码时通常需要注意的三大问题，即数据重用（data reuse）、共享内存（shared memory）和访问冲突（bank conflicts）。 ）：419.9 us TVM depthwise_conv2d：90.9 us TVM depthwise_conv2d + scale_shift + relu（fusion）：91.5 us 更多优化代码可参考以下链接
2.1K80发布于 2018-03-13 - 来自专栏程序生涯
juqery代码优化
伴随着精简代码和使用链式的同时，可能带来代码的难以阅读。 // 糟糕 $('.someclass :radio'); // 建议 $('.someclass input:radio'); 优化选择符 例如，Id选择符应该是唯一的，所以没有必要添加额外的选择符 必要时组合jQuery和javascript原生代码 如上所述，jQuery就是javascript，这意味着用jQuery能做的事情，同样可以用原生代码来做。 原生代码（或 vanilla）的可读性和 可维护性可能不如jQuery，而且代码更长。但也意味着更高效（通常更接近底层代码可读性越差，性能越高，例如：汇编，当然需要更强大的人才可以）。 牢 记没有任何框架能比原生代码更小，更轻，更高效（注：测试链接已失效，可上网搜索测试代码）。
79440发布于 2020-08-14 - 来自专栏产品能力
GPT代码优化
--此处写代码-->
上向下发生渐变左到右发生渐变</div60630编辑于 2023-05-03来自专栏腾讯云代码分析【代码优化】信创迁移优化
所以在信创迁移的过程中需要将代码修改为跟目标架构CacheLine对齐，从而带来性能的提升。 编译选项优化 编译选项优化是针对编译器的特定配置项进行调整，以获得更好的编译结果和目标代码的质量。同样，针对ARM64架构，可以通过调整编译选项来直接提升性能。 比如-march=armv8-a 选项是用于指定GCC生成代码的目标CPU架构为ARMv8-A架构。 当在ARM64机器上使用-march=armv8-a选项编译时，GCC将会针对这个目标CPU架构进行一些优化（比如使用SIMD指令集来实现单个指令中执行多个数据操作，从而提高代码的执行速度）。 启用规则包 ▼ 分析方案 -> 代码检查 -> 【C/C++】信创迁移优化规则包/ 【C/C++】强化信创迁移优化规则包-> 启用/查看规则 注：【C/C++】强化信创迁移优化规则包由TCA独立工具支持
58110编辑于 2024-09-27来自专栏机器学习入门算法原理系列：2-3查找树
其中最后优化到了BST这种树的结构。 我就不卖关子了，直接给出2-3树的其中一个基本定义： 一棵2-3查找树或为一颗空树，或由以下节点组成： 2-节点：含有一个键和两条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点 3-节点：含有两个键和三条链接，左链接指向的2-3树中的键都小于该节点，中链接指向的2-3树中的键都位于该节点的两个键之间，右链接指向的2-3树中的键都大于该节点。 ！！！ 尽管我们可以用不同的数据类型表示2-节点和3-节点并写出变换所需的代码，但用这种直白的表示方法实现大多数操作并不方便，因为需要处理的情况实在太多。 实现这些不仅需要大量的代码，而且它们所产生的额外开销可能会使算法比标准的二叉查找树更慢。平衡一棵树的初衷是为了消除最坏情况，但我们希望这种保障所需的代码能够越来越好。
1.1K20发布于 2019-05-26来自专栏JAVAJAVA代码优化，接口优化，SQL优化 （小技巧）
