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2-4 快速乘法 模板
适用于不让用/ * 的情况实现某些结果 ! /** * 快速乘法 * * @param a 乘数 * @param b 被乘数 * @return 积 */ public static long quickMulti(long a, long b) { long result = 0; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) {
53810发布于 2021-06-01 - 来自专栏刷题笔记
2-4 另类堆栈 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101049523 2-4 另类堆栈 (20 分) 在栈的顺序存储实现中，另有一种方法是将Top
83430发布于 2019-11-08 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-4 线性表之双链表
2-4 线性表之双链表 双向链表除了相当于在单链表的基础上，每个结点多了一个指针域prior，用于存储其直接前驱的地址。同时保留有next，用于存储其直接后继的地址。 ? 我那个程序是针对没有被初始化过的链表指针，因为那个函数里面有初始化语句， 所以如果你输入一个已经被初始化过的链表，哪怕是空链表，的头指针，也会有个问题存在， 那就是头指针的值被更新为 程序中使用 new创建的那个内存块的地址 ，但是你又没有释放原来头指针指向的内存块的地址， 这样不符合程序规定，容易造成溢出， 所以应该使用没有被初始化过的链表指针，比如此程序中的list2*/ CreateList(&list2); cout
60220发布于 2019-07-02 - 来自专栏Hank’s Blog
2-4 R语言基础 列表
> l1 <- list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #每个元素没有名字 > l1 [[1]] [1] "a"
59720发布于 2020-09-16 - 来自专栏IT技术圈
练习2-4 温度转换 (5分)
本题要求编写程序，计算华氏温度150°F对应的摄氏温度。计算公式：C=5×(F−32)/9，式中：C表示摄氏温度，F表示华氏温度，输出数据要求为整型。
1.1K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-4 感知机权重向量的更新
下面直接给出权重向量的更新表达式，然后通过可视化的方式来直观的展示权重向量的更新。
1.4K40编辑于 2022-11-08 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-4：哈温平衡检验
「什么是哈温平衡？」 ❝哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则 哈迪-温伯格（Hardy-Weinberg）法则是群体遗传中最重要的原理，它解释了繁殖如何影响群体的基因和基因型频率。这个法则是用Hardy,G.H (英国数学家) 和Weinberg，W.（德国医生）两位学者的姓来命名的，他们于同一年（1908年）各自发现了这一法则。他们提出在一个不发生突变、迁移和选择的无限大的随机交配的群体中，基因频率和基因型频率将逐代保持不变。---百度百科 ❞ 「怎么做哈温平衡检验？」 ❝「卡方适合性检验！」
5.5K21发布于 2020-04-27 - 来自专栏刷题笔记
【并查集】2-4 朋友圈 (25 分)
2-4 朋友圈 (25 分) 某学校有N个学生，形成M个俱乐部。每个俱乐部里的学生有着一定相似的兴趣爱好，形成一个朋友圈。一个学生可以同时属于若干个不同的俱乐部。
1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏新智元
LLM吞吐量提高2-4倍，模型越大效果越好！UC伯克利、斯坦福等开源高效内存管理机制PagedAttention
新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】吞吐量上不去有可能是内存背锅！无需修改模型架构，减少内存浪费就能提高吞吐量！ 评估结果表明，vLLM可以将常用的LLM吞吐量提高了2-4倍 ，在延迟水平上与最先进的系统（如FasterTransformer和Orca）相当，并且在更长序列、更大模型和更复杂的解码算法时，提升更明显 这种设计使得KV块存储在非连续物理内存中，从而让vLLM中的分页内存管理更加灵活。 2. KV缓存管理器 操作系统会将内存划分为多个固定大小的页，并将用户程序的逻辑页映射到物理页，连续的逻辑页可以对应于非连续的物理内存页，所以用户在访问内存时看起来就像连续的一样。 ① 与操作系统的虚拟内存一样，vLLM最初不需要为最大可能生成的序列长度保留内存，只保留必要的KV块，以容纳在即时计算期间生成的KV缓存。
1.5K20编辑于 2023-09-27 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-4)
代码清单2-4 int Count(BYTE v) { int num = 0; switch (v) { case 0x0:
17920编辑于 2022-11-30 - 来自专栏PD快充协议
讲解2-4串锂电池升降压快速充电方案
XSP30 作为一款支持 PD/QC 快充协议的升降压型锂电池充电 IC，凭借其独特的 2-4 节电池兼容、2A 大电流快充等特性，正悄然改变着便携式设备的充电格局，重新定义人们的充电体验。 它的出现，为 2-4 节串联锂电池的充电管理提供了高效、安全、智能的解决方案，不仅满足了当下消费者对快速充电的需求，也为众多电子设备厂商在产品设计和优化上提供了有力的支持。
54810编辑于 2025-11-12 - 来自专栏IT技术圈
PTA | 习题2-4 求交错序列前N项和 (15分)
本题要求编写程序，计算交错序列 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+... 的前N项之和。
3.1K30发布于 2021-07-14 - 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2-4 温度转换
练习2-4 温度转换 本题要求编写程序，计算华氏温度150°F对应的摄氏温度。计算公式：C=5×(F−32)/9，式中：C表示摄氏温度，F表示华氏温度，输出数据要求为整型。
