阿里字节快手哔站2022年最新版大数据知识点总结

大家好,我是土哥。昨天有读者问土哥有没有总结所有文章,说他想看看,复习复习~所以,今天趁着周六,就花费了几个小时,将所有文章全部总结成 PDF 文档,这些文档已经帮助多位读者成功入职大厂。读者入职大厂1 读者入职阿里云2 读者入职网易3 读者入职 美团啦4 读者入职 顺丰科技土哥所有文章土哥校招提前

【Linux】快速入门gdb调试工具

gdb快速入门碎片时间轻松掌握linux下gdb调试

最短路算法模板(Dijkstra、Bellman_ford、spfa、Floyd)

最短路算法模板总结图论当中将图为有向图和无向图,这里只考虑有向图的算法。对于无向图,我们将其看做是一种特殊的有向图,对所有的无向边u↔vu \leftrightarrow vu↔v都看做是u→vu\to vu→v和v→uv \to uv→u。约定:nnn表示图中点数,mmm表示图中边数。稠密图:

【linux多线程(四)】——线程池的详细解析(含代码)

什么是线程池?线程池是一种线程使用模式,它是将线程和缓冲队列预存在一个池子中,等待监督管理者分配可并发执行的任务,当有任务时,可以避免重新创建线程和销毁线程所带来的性能开销,makefile文件threadpool:threadpool.cc g++ $^ -o [email protected] -lpthread

【JavaSE|数据结构】堆,优先级队列,topK问题与堆排序

本篇文章带大家认识数据结构——堆,所谓的堆,其实就是使用顺序表实现的树,前面所介绍的二叉树是基于链式结构所实现的,本文将介绍底层为顺序表的二叉树,由于使用顺序表实现非完全二叉树会存在内存空间浪费问题,所以常常使用顺序表实现完全二叉树,而这个使用顺序表所实现的完全二叉树就是堆。

指针从入门到进阶(1)

指针从入门与进阶(1)

【九日集训】《LeetCode刷题报告》题解内容 Ⅲ

33. 搜索旋转排序数组 - 力扣(LeetCode)81. 搜索旋转排序数组 II - 力扣(LeetCode)153. 寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣(LeetCode)70. 爬楼梯 - 力扣(LeetCode)509. 斐波那契数 - 力扣(LeetCode)1137. 第 N 个泰波

顺序表与链表

目录1. 顺序表1.1 顺序表的概念及其结构1.2 顺序表的插入(头插,尾插,插入指定位置)1.3 顺序表的删除(头删,尾删,删除指定位置)1.4 顺序表的查找1.5 顺序表的接口实现(供大家考察是否掌握)2. 链表2.1 链表的概念及其结构2.2 单链表的插入(头插,尾插,指定位置插入)2.3单链

IP地址这么重要的知识,居然听一个学弟说没用?

因为个人感觉IP地址相关知识十分重要,所以编写了这个文档,既利于自己理解,也帮助他人学习

Vue+Axios+SpringBoot前后端分离项目解决跨域问题

什么是跨域?不同服务器,不同项目,不同端口,满足以上三点任意一点的都是跨域请求如何解决?①前端在Vue-Cli的核心配置文件main.js中,创建axios实例时允许使用凭证(Session)/** * 导入axios */import axios from 'axios';/** * 创建axio

使用 className 修改样式属性

修改样式属性有两种方式第一种: 行内样式操作,element.style,当需要更改的样式较少时或功能简单时建议使用第二种:类名样式操作, element.className ,当需要修改的样式复杂并且较多时,使用该方式element.style...

JavaScript变量和数据类型总结

管你变量怎么变,一篇文章搞定(霸气)!

【学习笔记】JavaWeb入门篇—HTML

【学习笔记】JavaWeb入门篇—HTML我之所学,献给诸君!

带你熟练掌握 HTML

HTML 基础文章目录HTML 基础一,结构1.1HTML文件基本结构1.2标签层次结构二、HTML常见标签2.1 标题标签2.2注释标签2.3段落标签2.4换行标签2.5格式化标签2.6 图片标签 img ☆2.7超链接标签2.8表格2.9列表标签三、表单标签3.1 input ☆3.2 sele

Anchor free系列网络之YOLOX源码逐行讲解篇(四)--coco数据载入及分布式训练

整个系列包括:Demo源码逐行讲解->train脚本源码逐行讲解->backbone源码逐行讲解->FPN源码逐行讲解->Head源码逐行讲解->loss计算源码逐行讲解->数据加载源码逐行讲解->数据增强源码逐行讲解->simOTA源码逐行讲解。保证

卷积层的算力评估(MACC和FOPS)

以比较简单的lenet网络模型为例,我们尝试推导主要算子的算力计算公式,并看一下它的各层理论算力要求。lenet网络结构以第二层为例,他的输入尺寸是1*28*28*1的一张feature map,卷积核为 5*5*1,stride_h和stride_w均为1, pad_h,pad_w均为0,说明不做

三种梯度下降方法与代码实现

本文属于 线性回归算法【AIoT阶段三】(尚未更新),这里截取自其中一段内容,方便读者理解和根据需求快速阅读。本文通过公式推导+代码两个方面同时进行,因为涉及到代码的编译运行,如果你没有 NumPyNumPy,PandasPandas,MatplotlibMatplotlib 的基础,建议先修文章:

机器学习分类算法之XGBoost(集成学习算法)

目录走进XGBoost什么是XGBoost?XGBoost树的定义XGBoost核心算法正则项:树的复杂程度XGBoost与GBDT有什么不同XGBoost需要注意的点XGBoost重要参数详解调参步骤及思想XGBoost代码案例相关性分析n_estimators(学习曲线)max_depth(学习

Redis之----持久化RDB和持久化AOF

文章目录简介RDM1.什么是RDM简介由于Redis是基于内存的数据库,如果不将内存中数据库状态保存在磁盘中,那么一旦数据服务器进程退出,服务器中的数据库状态就会消失,所以Redis提供了持久化功能,将数据由内存持久化到文件中。有两种持久化方式:RDBAOF下面就会介绍这两种持久化方式RDM1.什么

centos7/redhat7创建私有云(owncloud)

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