TIOBE 7月编程排行榜出炉!Python再次出圈

又到了周三,本周有过半了,大家好呀 ~~ 每月的TIOBE编程排行榜都是技术社区关注的焦点,作为编程语言流行度的晴雨表,它反映了行业趋势和 技术走向。2024年7月的榜单揭晓了一个重要变化:Python再次登上榜首,成为最受欢迎的编程语言。 这个消息对于开发者和企业来说,都具有非凡的意义。 是什么原

开源医疗大模型排行榜: 健康领域大模型基准测试

多年来,大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力,能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型,如 GPT-3,GPT-4 和 Med-PaLM 2,在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力,使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的

痞子衡单片机排行榜(2022Q4)

痞子衡单片机排行榜(2022Q4) 继2020年开办的《痞子衡嵌入式半月刊》之后,从2023年1月份开始痞子衡将为大家带来新项目《痞子衡单片机排行榜》(一年分四季,每个季度发布一期),以MCU主频和Coremark跑分为基础(后期会加入更多指标),搜罗国内外8051/ARM/RISC-V等不同赛道的

竞速榜实时离线对数方案演进介绍

竞速榜是大促期间各采销群提供的基于京东实时销售数据的排行榜,同样应对大促流量洪峰场景,通过榜单撬动品牌在京东增加资源投入。竞速榜基于用户配置规则进行实时数据计算,榜单排名在大促期间实时变化,相关排名数据在微博、朋友圈广泛传播,相关计算以及排名的准确性至关重要。

GaussDB(for Redis)游戏实践:玩家下线行为上报

Redis是游戏数据库重要选型之一,华为云GaussDB(for Redis)能及时上报用户下线行为,被广泛应用于排行榜等多种业务场景。

Redis 的安装与配置详解【Redis系列一】

〇、前言 关于 Redis 在日常开发中还是用的比较多的,特别是在秒杀、消息队列、排行榜等数据交互时效要求较高的场景,Redis 都可以轻松应对。 本文将针对 Redis 进行简单介绍,以及如何安装,并罗列下全部配置项。后续还将另行发文汇总 Redis 的常用数据结构和常见问题等。 一、什么是 Re

[转帖]银河麒麟、中标麒麟学习实操资料汇总(含V4、V7、V10)

https://aijishu.com/a/1060000000354786 服务器极术推荐学习分享 数据库和操作系统关系十分密切,因为数据库是运行于操作系统上的一个管理数据的应用。在数据库国产化替代的浪潮之下,一批批国产操作系统也崭露头角。墨天轮社区便选取了中国操作系统排行榜上排名靠前的麒麟软件,

.NET快速实现网页数据抓取

前言 今天我们来讲讲如何使用.NET开源(MIT License)的轻量、灵活、高性能、跨平台的分布式网络爬虫框架DotnetSpider来快速实现网页数据抓取功能。 注意:为了自身安全请在国家法律允许范围内开发网页爬虫功能。 网页数据抓取需求 本文我们以抓取博客园10天推荐排行榜第一页的文章标题、

桶排序

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- import random def bucket_sort(li, n=100, max_num=10000): buckets = [[] for _ in range(n

PPT 版面的规则和精髓

排版四原则 对齐 对比 亲密 重复 背景图 案例

Java 集合中的排序算法浅析

排序是一个Java开发者,在日常开发过程中随处可见的开发内容,Java中有丰富的API可以调用使用。在Java语言中,作为集合工具类的排序方法,必定要做到通用、高效、实用这几点特征。主要探讨java中排序方法所使用的算法,以及那些是值得我们学习和借鉴的内容。文中如有理解和介绍的错误,一起学习,一起探讨,一起进步。

运维排查篇 | Linux 连接跟踪表满了怎么处理

nf_conntrack (在老版本的 Linux 内核中叫 ip_conntrack )是一个内核模块,用于跟踪一个网络连接的状态 一旦内核 netfilter 模块 conntrack 相关参数配置不合理,导致 nf_conntrack table full ,就会出现丢包、连接无法建立的问题

SRE 排障利器,接口请求超时试试 httpstat

夜莺资深用户群有人推荐的一个工具,看了一下真挺好的,也推荐给大家。 需求场景 A 服务调用 B 服务的 HTTP 接口,发现 B 服务返回超时,不确定是网络的问题还是 B 服务的问题,需要排查。 工具简介 就类似 curl,httpstat 也可以请求某个后端,而且可以把各个阶段的耗时都展示出来,包

推荐系统:精排多目标融合与超参数学习方法

粗排/精排的个性化多任务学习模型,能预估20多个不同的预估值,如点击率、有效播放率、播放时长、点赞率、关注率等,那如何用它来排序呢?从多任务学习到多目标排序,中间有一个过渡,即如何把这些预估值融合成一个单一的排序分,最后实现多目标精排。这也就引入了本文要介绍的正题:多目标融合(multi-task ...

归并排序-Python

归并排序的时间复杂度O(nlogn),空间复杂度为O(n) 首先我们先假设有两个有序数组,我们去进行一次归并 用代码实现 def merge(li: list, start: int, mid: int, end: int) : res=[] j = mid +1 while start <= mi

常见排序算法(汇总)

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 希尔排序:时间复杂度与选取的gap序列有关 计数排序: 时间复杂度:O(n) 桶排序: 时间复杂度:O(n+k) 最坏时间复杂度:O(n²k) 空间复杂度:O(nk) 基数排序: 时间复杂度:O(kn) 空间复杂度:O(k

选择排序(简单版)(LOW)

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ def select_sort_simple(li): li_new = [] for i in range(len(li)): min_val = min(li) li_new.

选择排序(LOW)

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ def select_sort(li): for i in range(len(li)-1): # i是第几趟 min_loc = i for j in range(i+1, le

快速排序(NB)

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ def partition(li, left, right): tmp = li[left] while left < right: while left < right and

归并排序(递归)(NB)

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 递归思路 # _*_coding:utf-8_*_ import random def merge(li, low, mid, high): i = low j = mid + 1 ltmp = [] while i <=