阅读一个优秀的Server内核实现,早期的代码比后期的代码要好得多.因为在早期的代码里,你可以学习到一个黑客级别的程序猿到底在思考什么.同时,你能看到他哪里写得差劲,以及后来是怎么优化的. 如果你一心追求最新的技术,但是,不关心它是怎么成长起来的,方向都走错了.走错了方向,跑得越快,离目标越远. /* Search the first timer to fire. * This operation is useful to know how many time the select can be…

Sql server聚合函数在实际工作中应对各种需求使用的还是很广泛的,对于聚合函数的优化自然也就成为了一个重点,一个程序优化的好不好直接决定了这个程序的声明周期.Sql server聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值.聚合函数对一组值执行计算,并返回单个值.除了 COUNT 以外,聚合函数都会忽略空值. 聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一起使用.   v1.写在前面 如果有对Sql server聚合函数不熟或者忘记了的可以看我之前的一片博客.sql server…

Harris角点检测算法优化 一.综述 用 Harris 算法进行检测,有三点不足:(1 )该算法不具有尺度不变性:(2 )该算法提取的角点是像素级的:(3 )该算法检测时间不是很令人满意. 基于以上认识,我主要针对第(3 )点对Harris 角点检测算法提出了改进. 二.改进 Harris 算法原理 在介绍我的方法之前,我先提出如下概念:图像区域像素的相似度.我们知道, Harris 角点检测是基于图像像素灰度值变化梯度的, 灰度值图像的角点附近,是其像素灰度值变化非常大的区域,其梯度也非常大…

说是算法优化,基本上是在吹牛,仅仅只是算是记录下,我写代码时候的思路.毕竟还是小菜鸟. 我要开一个party,与会者都是情侣,可是情侣并非一起过来的,而是有先有后,可是每位与会者来的时候都拿着一束鲜花,第一件事情就是送给自己的伴侣. 设计一个算法,最高效率的解决这个事情. 最開始的时候,是这种. import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class TestParty { List<Person> persons = n…

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 (广泛采用) 协调过滤的概念 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法. 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而…

1 前言 前面写了4篇Redis底层实现和工程架构相关文章,感兴趣的读者可以回顾一下: Redis面试热点之底层实现篇-1 Redis面试热点之底层实现篇-2 Redis面试热点之工程架构篇-1 Redis面试热点之工程架构篇-2 今天开始来和大家一起学习一下Redis实际应用篇,会写几个Redis的常见应用. 在我看来Redis最为典型的应用就是作为分布式缓存系统,其他的一些应用本质上并不是杀手锏功能,是基于Redis支持的数据类型和分布式架构来实现的,属于小而美的应用. 结合笔者的日常工作,…

冒牌排序 基本思想 定义:冒泡排序的英文是bubblesort,它是一种基础的交换排序 原理:每次比较两个相邻的元素,将较大的元素交换至右端 (升序排序) 思路:相邻的元素两两比较,当一个元素大于右侧相邻元素时,交换它们的位置:当一个元素小于或等于右侧相邻元素时,位置不变 案例分析: 1.初始的无序数列 {5,8,6,3,9,2,1,7},希望对其升序排序 2.按照思路分析: 在经过第一轮交换后,最大的数 9 冒泡到了最右边 到此为止,所有元素都是有序的了,这就是冒泡排序的整体思路. 3.冒泡排…

在讨论Redis内存管理中的LRU算法之前,先简单说一下LRU算法: LRU算法:即Least Recently Used,表示最近最少使用页面置换算法.是为虚拟页式存储管理服务的,是根据页面调入内存后的使用情况进行决策了.由于无法预测各页面将来的使用情况,只能利用"最近的过去"作为"最近的将来"的近似,因此,LRU算法就是将最近最久未使用的页面予以淘汰,类似于末尾淘汰制. 比如: 如输入以下序列时:4,7,0,7,1,0,1,2,1,2,6 可以用一个特殊的栈来保…

前言 Glide可以说是最常用的图片加载框架了,Glide链式调用使用方便,性能上也可以满足大多数场景的使用,Glide源码与原理也是面试中的常客. 但是Glide的源码内容比较多,想要学习它的源码往往千头万绪,一时抓不住重点. 本文以Glide做了哪些优化为切入点,介绍与学习Glide的源码与原理,如果对您有所帮助,欢迎点赞. 原文首发:https://juejin.cn/post/6970683481127043085 Glide做了哪些优化? 要想要回答这个问题,我们可以先想一想,如果我们…

deeplearning算法优化原理目录· 量化原理介绍 · 剪裁原理介绍 · 蒸馏原理介绍 · 轻量级模型结构搜索原理介绍 1. Quantization Aware Training量化介绍1.1 背景近年来,定点量化使用更少的比特数(如8-bit.3-bit.2-bit等)表示神经网络的权重和激活已被验证是有效的.定点量化的优点包括低内存带宽.低功耗.低计算资源占用以及低模型存储需求等. 低精度定点数操作的硬件面积大小及能耗比高精度浮点数要少几个数量级. 使用定点量化可带来4倍的模型压缩.…