这道题是给一个数组，表示一个排列。求比当前排列大的下一个排列。如果没有则返回最小排列。
体验设计很多时候会涉及到多个部门，而MOT设计的改动是有成本的。公司的资源有限，如果一开始没有共识，有些觉得吃亏的部门不配合，那么即使设计好了MOT，也很难真正的落地。
给你一个整数数组 nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回 任何一个峰值 所在位置即可。
图片验证码是为了防止恶意破解密码、刷票、论坛灌水等才出现的，但是你有没有想过，你的图形验证码竟然可能导致服务器的崩溃？
Python 具有标准化的数据库 API，可以使用相同的代码访问多个数据库。您要连接的每个数据库都有一个不同的模块，它们知道如何与该数据库通信，并遵循 https://www.python.org/dev/peps/pep-0249/PEP 中的标准。这使得我们更容易使用所有数据库来访问它们，它们具有不同 API。对于本练习，您将使用 https://docs.python.org/2/library/sqlite3.html 上的sqlite3模块来处理 SQL。
100% 数据通过测试 总耗时 2399 ms 您的提交打败了 39.40% 的提交!
这些都是LeetCode上有的题目 手撕无非就是 树、链表、二分、字符串这些常用的数据结构
已知一个长度为 n 的数组，预先按照升序排列，经由 1 到 n 次 旋转 后，得到输入数组。例如，原数组 nums = [0,1,2,4,5,6,7] 在变化后可能得到： 若旋转 4 次，则可以得到 [4,5,6,7,0,1,2] 若旋转 7 次，则可以得到 [0,1,2,4,5,6,7] 注意，数组 [a[0], a[1], a[2], ..., a[n-1]] 旋转一次 的结果为数组 [a[n-1], a[0], a[1], a[2], ..., a[n-2]] 。 给你一个元素值 互不相同 的数组 nums ，它原来是一个升序排列的数组，并按上述情形进行了多次旋转。请你找出并返回数组中的 最小元素 。
首先给定三个生理周期的出现的某一天，这样很自然能得到高峰是一个单独周期的第几个天。
对于功能测试，判断测试用例是否测试通过，往往是比较容易的，只要不发生错误并且满足用户的需求即可。而对于性能测试该如何来评判性能测试是否通过呢？可以考虑以下三个方面。
题目：给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 - 1。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 深度学习是门玄学？也不完全是。 每个人都想让模型训练得更快，但是你真的找对方法了吗？在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来，这个问题应该分几步解决：首先，你要知道为什么你的训练会慢，也就是说瓶颈在哪儿，其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理（第一性原理）之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。 在这篇文章中，Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈：计算、内存带宽和额外开销，并提供了一些
来源：机器之心本文约5200字，建议阅读10+分钟深度学习是门玄学？也不完全是。 每个人都想让模型训练得更快，但是你真的找对方法了吗？在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来，这个问题应该分几步解决：首先，你要知道为什么你的训练会慢，也就是说瓶颈在哪儿，其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理（第一性原理）之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。 在这篇文章中，Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈：计算、内存带宽和额外开销，并提供了一些方式去判断当前处于哪
