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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
83530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。 ?
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。
55110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cloudskyme
并发，又是并发
对比串联执行和并发执行 ``` java? ： 循环次数 并发执行时间 串联执行时间 一百万 2ms 4ms 十万 2ms 2ms 一万 1ms 0ms 通过数据的对比我们可以看出。 在一万以下的循环次数时，串联的执行速度比并发的执行速度块。是因为线程上下文切换导致额外的开销。 死锁与活锁的区别，死锁与饥饿的区别？ 这种划分是使用并发度获得的，它是 ConcurrentHashMap 类构造函数的一个可选参数，默认值为 16，这样在多线程情况下就能避免争用。 同时加入了更多的辅助变量来提高并发度，具体内容还是查看源码吧。 volatile 变量和 atomic 变量有什么不同？
1.6K41发布于 2020-06-15 - 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look Java
😀 Java并发 - (并发基础)
Java并发 - (并发基础) 1、什么是共享资源 堆是被所有线程共享的一块内存区域。在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例 Java中几乎所有的对象实例都在这里分配内存。 如下图： 2、并发编程的难点 原子性问题 操作系统做任务切换(CPU切换)，可以发生在任何一条CPU指令执行完成后; CPU能保证的原子操作是指令级别的，而不是高级语言的操作符(例如：n++)。 为了提高性能，编译器和处理器常常会对指令做重排序; 重排序不会影响单线程的执行结果，但是在并发情况下，可能会出现诡异的BUG。 参考地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/298448987 3、JMM 并发编程的关键目标 并发编程需要处理两个关键问题，即线程之间如何通信和同步。 并发编程的内存模型 共有两种并发编程模型:共享内存模型、消息传递模型,Java采用的是前者。
59210编辑于 2023-12-07 - 来自专栏全栈程序员必看
Jmeter并发测试_并发测试
jmeter并发测试报错 请大神给指点一下是因为什么报错，并发循环1-5次的时候不会报错，循环多次就开始报错了。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
1.7K30编辑于 2022-11-11 - 来自专栏蛋蛋编程手记
并发map并发设计演进
concurrentHashMap的底层指导思想之前有提过，就是通过细化锁的粒度来优化并发情况下的锁冲突从而实现高性能的。这种思想在很多设计中都能看到，比如Innodb的行级锁概念。 jdk1.8之前，并发map通过引入segment来细化锁的粒度，就是把原本的数组分到多个不同的段里，每个段单独管理自己的数组，段与段之间不冲突，即使数组扩容也是段内部的数组扩容。 segment长度默认是16，可以构造时指定，后面不会变化，所以并发度主要还是看segment的个数了。 数据越多并发冲突的概率越大 jdk1.8废弃了segment的概念，锁粒度更加的细化，直接给数组的链首或树根元素加锁。只要没有hash冲突就没有并发冲突。数据多了，数组会扩容，并发冲突的概率并没有变大
53920编辑于 2022-07-27 - 来自专栏ReganYue's Blog
Go并发之CSP并发模型、协程并发
Go并发之CSP并发模型、协程并发 什么是CSP并发模型 CSP 即通信顺序进程、交谈循序程序，又被译为交换消息的循序程序(communicating sequential processes)，它是一种用来描述并发性系统之间进行交互的模型 但是容易出现死锁的情况，且未给予直接的并行支持，并行需要建立在并发的基础之上。 在CSP模型里面，进程间需要经过一种被称为管道来进行通信。 通过管道能够实现百万级的并发。如果说线程是抢占式的，那么协程是协作式的。在协程里面，也是通过管道来调度的。 解放线程对CPU和内存的开销，线程是先占用CPU和内存后才调度，而协程是通过通信发送信号来调度，协程全是通过管道，由于协程的消耗比线程小很多，所以能够实现百万并发。 8G内存的电脑，用JAVA,C来做并发，差不多也就千级并发，而用GO语言，通过管道可以让并发能力得到很大提升。
1.2K10发布于 2021-09-16 - 来自专栏产品优化
Java 并发编程·Java 并发
Java 并发 线程状态转换 新建（New） 创建后尚未启动。 可运行（Runnable） 可能正在运行，也可能正在等待 CPU 时间片。 它是 JUC 并发包中的核心基础组件。 CountDownLatch 用来控制一个或者多个线程等待多个线程。 以下代码模拟了对某个服务的并发请求，每次只能有 3 个客户端同时访问，请求总数为 10。 在 Java 内存模型中，允许编译器和处理器对指令进行重排序，重排序过程不会影响到单线程程序的执行，却会影响到多线程并发执行的正确性。 互斥同步属于一种悲观的并发策略，总是认为只要不去做正确的同步措施，那就肯定会出现问题。
3.4K32编辑于 2022-12-01 - 来自专栏ImportSource
并发编程－并发的简史
1.1.A(Very)Brief History of Concurrency 并发的简史 在很久以前，计算机没有操作系统；他们只执行一个程序，从头到尾的执行，并且这个程序直接访问机器的所有资源。 线程还提供了一个自然的分解模式，这种模式可以充分的利用多处理器系统中的硬件的并发性。 在同一个program中的多个线程可以被并行的调度到多个cpu上。
1.2K70发布于 2018-04-03 - 来自专栏数据云团
并发篇-python并发通信
使用多线程实现并发服务器与使用多进程实现并发服务器 ? python支持的并发分为多线程并发和多进程并发还有异步IO。 多进程并发即运行多个独立的程序，优势在于并发处理的任务都由操作系统管理，不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便； 多线程并发则由程序员管理并发处理的任务，这种并发方式可以方便地在线程间共享数据 对于计算密集型程序，多进程并发优于多线程并发。 对于多进程并发，python支持两种实现方式 一种是采用进程安全的数据结构：multiprocessing.JoinableQueue,这种数据结构自己管理“加锁”的过程，程序员无需担心“死锁”的问题；
1.3K10发布于 2019-07-18
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