文章目录上下文关联对话轮数向量匹配topk控制生成质量的参数参数设置心得上下文关联上下文关联相关参数：知识相关度阈值score_threshold内容条数k是否启用上下文关联chunk_conent上下文最大长度

OpenSSL工具生成密钥1.在电脑命令行输入openssl并回车进入OpenSSL工具2.输入genrsa-outapp_private_key.pem2048生成私钥图片1.png3输入pkcs8-topk8

之前写的一个很随意的遍历k次取最大值,时间复杂度kn先排序再取的复杂度nlogn用最大堆平均复杂度是nlogkkn>>nlogn>nlogk最大堆(目前已知最优解)Leetcode347.TopKFrequentElements

TWIN首先提炼出一个框架，将现有的的长序列建模总结为两阶段建模：先用GSU选择出topK，再用ESU提取信息。然后引出两阶段框架下的核心问题：两阶段目标（相似性度量标准）不一致，GSU很容易

topK问题：N个数找最大或者最小的前k个。

从大数据中找到TopK个数，比较经典的就是维护一个小根堆，堆顶是堆中最小的元素，每次通过移除堆顶，重新堆排序来维护这个结构。

1.生成原始RSA私钥文件private_key.pemopensslgenrsa-outprivate_key.pem10242.将原始RSA私钥转换为pkcs8格式opensslpkcs8-topk8

简述：选择数据中前k大（或小）的数。显然的思路是选择排序算法将数据排序后输出后（前）K个即可。但是这时间复杂度最快也只能是期望nO(lgn).一种期望O(N)的算法思路:1.利用快排思路，每次排除一半的数据2.排除剩下K个数据再通过普通排序输出K个数据。代码实现：#include#include#includeusingnamespacestd;//这里考虑k不会很大，使用选择排序处理结果更快vo

Flat）聚类近似最近邻算法：ANN局部敏感哈希索引：LSH存储优化：（量化）聚类码本乘积量化索引：PQ层次导航小世界：HNSW暴力搜索（Flat）原理：让待查寻向量和每一个备选向量都计算相似度，选取topk

目录问题介绍：利用Java自带的PriorityQueue类解决求数组中TopK的问题代码解决leetcode问题：查找最小的k对数字题目介绍：题目分析代码问题介绍：创建一个优先级队列（堆）（实际上为一棵二叉树

目优先队列的使用元素的比较基本元素的比较对象比较的问题对象的比较重写equals方法基于Comparble接口类的比较编辑基于比较器比较三种方法的比较集合框架中PriorityQueue的比较方式使用PriorityQueue创建大小堆，解决TOPK

oubzkcc.topalvvoli.tophoxzzrg.topdpmtrmh.topkmnfhx.onlinezkuctc.on

MVC、MVP和MVVM的原理和区别设计的六大基础原则使用UML画一下访问者设计模式组件化、字节码注入、包体积的极致优化直播的架构设计设计一个上传日志的大小，涉及到，性能、文件大小、怎样压缩、时机、TopK

大家觉不错的话，就恳求大家点点关注，点点小爱心，指点指点目录树树的概念树的表示二叉树二叉树概念：特殊的二叉树二叉树的性质二叉树的存储结构2.链式存储堆二叉树的顺序结构堆的概念及结构堆排序堆排序的实现建堆堆排序TOPK

算法题1.反转链表2.青蛙跳台阶（递归）3.链表中是否有环4.用两个栈实现队列5.二分查找6.BFS层序遍历7.合并两个有序数组8.经典排序（1）冒泡排序（2）快排（3）topK堆排序9.求平方根10.

