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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 !
49010发布于 2021-06-01 - 来自专栏coding for love
2-4 使用webpack的配置文件
简介 webpack打包是根据配置文件来执行工作的。 2. 默认配置 之所以直接执行npx webpack index.js就能打包成功，是由于webpack内置了配置文件。 尝试直接运行npx webpack会报错，因为webpack不知道打包的入口文件是啥。但其实一个项目的入口文件是极少有变动的，每次都写很麻烦。有没有什么办法呢？ 3. 修改配置文件 webpack默认读取的用户配置文件名叫做webpack.config.js。如果根目录下有这个文件，就会默认走这个文件，否则，会启用内置的配置。 { filename: 'bundle.js', path: path.resolve(__dirname, 'build') } } 再次运行命令，一样是ok的。 第三种无疑是最方便的，尤其是命令行包含了很多配置操作，导致命令很繁琐时。 5.作业 https://webpack.js.org/guides/getting-started
72340发布于 2019-05-21 - 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 定义为栈顶的上一个位置。 请编写程序实现这种定义下堆栈的入栈、出栈操作。如何判断堆栈为空或者满？ typedef int Position; typedef struct SNode *PtrToSNode; struct SNode { ElementType *Data; /* 存储元素的数组 /* 堆栈最大容量 */ }; typedef PtrToSNode Stack; 注意：如果堆栈已满，Push函数必须输出“Stack Full”并且返回false；如果队列是空的，
77530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。 ? 所以对于带头结点的双链表，其实很多操作都和 带头结点的单链表是一样的，因为你完全可以忽视掉它有个 prior指针，这样就可以当做单链表来使用。 所以，这里只写一下定义和初始化的过程，其他的操作基本可以参照带头结点的单链表。 = nullptr) p = p->next; p->next = s; s->prior = p;//在这里讲新元素的前驱 赋值为原来的最后一个元素的地址 } cin.clear( ， 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
54920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"
53120发布于 2020-09-16 - 来自专栏IT技术圈
练习2-4 温度转换 (5分)
一、题目描述 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。 输入格式: 本题目没有输入。 输出格式: 按照下列格式输出 fahr = 150, celsius = 计算所得摄氏温度的整数值 二、思路分析 本题目就是根据计算公式 C=5×(F−32)/9 输出整数值。 首先来了解下printf()函数的常见用法： printf()函数是格式化输出函数, 一般用于向标准输出设备按规定格式输出信息。 开始, 后跟一个或几个规定字符, 用来确定输出内容格式 参量表是需要输出的一系列参数, 其个数必须与格式化字符串所说明的输出参数个数一样多, 各参数之间用","分开, 且顺序一一对应, 否则将会出现意想不到的错误 格式化规定符： 符号 说明 %d 十进制有符号整数 %u 十进制无符号整数 %f 浮点数 %s 字符串 %c 单个字符 %p 指针的值 %e 指数形式的浮点数 %x 无符号以十六进制表示的整数 %o 无符号以八进制表示的整数
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
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。 \ (f_w(x^{(i)}) = y^{(i)}) \end{cases} 图片 图片 图片 图片 w + y^{(i)}x^{(i)} = w +x^{(i)} 实际就是权重向量和训练数据的特征向量的加法运算 图片 图片 References： a.白话机器学习的数学》
1.3K40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
（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。 ，一个群体是否符合这种状况，即达到了遗传平衡，也就是一对等位基因的3种基因型的比例分布符合公式：p2+2pq+q2=1,p+q=1,(p+q)2=1.基因型MM的频率为p2,NN的频率为q2,MN的频率为 这两个概念一个是对基因频率进行的筛选，一个是对基因型频率进行的筛选。对于一个位点“AA AT TT”，其中A的频率为基因频率，AA为基因型频率。 计算所有位点的HWE的P值 plink --bfile HapMap_3_r3_8 --hardy plink.hwe的数据格式： CHR 染色体 SNP SNP的ID TEST 类型 A1 minor 可以看到，共有45个SNP根据哈温的P值过滤掉了，和上面手动计算的一样。 4.
