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weixin_34044273
数据库java
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>环境:sqlserver2008R2(winXP)postgresql9.3.4(win7-64bit)1.通过java像PostgreSQL提交批量insert(或者普通insert或者执行copy):错误:java.sql.BatchUpdateException:批次处理被中止,呼叫getNextException以取得原因。解决:在ca
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郑万通
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接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化,保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习(OnlineLearning)是一种机器学习方法,与传统的批量学习(BatchLearning)不同,在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新,而不是在整个数据集上训练一次。这
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UQI-LIUWJ
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1bmm(batchmatrixmultiplication)批量矩阵乘法,用于同时处理多个矩阵的乘法bmm的输入是两个3D张量(batchofmatrices),形状分别为(batch_size,n,m)和(batch_size,m,p)bmm输出的形状是(batch_size,n,p)2mmmm是标准的矩阵乘法操作,用于两个二维矩阵相乘mm仅适用于2D张量,输入的形状分别是(n,m)和(m,p
- 深度学习算法informer(时序预测)(一)(数据编码讲解)
槑槑紫
深度学习深度学习算法人工智能
前言:informer代码是在transformer代码基础上进行优化,请先了解transformer原理informer代码中数据编码包括三部分,位置编码、数据编码、时间编码目标:时序数据有7个特征,通过24个时间点(可以是年、月、日、时、分、秒)的数据预测未来1个时间点的数据一、位置编码1.pe不需要计算梯度,存放位置编码,形状为(max_len,d_model)2.若x的形状是(batch_
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东阳马生架构
RocketMQ原理与应用rocketmq营销系统
大纲1.营销系统引入MQ实现异步化来进行性能优化2.基于MQ释放优惠券提升系统扩展性3.基于Redis实现重复促销活动去重4.基于促销活动创建事件实现异步化5.推送任务分片和分片消息batch合并发送实现6.推送系统与用户群体查询逻辑解耦7.查询用户数据以及批量发送推送消息8.线程池封装以及推送系统多线程推送9.推送系统的千万级消息多线程推送10.千万级用户惰性发券代码实现11.指定用户群体发券的
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01什么是大模型推理引擎大模型推理引擎是生成式语言模型运转的发动机,是接受客户输入prompt和生成返回response的枢纽,也是拉起异构硬件,将物理电能转换为人类知识的变形金刚。大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为,接收包括输入prompt和采样参数的并发请求,分词并且组装成batch输入给引擎,调度GPU执行前向推理,处理计算结果并转为词元返回给用户。和人类大脑处理语言的机制类似,大模型首
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表示学习深度学习batch人工智能神经网络cnn
如是我闻:在深度学习模型中,BatchNormalization(简称BN)是一种常用的技术,能有效加速训练并提高模型的稳定性。BN通过对mini-batch数据进行归一化,使每层的输入数据分布保持稳定,从而缓解梯度消失/爆炸问题,同时减少对权重初始化的敏感性。在本篇文章中,我们将从数学推导、代码实现和经验总结三个方面,详细探讨BatchNormalization的工作原理,并分析为什么BN应该放
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前程似锦蝈蝈
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使用前提:单卡,模型+batch=1的数据能跑起来使用accumulatestep的意思就是,每次forward较小的batch,如batch=4,每4steps再更新一次参数,训练结果等效于batch=16先跑一次原先的模型pythonNLinear_exp_full.py--accu_step1--batch16epoch:0timecomsuming:1.8598144054412842tr
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胶水代码
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Lambda架构和Kappa架构是用于处理大数据的两种架构设计模式,针对不同的数据处理需求提供了不同的方案。它们各自有优缺点,并适用于不同的使用场景。Lambda架构Lambda架构分为三个层次:批处理层(BatchLayer)、实时处理层(SpeedLayer)和合并层(ServingLayer)。它旨在同时处理批量数据和实时数据,确保数据处理的准确性和低延迟。优点:高容错性:批处理层通过处理历
- C++自研3D教程OPENGL版本---动态批处理的基本实现
千年奇葩