题目描述在未排序的数组中找到第k个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第k个最大的元素，而不是第k个不同的元素。示例1:输入:[3,2,1,5,6,4]和k=2输出:5示例2:输入:[3,2,3,1,2,4,5,5,6]和k=4输出:4说明:你可以假设k总是有效的，且1≤k≤数组的长度。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/k

//topK.h#pragmaonce#include#include#include#defineK10#defineN100000usingnamespacestd;//向下调整(最小堆)templatevoidAdjustdown

一开始上手力扣不习惯，OJ的题目提交的是完整代码，力扣上的C++只提交目标函数代码，比如某个题目你只需要完成topKFrequent(nums,k)这个

redis-operator:RedisOperatorcreates/configures/manageshighavailabilityrediswithsentinelautomaticfailoveratopKubernetes

海量数据处理：1.topk问题海量数据中找出最大的前k个数（或者最小的前k个数）一般的套路是：hash分割数据集+trie树/hash统计出词频+小顶堆（1）使用hash的方法将数据集分成多个小的数据集

目录前言题目1.优先级队列（TopK问题）小顶堆思路（定义变量）2.本题思路分析（具体可见卡哥链接）：3.算法实现4.pop函数的算法复杂度5.算法坑点前言在本科毕设结束后，我开始刷卡哥的“代码随想录”

⼆叉树、BFS、堆、TopK、⼆叉搜索树、模拟、图算法一、二叉树二叉树的前序中序后序二叉树节点定义为了方便演示，我们先定义一个二叉树节点类。

大堆实现方法一样）堆的结构定义堆的初始化堆的插入堆的基础算法——向上调整算法插入注意事项堆的判空堆的删除堆的删除基础算法——向下调整算法删除注意事项堆的数据个数取堆顶的数据堆的销毁堆排序向上调整建堆向下调整建堆原理Topk

仿函数前言点进来的小伙伴不知道学过数据结构里的堆没有，如果学过的话，那就好说了，优先级队列就是堆，如果没学过，没关系，可以参考一下我之前写的一篇关于堆的博客，可以点进去看看：【数据结构】堆（包含堆排序和TOPK

TopkLargestNumbersSimilartoKclosestpoints,sononotesforthisproblem.Givenanintegerarray,findthetopklargestnumbersinit.ExampleGiven

ASUS华硕无双15笔记本电脑12代Vivobook_ASUSLaptopK3502ZA出厂Windows11系统工厂包自带恢复功能、所有驱动、出厂主题壁纸LOGO、Office办公软件、MyASUS等预装程序所需要工具

{booloperator()(constpair&kv1,constpair&kv2){if(kv1.secondkv2.first)returntrue;returnfalse;}};vectortopKFrequent

1.PriorityQueue用法容量k，默认为小根堆，即堆顶的元素为堆的最小值。PriorityQueuequeue=newPriorityQueuequeue=newPriorityQueueo2-o1);2.第k个值的问题如果是第k大，则可以用大顶堆排序，依次弹出k-1个数，则堆顶元素就是第k大。如果是第k小，则可以用小顶堆排序，依次弹出k-1个数，则堆顶元素就是第k小。牛客第BM47题：寻

文章目录1、greedysearch（贪婪搜索）2、beamsearch（束搜索）3、sample（采样）3.1、topk3.2、topp4、总结1、greedysearch（贪婪搜索）对于每一步直接取概率最大的

----剁椒鱼3.1堆的插入与向上调整（以小堆为例）3.2堆的删除与向下调整（以大堆为例）3.3向上调整建堆3.4向下调整建堆3.5向上调整vs向下调整四.堆的应用----蒜蓉叫花鸡4.1堆排序4.2TopK

时间和日期datecal磁盘和目录空间dfdu进程信息pstopkill01.时间和日期序号命令作用01date查看系统时间02calcalendar查看日历，-y选项可以查看一年的日历02.磁盘信息序号命令作用

本期带大家学习堆排序+TopK问题1、堆排序堆排序，是根据堆的结构而设计出的一种排序算法，其时间复杂度：O(N*logN)，空间复杂度：O(1)。

说明：由于k8s集群kubelet等组件都是配置会自动重启，就没必要使用systemctlstopkubelet了，毕竟kubelet停止也会自动启动由于etcd部署方式可能是容器也可能是二进制等部署方式

什么是TopK问题？比如从100亿数据筛选出最小的K个数，或者最大的K个数如何解决这类问题？利用大顶堆或小顶堆来解决当取最大K个数时使用小顶堆，取最小10个数时用大顶堆，叫取大用下，取小用大。