5.4K21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。 根据“我的朋友的朋友也是我的朋友”这个推论可以得出，如果A和B是朋友，且B和C是朋友，则A和C也是朋友。请编写程序计算最大朋友圈中有多少人。 输入格式: 输入的第一行包含两个正整数N（≤30000）和M（≤1000），分别代表学校的学生总数和俱乐部的个数。 后面的M行每行按以下格式给出1个俱乐部的信息，其中学生从1~N编号： 第i个俱乐部的人数Mi（空格）学生1（空格）学生2 … 学生Mi 输出格式: 输出给出一个整数，表示在最大朋友圈中有多少人。 先放答案后面是我的分析 #include<iostream> #include<cstring> using namespace std; const int maxn =300010; int pre
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:
15620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
与此同时，锂电池技术也在不断飞速发展，为这些设备提供了可靠的能源支持。然而，随着设备功能的日益强大，对电池续航和充电速度的要求也越来越高。在这样的背景下，高效、安全的充电管理芯片成为了市场的迫切刚需。 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。 高效率带来的直接好处就是显著降低了充电过程中的温升，不仅提升了充电的稳定性，还对电池的寿命起到了积极的保护作用。芯片支持自适应适配器充电功能，这是其智能特性的重要体现。 在恒压充电阶段，充电器保持恒定的电压向电池充电，此时电池吸收能量的速度逐渐放缓，直到充电电流减小到预设的低值，比如电池额定容量的 10% 为止，整个充电过程宣告完成。 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。
36310编辑于 2025-11-12 - 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？
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。 ，这样的查询效率无疑是非常低下的。 这种方法的本质在于，既然倒排索引的构建成本如此之高，我们便放弃了传统的倒排索引，转而使用基于概率的索引结构来进行高效的数据过滤。 这些查询最终会落到底层的存储上，而我们采用的是业界广泛使用的、支持水平扩展的对象存储，如阿里云的 OSS 或 AWS 的 S3。 这样的排序可以显著提升最大值、最小值和布隆过滤器的优化效果。 以查询尾号为“1”的 IP 为例，如果在 SST 的早期状态下，IP 地址是无序的，那么仅通过最大值和最小值是无法有效过滤数据块的。
1.1K10编辑于 2024-04-28 - 来自专栏IT技术圈
PTA | 习题2-4 求交错序列前N项和 (15分)
的前N项之和。 输入格式: 输入在一行中给出一个正整数N。 输出格式: 在一行中输出部分和的值，结果保留三位小数。
3K30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。 输出格式: 按照下列格式输出 fahr = 150, celsius = 计算所得摄氏温度的整数值 代码： #include<stdio.h> int main() { int F=150;
1.5K30发布于 2020-09-15 - 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。 七、应用范围广，适应多种需求汇铭达XSP30凭借其稳定性能和较广的适用范围，不仅可用于移动小家电、智能家居等设备，也适用于无人机、电池包等需要快速充电的设备。 XSP30均能以其稳定的性能，为开发者提供相应的技术支持。
22410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。 随着研究的不断前进，Transformer 尺寸变得越来越大、层数也越来越深，但是给 Transformer 配备更长的上下文仍然很困难，因为 Transformer 核心自注意力模块的时间复杂度以及内存复杂度在序列长度上是二次方的 FlashAttention，它可以使用更少的内存访问来计算精确的注意力。 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。 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。
1.6K20编辑于 2022-06-17 - 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。
22220编辑于 2023-05-07 - 来自专栏Ken的杂谈
Spring Boot入门教程2-4、使用Spring Boot+MyBatis多数据源配置（xml配置版）
当你的项目需要访问多个数据库的时候 本篇开发环境 1、操作系统： Windows 10 X64 2、Java SDK： jdk-8u141 3、Maven：3.5 4、IDE：IntelliJ IDEA (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8; 修改数据库连接配置(application.yml) 这里去掉MyBatis的配置
1.1K20发布于 2018-09-11 - 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 习题2-4 求交错序列前N项和
习题2-4 求交错序列前N项和 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。 输入格式: 输入在一行中给出一个正整数N。 输出格式: 在一行中输出部分和的值，结果保留三位小数。
1.1K10发布于 2020-09-15 - 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
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 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。 不过LLM的输入提示在长度上可能变化很大，并且输出长度是先验未知的，具体取决于输入提示和模型；随着请求及其输出数量的增长，vLLM可能会耗尽GPU的物理块来存储新生成的KV缓存。 在这种设计中，交换到CPU RAM的块数永远不会超过GPU RAM中的物理块总数，因此CPU RAM上的交换空间受到分配给KV缓存的GPU内存的限制。 通过计算共享保存的块数除以未共享的总块数计算的存储器节省量，结果显示并行采样节省了6.1%-9.8%的内存，集束搜索节省了37.6%-55.2%的内存。
1.2K20编辑于 2023-09-27
腾讯云开发者
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