之前陈老师分享了：汽车的速度表，可能是最好用的数据产品了。实际上，日常生活中还有一款数据产品非常普遍、非常好用，那就是——体温计。现在的电子体温计，只要在额头滴一下就知道体温，真方便！谁用谁知道。特别是有宝宝的同学，每家必备。
选自horace博客 作者：Horace He 机器之心编译 编辑：Juniper 深度学习是门玄学？也不完全是。 每个人都想让模型训练得更快，但是你真的找对方法了吗？在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来，这个问题应该分几步解决：首先，你要知道为什么你的训练会慢，也就是说瓶颈在哪儿，其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理（第一性原理）之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。 在这篇文章中，Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈：计算、内存带宽和额外开销
在最后两个练习的开始，没有什么可说的了。你应该知道如何思考你的工作环境，你如何开始，你如何坐下来，影响你开始的任何事情。你也应该使用这些小小的 45 分钟的项目，突破了起始状态。如果你还没有弄清楚，设置一个 45 分钟的计时器，并大喊“来干个痛快！” ，这是使自己开始的核心技巧。完成出色的工作的目标还没有完成，但是你已经起步了
“双十一”、“双十二”期间是所有电商行业的流量高峰期，作为一个电商网站，如果不能保障流畅运行，将会对企业造成巨大的经济损失。回顾去年天猫“双十一”，当天日活跃用户到达峰值3.56亿，交易创建峰值32.5万笔/秒、支付峰值25.6万笔/秒。在这样的购物狂欢下，你的网站是否已经做好了应对“双十一”、“双十二”的流量高峰呢？
题目给定无重复元素，但如果题目考虑数组中的目标值存在且可以重复且要你返回第一个目标值，那你该怎么做？
在进行频谱分析时，发现MATLAB和python读取wav文件的波形不一致，导致不能得出正确结果，为了验证MATLAB和python哪部分有问题，于是有了这篇博客。
今天发现网站页面打开非常慢，对处理过程简单记录了一下 找问题 首先登录服务器使用 top 查看当前进程信息，发现排名第一的是 mysql，占用 cpu 达到了 100% 以上，这就明确了是 mysql 的问题 登录 mysql，使用 show processlist 查看下当前执行状态，发现了大量 LOCK 操作，也有多个 Copying to tmp table 的操作，说明有 sql 出现了问题，操作过于复杂，对临时表使用频繁，把其他操作阻塞了 解决 找到了问题后，把处理方向确定为 检查和修改配置、sq
随着分发规模地逐步增长，各企业对CDN带宽的使用越来越多。并且，各类业务使用CDN的场景各式各样，导致带宽会不断地出现骤增骤降等问题。基于成本考虑，国内CDN厂商的计费模式主要用峰值点的带宽来计费，就算不用峰值点的带宽，也会因为峰值问题所产生的成本而抬高带宽单价。基于此，控制CDN带宽的峰谷具有重要意义，降低峰值就意味着成本节省。
本文介绍了FPGA在深度学习中的重要性，以及各大公司如Google、Facebook、百度等是如何利用FPGA来提升其业务效率和性能的。具体包括：Google使用FPGA加速深度学习模型，Facebook在数据中心引入FPGA，以及百度大脑利用FPGA进行深度学习模型加速。
来源：blog.dlib.net 作者：Davis King 【新智元导读】本文介绍了一个名为LIPO的全局优化方法，这个方法没有参数，而且经验证比随机搜索方法好。基于此，作者提出了MaxLIPO和置信域方法混合使用的优化方法，在所有测试中，都取得了最优结果，而且不需要任何参数。你还在手动调参？不如试一下更好的方法。 有一个常见的问题：你想使用某个机器学习算法，但它总有一些难搞的超参数。例如权重衰减大小，高斯核宽度等等。算法不会设置这些参数，而是需要你去决定它们的值。如果不把这些参数设置为“良好”的值，这个
