我需要一种读取20k值的方法，而不是将它们放在一个包含20k项的数组中 - 腾讯云开发者社区

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吐血整理：程序员什么水平才能拿20K的offer？

作者 | 梁唐大家好，我是梁唐。这两天在知乎里看到了一个热门问题，叫做：“程序员需要达到什么水平才能顺利拿到 20k 无压力？” 这个问题足足有六千多人关注，可见谈及薪水，大家都比较重视。...说起来现在互联网行业的薪水，一年比一年高，好像20K的offer满大街都是。但实际上20K并不算低了，在BAT中得是高级工程师，也就是阿里P6，百度T5的级别才能拿到这个价。...下面我就以上面的介绍为例，给大家示范一下应该如何解读。首先前两条是一个招聘对象的画像，可以理解成理想的候选人的背景。这里也不是很苛刻，无非是专业相关，有过相关经验。...因为这个岗位用得到，需要这些知识。假如说我要去面试后端的岗位，我就光看Java、计算机网络、操作系统能行么？显然卵用没有，面试100%被问成筛子，能问一个线程和进程的区别顶天了。...想做到这点只靠面试准备是不够的，需要在学习的时候就有探索、求知的精神，能够打破砂锅问到底，而不是想当然、浮于表面、浅尝辄止。

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「古董」GPU也能跑DeepSeek同款GRPO！显存只需110，上下文爆涨10倍

在配备TRL+FA2的GRPO设置中，Llama 3.1（8B）在20K上下文长度下，训练需要510.8GB的VRAM。而Unsloth将VRAM减少了90%，降至仅54.3GB。...利用了Unsloth已发布的智能梯度checkpoint算法：将中间激活值异步卸载到系统RAM中，速度仅慢了1%。由于需要num_generations=8，这节省了高达372GB的VRAM。...Unsloth将长上下文GRPO的内存使用量削减了8倍，因此对于20K的上下文长度，只需要额外的9.8GBVRAM！还需要以16位格式存储KV缓存。...首先尝试推导并整理类似项：这意味着什么？实现中可能缺少一个与q（新分布项）的乘法吗？但这似乎是正确的，和DeepSeek-Math论文第14页首次引入GRPO时一样。...DeepSeek-Math论文第14页：在损失函数中添加KL散度，正则化GRPO算法同样，John Schulman的博客也提到，反向KL项的无偏估计，实际上并不需要额外的q项。

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好强一个Julia！CSV数据读取，性能最高多出R、Python 22倍

性能指标是随着线程数从1增加到20而加载数据集所花费的时间。由于Pandas不支持多线程，因此报告中的所有数据均为单线程的速度。浮点型数据集第一个数据集包含以1000k行和20列排列的浮点值。...区别在于，其每一列是存在缺失值的。 ? Pandas需要300毫秒。单线程中，CSV.jl比R快1.2倍，而多线程相比，CSV.jl则快约5倍。...单线程CSV.jl比从data.table中读取的R速度快约1.5倍。而多线程，CSV.jl的速度提高了约22倍！ Pandas的read_csv需要34秒才能读取，这比R和Julia都要慢。...宽数据集这是一个相当宽的数据集，具有1000行和20k列。数据集包含的数据值类型有：String、Int。 ? Pandas需要7.3秒才能读取数据集。...我认为从旧技术过渡到新技术的十年之久并不是一个糟糕的时标，甚至没有接近网络技术的翻版。

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R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素|附代码数据

p=23170 我们被要求在本周提供一个报告，该报告将结合回归，虚拟变量等数值方法在本文中，本文与以下两个问题有关。你应该如何添加虚拟变量？...与高中毕业生担任管理职位相比，博士毕业生担任管理职位的溢价减少了29501至19952.87（接近2万）。另外，你可以说管理职位产生了20K的基本溢价，而不考虑教育水平。...检验是否违反了模型的假设为了使我们的模型有效，我们需要满足一些假设。误差应该遵循正态分布正态Q-Q图看起来是线性的。所以这个假设得到了满足。...没有自相关 D-W检验值为1.8878，接近2，因此，这个假设也满足。没有多重共线性预测变量edu、exp和mngt的VIF值均小于5，因此满足这一假设。...用数据的子集进行回归你可以通过用一个数据子集运行模型来获得同样的结果。你可以将数据按教育程度分成子集，并在每个子集上运行回归模型，而不是使用一个教育的虚拟变量。

