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hhdb数据库介绍(10-9)
配置是管理平台为计算节点可视化配置所开发的功能，包括配置数据节点、存储节点、存储节点组、逻辑库、分片规则、表信息、数据库用户、计算节点等参数。同时配套设置了配置参数的校验与备份恢复的辅助功能。
78110编辑于 2024-12-05 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-9：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义按钮控件
下面的一系列文章将重点讲解如何在功能区中添加不同类型的自定义控件，它们与最底层的自定义命令相关。这里的自定义命令是指程序员自已编写的VBA过程。
7.7K30发布于 2021-01-20 - 来自专栏IT技术订阅
什么是线程让步？
接下来通过一个案例来演示yield()方法的使用，如例10-9所示。 例10-9 Example09.java //定义YieldThread类继承Thread类 class YieldThread extends Thread { //定义一个有参的构造方法 //开启两个线程 Thread1.start(); thread2.start(); } } 运行结果如图所示 例10
37610编辑于 2022-05-11 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
深入解析java虚拟机：垃圾回收，最大并发标记清除垃圾回收器
Mutator线程和GC线程一起工作会造成一些问题，如图10-9所示。 图10-9 并发标记问题 三色抽象（Tricolor Abstraction）可以简洁地描述回收过程中对象状态的变化，所以本节将使用三色抽象描述对象标记过程：图10-9中黑色表示对象及成员都被处理，浅色网格表示对象本身已处理 增量更新的原理是打破第一个条件，通过写屏障记录下Mutator线程对黑色对象的增量修改，然后重新扫描这些黑色对象，以图10-9为例，当删除G到D的引用，并添加B到D的引用时，增量更新的写屏障会记录对象G 堆碎片化 CMS GC的Old GC使用（并发的）标记清除算法而不是像SerialGC、Parallel GC一样使用标记整理算法，原因在于如果使用标记整理算法，GC只能在标记阶段（大部分时间）并发：整理阶段由于需要移动对象 相比之下，标记清除算法允许标记阶段（大部分时间）并发，同时清理阶段不需要移动对象，也可以并发进行，所以CMS GC选择了标记清除算法。
78910编辑于 2022-10-28 - 来自专栏编程驿站
C++ 离散化算法
如果使用数组，最优方案是使用二分搜索算法。 算法应用 什么样的问题可以使用离散化算法？ 当问题并不完全关注数据，更多是关注数据之间的相对大小时可以使用分散算法提升解决问题的性能。如区间类型问题…… 下面使用几个案例来理解分散算法的应用。 数据范围： 10-9 ≤ x ≤ 109 1 ≤ n ≤ 105 1 ≤ m ≤ 105 10-9 ≤ l ≤ r ≤ 109 − 10000 ≤ c ≤ 10000 输入样例： 3 3 1 2 3 6 题目中x坐标的范围是10-9到1010之间，操作次数限制在1到105之间，意味着2*109个坐标中最多只有105个坐标会被指定值。 暴力解题思路： 创建一个二维数组arr[109][2]。 总结 本文聊聊离散化算法，当数据趋于离散分布，而且，计算时只在意数据的相对值时，可以使用此算法。
63710编辑于 2024-03-02 - 来自专栏程序小工
【Git】修改已经提交的commit内容
da0bd4e 10-13 订单创建[添加订单信息到order order_product表] 5ab5068 10-11 订单快照的实现 09c2116 10-10 订单快照的业务分析 8493571 10 （1）编辑最久远的需要修改的分支的前一个分支上 git rebase -i 60b8f01 显示的内容： pick 6edda7e 下单接口业务模型 pick 8493571 10-9 下单接口说明文档补充注释 （2）修改显示的内容，将pick修改为reword [保留提交的分支记录，但是编辑提交的信息] r 6edda7e 下单接口业务模型 pick 8493571 10-9 下单接口说明文档补充注释 pick
10.1K30发布于 2018-09-12 - 来自专栏全栈程序员必看
Linux获取uuid_查看uuid的命令
1纳秒（ns）=10-9秒（s）。UUID算法可以保证至大约公元3400年仍然唯一。
7.6K10编辑于 2022-09-22 - 来自专栏黎鹤舞的编程技术栏
常用的数据单位符号
MB = 1,024 KB 1 Mbps = 1,000 Kbps µ = 10-6 1 GB = 1,000 MB 1 GB = 1,024 MB 1 Gbps = 1,000 Mbps n = 10
47600编辑于 2024-05-27 - 来自专栏技术分享
【算法】----BF算法&KMP算法
我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。 事实上，对于检索，无非就是两个字符串的匹配过程，模式串是你想要匹配的串，主串是你搜索所在串。 BF算法和KMP算法是较为著名的模式匹配算法，接下来作出详细介绍。 BF算法 BF算法(Brute-Force)也称为暴力算法，其核心原理是逐个比较文本串和模式串的字符，如果匹配失败，则通过向右移动模式串的位置，再次进行比较。 在实际情况下，BF算法的效率并不高，特别是当文本串T和模式串P的长度很大时。对于较长的文本串和模式串，BF算法的时间复杂度可能会导致性能问题。 答案就是KMP算法。 KMP算法 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特点来加速匹配过程，避免重复匹配。
58310编辑于 2024-06-18 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-10：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义切换按钮控件
excelperfect 添加的步骤与本系列上一篇文章《VBA专题10-9：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义按钮控件》中的步骤相同，即：新建一个启用宏的工作簿并保存，关闭该工作簿，然后在
2.7K10发布于 2021-02-05 - 来自专栏Super 前端
算法--分治算法
本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/83866378 分治算法 分而治之，把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题 经典递归案例： 示例： 归并排序 详见：javascript排序算法 示例： 二分查找法（二分法） 二分查找也称折半查找，其要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。
