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7-3 打印沙漏
点这里 7-3 打印沙漏 本题要求你写个程序把给定的符号打印成沙漏的形状。
70220发布于 2019-11-08 - 来自专栏繁花云
7-3笔记
对数的定义：一般地，如果ax=N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。
56200发布于 2018-07-31 - 来自专栏刷题笔记
7-3 约瑟夫环 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472782 7-3 约瑟夫环 (25 分) N个人围成一圈顺序编号，从1号开始按1、
1.1K10发布于 2019-11-08 - 来自专栏以终为始
7-3 情人节 （15 分)
输入按照点赞的先后顺序给出不知道多少个点赞的人名，每个人名占一行，为不超过10个英文字母的非空单词，以回车结束。一个英文句点.标志输入的结束，这个符号不算在点赞名单里。
20620编辑于 2023-03-09 - 来自专栏刷题笔记
7-3 电话聊天狂人 (25 分)
点这里 7-3 电话聊天狂人 (25 分) 给定大量手机用户通话记录，找出其中通话次数最多的聊天狂人。 输入格式: 输入首先给出正整数N（≤105），为通话记录条数。
1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
7-3 寻找大富翁 (50分)
胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。假设给出N个人的个人资产值，请快速找出资产排前M位的大富翁。
1.5K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏以终为始
7-3 树的同构 （25 分）
7-3 树的同构 （25 分） 给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2，则我们称两棵树是“同构”的。 对于每棵树，首先在一行中给出一个非负整数N (≤10)，即该树的结点数（此时假设结点从0到N−1编号）；随后N行，第i行对应编号第i个结点，给出该结点中存储的1个英文大写字母、其左孩子结点的编号、右孩子结点的编号 注意：题目保证每个结点中存储的字母是不同的。 输出格式: 如果两棵树是同构的，输出“Yes”，否则输出“No”。
22910编辑于 2023-03-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-3 求数据的主成分pca
首先创建一个虚拟的测试样本，样本具有两个特征，并且两个特征之间具有相应的线性关系。这里之所以让两个特征之间具有一定的线性关系是因为对这样的两个特征进行降维效果会比较明显。
80250发布于 2019-11-13 - 来自专栏刷题笔记
7-3 堆栈操作合法性 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/98609302 7-3 堆栈操作合法性 (20 分) 假设以S和X分别表示入栈和出栈操作。
1.5K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏AI
AI中的数据存储
: GB级别的顺序写 推理和RAG过程中: TB级别的随机读 归档过程中: PB级别的随机写 典型 AI 集群的存储剖析(按存储性能分层存储) 图片 左边绿色GPU服务器集群通常只能提供8个U.2的插槽 中间采用高性能全闪存,通过是TLC, 弥补机械盘性能, 总容量比HDD少 右边采用对象存储, 存储集群或JBODS, 包含大量机械盘, 总容量占比高 AI集群中的数据移动 图片 1.数据采集阶段，原始数据按顺序写入对象存储层 RAG 还可以创建额外的 I/O 活动 5.归档流程: 模型输入和输出被捕获并写入对象存储层的磁盘 旨在优化 AI 存储效率的产品组合 QLC 提升新型 AI DC(数据中心) 构建的电源效率 每个 DGX 有关建模详细信息，请参阅附录“QLC 功率效率与 HDD” 模型训练与数据存储 AI 数据穿越存储层之旅 最近的检查点基本在SSD上 早期的检查点数据在HDDS AI数据量级和性能 检查点：提高存储容量和吞吐量 Blob 存储层一次性访问可实现高吞吐量 AI负载中的存储扩展性 总结 AI集群流程中的数据存储需要根据实际业务的量级和性能要求做分层存储, 这样成本可控且性能满足需求 AI行业也会带动存储行业发展,
1.7K11编辑于 2024-09-18 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
微软：AI存储，SSD or HDD ?
