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RSS订阅原创 【忍者算法】探秘旋转数组：二分查找的华丽转身！｜LeetCode 33「搜索旋转排序数组」
大家好，我是忍者算法。今天要和大家分享一道特别有趣的题目 - LeetCode 33「搜索旋转排序数组」。这道题巧妙地将二分查找与旋转数组结合，是一道考察思维灵活性的经典题目。想象你在看一个圆形时钟，如果把时钟的12点位置当作起点，顺时针记录1到12这些数字，这就是一个有序序列。现在，如果我们把时钟的指针从8点开始读数，到12点，再到7点，实际上就形成了一个"旋转"后的有序序列：8,9,10,11,12,1,2,3,4,5,6,7。这正是我们今天要处理的"旋转排序数组"！题目要求：给你一个整数数组 num
2025-03-30 16:33:35
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原创 【忍者算法】探秘数组搜索：玩转二分查找的经典应用！｜LeetCode 34「在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置」
大家好，我是忍者算法。今天我要和大家分享一道非常经典的二分查找题目 - LeetCode 34「在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置」。这道题看似简单，实则暗藏玄机，是理解二分查找边界处理的绝佳材料。
2025-03-30 16:33:02
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原创 【忍者算法】图解搜索二维矩阵：一次“数独探险“！｜LeetCode 74「搜索二维矩阵」
大家好，我是忍者算法。今天我要带大家攻克一道非常有趣的题目 - LeetCode 74「搜索二维矩阵」。这道题乍看有点唬人，但用我们玩数独游戏的思维去理解，你会发现它其实很优雅！
2025-03-26 22:25:39
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原创 【忍者算法】探秘二分查找：一道温柔的算法入门题！｜LeetCode 35「搜索插入位置」
大家好，我是忍者算法。今天我想和大家聊一道特别适合入门的算法题 - LeetCode 35「搜索插入位置」。这道题虽然看起来简单，但它蕴含了二分查找的精髓，是我最喜欢用来教学的题目之一。
2025-03-26 22:24:11
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原创 什么是 LLM（大语言模型）？——从直觉到应用的全面解读
在人工智能（AI）和深度学习的世界里，**LLM（Large Language Model，大语言模型）**是一个近几年特别火的概念。ChatGPT、Claude、Gemini、Llama 这些智能对话 AI，都是 LLM 的应用。
2025-03-25 08:30:00
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原创 什么是 Embedding？——从直觉到应用的全面解读
但很多初学者对 Embedding 的理解可能只是：“它是把一个东西转换成数字的方式。” 这种解释虽然没错，但过于简略，难以真正理解 Embedding 的作用。在机器学习和深度学习的世界里，我们经常会听到“Embedding”这个词。我们不再随便用 1、2、3 这些毫无意义的编号，而是用一个“向量”（多个数字的组合）来表示每个学生。假设你在开发一个电影推荐系统，你需要给用户推荐电影。这说明，小明和小红的关系更紧密，而小刚相对不同。计算机只知道 “小明=1，小红=2”，但它。
2025-03-25 08:00:00
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原创 如何高效寻找神经网络的超参数？——从试错到科学调优
在训练神经网络时，我们经常听到“权重（Weight）”和“偏置（Bias）”这些词。它们是模型内部需要学习的参数，由训练数据决定。网格搜索会浪费很多计算资源在无效的参数组合上，而随机搜索更有可能快速找到好的超参数。如果超参数设置不当，模型可能训练得很慢，甚至根本学不到有用的东西。超参数的选择会影响神经网络的学习速度、模型性能，甚至最终的准确率。这些超参数需要精心调整，否则可能会影响模型的表现。，随着超参数增多，训练次数会指数级增长。，而且可能会错过更好的超参数组合。，可以穷举所有可能的参数组合。
2025-03-21 08:00:00
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原创 Batch Normalization：让你的神经网络更稳定、更快、更强
