聊聊不太符合常规思维的动态规划算法

摘要:大部分动态规划能解决的问题,都可以通过回溯算法来解决,只不过回溯算法解决起来效率比较低,时间复杂度是指数级的。动态规划算法,在执行效率方面,要高很多。 本文分享自华为云社区《深入浅出动态规划算法》,作者:嵌入式视觉。 一,动态规划概念 动态规划比较适合用来求解最优问题,比如求最大值、最小值等等

从原理聊JVM(二):从串行收集器到分区收集开创者G1

随着Java的进化过程,涌现出各种不同的垃圾回收器,从串行执行到并行执行,从高吞吐到低延迟,终极目标就是让开发人员专注于程序的代码书写而无需关注内存管理。

JDK8到JDK17有哪些吸引人的新特性?

本文主要介绍JDK8到JDk17近200个JEP中比较有价值的新特性(按照价值从高到低排序),这里有一部分特性作者也在线上环境使用过,也会将其中的使用心得分享给大家。

为什么反射慢?

反射机制就是通过字节码文件对象获取成员变量、成员方法和构造方法,然后进一步获取它们的具体信息,如名字、修饰符、类型等。 反射机制的性能较低有很多原因,这里详细总结以下4点原因: (1)JIT优化受限: JIT 编译器的优化是基于静态分析和预测的。反射是一种在运行时动态解析类型信息的机制,在编译时无法

二分查找 | C++

以此题为例:P2249 【深基13.例1】查找 二分查找 对于一个单调不降的序列 \(S\),传统查找的复杂度是 \(O(|S|)\),即 \(O(n)\). 有时候序列 \(S\) 中的元素特别多,或者你希望尽量减小复杂度,那么,有没有复杂度更低的方法呢? 理论上是不行的,因为读入的复杂度已经达到

【一天一点.NET小知识】运用向量Vector加速求和计算

随着 .NET 版本的演进,从 .NET Standard 2.0 版本开始,支持 Vector 类型。 从 .NET 8.0 版本开始,大量在 Runtime 提供的各个组件中运用向量计算,​特别是 Linq。 Vector 类型:表示指定数值类型(适用于并行算法的低级别优化)的单个向量。

Nginx性能调优5招35式不可不知的策略实战

Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,它在全球范围内被广泛使用,因其高性能、稳定性、丰富的功能以及低资源消耗而受到青睐。今天V哥从5个方面来介绍 Nginx 性能调优的具体策略,希望对兄弟们有帮助,废话不多说,马上开整。 1. 系统层面: 调整内核参数:例如,增加系统文件描述符的限制、T

WTM的项目中EFCore如何适配人大金仓数据库

一、WTM是什么 WalkingTec.Mvvm框架(简称WTM)最早开发与2013年,基于Asp.net MVC3 和 最早的Entity Framework, 当初主要是为了解决公司内部开发效率低,代码风格不统一的问题。2017年9月,将代码移植到了.Net Core上,并进行了深度优化和重构,

ONNX Runtime入门示例:在C#中使用ResNet50v2进行图像识别

ONNX Runtime简介 ONNX Runtime 是一个跨平台的推理和训练机器学习加速器。ONNX 运行时推理可以实现更快的客户体验和更低的成本,支持来自深度学习框架(如 PyTorch 和 TensorFlow/Keras)以及经典机器学习库(如 scikit-learn、LightGBM、

4.4K Star!推荐一款新一代的极简监控系统!轻量高性能!超500个监控指标,颜值高、功能强大!

