作者 | godweiyang 出品 | 公众号：算法码上来（ID：GodNLP） - BEGIN - 今天刷知乎看到个挺有意思的问题：「如何优雅地利用c++编程从1乘到20？」...我想这有啥难的，还能写出花来不成？结果看到高赞回答，感觉自己的智商有点不够用了。...随便来看一个高赞回答是怎么写的： 这个其实还算比较简单的，没啥难度，还有更晦涩的： 这个乍一看根本看不懂在写啥，当然平时也很少会写这种晦涩的代码。 CUDA花式整活！...今天我就教大家用CUDA来计算一下20的阶乘，就当作是CUDA的一个入门例子。...感谢@NekoDaemon老哥提供的优化建议，只需要在计算的时候根据线程号计算对应乘积元素就行，但是线程数仍然需要分配32个。
| 问题 请求被限流 之前的文章提到过我们服务使用Hystrix进行服务限流，使用的是信号量方式，并根据接口的响应时间和服务的峰值QPS设置了限流的配额。...限流配额的计算方式为： 我们接口单机单个接口的峰值QPS为1000，平均影响时长15ms，我们认为Hystrix的信号量是并发量，那么一个信号量在一秒内能允许1000ms/15ms~66个请求通过，那么服务...当然这是在忽略上下文切换和GC时间的情况下，考虑上这些因素，每个并发量每秒能服务的时长约为900ms，用同样的公式计算所需要的信号量是17，为了应付突发流量，我将这个值设置为了30。...“平均”的陷阱 重新来计算一下，即使JVM每秒都有160ms在进行GC，可系统有服务时间也还有840ms，使用上文中的公式，信号量的还是完全足够的。...也就是说即使jdk的bug修复了，信号量限制最少还是要设置为95才不会拒绝请求。 | 限流配额的正确计算方式 概念 那么限流配额的正确计算方式是怎样的呢？
通过将向量场的概念应用到神经网络，可以在其中发现大量已建立的数学和物理概念、抽象和可视化分析方法。例如，本研究利用了欧拉的求解常微分方程的方法 [11] 实现将数据点作为粒子随向量场流动的过程。...本文利用三个二维非线性可分数据集完成计算实验，并使用了由简单高斯核函数生成的向量场。在不同的初始化超参数下，损失函数一致地随 epoch 的增加而减少。此外，作者也进一步分析了实验结果。...本文通过梯度下降学习该向量场，解决了优化问题。 2 向量场神经网路 N 维空间中的向量场是一个平滑函数 K：R^n → R^n，对应的常微分方程（ODE）： ?...给定由一些参数θ定义的向量场族 K(X, θ)，作者提出了一种在向量场族中搜索最佳向量场以变换输入空间中所有点 X_0 的方法。此外，在变换空间中的点 X(t_N) 间，不同类别的点可以线性分离。...其中 h 是步长，N 是迭代数，因此 t_N = t_0 + Nh 是超参数，θ 表示向量场的参数。对于欧拉方法，当 h → 0，K(θ, X) 的流线可以精确计算。
每一个员工都优秀，再加上一级一级的归并，最终会体现在公司的经营业绩上面。 计算机领域中的分治思想的应用更是非常广泛，比如近些年非常火爆的分布式系统架构 Hadoop 中的 MapReduce。...，接下来的问题就是如何让左部分和右部分有序，同样的道理，再次进行分解，直到最后的部分只有一个元素为止，再对分解后的部分进行归并，最终完成排序任务。...归并排序的代码比较容易写出来，但如何使用哨兵来优化性能，却需要动一动大脑，我也是考虑了好一会再想出来，今天特意写出来分享一下。...所以，套用前面的公式，归并排序的时间复杂度的计算公式就是： T(1) = C； n=1 时，只需要常量级的执行时间，所以表示为 C。...T(n) = 2*T(n/2) + n； n>1 通过这个公式，如何来求解 T(n) 呢？还不够直观？那我们再进一步分解一下计算过程。
译者注：原作者留的练习任务都比较灵活，并不是具体的要求。而根据我自身的经验，很多同学看到这种需要探索精神的要求，可能就不愿意自己去进一步探索了(或者不知道具体要探索什么)。...====================================================================== 在上一篇‘如何学python’里，我们介绍了一些基本的字符串处理方法并做了一些练习...在今天这篇文章里，我们会介绍如何获取用户的输入。 ? 用户的输入在脚本编程里十分重要。如果我们连用户想要什么（这常常通过用户输入体现）都不知道，又怎么满足用户的需求呢？...我们可以把这个返回值赋值给变量，达到存储用户输入的数据的目的。我们可以输入以下命令： ? 通过输出test变量的值，我们发现，刚才的输入已经被成功的保存在了test变量里。...请求用户输入他的名字和所在地，并提示用户需要输入的东西是什么。 2. 将用户输入的返回值赋值给变量。 3. 将赋值之后的变量输出出来。尽量做到让用户知道你输出的东西是什么。
