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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
39040发布于 2020-09-16 - 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
二、目前的状况 没怎么搜集这方面的资料，不过在百度上看到的优化的帖子也有几篇： 1、利用SSE优化图像转置 这篇文章讲到了SSE优化转置操作，讲的很简单，我只是稍微看了下他的代码 3、CUDA学习笔记一：CUDA+OpenCV的图像转置，采用Shared Memory进行CUDA程序优化 这个文章是说GPU的优化，不过最后给出的GPU时间和CPU相比真的很惨。 也就是说国内网络上的优化文章其实都还是停留在皮毛阶段，也或者是真正的具有优化意义的代码都还雪藏在某个公司或者某个人的硬盘里，特别是针对灰度和24位图像的转置优化在PC上有更多的使用场景。 三、我的贡献 普通的C代码的转置很简单，也曾尝试过各种优化方案，但是最后都无啥特别大的改进，因此考虑使用SSE的方案。 总的来说，转置操作的大部分耗时都是在访问内存上，这是个很大的瓶颈，使用CPU能优化的空间也是有限的，但是只要能优化，就应该充分榨取CPU的资源。
2.5K100发布于 2018-01-03 - 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。
31610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
RESIZE_BILINEAR v1、SOFTMAX v1、STRIDED_SLICE v1、SUB v1、TRANSPOSE_CONV v1 TensorFlow官方表示，未来将会扩大操作范围、进一步优化性能
1.1K30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
以尽可能减少后端的内存占用 必要时将输出移动到 CPU：一旦深度神经网络完成处理，框架将结果从 GPU 内存复制到 CPU 内存，除非网络的输出可以直接在屏幕上呈现，不需要这样的传输 为了获得最佳体验，我们建议优化输入 有关此类优化的详细信息，可以在 TensorFlow Lite GPU 文档中找到。
1.7K20发布于 2019-03-15 - 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。
2.2K10发布于 2018-08-22 - 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。
81600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
1.8K11发布于 2020-08-14 - 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。
1.2K20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 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。
91740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 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
1.2K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏跟Qt君学编程
C/C++黑魔法-另类switch
", 2); case 3: printf("%d ", 3); case 4: printf("%d ", 4); } while (n-- > 0);} 用于循环优化 0 ... 3: std::cout<<"0-3: "<<i<<std::endl; break; case 4 ... 6: std::cout<<"4- case 10: std::cout<<"10"<<i<<std::endl; default: break;} 注意: gnu编译器，mingw编译器支持 输出 4-
55420发布于 2019-07-15 - 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
最近感慨面试难的人越来越多了，一方面是市场环境，更重要的一方面是企业对 Java 的人才要求越来越高了。 基本上这样感慨的分为两类人，第一，虽然挂着 3、5 年经验，但肚子里货少，也没啥拿得出手的项目，自己还意识不到问题；第二，自身有技术追求，但欠点儿火候，多练习多吸收知识，锤炼一下问题不大。 拿我自己来说，早几年也是心比天高，觉得自己特了不起，结果往往一面试就发虚，大部分人都经历过这样一个不自知的阶段。 后面见识多了，再主动多跟着大佬学习，薪资就能相对顺利地随着经验积累增多一路涨起来。 之前私圈分享过
24610编辑于 2023-03-29 - 来自专栏C++系列
【MySQL-26】万字总结＜SQL优化＞——【插入优化 主键优化 order by优化-group by优化-limit优化-count优化-update优化】
本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含： ※全文大致内容总结 一.插入数据优化 关于插入数据优化，主要有以下三个方面 批量插入 手动提交事务 主键顺序插入 1.批量插入 采取以下形式，在一个 顺序插入可以减少 页分裂 （下文主键优化有详解）相应博客传送门 二.主键优化 1.主键设计原则 满足业务需求的情况下， 尽量降低主键的长度。 三.order by优化 尽量使用 覆盖索引INDEX . （覆盖索引加子查询形式＆多表联查） 优化思路： 一般分页查询时，通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能，可以通过 覆盖索引加子查询形式 或者 多表联查 进行优化。 count(*) InnoDB引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加。