三维引擎3d算法
又开始找工作了,借机休息出去旅行两个月,顺便利用这段时间整理下以前写的东西。以下是一个简单的动态批处理实现:#include#include#include#include//顶点结构体structVertex{floatx,y,z;//位置floatr,g,b;//颜色};//动态批处理类classDynamicBatch{public:DynamicBatch(){//初始化VAO和VBOgl
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人工智能机器学习算法
在使用vLLM框架进行大模型推理时,为了最大程度地减少GPU显存的占用,可以从以下几个方面调整参数和配置:1.调整max_batch_size参数max_batch_size:这是批处理的最大大小。较大的批处理尺寸会占用更多的显存。如果显存有限,可以降低max_batch_size。建议:从小的batch_size开始,逐步调高,找到合适的平衡点。2.使用offload功能vLLM支持将部分张量或
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skyksksksksks
AI个人杂记人工智能深度学习神经网络自然语言处理
在本地部署DeepSeek(或其他类似AI模型)时,可能会遇到以下常见问题及解决方案:1.硬件资源不足问题表现:GPU不兼容(如型号过旧)、显存不足(OOM错误)或CPU模式性能极低。解决方案:确认GPU支持CUDA,检查显存需求(如至少16GB显存)。使用nvidia-smi监控显存,通过降低batch_size或模型量化(如FP16/INT8)优化资源。CPU模式下考虑模型轻量化(如使用ONN
- Kafka源码解剖
纸短情长恋曲
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1、Kafka源码解刨生产者会将数据封装成ProducerRecord对象,进行序列化操作后便会根据默认分区规则(轮询策略)。分区的数据会获取集群元数据注册broker信息,并通过RecordAccumulator缓存池创建对应的Sender的线程,在该线程中会将请求封装成一个batch,最后在把整个batch数据发送到broker上。1.1元数据加载 1、主线程发送消息尝试拉取元数据,在Mate
- 深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能paddlepaddlepytorch超参数张量转换模型训练
文章目录前言第一部分:深度学习中的超参数1.学习率(LearningRate)定义重要性常见设置2.批处理大小(BatchSize)定义重要性常见设置3.迭代次数(NumberofEpochs)定义重要性常见设置4.优化器(Optimizer)定义重要性常见设置5.损失函数(LossFunction)定义重要性常见设置6.正则化(Regularization)定义重要性常见设置7.网络架构(Net
- TensorFlow、把数字标签转化成onehot标签
dg989385783
在MNIST手写字数据集中,我们导入的数据和标签都是预先处理好的,但是在实际的训练中,数据和标签往往需要自己进行处理。以手写数字识别为例,我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。例如:数字标签“6”转化为onehot标签就是[0,0,0,0,0,0,1,0,0,0].首先获取需要处理的标签的个数:batch_size=tf.size(labels)1假设输入了6张手写字图片,那么对应
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Fly&L
HCIE---datacom网络运维华为
Vlan间路由vlan:相当于把交换机变成一共虚拟路由器vlan间路由概述vlan间路由:通过三层设备路由,使得不同vlan间可以互相通信。仅仅允许单播通信vlan间路由方式:1、SVI(交换虚接口)(三层交换机)或2、vlanif口单臂路由(路由器)vlan间路由:SVI:switchvirtualinterfacesw1:vlanbatch1020intg0/0/1portlink-typea
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补档机器学习人工智能论文阅读AIGC计算机视觉深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。文章目录正则化L1正则化(Lasso)原理使用场景优缺点L2正则化(Ridge)原理使用场景优缺点ElasticNet正则化定义公式优点缺点应用场景Dropout原理使用场景优缺点早停法(EarlyStopping)原理使用场景优缺点BatchNormalization(BN)原理使用
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近两年大模型火出天际;同时,也诞生了大量针对大模型的优化技术。本系列将针对一些常见大模型优化技术进行讲解。[大模型推理优化技术-KVCache][大模型推理服务调度优化技术-Continuousbatching]大模型显存优化技术-PagedAttention大模型低显存推理优化-Offload技术大模型优化技术-FlashAttention大模型解码优化-SpeculativeDecoding及
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一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心,然后重复以下两个步骤来更新质心,直到质心不再显著移动为:第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类:是KMeans类的变种,他是用小批量来减少计算时间,而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集,是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