在信息化快速发展的今天,企业运维面临的挑战日益增多。传统的运维监控系统往往存在功能冗余、性能低下、操作复杂等问题,难以满足现代企业对高效、稳定、智能的运维管理需求。 今天给大家推荐一款新一代极简运维监控系统:WGCLOUD 1、介绍 WGCLOUD是一个基于Java开发的高性能、高并发的分布式监控系

基于 JuiceFS 构建高校 AI 存储方案:高并发、系统稳定、运维简单

中山大学的 iSEE 实验室(Intelligence Science and System) Lab)在进行深度学习任务时,需要处理大量小文件读取。在高并发读写场景下,原先使用的 NFS 性能较低,常在高峰期导致数据节点卡死。此外,NFS 系统的单点故障问题也导致一旦数据节点宕机,该机器上的数据将

日常Bug排查-改表时读数据不一致

前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug的排查。笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧,同时顺便积累素材。 Bug现场 线上连续两天出现NP异常,而且都是凌晨低峰期才出现,在凌晨的流量远没有白天高峰期大。而出问题的接口又是通常的业务请求。于是,很自然的,我们就想凌晨有什么特殊的运维动作,翻了下时

使用 TensorRT C++ API 调用GPU加速部署 YOLOv10 实现 500FPS 推理速度——快到飞起!!

NVIDIA ® TensorRT ™ 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK,包含深度学习推理优化器和运行时,可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法,通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略,在保持高精度的同时显著降低了计算开销...

哎,被这个叫做at least once的玩意坑麻了。

你好呀,我是歪歪。 前几天遇到一个生产问题,同一个数据在数据库里面被插入了两次,导致后续处理出现了一些问题。 当时我们首先检讨了自己,没有做好幂等校验。甚至还发现了一个低级错误:对应的表,针对订单号,这个业务上具有唯一属性的字段,连唯一索引都没有加。如果加了唯一索引,也不至于出现落库两次的情况。 然

性能分析: 快速定位SQL问题

在数据库性能调优的实践中,SQL性能分析是至关重要的一环。一个执行效率低下的SQL语句可能会导致整个系统的性能瓶颈。 为了快速定位并解决这些问题,我们需要对SQL进行性能分析。本文将介绍一些常用的方法和技术,帮助大家快速定位SQL问题。 1、找出执行时间最长的SQL 首先,我们需要找到执行时间最长的

大模型高效微调-LoRA原理详解和训练过程深入分析

博客首发于我的知乎,详见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/702629428 一、LoRA原理 LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs),即LLMs的低秩适应,是参数高效微调最常用的方法。 LoRA的本质就是用更少的训练参数来近似LLM全参数微调所

解读surging 的内存过高的原因

前言 对于.NET开发人员来讲,一个程序占用内存过高,是极其糟糕,是一款不合格的程序软件,.NET开发人员也不会去使用服务器垃圾收集器(ServerGarbageCollection),而是选用工作站垃圾收集器,而是对于一款低内存的程序更能给开发人员是一款稳定运行的程序,而对于今天写这篇文章的目的,

一文搞懂 ARM 64 系列: 寄存器

ARM 64中包含多种寄存器,下面介绍一些常见的寄存器。 1 通用寄存器 ARM 64包含31个64bit寄存器,记为X0~X30。 每一个通用寄存器,它的低32bit都可以被访问,记为W0~W30。 在这31个通用寄存器中,有2个寄存器比较特殊。 X29寄存器被作为栈帧寄存器,也被称为FP(Fra

NumPy 通用函数(ufunc):高性能数组运算的利器

NumPy的通用函数(ufunc)提供高性能的逐元素运算,支持向量化操作和广播机制,能应用于数组的数学、逻辑和比较运算。ufunc可提高计算速度,避免低效的循环,并允许自定义函数以满足特定需求。例如,ufunc实现加法比循环更高效。通过`frompyfunc`可创建自定义ufunc。判断函数是否为u...

ch58x/ch59xADC差分采样NTC电阻获取当前温度

前言:之前的文章中也有关于使用I2C器件进行温度的采集的文章 采集温度的方式不止使用传感器,也可以使用NTC温敏电阻进行采集,此方法的外围电路较为简单切成本较低,代码也较为容易实现。 实现原理:先通过差分采样电路进行采集,采集之后可以获取NTC或者定值电阻的电压;已知这些信息可以通过欧姆定律得到当前