- 【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇...矩阵乘法GEMM!以及为什么说GEMM是深度学习的核心?
不想努力的小土博
机器学习基础算法优质笔记2人工智能算法矩阵深度学习线性代数
【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇…矩阵乘法GEMM!以及为什么说GEMM是深度学习的核心?【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇…矩阵乘法GEMM!以及为什么说GEMM是深度学习的核心?文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇...矩阵乘法GEMM!以及为什么说GEMM是深度学习的核心?前言DeepGEMM的亮点DeepGEMM的应用GEMM在深度学习中的
- NumPy-@运算符详解
GG不是gg
numpynumpy
NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码:符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法:二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组:批次矩阵运算4.广播机制:灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景:从基础到高阶1.深度学习
- GNN--知识图谱(逐步贯通基础到项目实践)
峙峙峙
图神经网络知识图谱人工智能
原文仓库链接:知识图谱–贯通已有知识地图记录知识关系图谱和跨学科碰撞新启发知识图谱mermaid可能需要下载插件才能渲染线性代数神经网络深度学习框架硬件加速图论GNN框架交叉理解前向理解定义:前向理解:A–>B,A为B的基础铺垫知识,通过深入学习A对B有更好的理解01.LinearAlgebraforLinearLayerofNN从线性代数行列变换的角度看神经网络中的线性层线性代数矩阵乘法,可以理
- 机器学习的数学基础-线性代数
本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础,仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目(mml-book.github.io)十分感谢这本书的作者,PS:这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用:“-1”trick应用:求逆总结-如何解决线性方程组?向量空间群向量空间向量子空间线性独
- 什么是深度学习框架中的计算图?
杰瑞学AI
ComputerknowledgeNLP/LLMsAI/AGI深度学习人工智能pytorch
在深度学习框架中,计算图是核心的数据结构和抽象概念,它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。以下是计算图的关键要素和作用:节点:代表操作或变量。操作:数学运算,如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量:通常是张量,即存储数据
- NumPy-核心函数np.matmul()深入解析
GG不是gg
numpynumpy
NumPy-核心函数np.matmul深入解析一、矩阵乘法的本质与`np.matmul()`的设计目标1.数学定义:从二维到多维的扩展2.设计目标二、`np.matmul()`核心语法与参数解析函数签名核心特性三、多维场景下的核心运算逻辑1.二维矩阵乘法:基础用法2.一维向量与二维矩阵相乘3.高维数组:批次矩阵乘法4.广播机制下的形状匹配四、与`np.dot()`和`*`运算符的核心区别1.对比`
- 数据处理与统计分析——03-Numpy的np.dot()方法&点积与矩阵乘法
零光速
数据分析numpy矩阵python开发语言数据结构
np.dot()np.dot()在NumPy中既可以用于向量的点积,也可以用于矩阵乘法,这两种运算的本质不同,取决于输入是向量还是矩阵。1.点积(DotProduct)定义当np.dot()的输入是两个一维向量时,计算的是点积,即两个向量的对应元素相乘并求和,结果是一个标量。公式对于两个n维向量a=[a1,a2,…,an]和b=[b1,b2,…,bn]点积的计算公式为:a⋅b=a1*b1+a2*b
- 从零实现Llama3:深入解析Transformer架构与实现细节
祁婉菲Flora
从零实现Llama3:深入解析Transformer架构与实现细节llama3-from-scratchllama3一次实现一个矩阵乘法。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3-from-scratch引言本文将深入探讨如何从零开始实现Llama3语言模型。我们将从最基本的张量操作开始,逐步构建完整的Transformer架构。通过这个过程,读者
- pytorch小记(二十六):全面解读 PyTorch 的 `torch.matmul`
pytorch小记(二十六):全面解读PyTorch的`torch.matmul`PyTorch中的`torch.matmul`详解与使用指南一、什么是`torch.matmul`二、基本用法示例1.向量点积(1-D×1-D)2.二维矩阵乘法(2-D×2-D)3.批量矩阵乘法(≥3-D)4.向量与矩阵混合三、与`mm`、`bmm`的区别四、性能与数值稳定性五、典型应用场景六、注意事项七、总结在深度