89631发布于 2019-08-15 - 来自专栏半生瓜のblog
【算法】查找算法
查找算法 查找的定义 查找:又称检索或查询，是指在查找表中找出满足一定条件的结点或记录对应的操作。 查找效率:查找算法中的基本运算是通过记录的关键字与给定值进行比较，所以查找的效率通常取决于比较所花的时间，而时间取决于比较的次数。通常以关键字与给定值进行比较的记录个数的平均值来计算。 数组是特殊的块索引（一个块一个元素）： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xDbRyWBM-1635489015712)(查找算法.assets/image- [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6LawbrgF-1635489015715)(查找算法.assets/image-20211028180620292.png )] 分块查找的算法分两步进行，首先确定所查找的节点属于哪一块，即在索引表中查找其所在的块，然后在块内查找待查询的数据。
1K20编辑于 2023-05-13 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】xgboost算法
小编邀请您，先思考： 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异？ XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。 xgboost问世后，因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注，并在各种算法大赛上大放光彩。 ? 具体算法如下： 输入：训练集 ? 输出：提升树 步骤： （1）初始化 （2） 对m=1,2,3……M a）计算残差 ?
2K90发布于 2018-03-27 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【算法】PCA算法
小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？
2K40发布于 2018-04-18 - 来自专栏用代码征服天下
算法——排序算法
基本思想：现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76}，需要将其从小到大排序
1K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】Adaboost 算法
小编邀请您，先思考： 1 Adaboost算法的原理是什么 ？ 2 Adaboost算法如何实现？ 是一个加法模型，而Adaboost算法其实是前向分步算法的特例。那么问题来了，什么是加法模型，什么又是前向分步算法呢？ 3.1 加法模型和前向分步算法 如下图所示的便是一个加法模型 ? 这个优化方法便就是所谓的前向分步算法。 下面，咱们来具体看下前向分步算法的算法流程： 输入：训练数据集 ? 损失函数： ? 基函数集： ? 输出：加法模型 ? 3.2 前向分步算法与Adaboost的关系 在上文第2节最后，我们说Adaboost 还有另外一种理解，即可以认为其模型是加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法。 前向分步算法逐一学习基函数的过程，与Adaboost算法逐一学习各个基本分类器的过程一致。 下面，咱们便来证明：当前向分步算法的损失函数是指数损失函数 ?
2.6K140发布于 2018-03-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】SVD算法
2 SVD算法与PCA算法有什么关联？ 3 SVD算法有什么应用？ 4 SVD算法如何优化？ 前言 奇异值分解(Singular Value Decomposition，简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石 本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 也可以用于推荐算法，将用户和喜好对应的矩阵做特征分解，进而得到隐含的用户需求来做推荐。同时也可以用于NLP中的算法，比如潜在语义索引（LSI）。 SVD小结 SVD作为一个很基本的算法，在很多机器学习算法中都有它的身影，特别是在现在的大数据时代，由于SVD可以实现并行化，因此更是大展身手。
2K121发布于 2018-03-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】PCA算法
小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？
1.9K60发布于 2018-03-27 - 来自专栏用代码征服天下
算法——查找算法
1、顺序查找： 定义： 顺序查找（Sequential Search） 又叫线性查找，是最基本的查找技术，它的查找过程是：从表中第一个（或最后一个）记录开始，逐个进行记录的关键字和给定值比较，若某个记录的关键字和给定值相等，则查找成功，找到所查的记录；如果直到最后一个（或第一个）记录，其关键字和给定值比较都不等时，则表中没有所查的记录，查找不成功。 代码： import java.util.Scanner; import org.junit.jupiter.api.Test; /** * 顺序查找
1.1K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】GBDT算法
小编邀请您，先思考： 1 GBDT算法的原理是什么？ 2 GBDT算法如何做正则化处理？ GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用，假如要选择3个最重要的机器学习算法的话，个人认为GBDT应该占一席之地。 分类算法 GBDT的分类算法从思想上和GBDT的回归算法没有区别，但是由于样本输出不是连续的值，而是离散的类别，导致我们无法直接从输出类别去拟合类别输出的误差。 除了负梯度计算和叶子节点的最佳残差拟合的线性搜索，二元GBDT分类和GBDT回归算法过程相同。 多元分类算法 多元GBDT要比二元GBDT复杂一些，对应的是多元逻辑回归和二元逻辑回归的复杂度差别。 由于GBDT的卓越性能，只要是研究机器学习都应该掌握这个算法，包括背后的原理和应用调参方法。目前GBDT的算法比较好的库是xgboost。当然scikit-learn也可以。
1.6K80发布于 2018-03-27
腾讯云开发者
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