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05:25 PM · Oct 25 ,2025

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Alluxio - Alluxio 聯手 Solidigm 推出針對 AI 工作負載的高級緩存解決方案

作者:Wayne Gao, Yi Wang, Jie Chen, Sarika Mehta Alluxio 作為全球領先的 AI 緩存解決方案供應商, 提供針對 GPU 驅動 AI 負載的高速緩存。其可擴展架構支持數萬個節點,能顯著降低存儲帶寬的消耗。Alluxio 在解決 AI 存儲挑戰方面的前沿技術在很大程度上推動了大語言模型( LLM )在全球範圍內的成功。 “Solidigm 和 Allu

數據挖掘 , 算法 , 緩存 , 存儲 , 人工智能

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Swift社區 - 統計文本文件中單詞頻率的 Swift 與 Bash 實現詳解

摘要 本文將探討如何統計文本文件中每個單詞的出現頻率,具體實現包括 Bash 腳本的經典解法和 Swift 的高效實現。我們不僅會提供完整的代碼,還將逐步拆解邏輯,幫助讀者理解實現細節。同時,文章會分析時間與空間複雜度,並附上運行示例及結果。 描述 寫一個 bash 腳本以統計一個文本文件words.txt中每個單詞出現的頻率。 為了簡單起見,你可以假設: words.txt只包括小寫字母和'

swift , 算法 , ios

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HowieCong - 刷題前必學!數組!用JavaScript學數據結構與算法

🧑‍💻JavaScript數據結構與算法-HowieCong 務必要熟悉JavaScript使用再來學! 數組 在 JavaScript 中,數組是一種特殊的對象,用於存儲多個值的有序集合 1. 數組的創建 // 方括號+元素內容 const arr = [1,2,3] // 構造函數,等價於 const arr = [] const arr = new Array();

數據結構 , 算法 , segmentfault , 程序員 , 數據結構和算法

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HowieCong - 刷題前必學!棧與隊列!用JavaScript學數據結構與算法

🧑‍💻JavaScript數據結構與算法-HowieCong 務必要熟悉JavaScript使用再來學! 一、數組增刪操作 在瞭解棧和隊列前,明確數組中的增刪操作具有什麼樣的特性、對應的方法有哪些: 靈活增刪的數組 數組增加元素的三種方法: unshift方法,添加元素到數組的頭部

數據結構 , 算法 , 程序員 , 數據結構和算法 , Javascript

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HowieCong - 刷題前必學!鏈表!用JavaScript學數據結構與算法

🧑‍💻JavaScript數據結構與算法-HowieCong 務必要熟悉JavaScript使用再來學! 一、鏈表的基本形態 鏈表和數組都是有序的列表,都是線性結構(有且僅有一個前驅,有且僅有一個後續);不同點在於,鏈表中,數據單位的名稱叫做“結點”,而結點和結點的分佈,在內存中都是離散的 1. 數組的“連續” 在內存中最為關鍵的一個特徵,就是對應一段位於自身上界和下界之間的,一段連

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HowieCong - 刷題前必學!二叉樹!用JavaScript學數據結構與算法

🧑‍💻JavaScript算法與數據結構-HowieCong 務必要熟悉JavaScript使用再來學! 一、樹是什麼? 數據結構中的樹,對於現實世界中的樹簡化——樹根抽象為“根節點”,樹枝抽象為“邊”,樹枝的兩個端點抽象為“結點”,樹葉抽象為“葉子結點” 計算機中的樹如下: 二、樹的重點 樹的層次計算規則:根結點所在的那一層為第一層,其子節點為第二層,以此類推 結點和樹

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HowieCong - 刷題前必學!二叉樹的遍歷!用JavaScript學數據結構與算法

🧑‍💻JavaScript算法與數據結構-HowieCong 務必要熟悉JavaScript使用再來學! 一、遍歷的方式 按照順序規則的不同,遍歷方式有如下四種: 先序遍歷 中序遍歷 後序遍歷 層次遍歷 按照實現方式的不同,遍歷方式又可以分為以下兩種: 遞歸遍歷(先,中,後序遍歷) 迭代遍歷(層次遍歷) 二

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HowieCong - 刷題前必學!時間複雜度和空間複雜度!用JavaScript學數據結構與算法

🧑‍💻JavaScript算法與數據結構-HowieCong 務必要熟悉JavaScript使用再來學! 一、時間複雜度 (1)下面代碼,一共執行了幾次? function traverse(arr){ // 最沒有懸念的是函數裏面的第一行代碼,只會被執行1次 var len = arr.length // 1. i的初始化語句,只有一次,只會被執行1次 //

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HowieCong - 刷題前必學!數組實戰-雙指針!用JavaScript學數據結構與算法

🧑‍💻JavaScript算法與數據結構-HowieCong 務必要熟悉JavaScript使用再來學! 一、兩數求和——Map 原題: 給定一個整數數組 nums 和一個目標值 target,請你在該數組中找出和為目標值的那 兩個 整數,並返回他們的數組下標。你可以假設每種輸入只會對應一個答案。但是,你不能重複利用這個數組中同樣的元素。 示例: 給定 nums = [2, 7, 1

