Dijkstra算法模板蓝桥杯中也是会考到图论最短路的，一旦考到，基本是不会太难的，只要知道板子就基本能拿分了。

导言CatBoost是一种高效的梯度提升算法，可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中，处理大规模数据集时，分布式训练可以大大加快模型训练的速度，并提高训练效果。

Java8新了streamAPI，需要注意的是Stream和I/O中的流是没有关系的，这个stream主要是要来处理集合数据的，可以将其看作一个高级迭代器。

贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种基于贪心策略的算法，它在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，以希望最终得到全局最优解。

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源码分析  nginx的一致性哈希功能是通过ngx_http_upstream_hash_module来提供的，下面来整体通过ngx_http_upstream_hash_module来学习一下一致性哈希算法的实现原理

算法实现：CMS基于标记-标记清除算法实现G1基于标记-标记整理算法实现。停顿时间：CMS的目标是获取最短的回收停顿时间，但它在并发标记阶段会占用一部分CPU资源，可能导致应用程序变慢。

Java排序是面试中经常出现的主题，因为它不仅涉及Java集合框架中的排序方法，还涉及到基本的排序算法和性能优化。

单元测试的特点用代码来测试代码红灯/绿灯迭代开发在日常开发中,数据大部分来自网络,很难出现'边界数据',如果不测试所有条件就上架,APP就容易发生闪退自己建立测试用例单元测试不是靠NSLog来进行测试的

它提供了一种简洁的方式来迭代数组中的每个元素。示例：php复制代码$fruits=array("apple","banana","orange");//使用foreach循环遍历数组foreac

目录整体情况简介高性能计算基础AI框架知识算法题一些比较零碎的问题推荐参考资料整体情况简介面试中的问题基本上分成以下几类：基础的八股文：C/C++，OS，计算机体系结构等。

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习行人重识别

§2常见手段§3熔断&降级§4限流&舱闭§1目的§2常见手段熔断降级隔离（限流/舱闭）热点鉴权动态开关§3熔断&降级§4限流&舱闭常用工具hystrixsentinelresilience4j常用限流算法令牌桶漏桶固定窗口滑动窗口

之前的文章（pysparklightGBM1和pysparklightGBM2）介绍了pyspark下lightGBM算法的实现，本文将重点介绍下如何保存训练好的模型，直接上代码：frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.featureimportStringIndexer

背景前面已输出多个系列：《十余种编程语言做个计算器》《十余种编程语言写2048小游戏》《17种编程语言+10种排序算法》《十余种编程语言写博客系统》《十余种编程语言写云笔记》《N种编程语言做个记事本》目标为编程初学者打造入门学习项目

用c语言实现冒泡排序输出数组的值，冒泡排序（BubbleSort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。

机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同

funcmax(a,bint)int{ifa>b{returna}returnb}//392.判断子序列//本题与求最长公共子序列相似，区别在于，如果s是t的子序列，那么最长公共子序列的长度等于s的长度，否则s不是t的子序列funcisSubsequence(sstring,tstring)bool{n:=len(s)ifn==0{returntrue}h:=len(t)dp:=make([][]