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目录一、引言二、什么是梯度下降?2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降(BatchGradientDescent)2.随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)3.小批量梯度下降(Mini-BatchGradientDescent)四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯
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流华追梦
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目录一.前言二.Kafka消息(Messages)三.Kafka消息格式(MessageFormat)3.1.消息批次(RecordBatch)3.1.1.控制批次(ControlBatches)3.2.记录(Record)3.2.1.记录的Header(RecordHeader)3.3.旧消息格式(OldMessageFormat)一.前言Kafka的消息格式是由消息的键和值组成的。每条消息都有
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开启配置#统计生成SQL执行情况spring.jpa.properties.hibernate.generate_statistics=true#开启批量插入spring.jpa.properties.hibernate.jdbc.batch_size=500spring.jpa.properties.hibernate.order_inserts=true代码示例org.springframew
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余弦的倒数
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文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因:学习率过高可能导致梯度爆炸,权重更新幅度过大,导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题,它会让参数
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基本流程--spark2.3.1新定义接口--中间使用了一些过度接口为了兼容老版本如:BaseStreamingSourceDataSource为一个类,定义了可插拔的数据源,对应一些列旧的数据源DataSourceV2spark2.3.1新接口,只是一个接口,没有任何方法,需要配合ReadSupport或者WriteSupport接口等一起MicroBatchReadSupport--实现创建M
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1.背景介绍随着自然语言处理(NLP)的发展,深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而,这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,我们引入了残差连接(ResidualConnections)和层归一化(BatchNormalization)来改善模型性能。
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Torchserve服务开发文章目录Torchserve服务开发0.Torchserve介绍0.1.背景0.2.API类型1.开发使用1.0.环境部署1.1.handler开发1.1.1.context参数1.1.2.data参数1.2.handler调试2.配置文件3.batch推理0.Torchserve介绍0.1.背景TorchServe是PyTorch中推荐的模型部署解决方案,通过它可以将
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面试学习路线阿里巴巴springboot后端java
SpringBoot3.3多种方式实现高效批量插入万级数据,史上最强!在大数据处理场景下,如何高效地将大量数据插入数据库是一个重要课题。本文基于SpringBoot3.3及MyBatis-Plus,介绍几种高效的批量插入数据的方法,包括:使用JDBC批处理使用自定义SQL批处理单条插入(for循环)拼接SQL语句插入MyBatis-Plus的saveBatch方法循环插入+开启批处理模式每种方式都
- UE5C++编译遇到MSB3073报错
爆米花煮鸡蛋
ue5c++ue4
编译C++时遇到报错:错误MSB3073命令“"C:\ProgramFiles\EpicGames\UE_5.1\Engine\Build\BatchFiles\Build.bat"CSQFreewayEditorWin64Development-Project="D:\UE5_Project\SQGaoSu\CSQFreeway.uproject"-WaitMutex-FromMsBuild”已
- 详解三种常用标准化:Batch Norm、Layer Norm和RMSNorm
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batch开发语言
在深度学习中,标准化技术是提升模型训练速度、稳定性和性能的重要手段。本文将详细介绍三种常用的标准化方法:BatchNormalization(批量标准化)、LayerNormalization(层标准化)和RMSNormalization(RMS标准化),并对其原理、实现和应用场景进行深入分析。一、BatchNormalization1.1BatchNormalization的原理BatchNor
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1