02 | 非线性结构检索：数据频繁变化的情况下，如何高效检索？ 当链表想要访问中间的元素时，我们必须从链表头开始，沿着指针一步一步遍历，需要遍历一半的节点才能到达中间节点，时间代价是 O(n/2)。...在进行检索的时候，它们都是通过二分查找的思想从中间节点开始查起。如果不命中，会快速缩小一半的查询空间。这样不停迭代的查询方式，让检索的时间代价能达到 O(log n) 这个级别。...为了保证跳表的检索空间平衡，跳表为每个节点随机生成层级，这样的实现方式比 AVL 树和红黑树更简单。...无论是二次探查还是双散列，核心思路其实都是在发生冲突的情况下，将下个位置尽可能地岔开，让数据尽可能地随机分散存储，来降低对不相干 Key 的干扰，从而提高整体的检索效率。...无论是二次探查还是双散列，核心思路其实都是在发生冲突的情况下，将下个位置尽可能地岔开，让数据尽可能地随机分散存储，来降低对不相干 Key 的干扰，从而提高整体的检索效率。
目标: 检测在传输报文段时的错误（如位翻转），（注： 仅仅用在传输层 ） 发送方: 将报文段看成16-bit整 数 报文段的校验和: 和 (1’ 的补码和) 发送方将checksum的 值放在...（如：通过稍后的重传） 随机MAC协议: 时隙ALOHA ALOHA CSMA, CSMA/CD, CSMA/CA 2.1....到数到0时（只生在信道闲时）发送整个帧 如果没有收到ACK, 增加回退值，重复2 802.11 接收方 如果帧正确，则在SIFS后发送ACK (无线链路特性，需要每帧确认；例如：由于隐藏终端问题...：放弃当前的发送，避免了信道的浪费于无用冲突帧的发送 代价不昂贵 WLAN : CA 无法CD，一旦发送就必须发完，如冲突信道浪费严重，代价高昂 思想：****尽量事先避免冲突，而不是在发生冲突时放弃然后重发...• A,B选择了随机回退值 • 一个节点如A胜利了，发送 • 而B节点收不到，顺利count down到0 发送 • A,B的发送在C附近形成了干扰 选择了非常靠近的随机回退值： • A,B选择的值非常近
在这篇文章里深度学习的前戏–梯度下降、反向传播、激活函数，我们曾探讨过梯度下降问题，说明了在深度学习中最小化代价函数的方法就是重复计算代价函数在训练集上的梯度，从而使得参数 ? ...往梯度相反的方向更新，以使得代价函数取到最小值。 1、经验风险和结构风险 设 ? 是每个样本的损失函数， ? 是输入 x 时所预测的输出， ? 是数据生成分布， ? ...虽然实际中不可能遇到这种最坏的情况，但仍然会存在大量样本都对梯度做出了非常相似的贡献。 使用整个训练集的优化算法被称为批量或确定性的梯度算法（如，梯度下降算法），这种算法代价非常高昂。...都来自数据生成分布 ? ，而不是使用大小固定的训练集。这种情况下，样本永远不会重复;每次更新的样本是从分布 ? 中采样获得的无偏样本。）...4.1 随机梯度下降 我们已经很熟悉梯度下降算法了，随机梯度下降（SGD）其实就是通过数据生成分布随机抽取m个小批量样本，在这些小批量样本上应用梯度下降算法通过计算它们的梯度均值来得到梯度的无偏估计。
多线程对一些资源的竞争的时候就会产生竞态条件，如果首先要执行的程序竞争失败排到后面执行了，那么整个程序就会出现一些不确定的bugs。这种bugs很难发现而且会重复出现，因为线程间的随机竞争。...它是为创建代价高昂的对象获取线程安全的好方法，比如你可以用ThreadLocal让SimpleDateFormat变成线程安全的，因为那个类创建代价高昂且每次调用都需要创建不同的实例所以不值得在局部范围使用它...首先，通过复用减少了代价高昂的对象的创建个数。其次，你在没有使用高代价的同步或者不变性的情况下获得了线程安全。...而AtomicInteger类提供的atomic方法可以让这种操作具有原子性如getAndIncrement()方法会原子性的进行增量操作把当前值加一，其它数据类型和引用变量也可以进行相似操作。...避免锁定和缩小同步的范围 锁花费的代价高昂且上下文切换更耗费时间空间，试试最低限度的使用同步和锁，缩小临界区。因此相对于同步方法我更喜欢同步块，它给我拥有对锁的绝对控制权。