Fig-2 AI训练工作流对应的存储方案定性说明。 Fig-3 图示 AI训练工作流中存储层动态交互过程。 数据转移到HDD层做长时保留 • 存储层的性能/容量，随GPUs数量及训练次数弹性扩展 AI模型训练前，要完成数据Tokenization/ Vectorization，用什么专用软件来实现？ 核心要点：GPU从Blob存储层同时访问会驱动高吞吐量 Fig-6 从AI系统存储带宽需求，看HDD和SSD发展现况和机遇： • 当前系统使用SSD能满足训练和Checkpoint的性能读取（但成本较高 总结 作为运营主要AI训练资源云厂商，”巨硬“对AI应用层系统实践，应该说是富有经验的，从这篇分享中可以总结以下几点： • 和新兴存储厂商（WEKA/VAST/Infidant）等普遍拥抱闪存基础设施& （Fig-5）； • HDD/SSD介质发展趋势，AI场景要兼顾容量和性能（Fig-7）。
1.3K10编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
SuperMicro：AI存储硬件方案
SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-1 云厂商 AI存储方案 大规模 AI/GPU 集群基础设施。按可扩展单元 (SU，也称为 Pod，例如 256 个 GPU) 进行扩展。 最高性能的 AI 训练和推理。 存储需求： • 全部为 NVMe 存储。 • 每个 SU 的性能要求：读取 125 GBps / 写入 62 GBps。 SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-2 企业级AI存储方案 Pod 级别的部署（较云厂商规模、性能要求降低） 企业用例，推理与训练的比较 存储需求： • 全 NVMe 或 PB 级别的分层存储 • 并行文件系统，高性能对象存储。 SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-3 基础计算硬件方案 在执行 AIOps 和 MLOps 时： • GPU 密集型服务器加速 AI 训练和推理。 SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-5 计算+存储（性能层）+容量层 方案 所有训练数据集和模型都存储在本地 • 数据湖使用容量优化的存储。
1.1K10编辑于 2025-02-11 - 来自专栏freesan44
PTA 7-3 拼题 A 是真爱 (20 分)
如果一次都没有，在第二行输出 wu gan（无感）；如果有但不超过 3 次，输出 you ai（有爱）；如果超过了 3 次，输出 zhen ai la（真爱啦）。 Hey I love pintia a 结尾无空行 输出样例 2： 1 you ai 结尾无空行 输入样例 3： This is apintiatest. Hey I love pintia, really zhen ai pintia la,pintia is my favorite place to go. Hey I love pintia, really zhen ai pintia la,pintia is my favorite place to go. ") else: print("zhen ai la")
41710编辑于 2021-12-06 - 来自专栏数据结构和算法
7-3 调查电视节目受欢迎程度 (15分)
7-3 调查电视节目受欢迎程度 (15分) 某电视台要调查观众对该台8个栏目（设相应栏目编号为1~8）的受欢迎情况，共调查了n位观众（1≤n≤1000），现要求编写程序，输入每一位观众的投票情况（每位观众只能选择一个最喜欢的栏目投票
32010编辑于 2023-11-30 - 来自专栏freesan44
PTA 7-3 拼题 A 是真爱 (20 分)
如果一次都没有，在第二行输出 wu gan（无感）；如果有但不超过 3 次，输出 you ai（有爱）；如果超过了 3 次，输出 zhen ai la（真爱啦）。 Hey I love pintia a 结尾无空行 输出样例 2： 1 you ai 结尾无空行 输入样例 3： This is apintiatest. Hey I love pintia, really zhen ai pintia la,pintia is my favorite place to go. Hey I love pintia, really zhen ai pintia la,pintia is my favorite place to go. ") else: print("zhen ai la")