如果你在训练一个深度神经网络，不妨试试 Batch Normalization，看看它能给你的模型带来多大的提升！简单来说，BN 就像是帮神经网络**“调节”输入数据，让它们更整齐、更均匀**，这样网络就能更快、更好地学习。就是这样的训练技巧——它能让神经网络学得更快、更稳定，还能减少失误（过拟合）。：BN 需要计算均值、方差，并做额外的调整，对训练速度有一定影响。对于小型、浅层网络，BN 可能不是必须的，但在大多数情况下，它。：层数很多的网络，容易出现梯度问题，用 BN 让训练更稳定。
2025-03-21 07:00:00
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原创 深度学习中的“刹车”：正则化如何防止模型“超速”
如果某些“小弟”的“权力”（权重）过大，它们就会过度关注某些特定的特征，导致过拟合。权值衰减就像给这些“小弟”戴上“紧箍咒”，限制它们的“权力”，让它们更加“安分守己”。但是，如果这些猫的图片都是同一品种的，那么当他看到其他品种的猫时，可能就认不出来了。在深度学习中，过拟合指的是模型在训练数据上表现得非常好，但在新的、未见过的数据上表现得很差。正则化就像给模型踩了一脚“刹车”，防止它过度学习训练数据，从而提高模型的泛化能力，让模型在新的数据上也能表现良好。这样的模型在实际应用中是没有价值的。
2025-03-20 00:36:04
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原创 用比喻直观理解L2正则化
假设你要搬家，你的目标是带走所有重要的物品（类似于让神经网络学到数据中的有用模式）。但如果你带的东西太多（类似于神经网络的权重变得很大），你的行李会太重，不仅搬运困难，还可能带来很多没必要的东西（类似于过拟合——学到了训练数据中的噪声和不重要的细节）。你可以试着想象，如果不给神经网络加 L2 正则化，它可能会过度依赖某些特定的特征，导致它在新数据上表现不佳（过拟合）。这样，神经网络不会太依赖某些特定的权重，而是会让多个权重共同参与决策，从而提高模型的泛化能力，减少过拟合。L2 正则化的核心思想是。
2025-03-20 00:27:41
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原创 CNN的卷积层和池化层有什么作用？
👉 这里的「3」表示那个地方非常匹配「横线」的特征，越大的值表示越符合这个特征。只需要用「池化后的特征」进行分类，而不用原始的庞大像素数据，从而大幅提高效率！我用具体的例子讲清楚。CNN 可能会用一个。这个卷积核会在图片上。
2025-03-18 09:00:00
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原创 用最通俗的方式，从头到尾给你讲一遍 CNN。
A：不是「鼻子、眼睛、耳朵」这些具体特征，而是很多「抽象特征数值」，CNN 自动学习哪些特征有助于分类。想象你在看一张马赛克图片，你可以用一个放大镜（卷积核）去扫描图片的局部区域，看有没有关键特征。因为你失去了「位置」的信息，猫的耳朵、鼻子、胡须都变成了无序的数据，你根本不知道谁在哪。这样，我们就能用 CNN 让计算机自动学习图像中的模式，而不用手工提取特征！A：可以，但 CNN 计算量更小，精度更高，更适用于复杂图像任务。👉 经过卷积后，我们得到了一个新的「特征图」，里面的值代表了。
2025-03-18 08:00:00
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原创 为什么需要强化学习？它解决了什么问题？
如果把监督学习比作“读书学习知识”，那么强化学习更像是“学骑自行车”——没有明确的指导，必须通过不断尝试和失败来掌握技巧。大多数机器学习方法，比如监督学习（深度学习）和无监督学习，主要依赖于。不断决策、试错和优化。
2025-03-17 21:02:03
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原创 什么是强化学习？
它不像监督学习那样有明确的标签，而是像玩游戏一样，在不断探索和积累经验的过程中学习最优策略。为了建立直觉，我用几个简单的。AlphaGo 通过强化学习。强化学习（RL）本质上是。
2025-03-17 21:01:11
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原创 为什么 MySQL InnoDB 的 Repeatable Read 可以阻止幻读？
它不仅锁住「已有的数据行」，还会锁住「数据之间的间隙」，从而防止新的插入。只保证「同一事务内，对已存在的数据读到的内容不变」，但。指的是：在同一个事务内，前后两次执行相同的查询，「间隙锁（Gap Lock）」在标准 SQL 定义下，是 InnoDB 的。
2025-03-09 07:00:00
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原创 为什么 MySQL InnoDB 的 Repeatable Read 可以阻止幻读？