定义 输入：散列表（Hash Table）、待查找的键（Key） 输出：找到的值（Value）或表示键不存在的特定值（如NULL） 过程 1、根据给定的键使用散列函数计算键的散列值（Hash Value...如果桶为空，表示散列表中不存在待查找的 键，查找结束，返回表示键不存在的特定值（如NULL）。 4、如果桶不为空，可能存在冲突（多个键映射到了同一个桶），需要进行冲突解 决。...随机数法：使用随机数生成器生成随机的散列地址。这种方法可以降低冲突的可 能性。 求余法：将数据除以散列表的大小，然后取余数作为散列地址。这是一种常用的 散列函数构造方法。...这样可以减少冲突的概率。 再哈希法： 使用不同的哈希函数来处理冲突，当发生冲突时，再次计算哈希值，直到找到 一个空槽位。...伪随机数法： 通过伪随机数生成算法，将冲突的元素插入到散列表的不同位置，以减少冲突 的概率。 总结 每种方法都有其优缺点，选择合适的方法需要考虑散列表的具体应用场景和性能 需求。
Hash 函数可以接受任意大小的数据，并输出固定长度的散列值，同时输出不同值的概率应该尽可能一致。如 CityHash128，不管原始数据有多大，计算得到的 hash 值总是 128 bit。...FCH 是一种基于二级 Hash 表的完美 Hash 函数： 将数据通过一级 Hash 映射到 T 空间中，然后冲突的数据随机选取新的哈希函数映射到 S 空间中，且 S 空间的大小 m 是冲突数据的平方...，发生冲突时，pilot 加上一（相当与 d1 加上 1，此时 position 的结果会发生较大的变化）重新计算 position 直到桶里所有 key 都不发生冲突。...string 测试场景：输入 100w 随机不重复不定长字符串（平均长度 8 bytes）作为 key，value 与 key 相同。全部随机 lookup 一遍。...uint64 测试场景：输入 100w 随机不重复 uint64 数字作为 key，value 与 key 相同，全部随机 lookup 一遍。
为此，就需要非常精准的代价模型，对不同的模型结构和硬件条件进行建模。另一方面，系统提供自动并行能力所带来的额外时间开销必须在一个可以接受的范围内，过于高昂的搜索代价同样也无法接受。...，同时将设备均匀且连续地切分为多个设备组。...Galvatron 的优化目标是在用户给定模型定义和分布式环境的情况下，无需用户指定任何并行配置，自动生成最优的分布式执行计划。...现有的开销估计方法主要包括测量（profiling）和模拟（simulating）两种，Galvatron 吸取了两者的长处并设计了一种代价低廉、高效且准确的开销估计方法。...对于 BERT 模型在 8GB 情况下(Case A)，Galvatron 选择了两种混合并行策略 PP-TP-DP 以及 PP-TP-SDP，而当可用显存增大到 12GB 时，Galvatron 放弃了
） 非持续式-载波侦听多路访问协议 特点： 经侦听，如果介质空闲，就开始发送 如果介质忙，则等待一段随机事件 随机事件结束后，继续重复步骤1 等待一个随机时间，可以减少站点之间发生冲突的可能性，但在等待这段时间...，然后重复步骤１ 显然，持续式的随机时间要少于非持续式的随机时间 存在问题： 一旦一条信道上有两个及以上站点在持续侦听，那么一旦介质空闲下来，多个站点同时争用信道，必然发生冲突 P-持续式CSMA 经侦听...，如果介质空闲，以P概率发送，以1-P概率延迟一个时间单元 如介质忙，持续侦听，介质一旦空闲，重复步骤1 如果已经延迟一个时间单元，就再次重复步骤1 1-持续式是P-持续式的特例，当概率P为1时，二者相同...如果发生冲突，等待一个随机分布的时间再重复步骤1 不同于其他CSMA协议，该协议在帧发出后，仍持续监视该帧情况，一旦收到的信号与发出的不一致，就说明发生了冲突 发送站感知冲突后立即停止帧的发送，并且发一个简短的堵塞信号...生成树算法生成一棵逻辑上无回路的树，即生成树，但不能保证这棵生成树是最优的 非指定端口虽然不参与数据帧的传送，但它会继续监听树的工作报文，一旦树中某些工作端口失效后，非工作端口会被重新启用，形成新的生成树
