Comparison Sort:Quick Sort

GPT-2 与 GPT2-ML 本地部署对比:3 个关键差异与中文生成效果实测 本文深入对比了GPT-2与GPT2-ML在本地部署中的3个关键差异,包括模型架构、分词器优化和中文生成效果。通过实测数据展示了GPT2-ML在中文处理上的优势,如更高的词汇覆盖率和更优的生成质量,为开发者提供了开源模型本地搭建的实用指南。 阅读详情

一、快速排序描述

快排基于分治思想,通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。

二、Java代码实现:

package algorithmInit;
//快速排序
public class QuickSort {
	public static void main(String[] args) {
		//测试
		int[] a = {47, 32, 83, 94, 55, 16, 97, 18};
	    int start = 0;
	    int end = a.length - 1;
	    quickSort(a, start, end);
	    for (int anA : a) {
	       System.out.print(anA + " ");
	    }
	}
	public static void quickSort(int arr[], int low, int high) {
		int l = low;
	    int h = high;
	    int baseNum = arr[low];
	    while (l < h) {
	    	//从右向左查找小于指定基数的数,找到之后跳出循环执行下面if循环,交换数据
	        while (l < h && arr[h] >= baseNum) {
	            h--;
	        }
	        //交换数据
	        if (l < h) {
	        	int temp = arr[h];
	            arr[h] = arr[l];
	            arr[l] = temp;
	            l++;
	        }
	        //从左向右查找大于指定基数的数,找到后跳出循环执行下面if循环,交换数据
	        while (l < h && arr[l] <= baseNum) {
	        	l++;
	        }
	        //交换数据
	        if (l < h) {
	            int temp = arr[h];
	            arr[h] = arr[l];
	            arr[l] = temp;
	            h--;
	        }
	     }
	     if (l > low) {
	         quickSort(arr, low, l - 1);
	     }
	     if (h < high) {
	         quickSort(arr, l + 1, high);
	     }
	 }
}

 

pandas三种高鲁棒train/test切分:时间序列、分层抽样与用户ID去重 在真实机器学习项目中,train/test切分远不止随机打乱——它直接决定模型评估是否可信。理解数据的时间依赖性、类别分布偏态和实体边界约束,是避免数据泄露与指标虚高的基础。时间序列切分保障时序保真,防止未来信息污染训练;分层抽样维持标签比例,确保小众类别在测试集充分覆盖;用户ID去重切分则从源头阻断实体泄露,杜绝‘用用户历史考用户新行为’的作弊逻辑。这三类策略共同构成生产级数据划分的技术底线,尤其适用于金融风控、电商推荐、用户流失预测等强业务耦合场景。 阅读详情

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热爱技术与前沿创新,深耕科技领域,在科创中精进自我;探索技术乐趣,分享技术干货与成长心得,以技术为伴,热爱生活,在科创与生活中双向成长。 525
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West Money
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