这篇是从网上找到牛人的博客总结下来的： 实战方面： （1）两种在知名IT公司使用的游戏服务器架构设计 点击图片可以放大 1 各个服务器的功能以及作用： CenterServer服务器管理器：管理所有
什么是死去？是终点，是诀别，是不可挽留， 是再也握不到的手，感觉不到的温度， 再也说不出口的“对不起”。
不知不觉间，我发现从我的日更博客和公众号目标确定到现在，我已经坚持了为期两个半月的时间。在此，在看到各个平台的数据后，我做了一个小总结。
前段时间，家里原来的路由器，总是时不时掉线，因为网络环境并未有变化，所以打算直接换一个新的，于是乎开始广撒网，找应该买什么样的路由器，隔行如隔山，不看不知道，一看吓一跳，虽然以前学过CCNA，但现在看来，还是皮毛，更何况忘的干净，原来网络设备的世界，如此宏伟，不是想象的那么简单。
“在振动噪音的测试分析过程中，获得准确的转速信息是频谱分析的前提，但这不是必须的。本文主要介绍旋转机械频谱分析的一些基本概念，然后顺带利用这些特性来反算转速”
App前期的工作主要以业务开发为主，在开发阶段，我们比较关注的是如何能个快速迭代开发，当这个紧锣密鼓的阶段结束之后，大多数App会走向稳定运营的阶段了，那么在业务开发需求没有那么紧急的情况下，我们势必会找点其他的乐子了，比如，如何提升App的体验，当然这个就说得有点虚了，体验包括太多太多了，例如，在用户操作上讲究秒响应，在App耗电上要求处在同类App中的一个较少的层次，在安装包大小上别搞得太大，不然用户可能都不想安装，心理承受成本较高，在发送ugc上要求秒发，在内存占用上要求不要吃我手机太多内存，在冷启动的时候，别让我等太久以至于我失去耐心，在流量上要求别耗我太多，用户基本上也有一个心理预期，太多了可能觉得你是不是偷偷干了点啥，会卸载你，其实还有很多很多的指标可以来做用户体验。
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/wiggle-subsequence
先来一段维基百科概念。“二分查找算法，也称折半搜索算法，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。”
导读：大多数情况下，数据分析的过程必须包括数据探索的过程。数据探索可以有两个层面的理解：
大师级作品、或是摄影海报，只需要拿过来「扫描」一下，就能分解出纯色层、阴影层和反射层。
塔式服务器中Dell完胜其他~ 四、选什么样的配置？ 使用云服务器做分析的时候，能使用的最高性能配置就是12核64G+8T的硬盘，至于其他比如显卡:等做深度学习的时候再配也来得及比如SSD：性价比超低，等价钱降下来了再配也来得及比如双路cpu：其实一个就够用了，只要板子有两个接口，以后再配也来得及比如光驱：随机附送，可有可无。等等都是次要的所以下面就是最后的配置塔式服务器机箱+主板：dell poweregde T630CPU:E5 2630V4(10核20线程）内存：64G硬盘：2x4T，dell工业级SAS硬盘列阵卡：H330（管理硬盘的东西）电源：495W dell热插拔电源（考虑发在家里电费问题，就选了个低功率的）其他：都是默认的 五、只有机箱吗？还需要买什么配件？ 当然只有机箱，你需要配一个显示器，还有一套鼠标键盘。显示器不用特别好,站长选的是：Dell SP2318H 六、价格 其实，这套配置的议价空间真的不大，网上购买节省的就是因为销售渠道造成的加价，只要找到直销的店都能拿到最低上面那套配置，整机价格：19500元。 显示器赶上了促销价格：1000元。20k的价格，在预算之内，就这样，站长不仅花光了讲课赚的钱，还要还贷。哎~~~~~ 七、运行情况 1、系统选择：站长因为使用centos习惯了，强行让卖家安了个一个centos。没想到的是Centos也有图形界面了，欣慰一。2、转录组分析：云服务器上能做的这个服务器完全胜任，从下载到分析数据可视化，整个过程效率提高20%，欣慰二。3、远程操控与网络：这个对于站长是刚需，值班时候用手机简单操作一下什么是必须要实现的。站长家的宽带是所谓的100M电信光纤。然而，实际使用中下载峰值只有10M/s，没有云服务器使用的时候20M/s的峰值快，能到10M/s也知足了。