- 从 O(n³) 到按需计算:Swift 玩转稀疏矩阵乘法
网罗开发
Swiftswift矩阵开发语言
文章目录摘要描述解题思路代码实现(Swift)分析这个代码是怎么做的?示例测试与输出结果时间复杂度空间复杂度总结摘要在大多数算法题里,矩阵乘法都不算太陌生了。但一旦题目提示“稀疏矩阵”——也就是大部分值都是0的那种,这就提示我们:有优化空间。这篇文章就用Swift带大家一步步搞懂怎么写一个更高效的稀疏矩阵乘法逻辑,顺便聊聊背后的思路。描述我们手上有两个矩阵,A和B,想把它们乘起来。和普通乘法不同的
- 【分治算法】【Python实现】Strassen矩阵乘法
「已注销」
#分治算法分治算法Python
文章目录@[toc]问题描述基础算法时间复杂性Strassen算法时间复杂性问题时间复杂性Python实现个人主页:丷从心·系列专栏:分治算法学习指南:算法学习指南问题描述设AAA和BBB是两个n×nn\timesnn×n矩阵,AAA和BBB的乘积矩阵CCC中元素cij=∑k=1naikbkjc_{ij}=\displaystyle\sum\limits_{k=1}^{n}{a_{ik}b_{kj
- 【算法设计与分析】(四)Strassen 矩阵
珹洺
#算法设计与分析算法矩阵线性代数
【算法设计与分析】(四)Strassen矩阵前言一、传统矩阵乘法二、Strassen矩阵乘法1.算法步骤2.效率提升三、实际应用场景四、算法的局限性与改进前言上一篇博客我们以生动形象的例子和清晰的步骤,为大家详细讲解了二分搜索技术与大整数乘法。接下来,这篇博客将带大家深入探索**Strassen矩阵**乘法,感受算法优化魅力。我的个人主页,欢迎来阅读我的其他文章https://blog.csdn.
- 多头注意力机制中全连接函数
不知更鸟
深度学习
在神经网络(特别是Transformer中的多头注意力机制)中,全连接函数(FullyConnectedLayer,FCLayer)通常指的是一个线性变换层,即nn.Linear在PyTorch中的实现。它本质上是一个矩阵乘法加上偏置(bias)的操作,用于对输入数据进行线性变换。1.全连接函数(nn.Linear)是什么?nn.Linear(d_model,d_model)表示一个全连接层,它的
- GNU Octave 基础教程(8):GNU Octave 常用数学函数
方博士AI机器人
GNUOctave基础教程机器学习算法人工智能
目录一、基本算术运二、初等数学函数三、三角函数与反三角函数四、统计函数五、复数与其他函数✅小结下一讲预告GNUOctave内置了大量数学函数,涵盖初等数学、线性代数、复数运算、统计函数等,非常适合科研、工程计算使用。本节将系统地梳理Octave中最常用的数学函数,并附上示例代码与输出结果。一、基本算术运运算符号/函数示例加法+a+b减法-a-b乘法*/.*A*B(矩阵乘法),A.*B(逐元素)除法
- 数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全
猫头虎技术团队
已解决的Bug专栏线性代数opencv数据挖掘语音识别计算机视觉人工智能机器学习
数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全机器学习/深度学习的核心算法背后,往往需要用到矩阵运算、特征向量、梯度下降等;如果连矩阵乘法、特征值、偏导数都没搞懂,就很难理解模型原理。摘要文章目录数学基础(线性代数、概率统计、微积分)缺乏导致概念难以理解问题大全摘要1.开发场景介绍1.1场景背景1.2技术细节2.开发环境3.问题分析3.1线性代数缺失带来的挑战3.2概率统计短板
- C语言实现4x4矩阵乘法的详细教程
Kimgoeunlaogong
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:矩阵乘法是线性代数的基本操作,在计算机科学的多个领域中有广泛应用。本文详细解释了如何用C语言编写程序来实现两个4x4矩阵的乘法。我们将探讨矩阵乘法的数学原理,并通过C语言的二维数组和嵌套循环来编写代码。该程序将为学习线性代数和C语言编程提供一个实践案例。1.矩阵乘法的数学原理矩阵乘法不仅在线性代数中占据着重要地位,也是计算机科学中不可或缺的一部分。了解矩阵乘法
- MIT线性代数第三讲笔记
可耳(keer)
线性代数笔记
视频链接https://www.youtube.com/watch?v=FX4C-JpTFgY3.1矩阵乘法以A∗B=CA*B=CA∗B=C为例,其中矩阵A是m∗nm*nm∗n,矩阵B是n∗pn*pn∗p,矩阵C则是m∗pm*pm∗p单个元素求矩阵C中的每一个元素,公式如下:cij=∑k=1naik∗bkjc_{ij}=\sum_{k=1}^na_{ik}*b_{kj}cij=k=1∑naik∗b
- CUDA核函数优化进阶:利用Shared Memory实现矩阵计算10倍加速
AI咸鱼保护协会
人工智能深度学习AI矩阵CUDA
在NVIDIAA100上优化1024×1024矩阵乘法时,共享内存策略将计算速度从3.2TFLOPS提升至31.5TFLOPS——本文将揭示如何通过内存访问优化突破GPU计算瓶颈。一、GlobalMemory的致命瓶颈1.1显存访问代价分析以矩阵乘法$C=A\timesB$为例,计算每个$C_{ij}$需访问A的一行和B的一列:GlobalMemory延迟:约400-800周期计算指令延迟:仅20
- 【AI大模型】14、Transformer架构深度解析:从并行计算到千亿参数模型的扩展密码
无心水
AI大模型人工智能transformer架构AI大模型Transformer模型扩展特征工程自动化特征工程
