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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) {
53710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
83330发布于 2019-11-08 - 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。 ?
59820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"
59620发布于 2020-09-16 - 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。 这种动态电压适配能力在实际应用中具有重要意义，特别适合无人机、便携储能等对快速补电有迫切需求的场景。 四、应用场景与生态适配目前，XSP30 凭借其出色的性能，已在多个领域展现出了良好的适配性。 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。 随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，相信 XSP30 将在更多领域发挥重要作用，推动整个电子行业向更加高效、便捷的方向发展
54510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。
28220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？
背景 Apache HoraeDB 是蚂蚁集团针对高基数时序数据场景设计并优化的开源时序数据库，后捐献给 Apache 软件基金会。 它专门针对需要处理大量时间序列数据的应用场景，如物联网(IoT)、应用性能监控(APM)和金融交易监控等。 然而，人们发现在不同场景中标签的基数变化很大。在某些场景中，标签的基数非常高，存储和检索倒排索引的成本非常高昂。另一方面，分析型数据库常用的扫描加剪枝方法被观察到能够有效处理这些场景。 一、主流数据库高基数场景下存在哪些核心问题？ 1.1 一些相关概念 1.1.1 什么是时序数据 时序数据，简单来说，就是基于时间的一系列数据点的集合。 它支撑着我们的内部监控平台，同时也服务于流计算任务和投资研究场景，帮助进行资产管理和优化。
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。
31610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
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。 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 - 来自专栏翎野君
场景
根据使用场景分析，用户收藏属于频繁操作的场景，需要频繁的读和写数据库。 按照上面的表结构设计，单表存储上亿条记录，且面临着大量的读写操作。 要解决上面的这个问题，思考进行数据库分表。 分表 场景 数据库一般采用Master-Slave复制模式的MySQL架构，只能够对数据库的读进行扩展，而对数据库的写入操作还是集中在Master上，并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多 前提 很大的数据量 数据量随着[时间/业务规模/场景操作频繁次数]会持续高速增长 目的： 对于访问极为频繁且数据量巨大的单表来说，我们首先要做的就是减少单表的记录条数，以便减少数据查询所需要的时间，提高数据库的吞吐 分表策略：hash(user_id) % 128 = table_id 路由规则：table_name + table_id = collect_0…collect_127 ---- 如果业务场景会随着时间规律增长 场景分析 用户触发收藏操作不是高并发行为，暂时不考虑分库。
41110编辑于 2023-05-12 - 来自专栏授客的专栏
loadrunner 场景设计-目标场景设计
场景设计-目标场景设计 by:授客 A. 概述 Goals Types for Goal-Oriented Scenarios 在以目标为向导的场景中，定义你想实现的测试目标，lr基于这些目标为你自动创建场景。 ? ? 运行这类goal-oriented场景和运行一个手工场景类似。 d) 为场景定义目标 在场景目标Scenario Goal界面上,点击Edit Scenario Goal按钮，在打开对话框中定义场景应该达到的目标。 ? ? 在时间间隔内或者整个场景运行期间测量场景目标。 当你稍后用HPLoadrunner Analysis分析工具分析运行，这些数据在SLAs下进行比较，并且SAL状态将作为定义的测量
1.2K10发布于 2019-09-12 - 来自专栏PaddlePaddle
【场景文字识别】场景文字识别
STR任务简介 许多场景图像中包含着丰富的文本信息，对理解图像信息有着重要作用，能够极大地帮助人们认知和理解场景图像的内容。 场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下，将图像信息转化为文字序列的过程，可认为是一种特别的翻译过程：将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生，如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示，给定一张场景图片，STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.
30.2K70发布于 2018-04-02 - 来自专栏授客的专栏
loadrunner 运行场景-场景运行原理
运行场景-场景运行原理 by:授客 运行原理 ? ? 1 Remote Agent Dispatcher(Process) 运行Controller在负载机上开启应用程序。 当运行场景时,Controller指示 Remote Agent Dispatcher (Process) 登录LoadRunner代理，agent接受到来自Controller的初始化、运行、暂停和停止用户的命令 .同时agent向Controller反馈与Vusers状态相关的数据 在Run Logic中，任意一个脚本都是分为init、run、end三部分，当脚本在场景运行时，虚拟用户被初始化后先运行init ，然后进入run，当整个run结束后场景会检查是否到达了该虚拟用户的结束时间，如果没达到，那么继续自动迭代这个run过程，直到虚拟用户到达结束时间该脚本停止run过程，最后完成end内容。 在场景运行结束时停止用户的模式有3种，打开Options(Tools->Options)对话框可以对其进行设置， ? ?
1.3K20发布于 2019-09-12
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