然而，第一次使用的时候站长几近崩溃，用ascp高速下载峰值只有5M/s，更不爽的是只要下载一开始，全家都不要用网了，看个世界杯都卡死，在不断扎心中，站长绝对找找解决方案，如下：（1）从头找原因，一般电信小区光纤入户都是在一个大局域网下面，分到家里IP都是100.xxx.xxx.xxx这样的，用这个IP你是不能进行远端操作的。另外家里都用路由器，电脑上显示的IP都是192.168.xxx.xxx这样的地址，远程是无法操控的。站长联系了10000，得知电信可以把100局域网IP改成123公网IP，通过路由器设置定向转发，就可以在外网用ssh输入账号密码，登陆自己家里的服务器了。也就是像腾讯云服务器那样实现登陆。欣慰三。
液相色谱与质谱联用（LC-MS）是代谢组学中最受欢迎的分析平台之一。尽管基于LC-MS的代谢组学应用程序种类繁多以及分析硬件的发展，但是LC-MS数据的处理仍然遇到一些问题。最关键的瓶颈之一是原始数据处理，LC-MS原始数据通常由成千上万的原始MS质谱图组成；每个光谱都有其自己的序列号，并且该数目随保留时间（RT）的增加而增加。这些数据通常包含数千个信号，使得手动数据处理几乎变得不可能。当前用于自动LC-MS数据处理的流程通常包括以下步骤：（1）检测感兴趣区域（ROI）；（2）检测色谱峰，然后对其进行积分；（3）所有样品的峰匹配（分组）；（4）通过注释相应的加合物和碎片离子将属于同一代谢物的峰聚类为一组。
EVT：Extreme Value Theory；预测小概率时间发生的可能，如大洪水，评估海事安全等。
注意：for-each循环在java 5中被引入所以该方法只能应用于java 5或更高的版本中。如果你遍历的是一个空的map对象，for-each循环将抛出NullPointerException，因此在遍历前你总是应该检查空引用。
注意这里一个细节！答主跟大部分人一样，开始以为是服务器负载太大，但之后又转到了图片优化上的表达，这里提到了一篇陕西电信的文章。
思路：找第一个，用左区间端点查找（模版2），找最后一个，用右端点区间查找（模版3）
新粉请关注我的公众号 微信强推视频号，非常的努力。前段时间发现让知（guo4）名（qi4）老歌手开直播演唱会，可以吸引人气。 视频号开了一场又一场，效果确实是不错。最后终于捧出了杀手锏，华语乐坛教父罗大佑，开了一场演唱会的“盛宴”。 这场演唱会从预热开始，就有点万众瞩目的气质。各种宣传络绎不绝。很符合腾讯一贯的老派作风。 但是这一次字节跳动坐不住了。字节跳动打算也来一场演唱会，在罗大佑当天的同一时间。 找谁手撕罗大佑，这是个问题。 讲真话，以罗大佑在华语乐坛的地位，找个人能手撕罗大佑的，不知道应该是“新生
小明的实验室有N台电脑，编号1~N。原本这N台电脑之间有N-1条数据链接相连，恰好构成一个树形网络。在树形网络上，任意两台电脑之间有唯一的路径相连。
不久前，一个名叫「wuhan2020」的开源项目进入了 GitHub Trending TOP 榜，截至到现在，已经有 5.5k 的 Star 了。众多开发者在这个疫情期间，用自己所擅长的技术，做着力所能及的事情，共同应对这场战争。
力扣(LeetCode)定期刷题，每期10道题，业务繁重的同志可以看看我分享的思路，不是最高效解决方案，只求互相提升。
之前一直在写一些算法怎么优化，包括算法逻辑甚至是更加底层一些的文章，但是测试工作都做得比较随意，也就是粗略的比较时间。最近准备学习一下矩阵乘法的优化，觉得这种比较方式实际上是看不出太多信息的，比如不知道当前版本的算法在某块指定硬件上是否还存在优化空间。因此，这篇文章尝试向大家介绍另外一个算法加速的评判标准，即算法的浮点峰值（gflops）。
最近在做Kaggle上的wiki文章流量预测项目，这里由于个人电脑配置问题，我一直都是用的Kaggle的kernel，但是我们知道kernel的内存限制是16G，如下：
2022.11.07号下班路上突然收到许多用户反馈，说小程序进不去了。然后自己试了一下，打开一直转圈，于是快马加鞭赶回家，打开了电脑。
ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据分析与数据建模服务。
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