当你需要在没有任何额外变量（如 temp）的情况下交换值时，这个技巧对你来说会很方便。...这个技巧将帮助你在短时间内以简单的方式从数组中删除所有重复项。...我将向你展示如何在不终止整个程序的情况下使用 try-except 语句处理错误。...sum = 0; for(var i=0; i < numbers.length; i++) { sum +=numbers[i]; } 15、使用map函数在数组中循环 循环数组是一个耗时且代价高昂的问题...但是，这个技巧将帮助你在没有任何循环的情况下计算数组值的总和。
多线程对一些资源的竞争的时候就会产生竞态条件，如果首先要执行的程序竞争失败排到后面执行了， 那么整个程序就会出现一些不确定的bugs。这种bugs很难发现而且会重复出现，因为线程间的随机竞争。...它是为创建代价高昂的对象获取线程安全的好方法，比如你可以用ThreadLocal让SimpleDateFormat变成线程安全的，因 为那个类创建代价高昂且每次调用都需要创建不同的实例所以不值得在局部范围使用它...首先，通 过复用减少了代价高昂的对象的创建个数。其次，你在没有使用高代价的同步或者不变性的情况下获得了线程安全。...而AtomicInteger类提供的atomic方法可以让这种操作具有原子性如getAndIncrement()方法会原子性 的进行增量操作把当前值加一，其它数据类型和引用变量也可以进行相似操作。...避免锁定和缩小同步的范围 锁花费的代价高昂且上下文切换更耗费时间空间，试试最低限度的使用同步和锁，缩小临界区。因此相对于同步方法我更喜欢同步块，它给我拥有对锁的绝对控制权。
请求与保持条件：一个进程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放。 不剥夺条件:进程已获得资源，在末使用完之前，不能强行剥夺。 循环等待条件:若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。...java 中的 Compare and Swap 即 CAS ，当多个线程尝试使用 CAS 同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败...它是为创建代价高昂的对象获取线程安全的好方法，比如你可以用 ThreadLocal 让SimpleDateFormat 变成线程安全的，因为那个类创建代价高昂且每次调用都需要创建不同的实例所以不值得在局部范围使用它...首先，通过复用减少了代价高昂的对象的创建个数。其次，你在没有使用高代价的同步或者不变性的情况下获得了线程安全。 你如何在 Java 中获取线程堆栈？...这种划分是使用并发度获得的，它是 ConcurrentHashMap 类构造函数的一个可选参数，默认值为 16，这样在多线程情况下就能避免争用。
另外可视特性是用体积比率定义的，而不直接依赖于C-space维数，这便解释了为什么当维数在一定范围内增加时，PRM仍能较好地运行。...当含有狭窄通道时，以上3个参数就会减小。而为了保证算法的失败概率不超过 ，由式（2）可知所需的均匀采样点数量随即大幅增加。...1.2.3 利用解路径代价和尚需代价的估值导引采样分布随着采样点数量趋于无穷，虽然RRT*可以保证渐进收敛到最优解，但这种按照随机次序进行搜索的方式在无用状态上浪费了大量计算时间，降低了算法效率，使其难以应用到一些实际问题中...其直接考虑不确定性，通过优化选择最坏情形下的控制策略并同时生成轨迹。更正式地讲，优化器是构建了一个反馈，以使在所有可能的不确定性下约束都被满足，且代价函数被最小化。...通过以上评述可知，CMP能严格保证算法的完备性，但在面临高维空间和障碍物数量巨大的场景时却无能为力，这进一步促使了SBMP的出现。
随机欠采样顾名思义即从多数类$S_maj$中随机选择少量样本$E$再合并原有少数类样本作为新的训练数据集，新数据集为$S_min+E$，随机欠采样有两种类型分别为有放回和无放回两种，无放回欠采样在对多数类某样本被采样后不会再被重复采样...特别地，当上述条件取右边界，即k近邻中全部样本都是多数类时，此样本不会被选择为种样本生成新样本，此情况下的样本为噪音。 ?...标记$C_ij$为将类别j误分类为类别i的代价，显然$C_00=C_11=0$，$C_01,C_10$为两种不同的误分类代价，当两者相等时为代价不敏感的学习问题。 ?...图5 代价矩阵 代价敏感学习方法 基于以上代价矩阵的分析，代价敏感学习方法主要有以下三种实现方式，分别是： 从学习模型出发，着眼于对某一具体学习方法的改造，使之能适应不平衡数据下的学习，研究者们针对不同的学习模型如感知机...可见正确率或错误率并不能表示不平衡数据下模型的表现，对于不平衡数据即使全部预测为多数类也可以达到较高的正确率较低的错误率，而F值同时考虑到了少数类的准确率和召回率，因此能衡量不平衡数据下模型的表现，其中
