1 01背包 2完全背包 3多重背包 4 123讲的综合 5二维费用的背包问题 6分组背包 7依赖性背包 8泛化物品 9一些变式
今天看到一篇论文：Linux Block IO: Introducing Multi-queue SSD Access on Multi-core Systems 。 这篇论文发表于 2013 年，介绍 Linux 内核的 block layer 针对现代硬件——高速 SSD、多核 CPU（NUMA）的新设计。 总的来说，设计方案不难理解，并没有涉及什么牛逼或者新颖的内容。这里面提到的内容从 Linux 3.11 开始出现在内核，Linux 3.16 成为内核的一个完整特性[6]。Linux 5.0 开始成为 block layer 的默认选项[7]。
在很多问题上，处理器的速度比硬件交流要快得多。这种代价通常是小的 I/O，可能包括网络消耗，磁盘 I/O，数据库查询，文件 I/O，还有其他与处理器不太接近的硬件使用。所以构建一个快速的系统通常是一个提高 I/O，而非在紧凑的循环里优化代码或者甚至优化算法的问题。
之前的 SVM 推导得到了一堆关于拉格朗日系数的表达式，但是没有求解，本文记录 SMO 解决 SMV 问题的思想流程。 SVM 回顾 之前经过对 SVM 推导 得到了最终需要求解拉格朗日系数的步骤： 其中 \alpha_i 为拉格朗日系数，y_i 为数据标签， n 为数据个数， x_i 为数据向量，\Phi 为核函数映射 仅有 \alpha_i 未知，我们认为 \alpha_i 是有限的，给定一个取值上限 C 现在的问题是：如何在满足拉格朗日约束 KKT 条件的同时解出 \alp
GCC:GNU Compiler Collection，中文叫 “GNU编译器套件”，它可以编译C、C++、JAVA、Go、Object-C等语言。
GCC 在开启 -O2 编译优化后，会遇到编译器领域的两个著名问题：严格别名（Strict Aliasing）与整数环绕（Integer Wrap-around）。
1.预备知识 多目标优化的相关知识：https://blog.csdn.net/haha0332/article/details/88634378
最近在项目中遇到一个问题，当使用double类型数据时，在进行jce编解码后会出现乱数据问题，比如encode一个数据.
Linux I/O（输入/输出）系统是其核心功能之一，负责处理数据在系统内部及与外界之间的流动。为了优化这一流程，Linux进行了一系列努力和抽象化，以提高效率、灵活性和易用性。🚀
计算机的文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法，它使得对其访问和查找变得容易，文件系统使用文件和树形目录的抽象逻辑概念代替了硬盘和光盘等物理设备使用数据块的概念，用户使用文件系统来保存数据不必关心数据实际保存在硬盘（或者光盘）的地址为多少的数据块上，只需要记住这个文件的所属目录和文件名。在写入新数据之前，用户不必关心硬盘上的那个块地址没有被使用，硬盘上的存储空间管理（分配和释放）功能由文件系统自动完成，用户只需要记住数据被写入到了哪个文件中。
这篇文章算是SimCSE的一个进阶版本吧，关于SimCSE的介绍之前我已经写了一篇小博客（文献阅读：SimCSE：Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings）介绍了一下了，这篇文章感觉像是基于SimCSE之后的一个优化版本。
使用 g++ 编译C++源代码的时候，我们可使用以下命令 即可完成编译C++源代码文件，并且直接产生可执行的二进制文件
