题目： 题解： 在普通的spfa求最短路的基础上从每个点开始跑一次，记录一下每个点到的次数，每个点到的次数是上一点到的次数加一，如果在跑的过程中有哪一个点到的次数大于等于了总的点数则存在负环。 代码： …

算法思想： 我们用数组记录每个结点的最短路径估计值，用邻接表来存储图G。 采取的方法是动态逼近法： 1、设立一个先进先出的队列用来保存待优化的结点。 2、优化时每次取出队首结点u，并且用u点当前的最短路径估计值对离开u点所指向…

算法用途 这个算法，如其名：Shortest Path Fastest Algorithm，就是求最短路的算法。和 Dijkstra 一样，这是一个单源最短路算法。 算法原理 这个算法因为与贝尔曼福德（Bellman-Ford）算法比较相似&#xff…

转自：https://cloud.tencent.com/developer/news/340271 LSM-tree 在 NoSQL 系统里非常常见，基本已经成为必选方案了。今天介绍一下 LSM-tree 的主要思想，再举一个 LevelDB 的例子。 正文 3056 字，预计阅读时间 8 分钟。 LSM-t…

2.2.3　LSM树存储引擎 LSM树（Log Structured Merge Tree）的思想非常朴素，就是将对数据的修改增量保持在内存中，达到指定的大小限制后将这些修改操作批量写入磁盘，读取时需要合并磁盘中的历史数据和内存中最近的修改操作…

感谢原文转载链接：https://blog.csdn.net/sdulibh/article/details/49719877 The Sorted String Table (SSTable) is one of the most popular outputs for storing, processing, and exchanging datasets. An SSTable is a simple abstraction to efficiently stor…

LSM Tree LSM Tree：Log-Structured Merge Tree，日志结构合并树。是一种频繁写性能很高的数据结构。 LSM Tree将写入操作与合并操作分离，数据首先写入磁盘中的日志文件（WAL），随后写入内存缓存，…

本文主要介绍了Linux Security Module (LSM)的基本原理，应用场景及编程实例。第一部分以Linux Kernel文档为基础，介绍了LSM的定义、诞生与发展，并简述了LSM的实现原理；第二部分以鼎鼎大名SELinux为例，介绍了LSM的具体实…

目录 什么是LSM（Log-structured Merge-tree） 深入理解 以读换写不是个好方案？ 与 B/B tree的对比 本文旨在探讨LSM的特性及其在实际应用场景中的作用，同时对其与B树进行比较，以帮助更好地理解和运用这两种数据结构…

1. LSM Tree介绍 1.1 概念 ​B树读效率高而写效率差；log型文件操作写效率高而读效率差；因此要在排序和log型文件操作之间做个折中，于是就引入了log-structed merge tree模型，通过名称可以看出LSM既有日志型的文件操作&#xff0…

一. LSM（Log-StructuredMerge-Tree）树 随着NoSQL系统尤其是类BigTable系统的流行，LSM的文件系统越来越让人熟知。LSM主要用于为那些长期具有很高记录更新（插入和删除）频率的文件提供低成本的索引机制。LSM树实现了所有…

1. 基本原理 LSM是内核安全模块的一套框架，本质是插桩法。它的主要有两个特点： 1、在内核安全相关的关键路径上插入了Hook点： 内核安全相关的关键对象有：task_struct(任务和进程)、linux_binprm(程序)、super_block(文件系统)、…

（PS：最近在帮人做一个电子罗盘，刚好STM32F429i_DISCO上有个MEMS，但是我自己没有看到底是个什么传感器，搞搞搞了半天，读出来三个数据，但我移动板子时发现数据不对劲，仔细看了看原理图…

本文参考 《大数据日知录》 LSM Tree 学习笔记 概念 LSM-Tree（Log-structured Merge tree）是一种数据结构，它的本质是将大量的随机写操作转换成批量的序列写。 LSM-Tree可以极大提升磁盘数据写入的速度，所以LSM-Tree非常适合对写…

LSM树**(Log-Structured-Merge-Tree)**的核心是利用顺序写来提高写性能，但是分层结构设计会稍微降低读性能。 LSM树会将所有的数据插入、修改、删除等操作记录(注意是操作记录)保存在内存之中，当此类操作达到一定的数据量后，再批量地顺序写入到磁盘当中。 🍡存储结构 Acti…

文章目录 Sigmoid Tanh ReLU Leaky ReLU PReLU ELU SoftPlus Maxout Mish Swish GELU GLU ReGLU SwiGLU GEGLU 资源 激活函数是神经网络中的非线性函数，为了增强网络的表示能力和学习能力，激活函数有以下几点性质： 连续且可导（允…

1.下载代码 NanoDet作者开源代码地址：https://github.com/RangiLyu/nanodet 2.准备自己的数据，按照voc格式，ann文件夹内存放自己的xml标注文件 3.修改yml文件 （1）修改训练结果的保存路径，我的是piglet文件夹 （2）修改类别数，num_classes和class_names，我的num_cla…

深度学习 logistic回归Python中的技巧神经网络激活函数深层神经网络梯度的数值逼近Mini-batch 梯度下降动量梯度下降指数加权平均动量梯度下降公式 RMSpropAdam优化算法学习率衰减调试处理batch归一化Softmax激活函数分类Tensorflow卷积神经网络padding卷积步长三维卷积(可用于…

1 GAN基本概念 1.1 GAN介绍 GAN的英文全称是Generative Adversarial Network，中文名是生成对抗网络。它由两个部分组成，生成器和鉴别器（又称判别器），生成网络（Generator）负责生成模拟数据；判别网络Discriminator）负责判断输入的数据是真实的还是生成的。生成网络要不…

今天学习的内容如下： DCGN生成漫画头像 在下面的教程中，我们将通过示例代码说明DCGAN网络如何设置网络、优化器、如何计算损失函数以及如何初始化模型权重。在本教程中，使用的动漫头像数据集共有70,171张动漫头像图片，图片大小均为…