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LeetCode-题库(8-9)
给你两个字符串 word1 和 word2 。请你从 word1 开始，通过交替添加字母来合并字符串。如果一个字符串比另一个字符串长，就将多出来的字母追加到合并后字符串的末尾。 返回 合并后的字符串 。
46520编辑于 2022-10-31 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 8-9 lasso
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节介绍模型正则化的另外一种方式LASSO，依然通过具体的编程实现LASSO，并对α取值与过拟合（拟合曲线）之间的关系进行探讨，进而对LASSO与Ridge进行比较。
1.5K20发布于 2020-01-14 - 来自专栏趣谈前端
前端进阶第8-9周打卡题目汇总
前端基础打卡已经基本结束了,内容从css基础,动画,js基本算法,作用域,闭包,节流防抖这些基本的web知识大家有没有都掌握了呢?年后会出一个进阶路线规划图,希望笔者可以带着大家,一起进步,一起成长.
98040发布于 2020-02-12 - 来自专栏AI SPPECH
IO竞赛2025年题目解析：高级难度（8-9）
2025年的高级难度（难度系数8-9）题目综合考察了选手的算法设计、数学建模、问题分析和代码实现能力。本文将深入解析2025年高级难度的IO竞赛题目，帮助选手们突破极限，冲击更高的竞赛成绩。 难度进阶路径: 入门(1-3) → 基础(4-5) → 中级(6-7) → 高级(8-9) → 专家(10) 难度系数 考察重点 核心知识点 学习目标 8-9 算法设计、数学建模、问题分析 高级图论、高级动态规划 （8题） ├── 第四章：高级难度题目解题策略 └── 第五章：顶尖选手的训练方法 第一章：2025年IO竞赛高级难度题目概述 根据2025年NOI修订版大纲，高级难度（NOI级别）的知识点难度系数为8-
49810编辑于 2025-11-13 - 来自专栏linjinhe的专栏
设计数据密集型应用（8-9）：从单机到分布式
所以，当你通过网络发送一个数据包的时候，程序必须考虑到这个数据包可能丢失、也可能延迟。
80510发布于 2020-04-01 - 来自专栏迁移内容
高性能MySQL(3)——创建高性能索引
三、高性能的索引策略 3.1、独立的列 索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数。 参考： 《高性能 MySQL 第三版》 聚簇索引和非聚簇索引 mysql-覆盖索引 创建高性能的索引
1.9K20编辑于 2022-12-01 - 来自专栏用户1337634的专栏
高性能logback
开发环境一般都把日志输出到ConsoleAppender，但是其他环境是不需要的，可以使用动态配置。
3.4K42发布于 2019-03-27 - 来自专栏腾讯乐享
8-9双月运营攻略一次性提供
电脑端直通地址，管理员现在就可以体验： https://lexiangla.com/settings/mobile-layout 领取详细攻略与素材 3个场景 12个精彩活动 为你一次性提供8-9
71620编辑于 2022-07-21 - 来自专栏前端小课堂
高性能JavaScript
从《高性能JavaScript》一书中的整理笔记： 1、将经常使用的对象成员、数组项、和域外变量存入局部变量 原因：数据存储位置对大地代码整体性能会产生重要的影响，直接变量和局部变量的访问速度快于数组和对象成员
1.3K10发布于 2019-09-04 - 来自专栏TopFE
高性能JavaScript
由于局部变量存在于作用域的起始位置，因此访问局部变量比访问跨作用域变量更快，变量在作用域中的位置越深，访问所需时间就越长，由于全局变量总处在作用域的最末端，因此访问速度最慢。
1.3K00编辑于 2022-01-24 高性能ListViews
高性能ListViews原文链接:PerformanceListViews原文作者:Brandon译文出自:开发技术前线www.devtf.cn。未经允许，不得转载!
