


Penyelidikan Aplikasi Algoritma Golang: Kelebihan dan Had
Pengenalan:
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, Golang telah digemari oleh pengaturcara sebagai bahasa pengaturcaraan yang menggabungkan prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. Ia menunjukkan prestasi cemerlang dalam mengendalikan concurrency, pengaturcaraan rangkaian dan pengaturcaraan sistem, dan telah menjadi pilihan popular dalam bidang seperti data besar dan pengkomputeran awan. Namun, apakah kelebihan dan batasan Golang dari segi aplikasi algoritma? Seterusnya, kami akan meneroka isu ini melalui contoh kod konkrit.
1. Kelebihan algoritma Golang:
- Keupayaan serentak yang kukuh:
Golang mempunyai dua ciri serentak yang berkuasa, goroutine dan saluran, menjadikan pengaturcaraan serentak sangat mudah. Berikut ialah contoh mudah pengiraan serentak nombor perdana untuk menunjukkan kelebihan Golang:
package main import ( "fmt" ) func isPrime(num int) bool { if num < 2 { return false } for i := 2; i*i <= num; i++ { if num%i == 0 { return false } } return true } func main() { ch := make(chan int) for i := 2; i <= 100; i++ { go func(n int) { if isPrime(n) { ch <- n } }(i) } go func() { for { fmt.Println(<-ch) } }() select {} }
Dalam contoh ini, kami menggunakan goroutine untuk mengira nombor perdana antara 2 dan 100 secara serentak dan berkomunikasi melalui saluran. Kaedah pengaturcaraan serentak yang mudah dan mudah adalah kelebihan utama Golang dalam bidang algoritma.
- Gaya pengekodan ringkas:
Gaya pengekodan Golang adalah ringkas dan jelas, menjadikan pelaksanaan algoritma lebih mudah dan mudah dibaca. Berikut mengambil algoritma isihan pantas sebagai contoh untuk menunjukkan kesederhanaan kod Golang:
package main import ( "fmt" ) func quickSort(arr []int) []int { if len(arr) < 2 { return arr } pivot := arr[0] var less, greater []int for _, v := range arr[1:] { if v <= pivot { less = append(less, v) } else { greater = append(greater, v) } } less = quickSort(less) greater = quickSort(greater) return append(append(less, pivot), greater...) } func main() { arr := []int{3, 5, 1, 4, 2} fmt.Println(quickSort(arr)) }
Melalui kod ini, kami melaksanakan algoritma isihan pantas, yang ringkas dan mudah dibaca, menunjukkan kelebihan Golang dalam pelaksanaan algoritma.
2. Had algoritma Golang:
- Isu prestasi:
Walaupun Golang berprestasi baik dalam pengaturcaraan serentak, dalam beberapa bidang algoritma yang memerlukan prestasi tinggi, prestasi mungkin tidak sebaik bahasa seperti C++ atau Java . Sebagai contoh, kesesakan prestasi tertentu mungkin berlaku dalam beberapa algoritma intensif CPU.
- Kekurangan sokongan untuk beberapa algoritma klasik dan struktur data:
Pustaka standard Golang tidak menyediakan beberapa algoritma klasik dan struktur data biasa, seperti timbunan, pokok merah-hitam, dsb. Ini memerlukan pengaturcara untuk melaksanakannya sendiri atau menggunakan perpustakaan pihak ketiga untuk menyelesaikan masalah ini, yang meningkatkan kos pembangunan tertentu.
Kesimpulan:
Ringkasnya, Golang mempunyai banyak kelebihan dalam aplikasi algoritma, seperti keupayaan konkurensi yang kuat dan gaya pengekodan ringkas. Walau bagaimanapun, ia juga mempunyai beberapa had, seperti isu prestasi dan kekurangan sokongan untuk beberapa algoritma klasik dan struktur data. Apabila memilih untuk menggunakan Golang untuk pembangunan algoritma, kita harus mempertimbangkan sepenuhnya faktor-faktor ini dan memilih senario yang sesuai untuk menggunakan Golang bagi memaksimumkan kelebihannya.
Atas ialah kandungan terperinci Penyelidikan tentang aplikasi algoritma Golang: kelebihan dan batasan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