其实，以前我们都会说，学习数据结构有多么多么的重要，长篇大论。这次，我们java程序员来看看数据结构和算法重要性。
问题描述：给定一个整型数组 arr 和一个整数 target ，请把小于等于 target 的数放在数组的左边，大于 target 的数放在数组的右边
前些日子小绿做了一些高翔slam前端部分的代码解读，其中遇到g2o的部分基本上就黑箱化略过了。然而g2o是bundle adjustment中的关键，因此还是有必要对g2o进行一些系统的学习。
请查看位于https://github.com/xmu-Linux101/Linux101/tree/201720182/experiments/gcc-5-gdb的代码
优化算法的CEC（Congress on Evolutionary Computation）函数集是一系列用于测试和评估进化算法性能的基准函数。这些函数集通常包括多种不同类型的函数，如单峰、多峰、混合和组合函数，以模拟各种优化问题的复杂性和难度。CEC函数集通常按年份进行划分，最常用的是CEC 2005、CEC 2010和CEC 2013。每个版本都包含一组不同的测试函数，具体数量因版本而异，但通常在20到100个之间。这些函数集的设计原则包括函数的可重复性、可扩展性、可比较性和多样性。每个函数都有一个定义良好的搜索空间，并且具有已知的全局最优解或近似最优解。通过在这些函数上运行优化算法，并与已知的最优解进行比较，可以评估算法的性能。CEC函数集的使用有助于研究人员更有效地比较不同的优化算法，并提供了一种标准化的方式来评估新算法的性能。这些函数集已经成为优化算法领域中广泛认可的基准测试工具。
在编译程序时，借助参数传递的方法，使用与系统CPU相匹配的gcc参数，编译出的程序就是为系统CPU而进行特定优化过的，因而执行速度和效率都会是最好。
转载声明：本文转自知乎，已经过作者同意转载。 前一场的codeforces的D题有很多人反应思路差不多但是会TLE，基本上都是卡输入输出了，所以这里就在这里总结一下，有哪些会影响程序的运行速度。不过这是建立在你的时间复杂度是正确的情况下。 cin/cout 解绑 这是一个初学者基本上都会遇到的坑，原生的cin/cout的速度非常慢，因为要和scanf/printf进行同步。 所以需要加上。 std::ios::sync_with_stdio(false);std::cin.tie(0); 注意解绑后，不能使
喜大普奔，腾讯云首届数据库诊断赛初赛圆满结束啦~经过一个月紧锣密鼓的比赛，腾讯云智能数据库管家DBbrain对每个参赛用户的实例进行了健康巡检和打分，恭喜以下30名选手进入决赛！ 有朋友问了：虽然我没有进入决赛，但是重在参与，对于初赛的题目我还有很多疑惑，到底应该怎么调优呢？ 那么今天除了公布成绩，数据君也为大家带来了初赛的赛题解析和优秀选手的解题思路分享。 一、赛题设置 首先我们来回顾一下比赛规则：腾讯云在云服务器上模拟业务访问，造成每组的MySQL云数据库上出现故障、异常、隐患等现象，参赛者需
我的理解就是原本节点和节点之间操作是离散的，因为就是从若干个操作中选择某一个，而作者试图使用softmax和relaxation（松弛化）将操作连续化，所以模型结构搜索的任务就转变成了对连续变量\(α={α^{(i,j)}}\)以及\(w\)的学习。(这里\(α\)可以理解成the encoding of the architecture)。
MYSQL数据库适用场景广泛，相较于Oracle、DB2性价比更高，Web网站、日志系统、数据仓库等场景都有MYSQL用武之地，但是也存在对于事务性支持不太好（MySQL 5.5版本开始默认引擎才是I
