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单链表
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Wesley13
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3年前
Java并发和多线程那些事儿
我记得我接触电脑的时候是在小学三年级的时候,那是1995年,那年发布了windows95,但是我学习的时候还是只是dos系统,简单对于文件的一些命令操作还有五笔在过去的那个年代,电脑都是单CPU,也就是单任务处理;多任务处理到后来才慢慢发展起来,多任务代表电脑在同一时刻内可以处理很多并行操作,这样CPU被利用率高了,多个任务都可以共享。多任务处理的出现对
Wesley13
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3年前
Java 多线程(一)—— 概念的引入
并发和并行并行:指两个或多个时间在同一时刻发生(同时发生);并发:指两个或多个事件在一个时间段内发生。 在操作系统中,安装了多个程序,并发指的是在一段时间内宏观上有多个程序同时运行,这在单CPU系统中,每一时刻只能有一道程序执行,即微观上这些程序是分时的交替运行,只不过是给人的感觉是同时运行,那是因为分时交替
Wesley13
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3年前
MTDDL 美团点评分布式数据访问层中间件
背景2016年Q3季度初,在美团外卖上单2.0项目上线后,商家和商品数量急速增长,预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB(数据库,以下统一称DB)主从延迟、表变更困难等一系列问题。要解决上面所说的问题,通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分,可以缓解目前写峰值QPS过大、D
Stella981
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3年前
Golang 在电商即时通讯服务建设中的实践
_马蜂窝技术原创文章,更多干货请搜索公众号:mfwtech_即时通讯(IM)功能对于电商平台来说非常重要,特别是旅游电商。从商品复杂性来看,一个旅游商品可能会包括用户在未来一段时间的衣、食、住、行等方方面面;从消费金额来看,往往单次消费额度较大;对目的地的陌生、在行程中可能的问题,这些因素使用户在购买前、中、后都存在和商家沟通的强烈需求。可以说
Wesley13
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3年前
Vue 服务端渲染(SSR)
Vue服务端渲染(SSR)什么是服务端渲染,简单理解是将组件或页面通过服务器生成html字符串,再发送到浏览器,最后将静态标记"混合"为客户端上完全交互的应用程序。于传统的SPA(单页应用)相比,服务端渲染能更好的有利于SEO,减少页面首屏加载时间,当然对开发来讲我们就不得不多学一些知识来支持服务端渲染。同时服务端渲染对服
Wesley13
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3年前
2018年人工智能如何发展,从这四个方面为你解读
算法任何一个入门的软件开发人员都会听到这句话:算法是软件的灵魂!近年来大火的“机器学习”即是在算法在人工智能上的集中体现。今日头条通过AI算法实现智能内容推荐,谷歌和百度通过AI算法实现垃圾内容检测和删除,阿里巴巴通过算法自动识别刷单和假货风险等等。随着软件行业的发展,我们真切的体会到人工智能的脚步声越来越近了。理论上讲,凡是重复的简单工作都
Stella981
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3年前
Centos7下安装和卸载Mongodb数据库的方法
导读MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据
Wesley13
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3年前
mysql联表批处理操作
1概述mysql中的单表增删改查操作,可以说是基本中的基本.实际工作中,常常会遇到一些基本用法难以处理的数据操作,譬如遇到主从表甚至多级关联表的情况(如一些历史问题数据的批量处理),考虑到效率问题,需要将请求次数控制在一个常量级别.这种情况下,由于需要操作的(作为参数的)数据量较大,或者获取参数较为复杂,往往不太容易处理.以下
天翼云开发者社区
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1年前
浅谈基于Shapley值的数据融合反欺骗数据判断相关
多个信息源的数据进行融合处理后的信息具有较高准确性,同时具备互补性、及时性等特征,在一定程度上能够克服单信息源获取信息的局限性,能更加客观地对目标形成认识,具有更高置信度和较强鲁棒性。信息融合技术随着人工智能及物联网的发展,在人们日常生活中已被广泛应用。然而,在通过该技术享受生活便利的同时,也承担着其所带来的决策的误判、情报处理混乱等风险。
小万哥
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5个月前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。
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