很多企业并不确定在云中运行工作负载将会支付多少费用，因此需要了解其定义的参数才能启动和运行，并避免代价高昂的意外中断。 购买一定数量的基于云计算的计算和存储容量将需要多少成本并不难估计。...以下将回顾一些最佳实践，以确定组织的云计算总体拥有成本(TCO)，同时制定预算，以及在启动和运行工作之后如何避免意外中断。...在此，假设组织正在考虑迁移到云计算提供商的基础设施，而不是针对PaaS或无服务器配置重构应用程序。 接下来，计算该规范化值的平均资源单元大小，以及用于计算平均值的基础。...获取成本构成 要捕获构成现有内部部署支出的详细信息并映射将如何转换为云计算，需要从通常属于资本支出的硬件开始。内部部署软件也通常算作资本支出，尽管它可以像数据库那样作为运营支出。...采用云计算不一定节省成本，因此成本不应该是唯一的决定性因素。但是，如果组织知道云计算的总体拥有成本，则可以更好地采用云计算做出明智的决定。
核心需求 此次客户的需求中，Python-是最为主要的开发平台，其强大的数学库-numpy-和-scipy-几乎可以替代matlab-完成复杂的数据处理，matplotlib-可以实现高质量的数据做图，...pymol-本身就是-python-写成的，可以实现结构做图。...python-可以自己定义需要的库，方便以后调用。由于这些工具都集成在-python-中，移植性不成问题。...另外，python-还提供了其他的很有用的库，比如-wxpython-可以用来做出一个图形界面；另外还有库可以将程序嵌入到网页当中，成为一个网页应用。这些都可以使计算化学更加方便和友好。...python-使计算化学家可以自己定义自己的数据处理过程，不再受限于软件既有的功能。而-CUDA-对于-Python-在代码方面的支持是的-GPU-方案是一个最为理想的选择。
云计算这一术语已经在大多数消费者的消费理念中占据了一席之地，边缘计算可以看做是无处不在的云计算和物联网（IoT）的延伸概念，雾计算的概念尽管与边缘计算略显模糊，但是它与边缘计算是两种技术理念，介于云计算和边缘计算之间...本文将会介绍边缘计算是什么，在2018年的涨势如何，以及业界应该给予它怎样的关注。...将计算迁移到边缘具备以下几个优势，能够促进更理想的计算： 能够近乎实时地处理数据 处理的数据可以从各个边缘节点并行收集 消除了在带宽有限的网络上发送原始数据的负担 消除计算量大的原始数据对数据中心的压力...雾计算：改变边缘的定义 雾计算和边缘计算定义很模糊，业界一直在尝试将这两者区分开作为单独的概念。对此，业界最广为接受的概念是在边缘计算中，数据处理在收集数据的硬件上。...雾计算是当节点的一个子集发送其数据到更大的中心连接点，在连接到更大的整体中心网络的过程中处理数据。 不管是边缘计算还是雾计算，其优势都很明显。
第四，利用直接从scRNA-seq数据集重建的分析向量场，开发了最小作用路径(LAP)和计算机微扰两种原则方法，以对细胞命运转变的最优路径和关键驱动因素以及遗传扰动的结果进行非微不足道的预测。...2 结果 一个包含向量场和微分几何分析的细胞状态转换的基本框架 原则上，速度矢量场提供了基因如何相互调节的完整描述。...对向量场的分析也有助于产生关于基因如何调节细胞状态的假设(图1B和1C)。 一些额外的微分几何量提供基因调控的互补信息。加速度场(图1D)显示了基因表达子空间，在这些子空间中，速度发生了显著的变化。...结果显示，重构向量场的流线估计以及不动点等与解析流线几乎无法区分，此外，还可以精确地恢复通过状态空间的雅可比矩阵，估计的高阶向量微积分量与真实的解析计算量非常匹配，所推导的向量演算的解析公式速度远远快于最先进的同样需要重构向量场的数值方法...接下来，使用 RNA 丰度和速度向量来重建向量场。然后，应用由解析矢量场实现的微分几何分析，从而获得生物学见解。最后，应用 LAP 方法和计算机干扰实验来预测细胞状态转换的最佳路径和遗传扰动的结果。
限流配额的计算方式为： 我们接口单机单个接口的峰值QPS为1000，平均影响时长15ms，我们认为Hystrix的信号量是并发量，那么一个信号量在一秒内能允许1000ms/15ms~66个请求通过，那么服务...当然这是在忽略上下文切换和GC时间的情况下，考虑上这些因素，每个并发量每秒能服务的时长约为900ms，用同样的公式计算所需要的信号量是17，为了应付突发流量，我将这个值设置为了30。...从错误日志里找了一个服务拒绝数较多的时间点，再观察服务当时的状态。错误日志上除了一些请求被拒绝的报错外就没有其他的了，但我在gclog里发现了奇怪的日志。...“平均”的陷阱 重新来计算一下，即使JVM每秒都有160ms在进行GC，可系统有服务时间也还有840ms，使用上文中的公式，信号量的还是完全足够的。...也就是说即使jdk的bug修复了，信号量限制最少还是要设置为95才不会拒绝请求。 | 限流配额的正确计算方式 概念 那么限流配额的正确计算方式是怎样的呢？