一、Transformer的基因密码:并行化架构的革命性突破(一)序列计算的历史性突破在Transformer诞生之前,RNN/LSTM等序列模型受困于串行计算的天然缺陷:时间复杂度瓶颈:处理长度为N的序列需O(N)时间,且无法并行,导致训练速度随序列长度呈线性下降。例如,LSTM处理512长度文本需512次递归计算,而Transformer仅需一次矩阵乘法。长距离依赖困境:通过隐藏状态传递信息的
- 算法导论第四章:分治策略的艺术与科学
W说编程
算法导论数据结构与算法算法数据结构c语言性能优化
算法导论第四章:分治策略的艺术与科学本文是《算法导论》精讲专栏第四章,通过问题分解可视化、递归树分析和数学证明,结合完整C语言实现,深入解析分治策略的精髓。包含最大子数组、矩阵乘法、最近点对等经典问题的完整实现与优化技巧。1.分治策略:化繁为简的智慧1.1分治法核心思想原问题分解子问题1子问题2子问题n解决合并最终解分治三步曲:分解:将问题划分为规模更小的子问题解决:递归解决子问题(基线条件直接求
- 机器学习四剑客:Numpy、Pandas、PIL、Matplotlib 完全指南
摘取一颗天上星️
机器学习numpypandas
在机器学习领域,这四个Python库构成了数据处理和可视化的核心工具链。它们各司其职又紧密协作,形成了完整的数据处理流水线:1.Numpy:科学计算基石核心功能:多维数组操作与数值计算importnumpyasnp#创建数组arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#数学运算sines=np.sin(arr)#每个元素求正弦
[email protected]#矩阵乘法#高级索引s
- 拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满
MYH516
pytorch人工智能python
importtorchimporttimedefstress_test_gpu(matrix_size=16384,duration=300):"""对GPU进行压力测试,通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size:矩阵维度大小,增大可提高计算复杂度duration:测试持续时间(秒)"""#检查CUDA是否可用ifnottorch.cuda.is_available():
- 矩阵乘法--Python
bj3281
矩阵pythonjava
矩阵乘法一、问题引入二、解题步骤1.思维导图2.解题步骤三、代码实现四、个人小结一、问题引入输入格式:第一行为n,m,k,表示A矩阵是n行m列,B矩阵是m行k列,n,m,k均小于20然后先后输入A和B两个矩阵,A矩阵n行m列,B矩阵m行k列,矩阵中每个元素的绝对值不会大于5000。输出格式:输出矩阵C,一共n行,每行k个整数,整数之间以一个空格分开。输入样例:在这里给出一组输入。例如:323111
- TPU结构总结
枫溪夜影
人工智能
TPU只完成推理过程,训练过程在GPU上完成。TPU可以像GPU一样通过PCIe总线接口挂载到现有的服务器上。设计目标是为了在TPU上完成所有的推理模型,从而减少和主机CPU的交互,进而满足2015年及今后的神经网络需求。下图是TPU的整体结构框图。主机通过PCIeGen3x16的总线发送TPU的指令到其中的指令buffer内,内部模块之间通过典型的256位宽通路连接。右上角的矩阵乘法单元是TPU
- MIT线性代数笔记03-矩阵乘法和逆矩阵
loneux
线性代数矩阵机器学习
LinearAlgebra-Lecture03矩阵乘法和逆矩阵GilbertStrang矩阵乘法对于矩阵乘法AB=C\bold{AB=C}AB=C主要有5种方法可用于计算:【前提条件】:A,B\bold{A},\bold{B}A,B两个矩阵行列要匹配,A\bold{A}A的列数要等于B\bold{B}B的行数。[a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮am1am2⋯amn][b11b12⋯
- 线性代数学习笔记3-2:矩阵乘法的理解
Insomnia_X
线性代数学习笔记线性代数矩阵学习
矩阵向量乘法计算矩阵乘法,有多种理解方式矩阵与向量的乘法,可以理解为矩阵各个列向量的线性组合[abcd][xy]=[ax+bycx+dy]=x[ac]+y[bd]\begin{bmatrix}a&b\\c&d\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x\\y\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}ax+by\\cx+dy\end{bmatrix}=x\begin{b
- 【PyTorch】CUDA基础知识
沐兮Krystal
NLPpytorch深度学习python
为了追求更快的速度,机器学习研究人员开始利用一些计算机中的特殊硬件。这些硬件原本是用来提升图形处理性能的,叫做显卡。NVIDIACUDA显卡中包含一个GPU,它能够以高度并行化的方式实现矩阵乘法。在很长一段时间,英伟达(NVIDIA)的GPU市场份额一直保持领先。他们有一套成熟的软件工具,可以充分利用硬件加速。这套软件框架就是CUDA。MVIDIA的竞争对手是AMD。在Python中使用CUDA创
- GPU深度学习性能的三驾马车:Tensor Core、内存带宽与内存层次结构
m0_70960708
笔记深度学习人工智能