在Java应用程序中，I/O（输入/输出）操作是不可或缺的部分。它们使我们能够从文件中读取数据、向文件中写入数据、与网络通信，以及执行许多其他与数据交互相关的任务。理解Java I/O流的概念、类型、节点流、处理流以及性能优化是成为一名优秀的Java开发者的关键一步。
Linux I/O（输入/输出）是操作系统中一个至关重要的组成部分，它涉及到数据在内存🧠、存储设备💾、网络接口🌐等之间的传输过程。在Linux中，I/O操作不仅仅是文件读写那么简单，它包括了一系列复杂的机制和策略，旨在提高数据处理的效率，保证系统的稳定性和性能。📊
2. IO操作： CPU会把内存中的程序委托给其他的网络、磁盘等驱动程序，让这些外部的驱动程序来进行具体的处理，处理完成以后再返回给内存程序。对于这两类操作的优化方式是不一样的。内存操作的特点是占用CPU资源，CPU不断的计算。对于内存密集型的操作（Compute-Bound Operation）的优化，我们可以把一个大任务拆分成多个互不影响的子任务，那么就能让多个CPU同时参与运算，最后合并子任务的结果，所花的时间自然就少了。所以内存密集型的操作（Compute-Bound Operation）的优化有一个前提：超线程、多核、甚至是真正的多个CPU的计算机能够同时运行多个线程，对于只有一个CPU的计算机不适合。多线程之间的状态切换是需要额外的CPU资源的。IO操作的特点是基本不占用CPU资源，但是它会占用当前的工作者线程，并使其进入等待状态，等待IO完成的处理结果，然后在继续执行。但是在ASP.NET这种天然多线程的环境里，CLR线程池容量是有上限的，这个上限也代表了应用程序最多可以同时执行的请求数量。如果我们CLR线程池的所有线程都进入了IO等待状态，当再有新用户进来，我们的服务就停止响应了。目前我们IO操作的缺点是当前工作者线程同步等待IO，任何IO处理都会霸占一条工作者线程。所以对于IO密集型的操作（IO-Bound Operation）的优化，我们的思路是使用IOCP（I/O Completion Port）。IOCP翻译了中文是IO完成端口，它是一种异步形态，原理是这样的：当前工作者线程在进行IO处理时，委托给某个设备驱动程序，然后自己返回线程池，当IO完成后，OS会通过IOCP提醒CLR它工作已经完成，当CLR接收到通知后，会唤醒一个I/O线程并且运行用户的回调。
一个数组，求除了某元素自身位置之外的其他元素累积相乘，返回一个同长度的数组。有两个要求比较苛刻： 1) 不能用除法 2) 时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1).
1.内容介绍 开一篇文章记录在leetcode中array主题下面的题目和自己的思考以及优化过程，具体内容层次按照{题目，分析，初解，初解结果，优化解，优化解结果，反思}的格式来记录，供日后复习和反思。题目的顺序按照leetcode给出的题目顺序，有些题目在并不是按照题目本身序号顺序排列的，也不是严格按照难易程度来排列的。 因此，这篇文章并不具有很强的归类总结性，归类总结性知识将会在其他文章记录，本篇重点在记录解题过程中的思路，希望能对自己有所启发。 2.题目和解题过程 2.1 Container With
顺序预读（prefetch，在Linux中也称为预读，read ahead）是一种用于提升顺序读性能的技术，用于缩小存储设备和应用程序之间巨大的效率差距。Linux内核在通用预读框架中执行顺序文件预读，它主动拦截VFS层中的文件读取请求，并将顺序的请求转换为异步预读请求，为即将到来的请求引入数据块，并在大块中进行。
今天给大家带来一篇关于算法排序的分类,算法的时间复杂度,空间复杂度,还有怎么去优化算法的文章,喜欢的话,可以关注,有什么问题,可以评论区提问,可以与我私信,有什么好的意见,欢迎提出.