MySQL中InnoDB引擎的表存储容量我们有什么方法可以计算出来？...MOS的这篇文章《How can I determine the total size of my InnoDB tables/dataset?》(Doc ID 1516454.1)给了我们答案。...按照文章所说，可以从数据库层面通过information_schema的tables视图了解innodb存储引擎的表容量（包括数据和索引）， mysql> select round((sum(data_length...index_length))/1024/1024) AS tables_M from information_schema.tables where engine="innodb"; 返回：313 还可以通过统计操作系统的数据库文件容量来计算...因此如果有监控工具需要对MySQL空间容量进行监控的需求，就需要根据实际的需求，用准确的统计，避免出现误算。 如果您认为这篇文章有些帮助，还请不吝点下文章末尾的"点赞"和"在看"，或者直接转发朋友圈，
它的主要作用是，告诉计算机到硬盘的哪一个位置去找操作系统。 主引导记录由三个部分组成： ? 其中，第二部分"分区表"的作用，是将硬盘分成若干个区。 2.2 分区表 硬盘分区有很多好处。...三、第三阶段：硬盘启动 这时，计算机的控制权就要转交给硬盘的某个分区了，这里又分成三种情况。 3.1 情况A：卷引导记录 上一节提到，四个主分区里面，只有一个是激活的。...计算机会读取激活分区的第一个扇区，叫做"卷引导记录"（Volume boot record，缩写为VBR）。 "卷引导记录"的主要作用是，告诉计算机，操作系统在这个分区里的位置。...然后，计算机就会加载操作系统了。 3.2 情况B：扩展分区和逻辑分区 随着硬盘越来越大，四个主分区已经不够了，需要更多的分区。...计算机接着读取第二个逻辑分区的第一个扇区，再从里面的分区表中找到第三个逻辑分区的位置，以此类推，直到某个逻辑分区的分区表只包含它自身为止（即只有一个分区项）。因此，扩展分区可以包含无数个逻辑分区。
理论上的参数量 之前翻译了 Christopher Olah 的那篇著名的 Understanding LSTM Networks，这篇文章对于整体理解 LSTM 很有帮助，但是在理解 LSTM 的参数数量这种细节方面...本文就来补充一下，讲讲如何计算 LSTM 的参数数量。 建议阅读本文前先阅读 Understanding LSTM Networks 的原文或我的译文。 首先来回顾下 LSTM。...图中的A 就是 cell，xt 中的词依次进入这个 cell 中进行处理。...可以看到其实只有这么一个 cell，所以每次词进去处理的时候，权重是共享的，将这个过程平铺展开，就是下面这张图了： ?...image.png 一个不那么小的数被多次相乘之后会变得很小，一个不那么大的数被多次相乘之后会变得很大。所以，这也是普通 RNN 容易出现梯度消失/爆炸的问题的原因。 扯远了点。
引言 深度学习模型的训练本质上是一个优化问题，而常采用的优化算法是梯度下降法（SGD）。对于SGD算法，最重要的就是如何计算梯度。...如果你学过微积分，我相信你一定知道如何计算梯度，或者说计算导数。对于深度网络来说，其可以看成多层非线性函数的堆积，即： ?...如果大家细致观察的话，可以看到要求出最终的导数，你需要计算出中间结果：p与q。计算中间结果的过程一般是前向（forward）过程，然后再反向（backward）计算出最终的导数。...活学活用： 实现一个简单的神经网络 上面我们讲了链式法则，也讲了BP的思想，并且也讲了如何对矩阵运算求梯度。...，就是如何计算梯度。
大家好，这是专栏《计算摄影》的第二篇文章，这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科。...所谓图像美学，其实就是研究视觉感知美的度量，又可称为计算机美学，对应的英文描述包括computer aesthetics，photo aesthetics等。...2 美学问题与数据集 接下来我们来讲述如何研究美学这个问题，包括数据集以及不同的研究维度。...(2) 将深度学习方法应用于图像美学质量评价面临的挑战还包括图像美学真值标签的模糊性以及如何从有限的辅助信息中学习特定类别的图像美学。...(3) 人的审美终究是有差异的，如何学习到个性化的审美也是一个必须解决的问题。 [1] Lu X, Lin Z, Jin H, et al.