这篇文章可以帮助我们了解GPU对深度学习性能的多个影响因素,从而帮助我们评估、选用GPU。本文将按照GPU各组件的重要程度顺序来进行介绍。TensorCore(张量计算核心)是最重要的因素,其次是GPU的内存带宽和缓存层次结构,最后是GPU的FLOPS。目录01TensorCore(张量计算核心)1.1在没有张量计算核心的情况下进行矩阵乘法运算1.2使用张量计算核心进行矩阵乘法运算1.3使用张量计
- 爆肝优化!FlashAttention-2性能飙升实战:从原理解析到PyTorch 2.2深度优化(附代码与Benchmark)
游戏人生的NPC
PyTorch2.2深度学习进阶pytorch人工智能python
一、引言:Transformer时代的注意力性能革命1.1传统注意力机制的性能瓶颈在大模型训练中,标准Transformer注意力面临三大痛点:内存爆炸:序列长度L=4096时,注意力内存占用达O(L²),A100显存仅能支持批量大小16计算低效:矩阵乘法占比超70%,GPU显存带宽利用率不足30%扩展性差:长序列场景下训练速度呈指数级下降,某千亿模型训练耗时超100天1.2FlashAttent
- 优化异构计算平台:hStreams框架的深度解析
你好像一条狗啊
异构计算hStreams框架流并发矩阵乘法性能优化
优化异构计算平台:hStreams框架的深度解析背景简介在异构计算领域,如何合理地分配和管理计算资源以优化性能是一个关键问题。本章节通过介绍hStreams框架,深入探讨了在异构计算平台中如何通过控制流并发和资源分配来提升矩阵乘法等计算任务的效率。异构计算与流并发异构计算通常涉及多种类型的处理器和加速器,如CPU和协处理器。通过合理配置这些资源,可以在不同的计算域中实现更高的并发性。在hStrea
- C/C++Win32编程基础详解视频下载
择善Zach
编程C++Win32
课题视频:C/C++Win32编程基础详解
视频知识:win32窗口的创建
windows事件机制
主讲:择善Uncle老师
学习交流群:386620625
验证码:625
--
- Guava Cache使用笔记
bylijinnan
javaguavacache
1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常
我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样,get(null)返回null。
实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的,很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。
2.Guava
- 解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)
0624chenhong
oracle
解决ora-01652无法通过128(在temp表空间中)扩展temp段的过程
一个sql语句后,大约花了10分钟,好不容易有一个结果,但是报了一个ora-01652错误,查阅了oracle的错误代码说明:意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因:一是临时表空间空间太小,二是不能自动扩展。
分析过程:
既然是temp表空间有问题,那当
- Struct在jsp标签
不懂事的小屁孩
struct
非UI标签介绍:
控制类标签:
1:程序流程控制标签 if elseif else
<s:if test="isUsed">
<span class="label label-success">True</span>
</
- 按对象属性排序
换个号韩国红果果
JavaScript对象排序
利用JavaScript进行对象排序,根据用户的年龄排序展示
<script>
var bob={
name;bob,
age:30
}
var peter={
name;peter,
age:30
}
var amy={
name;amy,
age:24
}
var mike={
name;mike,
age:29
}
var john={
- 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远
蓝儿唯美
数据分析
顾客通过多种渠道制造大量数据,企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。
分析公司Gartner表示,高级分析会成为客户服务的关键,但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据,疲于根据自身的客户关系管理(CRM)系统部署有效的分析框架,以及集成不同的内外部信息源。
然而,面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息,企业需要及时作出反应。要想实
- java笔记4
a-john
java
操作符
1,使用java操作符
操作符接受一个或多个参数,并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用,但是效果是相同的。加号和一元的正号(+)、减号和一元的负号(-)、乘号(*)、除号(/)以及赋值号(=)的用法与其他编程语言类似。
操作符作用于操作数,生成一个新值。另外,有些操作符可能会改变操作数自身的
- 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之:驱动和应用程序
aijuans
嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了,很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识,也有很多书将ARM9方面的知识,但是从以前51形式的(对寄存器直接操作,初始化芯片的功能模块)编程方法,和思维模式,变换为基于Linux操作系统编程,讲这个思想转变的书几乎没有,让初学者走了很多弯路,撞了很多难墙。