1.6K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏繁依Fanyi 的专栏
【PTA篇】浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习2-4
练习2-4 温度转换 (5分) 本题要求掌握printf()函数的格式化输出。
28320编辑于 2023-05-07 - 来自专栏TakinTalks稳定性社区
蚂蚁集团：Apache HoraeDB时序数据库性能提升2-4倍是如何做到的？
每个 HoraeDB 实例都构建在 LSM 系统上，它包含两个主要的内存组件：Memtable，用于承接用户的实时写入；以及 SST ，用于持久化 Memtable 中的数据。 由于数据同时存在于内存和磁盘中，用户的查询必然涉及这两部分。在后续的分享中，我将重点介绍我们是如何针对这两部分进行优化的。 当这个可读写的数据段达到一定的内存大小时，系统会自动将其转换为列存储格式，形成一个不可变的数据块。这样，只有当查询真正需要时，才进行数据格式的转换。 这类查询通常不存在于本地磁盘或内存缓存中，因此我们需要其他策略来提升这类查询的性能。 这种做法很容易导致数据量过大，成为瓶颈，尤其是在处理大型表时，容易造成内存溢出（OOM）的情况，影响服务的稳定性。 解决方案： 为了应对这一挑战，我们采用了计算下推的策略。
1.3K10编辑于 2024-04-28 - 来自专栏PD快充协议
探讨升降压型2-4串锂电池充电管理方案XSP30
汇铭达XSP30是一款用于2-4串锂电池升降压快速充电的锂电电池快充芯片，集成了QC2.0/3.0、PD2.0/3.0等快充协议。 三、较高功率输出，助力快速补充电量XSP30输出功率为5-30W，电池端充电电流最高可达2A， 支持2-4串锂电池充电，可满足大容量电池的充电需求。
31710编辑于 2025-11-08 - 来自专栏机器之心
斯坦福大学CS博士新作：新型Attention提速2-4倍，BERT单节点训练最快
机器之心报道 编辑：陈萍 FlashAttention 是一种具有 IO 感知，且兼具快速、内存高效的新型注意力算法。 一种快速、内存高效的注意力算法来了，被命名为 FlashAttention。 通过减少 GPU 内存读取 / 写入，FlashAttention 的运行速度比 PyTorch 标准注意力快 2-4 倍，所需内存减少 5-20 倍。 有研究者提出一些近似注意力的方法，旨在减少注意力计算和内存需求。这些方法包括稀疏近似、低秩近似以及它们的组合。 现代 GPU 计算速度超过了内存速度，transformer 中的大多数操作都被内存访问所阻塞。 作为概念证明，该研究实现了块稀疏 FlashAttention，这是一种稀疏注意力算法，比 FlashAttention 快 2-4 倍，可扩展到 64k 的序列长度。
1.7K20编辑于 2022-06-17 - 来自专栏测试基础
内存篇：JVM内存结构
Java虚拟机规范规定，Java堆可以处于物理上不连续的内存空间中，只要逻辑上是连续的即可。也就是说堆的内存是一块块拼凑起来的。 所以它是一个“线程私有”的内存区域。此内存区域是唯一一个在JVM规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。 ? 因此，为了线程切换后能恢复到正确的执行位置，每条线程都需要有一个独立的程序计数器，各条线程之间的计数器互不影响，独立存储，我们称这类内存区域为“线程私有”的内存。 很多开发人员会把Java内存分为堆内存（Heap）和栈内存（Stack），这种划分的流行只能说明大多数开发人员最关注、与对象内存分配关系最密切的内存区域是这两块，其中所指的“堆”在后面会讲到，而所指的“ 元空间存在于本地内存，意味着只要本地内存足够，它不会出现像永久代中“java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space”这种错误。
8.2K33发布于 2020-09-16 - 来自专栏yang0range
内存溢出和内存泄露
内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。 内存泄露 memory leak，是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存,迟早会被占光。 就是分配的内存不足以放下数据项序列,称为内存溢出. 以发生的方式来分类，内存泄漏可以分为4类： 1. 常发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到，每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。 一次性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只会被执行一次，或者由于算法上的缺陷，导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。比如，在类的构造函数中分配内存，在析构函数中却没有释放该内存，所以内存泄漏只会发生一次。 隐式内存泄漏。程序在运行过程中不停的分配内存，但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏，因为最终程序释放了所有申请的内存。
6.1K10发布于 2018-10-15 - 来自专栏皮皮星球
golang 内存分析内存泄漏
内存泄露 内存泄露指的是程序运行过程中已不再使用的内存，没有被释放掉，导致这些内存无法被使用，直到程序结束这些内存才被释放的问题。 基于抽样和它跟踪的是已分配的内存，而不是使用中的内存，（比如有些内存已经分配，看似使用，但实际以及不使用的内存，比如内存泄露的那部分），所以不能使用内存profiling衡量程序总体的内存使用情况。 只能通过heap观察内存的变化，增长与减少，内存主要被哪些代码占用了，程序存在内存问题，这只能说明内存有使用不合理的地方，但并不能说明这是内存泄露。 heap在帮助定位内存泄露原因上贡献的力量微乎其微。能通过heap找到占用内存多的位置，但这个位置通常不一定是内存泄露，就算是内存泄露，也只是内存泄露的结果，并不是真正导致内存泄露的根源。 此外goroutine执行过程中还存在一些变量，如果这些变量指向堆内存中的内存，GC会认为这些内存仍在使用，不会对其进行回收，这些内存谁都无法使用，造成了内存泄露。
10.4K21发布于 2020-09-23
腾讯云开发者
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