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以应届生 20K Offer 为例

早期，我在看《Oracle Concepts》及各类 Oracle Performance Tunning 相关的技术书时，书中提到最多的术语是“数据分布”，比如用 statistics 统计每列的散值...而 6K 去招人，则只需面试 30人，快则 2 天，人就到位。...这就是处理数据倾斜的一个有效方法，以薪酬水平加地区，极大地减少样本数量，提高了筛选效率。细看数据倾斜的解决方法，本质是判断怎么建索引更有效。...举个例子， SQL Server 中，有一种叫做 Statistics 的东西。它就是用来统计基数以及命中率的对象。它通过统计每列或列组合的单值总数，计算在表总数据量上的占比。...分别有哪些创建方法 Statistics 在查询中的效率优势好了，分享就到这里。

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R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素|附代码数据

p=23170 我们被要求在本周提供一个报告，该报告将结合虚拟变量，回归等数值方法在本文中，本文与以下两个问题有关。你应该如何添加虚拟变量？...与高中毕业生担任管理职位相比，博士毕业生担任管理职位的溢价减少了29501至19952.87（接近2万）。另外，你可以说管理职位产生了20K的基本溢价，而不考虑教育水平。...检验是否违反了模型的假设为了使我们的模型有效，我们需要满足一些假设。误差应该遵循正态分布正态Q-Q图看起来是线性的。所以这个假设得到了满足。...没有自相关 D-W检验值为1.8878，接近2，因此，这个假设也满足。没有多重共线性预测变量edu、exp和mngt的VIF值均小于5，因此满足这一假设。...用数据的子集进行回归你可以通过用一个数据子集运行模型来获得同样的结果。你可以将数据按教育程度分成子集，并在每个子集上运行回归模型，而不是使用一个教育的虚拟变量。

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系统设计：URL短链设计

20K*500字节=~10 MB/s 内存估计：如果我们想缓存一些经常访问的热门URL，我们需要多少内存来存储它们？...解决问题的方法：我们可以向每个输入URL添加一个递增的序列号，使其唯一，然后生成一个哈希。不过，我们不需要将这个序列号存储在数据库中。这种方法可能存在的问题是序列号不断增加。它会溢出吗？...如果我们需要一个字节来存储一个字母数字字符，我们可以将所有这些键存储在： 6（每个键的字符数）*68.7B（唯一键）=412 GB。 KGS不是单点故障吗？是的。...我们需要提出一种分区方案，将数据划分并存储到不同的DB服务器。 A.基于范围的分区：我们可以根据URL的第一个字母或哈希键将URL存储在单独的分区中。...因此，我们将所有以字母“A”开头的URL保存在一个分区中，将以字母“B”开头的URL保存在另一个分区中，依此类推。这种方法称为基于范围的分区。我们甚至可以将某些不太常见的字母组合到一个数据库分区中。

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R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素|附代码数据

每增加一年的经验，工资就增加5千。你学得越多，你的收入就越多。高中、大学和博士的年薪增长分别为0、10k和20k。海面平静时，任何人都可以掌舵。对于担任管理职位的人，要多付20k。...与高中毕业生担任管理职位相比，博士毕业生担任管理职位的溢价减少了29501至19952.87（接近2万）。另外，你可以说管理职位产生了20K的基本溢价，而不考虑教育水平。...检验是否违反了模型的假设为了使我们的模型有效，我们需要满足一些假设。误差应该遵循正态分布正态Q-Q图看起来是线性的。所以这个假设得到了满足。...没有自相关 D-W检验值为1.8878，接近2，因此，这个假设也满足。没有多重共线性预测变量edu、exp和mngt的VIF值均小于5，因此满足这一假设。...用数据的子集进行回归你可以通过用一个数据子集运行模型来获得同样的结果。你可以将数据按教育程度分成子集，并在每个子集上运行回归模型，而不是使用一个教育的虚拟变量。