这里写目录标题 第一章：Java中代码优化的30个小技巧 1.用String.format拼接字符串 不知道你有没有拼接过字符串，特别是那种有多个参数，字符串比较长的情况。 说实话，Java代码优化是一个比较大的话题，它里面可以优化的点非常多，我没办法一一列举完。在这里只能抛砖引玉，介绍一下比较常见的知识点，更全面的内容，需要小伙伴们自己去思考和探索。 2. sql优化 如果优化了索引之后，也没啥效果。 接下来试着优化一下sql语句，因为它的改造成本相对于java代码来说也要小得多。 这时可能是代码中开启了连接忘了关，或者并发量太大了导致的，需要做进一步排查和系统优化。 但众所周知，我们在代码中，每次远程请求数据库，是会消耗一定性能的。而如果我们的代码需要请求多次数据库，才能完成本次业务功能，势必会消耗更多的性能。 那么如何优化呢？
78110编辑于 2024-11-20来自专栏公众号：程序员白楠楠代码优化大盘点：35 个 Java 代码优化魔鬼细节
前言 代码 优化 ，一个很重要的课题。可能有些人觉得没用，一些细小的地方有什么好修改的，改与不改对于代码的运行效率有什么影响呢？这个问题我是这么考虑的，就像大海里面的鲸鱼一样，它吃一条小虾米有用吗？ 代码优化也是一样，如果项目着眼于尽快无BUG上线，那么此时可以抓大放小，代码的细节可以不精打细磨；但是如果有足够的时间开发、维护代码，这时候就必须考虑每个可以优化的细节了，一个一个细小的优化点累积起来， 对于代码的运行效率绝对是有提升的。 代码优化的目标是： 减小代码的体积 提高代码运行的效率 代码优化细节 1、尽量指定类、方法的final修饰符 带有final修饰符的类是不可派生的。 Java编译器会寻找机会内联所有的final方法，内联对于提升Java运行效率作用重大，具体参见Java运行期优化。此举能够使性能平均提高50% 。
76830发布于 2020-12-08来自专栏U3D技术分享《游戏引擎架构》阅读笔记-第2-3章
4、容许代码从主生产线上建立分支(branch)。这一功能经常用来制作示范程序或是为较旧的软件版本制作补丁（patch）。 减轻调试优化代码之痛，最佳办法是多练习，并且在有机会时扩展这方面的技能。 因此，游戏程序员经常要寻求加速代码的方法。有一个尽管不太科学但很有用的经验法则，称为帕累托法则(Pareto principle)。 换句话说，优化那10%的代码，带来的总体运行速度提升达完全优化的90%。（P78 1） 那么，如何得知需优化的10%代码在哪里？答案就是使用剖析器(profiler)。 剖析器能量度代码的执行时间，并能告之每个函数所花的时间。这些数据可引导程序员去优化占大部分执行时间的函数。
97710编辑于 2022-10-28来自专栏育种数据分析之放飞自我笔记GWAS 操作流程2-3：MAF过滤
对基因频率作图 「R代码：」 maf_freq <- read.table("MAF_check.frq", header =TRUE, as.is=T) pdf("MAF_distribution.pdf
6.2K20发布于 2020-04-14来自专栏五分钟学算法数据结构与算法——2-3树
因此，引入了 2-3 树来提升效率。2-3 树本质也是一种平衡搜索树，但 2-3 树已经不是一棵二叉树了，因为 2-3 树允许存在 3 这种节点，3- 节点中可以存放两个元素，并且可以有三个子节点。 2-3 树定义 2-3 树的定义如下： （1）2-3 树要么为空要么具有以下性质： （2）对于 2- 节点，和普通的 BST 节点一样，有一个数据域和两个子节点指针，两个子节点要么为空，要么也是一个2 2-3树查找 2-3 树的查找类似二叉搜索树的查找过程，根据键值的比较来决定查找的方向。 例如在图 2.1 所示的 2-3 树中查找键为H的节点： ? img 2-3树为满二叉树，删除叶子节点 操作步骤：若2-3树是一颗满二叉树，将2-3树层树减少，并将当前删除节点的兄弟节点合并到父节点中，同时将父节点的所有兄弟节点合并到父节点的父节点中，如果生成了4 但是2-3树需要维护两种不同类型的结点，查找和插入操作的实现需要大量的代码，而且它们所产生的额外开销可能会使算法比标准的二叉查找树更慢。 今日问题： 大家的开工状态怎么样？ ?
83810发布于 2019-09-03
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