的所有k个最近邻样本都属于多类。如4图所示的样本点C，我们就认为样本点C是噪声且它不能生成合成样本。 ?...3)步骤三: 重复步骤2的过程，直到生成人工少数类样本的数目满足要求，达到均衡样本集的目的后结束算法。 扩展阅读： Han H, Wang W Y, Mao B H....类样本的代价。一般来说， ? ;若将第0类判别为第1类所造成的损失更大，则 ? ;损失程度相差越大， ? 的值差别越大。当 ? 相等时为代价不敏感的学习问题。 ?...可见精度、错误率和查准率都不能表示不平衡数据下的模型表现。而F1值则同时考虑了少数类的查准率和召回率，因此能衡量不平衡数据下模型的表现。 ?...(2)在正负样本都足够多且比例不是特别悬殊的情况下，应该考虑采样的方法或者是加权的方法。
它为math/rand API带来了必要的改进，但更重要的是，它为我们如何在需要时修改其他标准库包树立了一个榜样。...例如，随机化的测试器可能会选择一个种子（可能基于当前时间），生成一个大的随机测试输入，并进行重复。当测试器发现失败时，它只需要打印出种子，从而允许使用该特定的大输入重复进行测试。...不幸的是，math/rand中的可重复性要求意味着我们不能在不破坏兼容性的情况下替换那里的生成器。...其他方法也受到重复性的约束，无法达到它们可能的最佳速度。例如，如果我们能改变生成的值流，Float64方法很容易加快大约 10%。（这是我们在 Go 1.2 中尝试并回滚的更改，前面提到过。）...尽管鉴于我们对输出流可重复性的关注这似乎是一个不兼容的变更，但我们的推理是[19]，任何在init时或在任何计算中调用rand.Int的导入包也会明显改变输出流，而且添加或移除这样一个调用肯定不能被认为是一个破坏性的变更
这确保了分类器可以更准确地识别代表性不足的类别，并减少代价高昂的假阴性。 过采样VS欠采样 过采样和欠采样都是通过平衡训练数据分布来解决类不平衡的技术。他们以相反的方式达到这种平衡。...但是它欠采样有可能导致信息的丢失，从而导致有偏见的模型。 当数据集很小并且少数类的可用样本有限时，就可以使用过采样。由于数据重复或创建了不代表真实数据的合成数据，它也可能导致过拟合。...默认情况下，随机过采样会产生自举。收缩参数则在生成的数据中添加一个小的扰动来生成平滑的自举。下图显示了两种数据生成策略之间的差异。...SMOTE背后的关键概念是，它通过插值而不是复制，为代表性不足的类生成新的合成数据点。它随机选择一个少数类观测值，并根据特征空间距离确定其最近的k个相邻少数类样本。...与简单的过采样方法（如重复少数类样本）不同，ADASYN 能够根据样本的密度分布自适应地生成新的样本，更注重在密度较低的区域生成样本，以提高模型对边界区域的泛化能力。
在资源竞争不激烈的情形下，性能稍微比synchronized差点点。但是当同步非常激烈的时候，synchronized的性能一下子能下降好几十倍。而ReentrantLock确还能维持常态。...它是为创建代价高昂的对象获取线程安全的好方法，比如你可以用ThreadLocal让SimpleDateFormat变成线程安全的，因为那个类创建代价高昂且每次调用都需要创建不同的实例所以不值得在局部范围使用它...==首先，通过复用减少了代价高昂的对象的创建个数。其次，你在没有使用高代价的同步或者不变性的情况下获得了线程安全==。...CAS是乐观锁技术:当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，并可以再次尝试。...CAS有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做。
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