它不仅锁住「已有的数据行」，还会锁住「数据之间的间隙」，从而防止新的插入。只保证「同一事务内，对已存在的数据读到的内容不变」，但。指的是：在同一个事务内，前后两次执行相同的查询，「间隙锁（Gap Lock）」在标准 SQL 定义下，是 InnoDB 的。
2025-03-09 01:03:25
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原创 一文说清数据库的隔离级别！
数据库的（Isolation Level）决定了多个事务（比如多个用户操作数据库）如何互相影响。我们用的例子来说明，每个级别会影响数据的一致性和并发性能。
2025-03-08 16:43:09
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原创 InnoDB 的 MVCC 机制详细原理（超级浅显易懂！）
的比喻来讲解 MySQL InnoDB 的 MVCC（多版本并发控制，Multi-Version Concurrency Control）。想象你和朋友们在公司里共享一个 Excel 文件（数据库），你们可以同时编辑，但由于没有 MVCC，在 InnoDB 里，每行数据都带有。
2025-03-08 16:42:20
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原创 在 Linux 下，服务器如何知道某个 TCP 连接来了消息？ 这就涉及 IO 事件通知机制！
你用高科技 GPS 追踪器，每道菜都装上一个传感器，你打电话问外卖员“饭好了吗？”，如果外卖还没送到，所以，在写高性能 HTTP 服务器时，你每秒钟打一次电话问“饭好了吗？，一直循环到饭做好。
2025-03-07 00:47:26
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原创 一文说清socket的本质！
你可以像读写文件一样对 socket 进行操作，比如。，你会发现 socket 其实就是一个特殊的文件。这就是 socket 的本质！你可以想象它是一个“在 Linux 里，所有东西都可以看作是。从编程的角度来看，socket 其实就是。在 Linux 里，socket 主要用。，但它的背后是网络数据，而不是磁盘数据。”，让进程能像读写文件一样收发网络数据。（套接字）到底是什么呢？这些文件操作进行交互。，所有东西都可以通过。在 Linux 里，
2025-03-07 00:44:50
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原创 【忍者算法】图解N皇后：用“象棋战术“巧解经典难题！｜LeetCode 51「N皇后」
大家好，我是忍者算法。今天要挑战的是一道算法界的"皇后级"难题 - LeetCode 51「N皇后」。这道题困扰了无数程序员，但今天我们用象棋玩家的思维，一步步将它拆解成简单易懂的小问题！
2025-03-06 00:30:24
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原创 【忍者算法】图解分割回文串：用“积木游戏“巧解难题！｜LeetCode 131「分割回文串」
大家好，我是忍者算法。今天我们来挑战一道非常有趣的题目 - LeetCode 131「分割回文串」。这道题乍看有点复杂，但用我们小时候玩积木的思维来理解，你会发现它其实非常有意思！
2025-03-06 00:29:47
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原创 【忍者算法】图解单词搜索：用“蚂蚁觅食“理论一招制胜！｜LeetCode 79「单词搜索」
大家好，我是忍者算法。今天我们来挑战一道非常有意思的题目 - LeetCode 79「单词搜索」。这道题不少同学第一次见时都会有点懵，但别担心，跟着我用"蚂蚁觅食"的思路，保证让你豁然开朗！
2025-03-05 01:23:22
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原创 面试必备：分布式锁的实现方式（Redis vs. Zookeeper）
其中的 Znode 类似于文件夹或文件，可以存储少量数据，并支持监听功能。你可以把 Zookeeper 看成一个。在大规模分布式系统中，配置管理是一个大问题。，当这个 Znode 发生变化时，Zookeeper 会主动通知客户端。，立刻通知所有订阅了这个节点的应用，让它们更新配置，而。在 Zookeeper 里，所有数据都是以。并缓存配置，同时对该 Znode。，确保应用不需要重启就能更新配置。存储的，每一个数据单元叫做。所有应用在启动时，会读取。，并在状态发生变化时。
2025-03-05 01:22:17
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原创 Zookeeper 的 Node（Znode） 是什么？Zookeeper 监听机制的特点是什么？