84510编辑于 2024-09-09 数字化转型的 “杠杆”：企业如何借助 MyEMS 在 3-12 个月内收回投资并实现持续节能
企业可按照 “1-3 个月部署、4-6 个月优化、7-9 个月推广、10-12 个月验证” 的节奏，稳步实现投资回收与持续节能。阶段时间范围核心动作预期效果部署启动期1-3 个月1. 优化试点期4-6 个月1. 基于数据生成节能潜力报告；2. 选择 1-2 个车间 / 区域进行优化试点（如空调调控、设备启停优化）；3. 跟踪试点效果，调整优化策略。 MyEMS 实施：1-3 个月完成车间电表、空压机传感器安装，4-6 个月优化空压机启停策略（根据生产计划自动关停），7-9 个月推广至冷却系统、焊接设备。 MyEMS 实施：1-3 个月安装人流传感器、光照传感器，4-6 个月基于人流数据优化空调与照明，7-9 个月接入新能源（如屋顶光伏），实现 “绿电 + 优化” 结合。 MyEMS 实施：1-3 个月完成园区总表与企业分表安装，4-6 个月识别管道泄漏点并维修，7-9 个月优化园区蒸汽供应（按需分配），10-12 个月建立园区碳核算体系。
36310编辑于 2025-11-11- 来自专栏YoungGy
【优化2】整数优化
或的逻辑约束 三个选择的或 只有才 更多或 整数可除 多边形组合 固定花费 分段线性 组合型 set covering set packing 食堂定位 地图填色 Julia例子 9数独 概述 整数优化就是线性优化
1.8K50发布于 2018-01-05 - 来自专栏零域Blog
Unity 性能优化 | 贴图优化、声音优化
图片相关优化 压缩格式优化 简书 高清晰无压缩 > RGBA32 缺点 内存占用大, 显示运行内存 中清晰中压缩 > RGBA16+Dithering(TexturePacker)内使用FloydSteinberg Android] ETC1, 不支持dxt [Iphone/Ipand] PVRTC4 压缩默认 RGBA16 清晰度高但是渐变不合适 RGBA32 高保真 16it/尺寸减半 压缩 UI Icon 声音相关优化 推荐将Load Type设置为Decompress on Load（在加载时解压）会运行的更流畅（并不是使用于任何的音频，只是使用于频繁使用的音频） 参考链接: -微信公众号(游戏蛮牛)-Unity性能优化 —声音优化
1.6K20编辑于 2022-03-27 - 来自专栏YoungGy
【优化1】线性优化
概览 线性化的必要性 非线性条件线性化 绝对值约束 最大最小约束 比例约束 总结 Julia优化例子 Knapsack Diet 概览 线性优化，指的是目标函数和约束条件都是线性的优化问题。 面对一个优化问题，首先需要建立优化问题的模型，因此需要编程语言；对优化问题建模后需要求解该问题，因此需要求解不同优化问题的solver。 优化库JuMP：是Julia的一个包，用于建立优化问题。 solver：Jump支持很多开源与商业的solver，这些solver用于求解优化问题。 线性化的必要性 求解线性问题要比求解非线性问题容易很多，因此将非线性的目标函数或者约束跳进进行线性化，有利于求解优化问题。 本文将介绍三种常见的非线性约束并探讨如何将其线性化。 \end{equation} 最大最小约束 最大最小约束（或最小最大约束），可以将优化目标用一个自变量代替，然后补充满足条件的自变量的约束条件即可。
2.5K90发布于 2018-01-02 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——网络优化
Android 优化目录 ---- 利用 Network Profiler 检查网络流量 接口设计 API设计 App 与 Server 之间的 API 设计要考虑网络请求的频次，资源的状态等 故而也是需要优化的一个点。可以在获取图片时告知服务器需要的图片的宽高，以便服务器给出合适的图片，避免浪费。 弱网优化 除了正常的网络优化，还需考虑到弱网情况下 App 的表现。 一般来说，网络延迟在 60ms 内是 OK 的，超过 200ms 就比较糟糕了。 弱网优化，本质上是在弱网的情况下能让用户流畅的使用。 压缩/减少数据传输量 利用缓存减少网络传输 针对弱网(移动网络)，不自动加载图片 界面先反馈，请求延迟提交。
2.1K10发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——布局优化
Android 优化目录 ---- 理想情况下，60 FPS 以上就不会卡顿，就是 1 秒内要有 60 帧，所以每一帧要在 16ms 内绘制完成。 刷新机制可以看Android Project Butter分析或《Android应用性能优化最佳实践》2.1.2 刷新机制一节。 大片的蓝色可以接受，如果整个窗口是蓝色的，可以尝试优化减少一次 绘制。 绿色：每个像素多绘制了 2 次。 淡红：每个像素多绘制了 3 次。一般来说，这个区域不超过屏幕的 1/4 是可以接受的。 严重影响性能，需要优化，避免深红色区域。 自定义 View 本身被认为一层，但是 onDraw 里可绘制时可能产生过度绘制，通过 canvas.clipRect 来解决，具体参见 《Android应用性能优化最佳实践》2.4.3 一节。
1.7K20发布于 2018-09-11
腾讯云开发者
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