12700编辑于 2026-04-24GPU高性能编程13: TIRx 与高性能GEMM (下)
TIRx 与高性能GEMM (下)既然已经有了 TMA 和双缓冲，为什么还说没有真正 overlap？原因是当前代码仍由一个 warpgroup 顺序推进 load、MMA 和 store。
22900编辑于 2026-08-26- 来自专栏Liusy01
Netty高性能之道
所以今天来看以下Netty的高性能是如何建立的？ IO通信的三原则： 1、传输：用什么样的通道发送数据，I/O模型在很大程度上决定了通信的性能。 2、协议：协议的选择不同，性能也不同。 Netty高性能之道： 一、异步非阻塞通信 I/O多路复用技术通过把多个I/O的阻塞复用到同一个select的阻塞上，从而使得系统在单线程的情况下可以同时处理多个客户端请求，与传统的BIO相比，多路复用的最大优势就是系统开销小 五、高性能的序列化框架 影响序列化性能的关键因素如下： 1、序列化之后码流的大小（网络带宽的占用） 2、序列化与反序列化的性能（CPU资源的占用） 3、是否支持跨语言 Netty提供了对Google 上述就是Netty高性能的基础，来自《Netty权威指南 第2版》一书。
1.1K20发布于 2020-09-01 - 来自专栏林德熙的博客
WPF 高性能笔
本文告诉大家WPF的INK的实现，和如何做一个高性能的笔。 高性能的笔迹在 WPF 包含两个部分，一个是就是输入，第二个就是渲染。 所以按照原来的元素的输入渲染是无法做到高性能的，那么 WPF 的笔迹是如何做到很快？这里需要用到两个科技，一个就是输入使用 StylusPlugin 一个就是使用另一个 UI 线程解决渲染的速度。 为什么 Stylusplugin 可以做到高性能？ 这个需要从触摸开始讲。在我的另一篇博客有告诉大家从触摸到事件，在 WPF 是通过触摸线程拿到触摸信息。 如果要做高性能的笔必须要了解 WPF 的触摸和渲染原理，具体请看WPF 渲染原理 和 WPF 触摸到事件 于是下面告诉大家如何做出一个高性能的笔。 本文主要告诉大家如何继承 StylusPlugIn 来做高性能的笔。
1.2K40发布于 2018-09-19 - 来自专栏别明天就今天吧
Redis-高性能
最近有一道常见的Redis面试题，Redis为什么那么快？下面我们来分析下"快"的原因。
70911发布于 2020-09-07 - 来自专栏程序人生 阅读快乐
Python高性能编程
Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。 本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。**后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。 本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读。 Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。
90420发布于 2018-10-10 - 来自专栏IT技术精选文摘
Netty高性能之道
事实上，我对这个数据并不感到惊讶，根据我5年多的NIO编程经验，通过选择合适的NIO框架，加上高性能的压缩二进制编解码技术，精心的设计Reactor线程模型，达到上述性能指标是完全有可能的。 Netty高性能之道 2.1. RPC调用的性能模型分析 2.1.1. Netty高性能之道 2.2.1. 异步非阻塞通信 在IO编程过程中，当需要同时处理多个客户端接入请求时，可以利用多线程或者IO多路复用技术进行处理。 Netty默认提供了对Google Protobuf的支持，通过扩展Netty的编解码接口，用户可以实现其它的高性能序列化框架，例如Thrift的压缩二进制编解码框架。 正是由于Java原生序列化性能表现太差，才催生出了各种高性能的开源序列化技术和框架（性能差只是其中的一个原因，还有跨语言、IDL定义等其它因素）。 2.2.8.
1.7K70发布于 2018-01-30 【高性能MySQL】事务
就像锁粒度的升级会增加系统开销一样，事务处理过程中也会增加服务器的开销。需要更强的CPU，更大的内存和磁盘空间。用户可以根据业务是否需要事务，来选择合适的存储引擎。
58210编辑于 2025-01-01- 来自专栏林德熙的博客
高性能笔迹原理
在显示器屏幕收到 HDMI 输出到屏幕刷新需要的时间是 16 毫秒 那么此时极限优化的笔迹延时就是三个硬件中速度最慢的触摸框硬件，也就是 30 毫秒以上 这就是高性能笔迹的核心了 在 Windows 下 如果在框架层上使用，请看 WPF 使用 Composition API 做高性能渲染 因此 Win10 下的 UWP 能做到最快的笔迹，在 Win10 下，一个空应用加上一个空 InkCanvas 就能做到 从这里获取触摸的速度会比从 USB 读取快 在 WPF 中如何使用 RealTimeStylus 请看 WPF 高速书写 StylusPlugIn 原理 在 WinForms 中请看 WinForms 下的高性能笔迹方法
1.3K21发布于 2020-08-06 - 来自专栏bit哲学院
Python 高性能编程
他在 yCon 和 PyData 会议上教授 Python 编程，这几年一直在英国从事关于数据科学和高性能计算方面的咨询工作。 高性能 Python 的开发者更有可能在接下来的几年里使用和信任 Python 2.7。 他已经在 PyCon 和 PyData 大会上讲课超过 10 年，并且在伦敦从事人工智能和高性能计算领域的咨询工作超过 10 年时间。 因此，高性能编程可以被认为是通过降低开销（比如撰写更高效的代码）或改变操作方式（比如寻找一种更合适的算法）来让这些操作的代价最小化。 然而，通过理解数据在硬件层面的移动方式以及 Python 在抽象层面移动数据的方式，你会学到一些编写高性能 Python 程序的知识。
1.2K30发布于 2020-11-30
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