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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
38220发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
63610编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
47410发布于 2020-09-16 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
45440发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
85630发布于 2019-11-08 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1.1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.5K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
22610发布于 2018-08-27 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
前面章节介绍了小程序的文件构成，那么这些文件在微信客户端是怎么协同工作的呢？在本章中将会介绍微信客户端给小程序所提供的宿主环境，下文把这个概念简称为宿主或者宿主环境。
82410编辑于 2025-08-25 - 来自专栏程序员
流水线、超流水线、超标量（superscalar）技术对比
市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构，流水线的6步为： ( 1 ) 取指令。 当流水线完全装满时，每个时钟周期平均有一条指令从流水线上执行完毕，输出结果，就像轿车从组装线上开出来一样。 超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期，相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。 采用简单指令以加快执行速度是所有流水线的共同特点，但超级流水线配置了多个功能部件和指令译码电路，采用多条流水线并行处理，还有多个寄存器端口和总线，可以同时执行多个操作，因此比普通流水线执行的更快，在一个机器周期内可以流出多条指令 这种将标准流水线细分的技术，就是超级流水线技术。当然，流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。
7K31发布于 2020-08-17 - 来自专栏用户9379187的专栏
Jenkins流水线
一、Jenkins流水线任务介绍之前采用Jenkins的自由风格构建的项目，每个步骤流程都要通过不同的方式设置，并且构建过程中整体流程是不可见的，无法确认每个流程花费的时间，并且问题不方便定位问题。 二、 Jenkins流水线任务1. 构建Jenkins流水线任务 构建任务 构建Jenkins流水线任务 生成Groovy脚本 Hello World脚本生成 构建后查看视图 构建后查看视图2. 每次构建会自动拉取项目并且获取项目中Jenkinsfile文件对项目进行构建 配置pipeline 配置pipeline 准备Jenkinsfile 准备Jenkinsfile文件 测试效果 测试效果三、Jenkins流水线任务实现 拉取Git代码通过流水线语法生成Checkout代码的脚本语法生成pipeline { agent any stages { stage('拉取Git代码') {
1.2K21编辑于 2022-08-24 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-5)
代码清单2-5 /* 预定义的结果表 */ int countTable[256] = { 0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1
28150编辑于 2022-11-30 - 来自专栏云云众生s
KitOps将DevOps流水线转变为MLOps流水线
然而，实现流线型 MLOps 工作流的主要障碍在于 DevOps 和机器学习流水线之间的传统分离。 在现有 DevOps 流水线旁边构建单独的 MLOps 流水线来管理这些方面会导致一些低效率： 重复工作：维护单独的流水线意味着为版本控制、部署和配置管理等任务重复工作。 想象一下为应用程序代码管理一个 DevOps 流水线，为训练好的模型、其依赖项和配置文件管理一个单独的 MLOps 流水线。这种冗余增加了开销，并在流水线之间引入了潜在的不一致性。 通过使用 KitOps 统一 DevOps 和 MLOps 流水线，团队可以获得以下好处： 降低复杂性：一个流水线简化了开发过程，减少了开销并简化了团队之间的协作。 提高一致性：一个统一的流水线确保了整个应用程序和 ML 模型生命周期中版本控制和配置管理的一致性。这降低了因管理单独的流水线而产生的错误和不一致的风险。
1.3K10编辑于 2024-06-24 - 来自专栏linux技术
jenkins流水线搭建
我这里采用的是 all-in-one 的配置，即所有操作都在一台主机上，如资源充足可以将 jenkins和gitlab 与后续项目容器分开部署
