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JVM探究 面试题: 请你弹弹你对JVM的理解?Java8虚拟机和之前的变化更新? 什么是OOM?什么是栈溢出StackOverFlowError?怎么分析 JVM的常用调优参数有哪些? 内存快照如何抓取,怎么分析Dump文件?知道吗? 弹弹JVM中类加载器你的认认识?rt-jar ext application 视频教程 https://www.bilibili.com/video/BV1iJ411d7jS?p=2&spm_id_from=pageDriver JVM的位置 JVM的体系结构…

问题→ 动态连通性:当程序从输入中读取了整数对p q时,如果已知的所有整数对都不能说明p和q是相连的,那么则将这一对整数写入到输出中.如果已知的数据可以说明p和q 是相连的,那么程序应该忽略p q这对整数并继续处理输入中的下一对整数. 该问题的应用→ 网络,变量名等价性,数字集合等. 设计API→ public class UF   UF(int N) 以整数标识(0到N-1)初始化N个触点 void union(int p, int q) 在p和q之间添加一条连接 int find(int p…

奔小康赚大钱 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1836    Accepted Submission(s): 798 Problem Description 传说在遥远的地方有一个非常富裕的村落,有一天,村长决定进行制度改革:重新分配房子.这可是一件大事,关系到人民的住房问题啊.村里共有n间房间,刚好有n家老百姓,考虑到每…

GC算法精解(五分钟让你彻底明白标记/清除算法) 相信不少猿友看到标题就认为LZ是标题党了,不过既然您已经被LZ忽悠进来了,那就好好的享受一顿算法大餐吧.不过LZ丑话说前面哦,这篇文章应该能让各位彻底理解标记/清除算法,不过倘若各位猿友不能在五分钟内看完,那就不是LZ的错啦. 好了,前面只是小小开个玩笑,让各位猿友放松下心情.下面即将与各位分享的,是GC算法中最基础的算法------标记/清除算法.如果搞清楚这个算法,那么后面两个就完全是小菜一碟了. 首先,我们回想一下上一章提到的根搜索算法,它…

转自http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/53002524 一 基本概念 基于图的模型是推荐系统中相当重要的一种方法,以下内容的基本思想是将用户行为数据表示为一系列的二元组,每一个二元组(u,i)代表用户u对物品i产生过行为,这样便可以将这个数据集表示为一个二分图. 假设我们有以下的数据集,只考虑用户喜不喜欢该物品而不考虑用户对物品的喜欢程度, 其中用户user=[A,B,C],物品item=[a,b,c],用户和物品有以下的关系…

1.问题描述: 对于著名的图的m着色,有两个主要的问题,一个是图的m色判定问题,一个是图的m色优化问题,描述如下. 图的m色判定问题: 给定无向连通图G和m种颜色.用这些颜色为图G的各顶点着色.问是否存在着色方法,使得G中任2邻接点有不同颜色. 图的m色优化问题:给定无向连通图G,为图G的各顶点着色, 使图中任2邻接点着不同颜色,问最少需要几种颜色.所需的最少颜色的数目m称为该图的色数. 对于网上或书上的一些求解方式主要用贪心算法求解的方式,也有用回溯法的方式(一般不用,时空太大).如这位博主 …

还是畅通工程 Time Limit : 4000/2000ms (Java/Other)   Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 5   Accepted Submission(s) : 3 Font: Times New Roman | Verdana | Georgia Font Size: ← → Problem Description 某省调查乡村交通状况,得到的统计表中列出了任意两村庄间的距离.省…

EM算法概述 (1)数学之美的作者吴军将EM算法称之为上帝的算法,EM算法也是大家公认的机器学习十大经典算法之一.EM是一种专门用于求解参数极大似然估计的迭代算法,具有良好的收敛性和每次迭代都能使似然函数值单调不减的优良性质.在统计机器学习.自然语言处理等领域应用非常广泛,许多统计学算法都是EM算法的体现,比如说隐含马尔科夫模型的训练方法Baum-Welch算法.最大熵模型的训练方法GIS算法.高斯混合模型EM算法.主题模型训练推理的pLSA方法,都是EM算法.甚至连聚类中的k-means算法,…

目录 1. Mini-batch gradient descent 1.1 算法原理 1.2 进一步理解Mini-batch gradient descent 1.3 TensorFlow中的梯度下降 2. Exponentially weighted averages 2.1 伦敦天气温度 2.2 进一步理解Exponentially weighted averages 2.3 偏差修正(bias correction) 3. Gradient descent with momentum(Mo…