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HowieCong - 刷題前必學!鏈表實戰!用JavaScript學數據結構與算法

🧑‍💻JavaScript算法與數據結構-HowieCong 務必要熟悉JavaScript使用再來學! 一、鏈表三種方向 鏈表的處理:合併、刪除等(刪除操作畫個記號) 鏈表的反轉及其衍生題目 鏈表成環問題及其衍生題目 二、鏈表的合併 原題: 將兩個有序鏈表合併為一個新的有序鏈表並返回。新鏈表是通過拼接給定的兩個鏈表的所有結點組成的。 示例: 輸入:1-2-4, 1-3-4

數據結構 , 算法 , segmentfault , 數據結構和算法 , Javascript

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cqu_jiangzhou - 可視化圖解算法01:為什麼要學習數據結構與算法

今天,我向大家介紹一門非常重要的課程——《數據結構與算法》。這門課不僅是計算機學科的核心,更是每一位開發者從“小白”邁向“高手”的必經之路。1、為什麼要學習數據結構與算法 1、為什麼要學習數據結構與算法 總的來説,數據結構與算法是: **求職的“敲門磚”**:國內外大廠面試中,70%的考題與數據結構算法相關; **能力的“分水嶺”**:它能區分“功能實現者”和“問題優化者”; **思維

leetcode , 數據結構 , 算法 , 筆試 , 力扣

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一點人工一點智能 - 書籍-《優化與最優控制簡明教程》

書籍:Optimization and Optimal Control in a Nutshell 作者:Sudath Rohan Munasinghe 出版:Springer​ 編輯:陳萍萍的公主@一點人工一點智能 下載:書籍下載-《優化與最優控制簡明教程》 01 書籍介紹 本書簡潔地介紹了優化過程和最優控制過程,並通過實例和仿真幫助自學和更好地理解。首先從函數優

算法 , 人工智能 , 深度學習 , 優化

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cqu_jiangzhou - 可視化圖解算法19:遞歸基礎

1. 示例 週末你帶着TA去電影院看電影,TA問你,咱們現在坐在第幾排啊?電影院裏面太黑了,看不清,沒法數,現在你怎麼辦? 這時可以這樣操作:問前一排的,他是第幾排。前一排的不知道自己是第幾排,繼續向前問。直到第一排,由於他面對着屏幕,知道自己是第一排。之後再給後面的回話:“我是第一排”,後面的知道了前面的,也就知道了自己的(在前面的基礎上+1)。之後再給後面的回覆。 2. 遞歸條件 3.

遞歸 , 數據結構 , 算法 , 遞歸調用 , 數據結構和算法

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超神經HyperAI - 30分鐘內輸出結果,新加坡國立大學/MIT等基於SVM構建微生物污染檢測模型

細胞治療產品 (CTP) 作為先進治療藥物 (ATMPs) 的重要組成部分,正為罕見病和疑難雜症患者帶來希望。然而,其生產過程極易受到微生物的侵擾,微生物污染始終如陰霾般籠罩着這束希望之光。傳統的無菌檢測方法,如沿用半個世紀的 USP 71(美國藥典第 71 章記錄的無菌檢測法),在面對精準醫療的新需求時顯得力不從心:長達兩週的培養週期、繁瑣的預處理步驟、依賴主觀判斷的渾濁度觀察,不僅嚴重滯後於細

論文 , 學習 , 算法 , 人工智能 , 模型

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cqu_jiangzhou - 可視化圖解算法29:合併二叉樹

1. 題目 描述 已知兩顆二叉樹,將它們合併成一顆二叉樹。合併規則是:都存在的結點,就將結點值加起來,否則空的位置就由另一個樹的結點來代替。例如: 數據範圍:樹上節點數量滿足 0 ≤n≤500,樹上節點的值一定在32位整型範圍內。 進階:空間複雜度 O(1) ,時間複雜度 O(n) 示例1 輸入: {1,3,2,5},{2,1,3,#,4,#,7} 返回值: {3,4,5,5,4,#,7}

數據結構 , 算法 , leetcode算法 , 筆試 , 二叉樹

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異常君 - TCP 初始序列號 ISN 的生成機制與安全性分析

每天當我們瀏覽網頁、收發郵件或者使用 APP 時,背後都有無數 TCP 連接在默默支撐着數據傳輸。這些連接如何確保數據不會丟失或重複?答案隱藏在一個看似平凡的數字中——TCP 的初始序列號(ISN)。這個看似隨機的數字背後,藴含着精妙的設計思想和嚴密的安全考量。今天,我們就深入探討這個網絡協議中的關鍵元素,看看它是如何影響我們日常網絡體驗的安全與穩定。 TCP 序列號的基本概念和作用 TCP 是面

序列號 , tcp , 算法 , Linux , rfc

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cqu_jiangzhou - 可視化圖解算法34:二叉搜索樹的最近公共祖先

