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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) {
54110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
83630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。 ?
60420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"
59820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。
1.2K10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:
18020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。 以无人机为例，在航拍过程中，电量消耗迅速，XSP30 的快速充电能力能够让无人机在短时间内补充电量，尽快重返天空继续作业，大大提高了工作效率。 在消费电子领域，它支持 TWS 耳机仓的 5V/9V 双模快充，使得原本需要数小时才能充满电的耳机仓，充电时间大幅缩短至传统方案的 1/3，极大地提升了用户的使用体验。 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。
55210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 - 来自专栏不想当开发的产品不是好测试
时间戳 时间
一些时间的对比，时间的展示，都会涉及到时区和时间戳，所以花点时间来简单总结一下 概念 时间戳 时间戳是一个自增的整数，它表示从1970年1月1日零时整的GMT时区开始的那一刻，到现在的毫秒数。 在中国采用首都北京所在地东八区的时间为全国统一使用时间。 时间戳定义：0时区1970年1月1日到现在的毫秒数，所以全世界同一时刻的时间戳都是一样的。 北京时间对应时间戳=unix(0时区对应时间的时间戳) - 8 * 60 * 60 * 1000（8小时的毫秒数） 印度时间对应时间戳=unix(0时区对应时间的时间戳) - 5.5 * 60 * 60 * 1000（5.5小时的毫秒数） 印度时间对应时间戳=北京时间对应时间戳 + 2.5 * 60 * 60 * 1000 （换算出来是加号） 例如：1970年1月1日0时0分0秒（北京时间）= - 任何浏览器都可以把一个时间戳正确转换为本地时间。
8.9K100发布于 2018-01-24 - 来自专栏Python | Blog
时间，时间戳
将时间转换为时间戳 重新格式化时间 时间戳转换为时间 获取当前时间及将其转换成时间戳 1、将时间转换成时间戳 将如上的时间2016-05-05 20:28:54转换成时间戳，具体的操作过程为： 利用 strptime()函数将时间转换成时间数组 利用mktime()函数将时间数组转换成时间戳 #coding:UTF-8 import time dt = "2016- ： 利用strptime()函数将时间转换成时间数组 利用strftime()函数重新格式化时间 #coding:UTF-8 import time dt = "2016 在时间戳转换成时间中，首先需要将时间戳转换成localtime，再转换成时间的具体格式： 利用localtime()函数将时间戳转化成localtime的格式 利用strftime()函数重新格式化时间 利用time()获取当前时间，再利用localtime()函数转换为localtime，最后利用strftime()函数重新格式化时间。
7.9K30发布于 2019-07-31 - 来自专栏陈大剩博客专栏
遇到的各种时间类型：UTC时间、GMT时间、本地时间、Unix时间戳
每次遇到各种时间傻傻分不清，特意记录一下，给自己提个醒。 GMT和UTC GMT，即格林尼治标准时间，也就是世界时。GMT的正午是指当太阳横穿格林尼治子午线（本初子午线）时的时间。 若英国时间为6点整，则GMT时间为6点整，则北京时间为14点整。 UNIX时间戳 计算机中的UNIX时间戳，是以GMT/UTC时间「1970-01-01T00:00:00」为起点，到具体时间的秒数，不考虑闰秒。这么做当然是为了简化计算机对时间操作的复杂度。 比如我的电脑现在的系统时间为2015年2月27日15点43分0秒，因为我的电脑默认时区为东8区，则0时区的时间为2015年2月27日7点43分0秒，则UNIX时间戳为1425022980秒。 int 时间戳 10 位 带T时间戳 本地时间 本地时间 = UTC + 时区差 参考 & 引用 世界时_百度百科
5.4K30编辑于 2023-02-17 - 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。
28620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？
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。在坐标轴中，我们可以将这些数据点按照时间顺序连成一条线，从而形成一条时间序列。 1.1.2 什么是时间线 时间线可以被理解为一个标签的组合。在底层存储时，时间线扮演了重要的角色。由于时序数据产生的量通常很大，我们会将具有相同时间线的数据聚集在一起，这样便于进行数据压缩和存储。 而右侧则是这些时间线的分布情况。每一个Key代表的是不同的时间线，右侧则展示了每条时间线所对应的数据集。在实际应用中，我们通常会将一个小时内的相同时间线数据汇总到一起，以实现较高的压缩比。 例如上图，用红色线条表示了一个查询所要检索的时间线，图中命中了4条不同的时间线，意味着查询需要对这4条时间线分别执行四次独立的IO操作，如果一个查询命中了数百万条时间线，那么它需要执行的IO操作数量将是巨大的 对于时序数据而言，最常见的两个查询条件是数据的起始时间和终止时间。因此，我们对数据进行了基于天的分层排列，通过时间戳，我们可以快速过滤掉不在这个时间范围内的数据。
1.3K10编辑于 2024-04-28 - 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。 表 1 将 FlashAttention 训练时间与 Nvidia MLPerf 1.1 进行了比较，结果表明 FlashAttention 的训练速度提高了 15%。 具有长上下文的语言模型：FlashAttention 的运行时间和内存效率允许我们将 GPT-2 的上下文长度增加 4 倍，同时仍然比 Megatron-LM 的运行更快。 图 3(左) 报告了以毫秒为单位的 FlashAttention 和块稀疏 FlashAttention 前向 + 后向传播的运行时间与基准比较，图 3(右) 显示了与各种精确、近似和稀疏注意基线相比，
1.7K20编辑于 2022-06-17 - 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。 二、快充输入，充电更快速XSP30支持 4.5V-15V快充输入，快充的加入解决了传统充电慢的问题，节省了充电时间，给用户带来快速高效的充电体验。 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。 无论是大容量小家电，还是需要快速充电的锂电池包，XSP30均能在较短时间内为设备补充电量。
32010编辑于 2025-11-08 - 来自专栏sktj
python 时间 时间戳 互转
ltime=time.localtime(19532546) timeY=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",ltime) print(timeY) #2018-09-09
2.1K30编辑于 2022-01-09
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