1.8K30编辑于 2023-03-17 - 来自专栏格物致知
CPU流水线详解
1条3级流水线，分别是车轮生产流水线，车门生产流水线以及组装流水线，整条流水线的周期选取为12s，注意，在此为什么设置整条流水线的周期为三个步骤中最长的12s呢？ ，所以在k级流水线中只能选择完成任务所需时间最常的那级流水线的时间作为整条流水线的周期。 此例虽然选取12s为整条流水线的周期，但这样又带来了另一个问题，在每个周期内车轮流水线与组装流水线为了等待车门流水线而造成了一定时间上的闲置，具体到CPU内部的流水线也同样存在这个问题，当然我们可以通过合理分配流水线和增加缓存来缓解此问题 30s，由此我们发现无论对于几级流水线，单个产品的生产时间并没有因流水线级数而改变，既然这样那流水线是通过什么方式提升工作效率的？ 3CPU内部的流水线与工厂流水线的区别和联系 CPU流水线属于工厂流水线的一种，具有流水线的一些共性，但与工厂流水线也具有一些区别，在本文中我们已得到增加流水线级数有助于提升CPU主频的结论，那为什么
88030编辑于 2022-08-19 - 来自专栏罗西的思考
深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现
[源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 什么是GPipe 必须同时计算多个 micro-batch 以确保流水线的各个阶段能并行计算。 流水线并行训练有可能在数据并行性困难时提供较高的DNN训练性能。 但是流水线并行依然有一些问题： 显存效率：流水线并行减少的显存与流水线的阶段数成正比，使模型的大小可以随 worker 的数量线性扩展。但是，流水线并行不会减少每一层的激活函数的显存占用量。 像模型并行一样，增加流水线大小会减少每个流水线阶段的计算量，这会降低计算与通信的比率。如果要实现好的计算效率，流水线并行还要求其每个阶段的计算负载完美的均衡。 此外，流水线并行性会在每个 batch 的开始和结束时因为需要重新填充或排空流水线而产生 bubble overhead。
2.1K20发布于 2021-08-24 - 来自专栏程序员
流水线、超流水线、超标量（superscalar）技术对比（转）
流水线 流水线技术是一种将每条指令分解为多步，并让各步操作重叠，从而实现几条指令并行处理的技术。 市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构，流水线的6步为： ( 1 ) 取指令。 超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期，相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。 采用简单指令以加快执行速度是所有流水线的共同特点，但超级流水线配置了多个功能部件和指令译码电路，采用多条流水线并行处理，还有多个寄存器端口和总线，可以同时执行多个操作，因此比普通流水线执行的更快，在一个机器周期内可以流出多条指令 这种将标准流水线细分的技术，就是超级流水线技术。当然，流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。
2.7K20发布于 2020-08-17 - 来自专栏k8s技术圈
创建 Tekton 流水线
前面我们创建的两个任务 test 和 build-and-push 都已经完成了，我们还可以创建一个流水线来将这两个任务组织起来，形成一个流水线，这里就是我们要使用的 Pipeline 这个 CRD 对象 创建流水线 比如我们这里的流水线流程为先运行 test 任务，如果通过了再执行后面的 build-and-push 这个任务，那么我们可以创建一个名为 test-pipeline.yaml 的资源对象， - name: demo-git type: git - name: harbor-image type: image tasks: # 添加task到流水线中 我们创建了由两个任务组成的 Tektok 流水线，第一个任务是从 GitHub 克隆代码并运行应用程序测试，第二个任务是构建一个 Docker 镜像并将其推送到 Docker Hub 上。 到这里我们就完成了使用 Tekton 创建 CI/CD 流水线的一个简单示例，不过这个示例还比较简单，接下来我们再通过一个稍微复杂点的应用来完成我们前面的 Jenkins 流水线。
1.1K40发布于 2021-06-25 - 来自专栏新亮笔记
部署流水线解析
什么是部署流水线 部署流水线是指软件从版本控制库到用户手中这一过程的自动化表现形式。 流水线的输入是版本控制中的某个具体版本。 部署流水线的相关实践 只生成一次二进制包； 对不同环境采用同一部署方式； 对部署进行冒烟测试； 向生产环境的副本中部署； 每次变更都要立即在流水线中传递； 只要有环节失败，就停止整个流水线； 提交阶段 每次提交都生成部署流水线的一个新实例。 缓解这类风险非常简单，只要把这个发布环节视为部署流水线的一个自然结果就行。 实现一个部署流水线 无论是从零创建新项目，还是想为已有的系统创建一个自动化的流水线，通常都应该使用增量方法来实现部署流水线。
78830编辑于 2022-05-17
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