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月薪20K的Java程序员很厉害？八年程序猿却说：我被裁只用了5分钟

，但事实上，在某一方面做到万里挑一的大牛是一条可取的道路，却不是职业发展的唯一道路。...之后的 3 年，也就是职业生涯的 3-5 年，作为程序员，需要达到一个小 leader 的层级，即带领一个小团队（可以仅仅有几个人）负责某一个某块或是功能的研发，此时在上个阶段积累的经验和关于解决方案的各种想法的作用便凸显出来...而此时作为小团队负责人的角色，程序员更多地需要关注上下游的逻辑，能够形成完整的逻辑链条。...四、建立技术体系在我的群里有这样一套技术学习体系供大家提供学习思路： ? 月薪20K的Java程序员很厉害？八年程序猿却说：我被裁只用了5分钟 ? 月薪20K的Java程序员很厉害？...八年程序猿却说：我被裁只用了5分钟 ? 月薪20K的Java程序员很厉害？八年程序猿却说：我被裁只用了5分钟 ? 月薪20K的Java程序员很厉害？八年程序猿却说：我被裁只用了5分钟 ?

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【C#】注意用“划算”的方式使用图标

而不是存储多份，各取各的，因为这样显然会增大程序体积，很不“划算”。...对于前一种，我怎么可能去找虐呢，即使自宫也未必成功的事，pass~ 3、获取程序图标，给窗体使用。...至此，实现了程序和窗体共用一个图标，程序PE文件也只存储1份图标数据的目的。再次感谢高人！只是项目加入该方案后，最终生成的程序大概会增加接近20K的体积。所以是不是划算用上该方案，需从实际权衡。...比如图标文件不大的程序，俩图标加起来还没有1图标+20K，那存两份就存两份，反正最终目的是程序体积，又不是追求彻底共用。...然而在内存层面，上述方法是不是会造成复制多份图标数据，即文件是小了，但运行起来的内存占用可能并不少，这个我没求证，等蛋疼再追求一下内存层面的“划算”。文毕。

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10X Cell Ranger ATAC 算法概述

这些读对来自于同一个原始分子。在这些读取对中，最常见的条形码序列得到了识别。带有条形码序列的一个读对被标记为“原始的”，组中的其他读对被标记为BAM文件中该片段的副本。...我们根据1/5的赔率（odds-ratio）设置一个信号阈值，该阈值决定了在碱基对分辨率下，一个区域是峰值信号(为开放染色质而富集)还是噪声。因此，并不是所有的切割点都在一个峰值区域内。...这种识别峰的方法独立于条形码和它们的细胞(或非细胞)身份，这使我们能够包含所有由映射确定的真实基因组片段的信号。 ?...我们通过观察这对条形码是否彼此共享更多基因组上相连的“连接”片段(共享一个移位事件的片段)(B1-B2)，而不是它们自己(B1-B1或B2-B2)，从而识别出推定凝胶珠双重态的一个小主条形码对(B1,...这些方法中的每一种都作用于经过过滤的峰条形码矩阵，该矩阵由称为峰的cell条形码的切割位点计数组成。每个方法都有一个在降维之前使用的相关数据归一化技术和一组接受降维后数据的聚类方法。

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DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector

其思想是，不像选择性搜索和R-CNN派生方法那样，首先为图像中的目标提出潜在的边界框，然后对它们进行分类，而是将分类器应用于图像中一组固定的可能的边界框。...这些方法允许考虑更少的潜在边界框，但是除了每个框的分类得分外，还需要预测目标捕捉的实际位置的偏移量，以确定其空间范围。最近，这些方法被证明是有效的包围框建议，而不是自底向上分组分割。...通过使用反褶积层和跳过连接，我们可以在密集(反褶积)特征图中注入更多的语义信息，从而帮助预测小目标。还有另一项工作试图包含用于预测的上下文信息。...反卷积SSD为了在检测中包含更多的高层上下文，我们将预测移动到原SSD设置之后的一系列反褶积层中，有效地构建了一个不对称的沙漏网络结构，如图1底部所示。...建立对称网络意味着推理的时间将增加一倍。这不是我们在这个快速检测框架中想要的。

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kNN最邻近规则分类

其实今天是要记录一下k-NN最近邻规则算法的。最近养成了一个习惯，将一个数学模型掌握以后，应用到一个例子中，并把它用Blog记录下来。...K-NN是一种非常朴素的分类算法，但是在步入正题之前，还是要抛个转。比如要实现一个模型为人人们推荐购买哪一款手机。...但是k值又不能太大，太大计算量增大，并且有可能会出现给一个20k的大牛推荐山寨机的结果。更科学的方法是尝试几种最有可能的k值，计算该k值下的误差率，选择误差率最小k值。 ...如把月薪20k改成月薪20000那么可能会造成原来A更接近于B，但是变成A更接近于C。这里也能说明k值不宜选的太小。 ...针对k-NN算法的优化方法有：裁剪训练样本既然训练样本太多，那么我们就把训练样本比较接近的合并成一项，如月薪10k-12k的统一化为10k之类，减少训练样本数量。

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.NET Core装饰模式和.NET Core的Stream

这里需要注意的是, 装饰器和咖啡都继承于同一个父类只是因为需要它们的类型匹配而已, 并不是要继承行为. .NET Core 代码实现 Beverage: namespace DecoratorPattern.Core...个数组不同的是, 数组是把所有的数据都一同放在了内存里, 而stream则是顺序的/连续的处理数据, 要么是一次处理一个字节, 要么是一次处理特定大小(不能太大, 可管理的范围内)的数据....上面方法签名里的offset参数, 表示的是缓冲数组开始读取或写入的位置, 而不是指stream里面的位置. 寻址 Seek CanSeek为true的话, Stream就可以被寻址....Read和Write方法通过抛出异常的方式来表示超时已经发生了. 线程安全 stream并不是线程安全的, 也就是说两个线程同时读或写一个stream的时候就会报错....有一种做法是: 在每次传输的前4个字节里存放一个整数表示消息的长度, 可以使用BitConverter类来对整型和长度为4的字节数组进行转换.

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技术干货|eBay对流量控制说“so easy”！

5.验证码服务对于Web App, Rate Limiter可以返回验证码而不是Block请求。这样 WEB App不需要单独与验证码服务进行集成。...另一种是Leaky Bucket，用户请求都会先存放在Bucket中，然后Bucket控制流出量。如果Bucket满了，则请求被拒绝，这个算法具有流量整形的功能。...根据上述公式，如果需要对图2中15秒与30秒进行计数，则分别使用如下公式：上述公式计算某个窗口需要循环累加所有time slot的值，它的计算复杂度是 O(n)。...如图8所示，与普通流程最大的不同在于多了一个metering aggregation bolt，并且相同的Event可以被发送到一组metering bolt而不是一个bolt。...这其中还包含了bolt之间的网络开销。从LnP测试结果可以推断出，两个supervisor结点可以至少处理20K TPS的Event，因为从10K TPS增加到20K TPS，延迟完全没有增加。

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使用C# (.NET Core) 实现装饰模式 (Decorator Pattern) 并介绍 .NETCore的Stream

