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數(shù)據(jù)庫選型策略 數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)庫類型 數(shù)據(jù)模型 典型場景 代表產(chǎn)品 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS） 表格結(jié)構(gòu)，強(qiáng)Schema約束 事務(wù)處理（OLTP）、復(fù)雜查詢 MySQL、PostgreSQL、Oracle 文檔數(shù)據(jù)庫 JSON/BSON文檔，弱Schema 靈活模式、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲 MongoDB、Couchbase 鍵值數(shù)據(jù)庫 Key-Value存儲 高速緩存、會話管理 Redis、DynamoDB 列式數(shù)據(jù)庫 按列存儲，壓縮率高 數(shù)據(jù)分析（OLAP）、大規(guī)模聚合 Cassandra、HBase、ClickHouse 圖數(shù)據(jù)庫 節(jié)點(diǎn)與關(guān)系存儲 社交網(wǎng)絡(luò)、推薦系...

沒做，從網(wǎng)上看了下題面，感覺很有意思以及t1是假題吧，最優(yōu)區(qū)間覆蓋不是np hard嗎？這里貼一下T3的題解：【前置知識：經(jīng)典區(qū)間調(diào)度問題】首先第一眼過去似乎是個比較典的區(qū)間調(diào)度，按照右端點(diǎn)排序后貪心，但顯然這個做法可以被輕易hack掉——它無法滿足占有ip最少。n=1000，那么考慮n2做法：vector  res;對所有區(qū)間按照右端點(diǎn)升序排序；work[i].id表示業(yè)務(wù)id，work[i].num第i個業(yè)務(wù)要占有多少ip；第一層循環(huán)i：1-n第二層循環(huán)表示自此開始進(jìn)行普通區(qū)間調(diào)度貪心選?。ò从叶它c(diǎn)）。舉個例子：i=1的時候，能完成10個業(yè)務(wù)，占用20個ip；i=2的時候，能完成10個業(yè)務(wù)，占用18個ip；i=3的時候只能完成9個業(yè)務(wù)，那么再往后能完成的業(yè)務(wù)數(shù)量肯定會越來越少。我們此時應(yīng)該選取i=2對應(yīng)的區(qū)間，將其加入到答案中，res.push_back(work[2].id)；選取完2之后，i=3和2沖突，跳過；i=4的時候，能完成8個業(yè)務(wù)，占用14個ip；i=5的時候，能完成8個業(yè)務(wù)，占用17個ip；i=6的時候，能完成7個業(yè)務(wù)；那么把i=4加入到答案中?！源祟愅?。注意，若業(yè)務(wù)完成數(shù)量和占用ip數(shù)量都相等，需要比較一下左端點(diǎn)。所以實(shí)際上只需要在經(jīng)典區(qū)間調(diào)度外面加一層枚舉起點(diǎn)即可。end若有錯誤歡迎指正題面已經(jīng)附圖#華為機(jī)試# #實(shí)習(xí)# #華為#

最近，老婆刷到一條新聞：“科學(xué)家調(diào)整超參數(shù)讓大模型智商飆升！”她一臉懵地問我：超參數(shù)是超級英雄的密碼嗎？難道AI模型還要輸作弊碼？我微微一笑，表現(xiàn)的機(jī)會又來了：超參數(shù)不是作弊器，而是AI的“操控面板”——就像汽車的方向盤、油門和剎車，它們決定了模型學(xué)習(xí)的節(jié)奏和方向。比如讓AI學(xué)寫詩時，超參數(shù)就是控制它“先背100首唐詩，還是先研究現(xiàn)代散文”的訓(xùn)練策略。她更疑惑了：參數(shù)不都是自動學(xué)的嗎？為啥還要手動調(diào)超參數(shù)？其實(shí)背后有個關(guān)鍵問題：模型像一輛掌握方向盤的汽車，跑的快可能翻車。舉個例子，用同樣的數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI識圖，超參數(shù)調(diào)得好，模型能分清橘子和橙子；調(diào)不好，可能把哈士奇和狼混為一談。超參數(shù)的本質(zhì)想象一...