其中的 Znode 类似于文件夹或文件，可以存储少量数据，并支持监听功能。你可以把 Zookeeper 看成一个。在大规模分布式系统中，配置管理是一个大问题。，当这个 Znode 发生变化时，Zookeeper 会主动通知客户端。，立刻通知所有订阅了这个节点的应用，让它们更新配置，而。在 Zookeeper 里，所有数据都是以。并缓存配置，同时对该 Znode。，确保应用不需要重启就能更新配置。存储的，每一个数据单元叫做。所有应用在启动时，会读取。，并在状态发生变化时。
2025-03-04 01:17:09
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原创 【忍者算法】5分钟彻底掌握括号生成题！用「栈匹配理论」轻松理解｜LeetCode 22 括号生成
平衡原则：右括号数不超过左括号计数约束：左右括号各n个回溯思维：在保证合法性的前提下尝试所有可能作者：忍者算法公众号：忍者算法🎁 回复【刷题清单】获取LeetCode高频面试题合集🧑💻 回复【代码】获取多语言完整题解💡 回复【加群】加入算法交流群，一起进步#算法面试 #LeetCode #回溯算法 #括号匹配。
2025-03-04 00:40:28
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原创 更深入理解反向传播：一个具体的例子
调整 ( w )，让预测成绩 ( \hat{y} ) 更接近真实成绩 ( y )。更新后，我们再进行下一轮前向传播，不断调整 ( w )，直到预测值接近真实值。如果你有任何不理解的地方，或者想看更复杂的神经网络案例，随时问我！来手算反向传播，并用 Python 代码演示。误差很大，我们需要更新 ( w )。，目标是预测某个学生的考试成绩。假设你有一个神经网络，它只有。
2025-03-03 00:56:45
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原创 反向传播（Backpropagation）直觉理解
想象你在练习投篮，目标是让篮球进框。但你一开始投的方向可能偏左、偏右，或者力道过大、过小。每次投篮后，你会观察球偏离篮筐的情况，并调整投篮方式，让下次投得更准。假设你在爬一座山（代表误差），目标是找到最低点（误差最小的地方）。反向传播就是在解决这两个问题——告诉你该如何调整神经网络的“投篮”方式，让它越来越准。计算误差对权重 ( w ) 的影响，然后调整 ( w ) 以减少误差。这个“误差是如何受到参数影响的”是由。计算的，我们稍后用简单直觉来解释它。神经网络的“投篮”其实是。，而“调整投篮方式”是。
2025-03-03 00:51:56
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原创 【架构师必看】kafka如何在多数据中心部署？
这样，中国的数据中心就能消费新加坡的数据，同时保持新加坡数据的隔离性。MM2 还能同步 Consumer Offset，确保。这样，北京和上海的 Kafka 都能获取。示例 mm2.properties。这种情况下，最合适的架构是。的数据复制工具，专门用于。
2025-03-02 08:45:00
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原创 【面试必备】一文讲清 Kafka 里的 Consumer Group 和 Offset 机制！
Group A 和 Group B 各自独立维护自己的 offset，Group A 可能比 Group B 早或者晚消费同一 Partition 的数据，但它们互不影响。，每个 Consumer Group 都会维护自己的一套 offset。这样 Kafka 允许多个业务系统独立消费相同的数据，而不会互相影响。，这个 Topic 由 Kafka 内部管理，不会被普通业务消费。Kafka 提供了一个参数 auto.offset.reset。这样一来，Kafka 里的。表示 Group_A。
2025-03-02 07:30:00
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原创 Kafka的高水位、低水位是什么概念？
Kafka 的和是和数据存储、消费进度、日志清理等密切相关的重要概念。我们用一个的比喻来形象地解释它们的作用。
2025-03-01 14:43:24
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原创 【面试必问】Zookeeper 的使用场景有哪些？
当面试官问到 “Zookeeper 的使用场景有哪些？分布式协调（系统间事件通知）分布式锁（保证资源互斥访问）元数据与配置管理（存储系统状态）高可用性（主备切换）详细讲解 Zookeeper 的 Watch 机制如何实现通知。说明 Zookeeper 的临时节点如何用于分布式锁。解释 Zookeeper 在 Dubbo、Kafka、Hadoop 中的具体作用。如何表现得更专业？结合具体业务场景，不要只是背概念，比如用“Dubbo 注册中心”或“Hadoop HA”来说明。
2025-02-28 21:37:45