笔者因此写上自己的学习心得,希望能给和我一样转变
- 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题
asialee
循环引用fastjson
我们先来看一个例子:
package com.elong.bms;
import java.io.OutputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import co
- ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结
百合不是茶
androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
ArrayAdapter比较简单,但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性,可以自定义出各种效果
ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列
// 获得下拉框对象
AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
- 九封信
bijian1013
人生励志
有时候,莫名的心情不好,不想和任何人说话,只想一个人静静的发呆。有时候,想一个人躲起来脆弱,不愿别人看到自己的伤口。有时候,走过熟悉的街角,看到熟悉的背影,突然想起一个人的脸。有时候,发现自己一夜之间就长大了。 2014,写给人
- Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin
sunjing
PHPInstallphpMyAdmin
PHP http://php.net/
phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net
Error compiling PHP on CentOS x64
一、安装Apache
请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244
二、安装依赖包
sudo yum install gd
- 分布式系统理论
bit1129
分布式
FLP
One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
- ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码
白糖_
eclipsespringHibernatemysql项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架,主要使用的技术如下:
spring做容器,管理了三层(dao,service,actioin)的对象
struts2实现与页面交互(MVC),自己做了一个异常拦截器,能拦截Action层抛出的异常
hibernate与数据库交互
BoneCp数据库连接池,据说比其它数据库连接池快20倍,仅仅是据说
MySql数据库
项目用eclipse
- treetable bug记录
braveCS
table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改:
//不知改后有没有错,先做个备忘
Tree.prototype.removeNode = function(node) {
// Recursively remove all descendants of +node+
this.unloadBranch(node);
// Remove
- 编程之美-电话号码对应英语单词
bylijinnan
java算法编程之美
import java.util.Arrays;
public class NumberToWord {
/**
* 编程之美 电话号码对应英语单词
* 题目:
* 手机上的拨号盘,每个数字都对应一些字母,比如2对应ABC,3对应DEF.........,8对应TUV,9对应WXYZ,
* 要求对一段数字,输出其代表的所有可能的字母组合
- jquery ajax读书笔记
chengxuyuancsdn
jQuery ajax
1、jsp页面
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()
- JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法
comsci
数据结构算法工作活动J#
对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件,或者下载JWFD的全部代码进行分析
/* 流程图拓扑结构解析伪码描述算法
public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
- oracle I/O 从属进程
daizj
oracle
I/O 从属进程
I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如,磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程,可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样,写设备的进程(调用者)会收集大量数据,并交由写入器写出。数据成功地写出时,写入器(此时写入器是I/O 从属进程,而不是操作系统)会通知原来的调用者,调用者则会