1. 題目 描述 給定一個二叉搜索樹, 找到該樹中兩個指定節點的最近公共祖先。 1.對於該題的最近的公共祖先定義:對於有根樹T的兩個節點p、q,最近公共祖先LCA(T,p,q)表示一個節點x,滿足x是p和q的祖先且x的深度儘可能大。在這裏,一個節點也可以是它自己的祖先. 2.二叉搜索樹是若它的左子樹不空,則左子樹上所有節點的值均小於它的根節點的值; 若它的右子樹不空,則右子樹上所有節點的值均大於它

leetcode , 數據結構 , 算法 , 筆試 , 二叉樹

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cqu_jiangzhou - 可視化圖解算法35:在二叉樹中找到兩個節點的最近公共祖先(二叉樹的最近公共祖先)

1. 題目 描述 給定一棵二叉樹(保證非空)以及這棵樹上的兩個節點對應的val值 o1 和 o2,請找到 o1 和 o2 的最近公共祖先節點。 數據範圍:樹上節點數滿足 1≤n≤10^5^ , 節點值val滿足區間 [0,n) 要求:時間複雜度 O(n) 注:本題保證二叉樹中每個節點的val值均不相同。 如當輸入{3,5,1,6,2,0,8,#,#,7,4},5,1時,二叉樹{3,5,1,6,2,

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是垚不是土 - 探秘高可用負載均衡集羣:企業網絡架構的穩固基石

在數字化浪潮席捲全球的當下,企業的業務運營對信息技術的依賴程度與日俱增。對於眾多企業而言,構建穩固且高效的網絡架構是保障業務持續發展的核心任務。其中,高可用負載均衡集羣技術憑藉其卓越的性能和可靠性,成為企業應對複雜網絡環境和海量業務請求的關鍵手段。接下來,讓我們一同深入探索高可用負載均衡集羣的奧秘,剖析其理論精髓,並通過實際企業案例領略它在現實中的強大威力。 一、集羣的本質與核心價值 集羣

算法 , 運維 , 負載均衡 , 架構設計 , Linux

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老IT人 - 聯想 X 贊奇 | 共建 AI 生態,攜手發佈軟硬協同的AIKnow智能體工作站

5月8日,聯想在上海舉辦中國合作伙伴大會。贊奇科技作為聯想ISV核心生態夥伴之一,正式發佈“贊奇AIKnow智能體工作站”。該方案深度融合聯想工作站與贊奇AIKnow智能體開發平台,實現軟硬協同,為企業提供開箱即用的AI開發解決方案,大幅降低智能體部署門檻。 贊奇AIknow是由贊奇科技開發的一站式無代碼智能體開發平台,通過整合主流的大語言模型(如Qwen、DeepSeek、ChatGLM等)、

機器學習 , 算法 , segmentfault , 人工智能 , 深度學習

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美團技術團隊 - OR算法+ML模型混合推理框架架構演進

本文介紹了OR算法+ML模型混合推理能力建設思路及業務背景,此場景相比常規模型推理更具特殊性和複雜性,在工程實現上面臨多維挑戰,因此本文分別從性能、穩定性和擴展性三個維度分析問題和解法,並以推理框架架構演進為線總結了過去兩年的分期迭代實踐歷程和收益,其中有一些較為通用的經驗,希望能夠給大家帶來一些幫助或啓發。 1 背景 調度系統主要職責是需要在合適的時間以合適的方式將合適的運單分給合適的騎手,承載

算法 , 架構設計 , 美團

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美團技術團隊 - MTGR:美團外賣生成式推薦Scaling Law落地實踐

美團外賣推薦算法團隊基於HSTU提出了MTGR框架以探索推薦系統中Scaling Law。MTGR對齊傳統模型特徵體系,並對多條序列利用Transformer架構進行統一建模。通過極致的性能優化,樣本前向推理FLOPs提升65倍,推理成本降低12%,訓練成本持平。MTGR離在線均取得近2年迭代最大收益,且於2025年4月底在外賣推薦場景全量。本文系相關工作的實踐與經驗總結,希望能給從事相關方向研究

算法 , 架構設計 , 美團

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劉大貓 - Linux下版本控制器(SVN) -命令行客户端

@[toc] 進階知識-Linux下版本控制器(SVN) 5、命令行客户端 5.1 創建兩個工作區目錄模擬兩個開發人員 mkdir -p /root/workspace/harry mkdir -p /root/workspace/sally 5.2 檢出 作用:完整下載版本庫中的全部內容。 命令: svn checkout svn://192.168.70.140/pro

算法 , svn , 人工智能 , tortoisesvn , 大模型

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Airy - 🚀 徹底告別付費 API!本地部署,打造無限 Token AI 編程助手 🚀

還在為 OpenAI API 的高額賬單和 Token 限制而煩惱嗎? 還在擔憂代碼和配置被 AI 編碼工具上傳到雲端嗎? 還在被離線開發折磨嗎? 想擁有一個完全由你掌控、私密安全、免費無限量 Token 的 AI 編程夥伴嗎? 今天,我就手把手帶你解鎖這個終極奧義:利用強大的 Ollama 運行最新的 devstral:latest 模型,配合 Windows Docker Desk

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