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漫谈虚拟内存

它是对主存和I/O设备的抽象，这一点在漫谈进程和线程中已经提及过，也就是说，虚拟内存是将内存看做硬盘的高速缓存，内存中只保存程序的活动区域，根据需要在硬盘和内存之间传输数据；同时，虚拟内存为每个进程提供一个一致的地址空间...[内存分配] 如上图，程序1、程序2、程序3装入到内存，而程序2运行完成被换出，内存空闲出20k，然后进来程序4，大小为25K，此时，只有两处空闲块，10K和20K，没有一处是符合条件的，应该怎么办？...在装载程序的时候，修改指令的地址。例如程序2中的(100)+1000，其中1000代表这个程序的开始地址，而程序1中的(100)+0。这样做是很困难的，因为需要我们理解所有的指令。...[逻辑地址] 分页假设一个程序很大，需要占据所有内存，而内存管理的一个要求就是把尽可能多的程序装入内存，两者相互矛盾。...它指向mm_struct结构体，它描述linux下进程的虚拟地址空间，它又包含两个重要字段：pgd、mmap，其中，pgd指向第一级页表的基址，而mmap指向一个vm_area_struct(区域结构)

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用于语音识别的数据增强

本文将会讨论关于 SpecAugment：一种应用于自动语音识别的简单的数据增强方法（Park et al.，2019），将涵盖以下几个方面：数据结构实验数据为了处理数据，波形音频转换成声谱图...., 2019) 网络结构 LAS(Listen, Attend and Spell)网络结构 Park等人使用LAS结构来验证数据增强的效果，该结构包含两层卷积神经网络(CNN)，一个注意力层(Attention...它的主要参数如下： sr:从 0 学习率开始的起步爬坡阶段完成经过的步骤数量 si:指数衰减的起始值 sf:指数衰减的结束值另一个学习率的策略是统一标签平滑。...标签平滑的方法在训练中很难稳定的收敛。数据增强的方法把过拟合的问题变成了欠拟合，在下图中，可以看到没有数据增强的模型在训练集上有近乎完美的效果，但是在其他测试集上的结果却没有那么好。 ?...为了在语音识别中更方便的应用数据增强，nlpaug已经支持频谱增强的方法了。

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用.NET Core实现装饰模式和.NET Core的Stream简介

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.NET Core.NET之Stream简介

个数组不同的是, 数组是把所有的数据都一同放在了内存里, 而stream则是顺序的/连续的处理数据, 要么是一次处理一个字节, 要么是一次处理特定大小(不能太大, 可管理的范围内)的数据....上面方法签名里的offset参数, 表示的是缓冲数组开始读取或写入的位置, 而不是指stream里面的位置. 寻址 Seek CanSeek为true的话, Stream就可以被寻址....Peek方法会返回下一个字符而不改变当前(可以看作是索引)的位置. 在Stream读取到结束点的时候Peek和无参数的Read方法都会返回-1, 否则它们会返回一个可以被转换成字符的整型....代码中可以看到, 如何知道是否读取到了文件的结尾(通过reader.Peek()). 另一个方法是使用reader.ReadLine方法读取直到返回null....在内存中压缩有时候需要把整个压缩都放在内存里, 这就要用到MemoryStream: byte[] data = new byte[1000]; // 对于空数组, 我们可以期待一个很好的压缩比率

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吐血整理：程序员什么水平才能拿20K的offer？

「古董」GPU也能跑DeepSeek同款GRPO！显存只需110，上下文爆涨10倍

好强一个Julia！CSV数据读取，性能最高多出R、Python 22倍

R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素|附代码数据

以应届生 20K Offer 为例

R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素|附代码数据

系统设计：URL短链设计

R语言使用虚拟变量(Dummy Variables) 回归分析工资影响因素|附代码数据

月薪20K的Java程序员很厉害？八年程序猿却说：我被裁只用了5分钟

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使用C# (.NET Core) 实现装饰模式 (Decorator Pattern) 并介绍 .NETCore的Stream

漫谈虚拟内存

用于语音识别的数据增强

用.NET Core实现装饰模式和.NET Core的Stream简介

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