57500发布于 2021-09-10 - 来自专栏皮振伟的专栏
漫谈AI推理与存储
AI存储核心需求 模型权重 LLM模型权重是AI推理最基础的持久化存储数据，核心特征为一次写入、多次读取。 KV Cache存储诉求、延迟与成本痛点 综合两种KV Cache管理方式，AI推理场景对存储的核心诉求可总结为三点：容量大、数量多、分布式高效调度。 基于GD2FS的AI推理架构 基于GD2FS构建的LLM推理协同架构，核心是重塑端到端的AI推理链路，打破传统推理引擎、存储、调度系统的割裂状态。 AI推理是典型的系统性工程，性能优化不能局限于单一模块，需实现存储、推理、调度的全局协同。 、缓存吞吐、存储成本、资源调度等核心痛点，为超长上下文、高并发、大规模AI推理场景提供底层支撑。
19210编辑于 2026-06-05 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-3 阅览室
7-3 阅览室 天梯图书阅览室请你编写一个简单的图书借阅统计程序。当读者借书时，管理员输入书号并按下S键，程序开始计时；当读者还书时，管理员输入书号并按下E键，程序结束计时。
48930发布于 2020-06-23 - 来自专栏AI掘金志
华为AI存储「求解」大模型
另一方面，以大模型为代表的多模态AI，数据结构、类型远比单模态AI复杂，数据量也更加庞大。 两大趋势相互叠加，市场对于存储的增量需求呼之欲出。 二、AI存储三要素：精度、效率、能耗 以往，训练模型的方法简单而粗暴：大量的数据加上人工，以及强大的算力，不断调优，提高模型精度。 很明显，前一种方式被广泛使用并达到了极限，后一种方式正呈星火燎原之势，开始席卷整个AI行业。 三、AI存储如何让企业用上大模型？ 基于此，华为推出了两款AI存储产品：OceanStor A310 ，FusionCube A3000。 AI存储的未来 从工业社会到信息社会，伴随着新技术的发展，数据的总量呈几何级数增长。 如何利用好数据成为关键，而这又与存储技术息息相关，两者相互影响、互相作用。
51930编辑于 2023-08-26 - 来自专栏焱融科技
AI 场景的存储优化之路
人工智能是数据的消耗大户，对存储有针对性的需求。这次我们讲讲面向AI场景的存储性能优化思路。 谈优化之前，我们先分析一下AI访问存储的几个特点： 海量文件，训练模型的精准程度依赖于数据集的大小，样本数据集越大，就为模型更精确提供了基础。 跟一些AI公司的同事交流中，大家经常提到的一个问题就是，用户在某一个目录下存放了海量文件，导致训练的时候出现性能问题，其实就是碰到了存储的热点问题。 综上，对于AI场景来说，分布式存储面临三大挑战： 海量文件的存储 小文件的访问性能 目录热点 海量文件的存储 首先讨论海量文件存储的问题。海量文件存储的核心问题是什么，是文件的元数据管理和存储。 总结 本文针对海量文件存储、小文件访问性能、热点访问三个维度，分析了面向AI场景下，分布式文件系统面临的挑战，以及我们的应对思路，也希望借此文和更多技术专家交流如何对AI场景下的存储方案进行针对性的优化
1.9K10发布于 2020-02-27 - 来自专栏AI系统
【AI系统】指令和存储优化
除了应用极广的循环优化，在 AI 编译器底层还存在指令和存储这两种不同优化。指令优化指令优化依赖于硬件提供的特殊加速计算指令。这些指令，如向量化和张量化，能够显著提高计算密度和执行效率。 并将结果存储到数组 C 当中。 张量化在 AI 应用日益广泛的今天，程序运行的数据形式经历了显著的演变。特别是以神经网络为代表的神经网络模型，其内部数据形式为多维矩阵，通常称为张量。 在 AI 系统中，这种视角下的内存管理显然无法支撑起 AI 应用。AI 系统通常需要处理大量的数据和复杂的算法，这就需要高效的内存分配和回收策略来支持它们的运行。 NPU 的内存管理机制包括：片上内存：NPU 通常具有片上内存，用于存储权重和激活等数据，以减少与外部内存的通信开销。内存访问模式：NPU 针对 AI 工作负载进行了优化，支持高并发的内存访问模式。
82410编辑于 2024-11-29
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