计算曲线积分： 当向量场是保守场时，我们可以通过求出其对应的标量函数，然后计算端点处的函数值之差，从而快速求出曲线积分。 OK，有感觉没有？是不是类似于求原函数，代入边界求值？ 是不是联系上了？...计算曲线积分： 当计算闭合曲线上的曲线积分时，如果能够找到一个向量场F，使得其旋度等于被积函数，那么就可以利用格林公式将曲线积分转化为二重积分。 高斯定理： 格林公式是高斯定理在二维空间的特例。...比如计算一个向量场穿过一个曲面的通量。 ∬_S F·dS 参数方程法： 将曲面用参数方程表示，然后将积分转化为二重积分。...环路积分： 沿着一个闭合曲线（比如轮子的边缘）积分，就是计算沿着这条曲线走一圈所做的功。 一个向量场在一条闭合曲线上的环路积分等于穿过这个闭合曲线的曲面的旋度的通量。...线积分： 沿着这条闭合曲线，计算速度向量对路径的积分，就得到了线积分。这个线积分代表了沿着这条曲线移动一个小物体所做的功。 旋度： 旋度描述了向量场在某一点的旋转程度。
例如，计算一个力沿一条路径所做的功，计算一个向量场沿一条曲线的环量等等。曲线积分可以用来计算曲线的长度、曲面面积等几何量。 第一型曲线积分: 计算一根非均匀密度细杆的总质量。...此时，f(x,y)表示细杆在点(x,y)处的线密度，积分结果就是整根细杆的质量。 第二型曲线积分: 计算一个物体在变力作用下沿一条曲线移动所做的功。...第二型曲线积分: 其中，C为积分路径，F(x,y)为向量场，dr为曲线C上的微元向量。 被积函数为一个向量函数。 物理意义：表示一个力场沿一条路径所做的功，或一个向量场沿一条曲线的环量。...格林公式将复杂的曲线积分转化为相对简单的二重积分。当曲线积分的计算比较困难时，通过格林公式，我们可以将积分区域转化为平面区域，从而简化计算过程。...单连通区域: 积分区域必须是单连通的，即区域内没有“洞”。 混合偏导数相等: 向量场的两个分量函数的混合偏导数相等。
：500M； -XX:MaxPermSize：64M； -XX:+UseConcMarkSweepGC； -XX:SurvivorRatio=3； 求Eden区域的大小？...分析 这是网易2016年在线笔试题中的一道选择题。...3：1：1 题目中所问的Eden区的大小是指年轻代的大小，直接根据-Xmn：500M和-XX:SurvivorRatio=3可以直接计算得出 解 500M(3/(3+1+1)) =500M（3/5） =...500M*0.6 =300M 所以Eden区域的大小为300M。...5，Eden与Survivor的比例 -XX:SurvivorRatio（Eden区与两个Survivor区的比值，Eden区多） END
：255.255.254.0 网关：192.168.9.1 1：IP地址 = 网络地址 + 主机地址，二进制为： 11000000 10101000 00001001 00000011 2：子网掩码的二进制表示为...： 11111111 11111111 11111110 00000000 解析：前面1的就是网络地址部分，后面0就是主机地址，所以此处有9位主机地址。...3：网络地址 = 子网掩码 & IP地址，即：192.168.8.0 4：广播地址 = 3中求出的网络地址的主机地址部分置1，即：192.168.9.255 5：有效的IP段计算： 开始地址 = 网络地址...+1，即192.168.8.1 结束地址 = 广播地址-1，即192.168.9.254 那么当前示例的有效IP段为：192.168.8.1~192.168.9.254 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。 ..
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