论文: DARTS: Differentiable Architecture Search
要优化Linux性能，IT团队应该检查当前正在使用的I/O调度程序，并评估诸如deadline和完全公平队列(Completely Fair Queuing)这样的替代方案选项。 如果某台Linux服务器性能不佳，通常与存储信道有关。几十年前，还相对容易进行分析，服务器拥有RAID阵列，RAID阵列的顶层存在分区并且Ext2文件系统在分区顶层运行。然而在今天的数据中心，分析存储信道就不那么容易了。 许多现代数据中心的Linux服务器运行在VMware虚拟机管理程序的顶端，与不同类型的存储区域网络(Sto
不管是时间还是空间，它们的消耗程度都与输入的数据量高度相关，输入数据少时消耗自然就少。为了更客观地衡量消耗程度，我们通常会关注时间或者空间消耗量与输入数据量之间的关系。
Written by 王磊(bluestn). Summary SRS支持将直播录制为VoD文件，在压测时，如果流路数很多，会出现CPU消耗很多的问题。 原因是写入较小视频包时，SRS使用了write，由于没有缓冲能力，导致频繁的系统调用和磁盘繁忙。 优化方案，可以选择fwrite(v5.0.133+)，或者老版本用内存盘方案，可将DVR性能提升一倍以上。 Environments SRS服务器配置如下： • CPU：INTEL Xeon 4110 双路16和32线程 • 内存：32G • 网卡：10Gb
字节跳动这家公司，应该是所有秋招的公司中，对算法最重视的一个了，每次面试基本都会让你手撕算法，今天这篇文章就记录下当时被问到的几个算法题，并且每个算法题我都详细着给出了最优解，下面再现当时的面试场景。看完一定让你有所收获
首先，我们需要明白什么是阻塞I/O。在进行I/O操作时，比如读取磁盘文件或者网络数据，如果数据还没有准备好，程序就会停在那里等待，直到数据准备好为止，这就是阻塞I/O。阻塞I/O的问题在于它在等待数据的时候无法做其他事情，从而浪费了宝贵的计算资源。
算法简介 冒泡排序（Bubble Sort）是一种典型的交换排序算法，持续比较相邻元素，大的挪到后面，因此大的会逐步往后挪，故称之为冒泡。 算法描述 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（小），就交换
在现在这个大数据时代下，IO的性能问题更是尤为突出，IO读写已经成为应用场景的瓶颈，不容我们忽视，今天，我们就深入了解下Java IO在高并发，大数据场景下暴露出的性能问题.
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列，而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列，便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集，而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法，用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序，提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息，如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说，理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法，也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法，可以提高编程能力，优化算法设计，并在实际应用
选自nicoleorchard 作者：Nicole Orchard 机器之心编译 参与：朱乾树、路雪 编译器可将源代码转换成计算机理解的可执行的机器代码，或将源代码转换成另一种编程语言。本文从 LLV
编译器（compiler）就是一个翻译其他程序的程序而已。传统的编译器将源代码翻译为计算机能够理解的可执行机器代码（有一些编译器将源代码翻译为另一种编程语言。这些编译器叫做从源码到源码的翻译器，source-to-source translators or transpilers）。LLVM 是一个广泛使用的编译器项目，它包含了许多模块化的编译器工具。传统编译器涉及包含了三个部分：
线上某集群峰值TPS超过100万/秒左右(主要为写流量，读流量很低)，峰值tps几乎已经到达集群上限，同时平均时延也超过100ms，随着读写流量的进一步增加，时延抖动严重影响业务可用性。该集群采用mongodb天然的分片模式架构，数据均衡的分布于各个分片中，添加片键启用分片功能后实现完美的负载均衡。集群每个节点流量监控如下图所示:
在2020年还在整理XGB的算法，其实已经有点过时了。。不过，主要是为了学习算法嘛。现在的大数据竞赛，XGB基本上已经全面被LGB模型取代了，这里主要是学习一下Boost算法。之前已经在其他博文中介绍了Adaboost算法和Gradient-boost算法，这篇文章讲解一下XGBoost。
我在之前的刷题视频里说过，大家刷题一定要吃透一类题，为什么有的人题目做着越来越少，有的人总觉得刷不完的题，就是因为没有分类吃透。
前言 坚持做算法练习对开发的好处是抽象能力变强，拿到一个需求能很快对其进行抽象，然后再用学过的设计模式相关知识进行整理，最后用代码实现。 最大的好处在于：对功能的抽象以及整理会更容易实现，用设计模式来整理便于维护，写完之后很容易测试。 讲那么多，首先的要求是坚持。 正文 本文5个题来自CF707，所有的题解代码在这里。 题目难度从低到高，最后一题光题解就写了一页。 A 简单题； B 简单题； C 数学题； D 实现题； E 优化题； A 题目链接 题目大意 输入n * m个字符，字符中存在C M
题目描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的连续子数组的个数 。 示例 1：
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