一.实现堆（以小堆为例）1.heap.h#pragmaonce#include#include#include#include#includetypedefintHPDataType;typedefstructHeap{HPDataType*a;intsize;intcapacity;}Heap;//堆的构建voidHeapCreate(Heap*hp,HPDataType*a,intn);//堆

文章目录1.找到数组中最小的k个数1.1快排，O(nlogn)，O(logn)1.2大根堆，O(nlogk)，O(k)topK问题是面试中常考的问题，往往可以用排序（排序）和堆（大/小根堆）来解决。

问题：torch.topk(cpu)不支持半精度（FP16）计算解决：model对象用“float()”进行转换后再操作

文章目录什么是TOP-K思路一思路二思路三什么是TOP-KTOP-K问题：即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。比如：专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。思路一对于Top-K问题，能想到的最简单直接的方式就是排序：先将数组排为升序，然后输出前k个数。代码实现//调整算法里面的交换voidSwap(HPDataType*pa,HPData

目录topK问题是什么1.力扣面试题17.14号问题——求最小的k个数2.LeetCode第347问题——前K个高频元素3.力扣第373号问题——查找和最小的K对数字topK问题是什么当我们看到最小或者最大的

文章目录重要的概念树的存储方式顺序存储链式存储堆的概念堆的实现向上调整算法一些实现过程中的技巧实现搭建堆实现出堆的操作向下调整算法堆排序TopK重要的概念要讲到堆，先要说两个关于二叉树的概念满二叉树：一个二叉树如果每一层的节点数都是最大值

opensslgenrsa-outprivate#1.pem默认生成的PKCS#1-----BEGINRSAPRIVATEKEY-----密钥内容-----ENDRSAPRIVATEKEY-----生成PKCS#8私钥opensslpkcs8-topk8

LeetCode0347.TopKFrequentElements前K个高频元素【Medium】【Python】【桶排序】ProblemLeetCodeGivenanon-emptyarrayofintegers

基于大模型构建本地知识库图文概述一、知识库构建1.文本加载和读取2.文本分割3.文本向量化英文排行版中文SOTA二、向量搜索1.向量存储2.用户问题向量化3.知识库中搜索和问题最相似的topK个向量三、

建堆的方式、堆排序以及TopK问题1、建堆的两种方式1.1向上调整建堆1.2向下调整建堆2、堆排序3、TopK问题4、建堆、堆排序、TopK问题全部代码1、建堆的两种方式我们知道，堆是二叉树的一种，二叉树的建立是借助结构体与数组完成的

下面上代码：哈希法：classSolution{public:vectortopKFrequent(vector&nums,intk){unordered_mapmap;vectorans;for

目录场景一：解决前K个高频元素需要解决如下几个问题：优先级队列PriorityQueue堆的定义题目链接场景二：亿万级数据取前TOPK/后TOPK数据场景一：解决前K个高频元素需要解决如下几个问题：1.

；渔获：鲤鱼是海杆钩玉米，大的那条12斤；翘嘴是没口auwkbsg.topzmcycvd.topjyilyie.toprjskeue.menayzxghr.meneueoshd.topdvccxqr.topktpmiis.onlineacccjob.mentiobywu.onlin

LeetCodePHP题解4.寻找两个正序数组的中位数2020-11-0701:26:28题目链接4.寻找两个正序数组的中位数 难度：hard有点类似TopK问题,只是这里是有有序的，二分找到中位数即可

问题描述简单介绍下思路：我们有tf.nn.top_k可以直接用，能够按照概率由高到低返回前k个索引，注意，tf.nn.top_k实际上是返回两个参数的，第一个是前k大的值，第二个是前k大的值所在的索引，这里我们只需要后者。我们得到了每个样本预测出的前k个类别，接下来我们想知道对每个样本来说，其真实类别是否存在于这k个预测类别之中，最后我们统计k个预测类别中存在有真实类别的样本数量，除以样本总数，得

问题介绍原问题给定两个有序的数组，求两个有序数组之间两两数之和的topK。如：arr1=[1,2,3,4,6],arr2=[4,6,8,9],k=2结果为：[14,15]解