特斯拉是一个典型的AI公司,过去一年训练了75000个神经网络,意味着每8分钟就要出一个新的模型,共有281个模型用到了特斯拉的车上。接下来我们分几个方面来解读特斯拉FSD的算法和模型进展。01 感知 Occupancy Network特斯拉今年在感知方面的一个重点技术是Occupancy Network (占据网络)。研究机器人技术的同学肯定对occupancy grid不会陌生,occupancy表示空间中每个3D体素(voxel)是否被占据,可以是0/1二元表示,也可以是[0, 1]之间的

译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟在我之前的博客中,我们已经了解了如何使用因果树来评估政策的异质处理效应。如果你还没有阅读过,我建议你在阅读本文前先读一遍,因为我们在本文中认为你已经了解了此文中的部分与本文相关的内容。为什么是异质处理效应(HTE:heterogenous treatment effects)呢?首先,对异质处理效应的估计允许我们根据它们的预期结果(疾病、公司收入、客户满意度等)选择提供处理(药物、广告、产品等)的用户(患者、用户、客户等)。换句话说,估计HTE有助于我

译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟引言模型超参数(或模型设置)的优化可能是训练机器学习算法中最重要的一步,因为它可以找到最小化模型损失函数的最佳参数。这一步对于构建不易过拟合的泛化模型也是必不可少的。优化模型超参数的最著名技术是穷举网格搜索和随机网格搜索。在第一种方法中,搜索空间被定义为跨越每个模型超参数的域的网格。通过在网格的每个点上训练模型来获得最优超参数。尽管网格搜索非常容易实现,但它在计算上变得昂贵,尤其是当要优化的变量数量很大时。另一方面,随机网格搜索是一种更快的优化方法,可以提供更好的

导读:因果推断是数据科学的一个重要分支,在互联网和工业界的产品迭代、算法和激励策略的评估中都扮演者重要的角色,结合数据、实验或者统计计量模型来计算新的改变带来的收益,是决策制定的基础。然而,因果推断并不是一件简单的事情。首先,在日常生活中,人们常常把相关和因果混为一谈。相关往往代表着两个变量具有同时增长或者降低的趋势,但是因果意味着我们想要知道对一个变量施加改变的时候会发生什么样的结果,或者说我们期望得到反事实的结果,如果过去做了不一样的动作,未来是否会发生改变?然而难点在于,反事实的数据往往是

SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。SimCLR 已被证明在各种图像分类基准上优于最先进的无监督学习方法。 并且它学习到的表示可以很容易地转移到下游任务,例如对象检测、语义分割和小样本学习,只需在较小的标记

一、盒马供应链介绍1、盒马商业模式盒马是一个技术创新的公司,更是一个消费驱动的公司,回归消费者价值:买的到、买的好、买的方便、买的放心、买的开心。盒马包含盒马鲜生、X 会员店、盒马超云、盒马邻里等多种业务模式,其中最核心的商业模式是线上线下一体化,最快 30 分钟到家的 O2O(即盒马鲜生)模式。2、盒马经营品类介绍盒马精选全球品质商品,追求极致新鲜;结合品类特点和消费者购物体验预期,为不同品类选择最为高效的经营模式。盒马生鲜的销售占比达 60%~70%,是最核心的品类,该品类的特点是用户预期时

10 月 5 日,AlphaTensor 横空出世,DeepMind 宣布其解决了数学领域 50 年来一个悬而未决的数学算法问题,即矩阵乘法。AlphaTensor 成为首个用于为矩阵乘法等数学问题发现新颖、高效且可证明正确的算法的 AI 系统。论文《Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning》也登上了 Nature 封面。然而,AlphaTensor 的记录仅保持了一周,便被人类

1.线性回归线性回归(Linear Regression)可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线,并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量(x 值)和数值结果(y 值)。然后就可以用这条线来预测未来的值!这种算法最常用的技术是最小二乘法(Least of squares)。这个方法计算出最佳拟合线,以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离(绿线)的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。例如


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