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原创 es 生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？
Elasticsearch 生产集群的部署架构问题，是面试中的一个常见考察点。回答时，关键是展现出你对 ES。
2025-02-28 17:40:30
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原创 Elasticsearch 数据量大时如何优化查询性能？
在面试中，如果你被问到：“Elasticsearch（ES）在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？” 那么面试官其实是在测试你是否有实际使用 ES 的经验。为什么这么说？因为很多人以为 ES 性能非常强大，但实际上，在数据量达到几亿甚至数十亿条时，你可能会惊讶地发现，搜索一次需要 5~10 秒。而且，第一次查询特别慢，之后才变快，变成几百毫秒。这是为什么？本文将从 ES 的底层原理入手，逐步拆解大规模数据查询优化的方法。ES 性能优化没有“万能的参数”，不能指望改个配置就能让所有查询变快。但是
2025-02-27 08:00:00
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原创 es 写入数据的工作原理是什么啊？es 查询数据的工作原理是什么啊？底层的 lucene 介绍一下呗？倒排索引了解吗？
客户端选择一个节点作为（协调节点），发送请求。协调节点对文档进行路由，根据文档 ID 计算哈希值，确定其应该存储在哪个 primary shard 上。Primary shard 处理请求，然后将数据同步到所有的 replica shard。当 primary 和所有 replica 完成后，协调节点向客户端返回写入成功的响应。写入数据时。
2025-02-27 00:27:32
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原创 Elasticsearch 的分布式架构原理：通俗易懂版
Elasticsearch 通过分片（Sharding）+副本（Replication）机制，实现了分布式存储和高可用性，同时提供了近实时搜索的能力，使得它成为大数据搜索和分析的主流选择。在现代互联网公司，Elasticsearch 主要用于日志分析、全文搜索、业务分析、推荐系统等场景。如果你在面试中遇到 ES 相关问题，理解这些基本概念，可以帮助你更好地应对面试挑战。
2025-02-26 23:52:59
1135
原创 ElasticSearch 是如何实现分布式的？
ElasticSearch 作为分布式搜索引擎，核心原理就是数据分片 + 副本存储 + 主节点管理。简单来说，ES 就像一个高效的快递网络，把数据拆成多个小块（Shard），分发到不同的服务器上，同时保持数据的副本，确保高性能和高可用。如果你在面试中被问到ES 的分布式架构，可以用上面这个类比来回答，相信面试官会对你的理解能力印象深刻！
2025-02-26 23:50:01
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原创 深入浅出 Java 内存模型（JMM）与 volatile 关键字
在理解 JMM 之前，我们需要先了解计算机的底层执行机制。在多线程编程中，Java 内存模型（Java Memory Model,Java 代码的执行顺序 ≠ 代码的编写顺序，因为编译器和 CPU。是 Java 提供的一种轻量级的同步机制，它主要用于。操作 B，那么 A 的结果一定对 B 可见。虽然在单线程环境下，指令重排不会影响最终结果，但在。Java 内存模型是高性能并发编程的基础，理解。为了保证线程间的正确性，Java 规定了。看似是一个简单的操作，但它其实是。，但在多线程环境下，
2025-02-24 22:57:00
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原创 一文讲清线程池中的无界阻塞队列问题及解决方案
在并发编程中，线程池是提高系统吞吐量并避免频繁创建销毁线程的常用手段。然而，在使用线程池时，如果选择了。），可能会带来严重的内存管理问题，特别是在远程服务异常或请求处理能力不足时。如果线程池所在机器突然宕机，队列中的任务都会丢失。后台线程监听消息队列，当线程池负载降低时，从队列中取出任务重新执行。在提交任务前，先将任务信息存入数据库，状态标记为。为了解决无界队列导致的内存溢出问题，可以使用。假设一个典型的远程调用服务，使用了。，确保任务在系统恢复后仍然能够执行。如果任务无法被执行，可以。
2025-02-24 22:49:26
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空空如也
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