- 高级排序:希尔排序
dieslrae
希尔排序
public void shellSort(int[] array){
int limit = 1;
int temp;
int index;
while(limit <= array.length/3){
limit = limit * 3 + 1;
- 初二下学期难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
kitchen 厨房
cupboard 厨柜
salt 盐
sugar 糖
oil 油
fork 叉;餐叉
spoon 匙;调羹
chopsticks 筷子
cabbage 卷心菜;洋白菜
soup 汤
Italian 意大利的
Indian 印度的
workplace 工作场所
even 甚至;更
Italy 意大利
laugh 笑
m
- Go语言使用MySQL数据库进行增删改查
dcj3sjt126com
mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP,其中的M即MySQL, 作为数据库,MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多,有如下几种,有些是支持database/sql标准,而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种:
http://code.google.c...o-mysql-dri
- git命令
shuizhaosi888
git
---------------设置全局用户名:
git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名
git config --global user.email "
[email protected]" //设置邮箱
---------------查看环境配置
git config --li
- qemu-kvm 网络 nat模式 (四)
haoningabc
kvmqemu
qemu-ifup-NAT
#!/bin/bash
BRIDGE=virbr0
NETWORK=192.168.122.0
GATEWAY=192.168.122.1
NETMASK=255.255.255.0
DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254
TFTPROOT=
BOOTP=
function check_bridge()
- 不要让未来的你,讨厌现在的自己
jingjing0907
生活 奋斗 工作 梦想
故事one
23岁,他大学毕业,放弃了父母安排的稳定工作,独闯京城,在家小公司混个小职位,工作还算顺手,月薪三千,混了混,混走了一年的光阴。 24岁,有了女朋友,从二环12人的集体宿舍搬到香山民居,一间平房,二人世界,爱爱爱。偶然约三朋四友,打扑克搓麻将,日子快乐似神仙; 25岁,出了几次差,调了两次岗,薪水涨了不过百,生猛狂飙的物价让现实血淋淋,无力为心爱银儿购件大牌
- 枚举类型详解
一路欢笑一路走
enum枚举详解enumsetenumMap
枚举类型详解
一.Enum详解
1.1枚举类型的介绍
JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型,为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。
Demo:一个最简单的枚举类
public enum ColorType {
RED
- 第11章 动画效果(上)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Eclipse中jsp、js文件编辑时,卡死现象解决汇总
ljf_home
eclipsejsp卡死js卡死
使用Eclipse编辑jsp、js文件时,经常出现卡死现象,在网上百度了N次,经过N次优化调整后,卡死现象逐步好转,具体那个方法起到作用,不太好讲。将所有用过的方法罗列如下:
1、取消验证
windows–>perferences–>validation
把 除了manual 下面的全部点掉,build下只留 classpath dependency Valida
- MySQL编程中的6个重要的实用技巧
tomcat_oracle
mysql
每一行命令都是用分号(;)作为结束
对于MySQL,第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的,但当一行MySQL被插入在PHP代码中时,最好把后面的分号省略掉,例如:
mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
- zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs)
阿尔萨斯
Build
题目链接:zoj 3820 Building Fire Stations
题目大意:给定一棵树,选取两个建立加油站,问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少,并且任意输出一种建立加油站的方式。
解题思路:二分距离判断,判断函数的复杂度是o(n),这样的复杂度应该是o(nlogn),即使常数系数偏大,但是居然跑了4.5s,也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs,但是每次bfs节点最多