1背景及问题G.J.Myers在中提出：测试是为了寻找错误而运行程序的过程，一个好的测试用例是指很可能找到迄今为止尚未发现的错误的测试，一个成功的测试是揭示了迄今为止尚未发现的错误的测试。对于新手来说，日常测试用例设计时，很少用到系统的方法论，大多是根据产品需求文档或自己的主观判断直接进行测试用例的编写，经常会造成漏测等严重问题。所以，使用方法论支撑测试用例设计的过程，使其更加合理化、规范化，是一件至关重要的事情。但测试用例设计方法种类繁多，适用场景也各不相同，针对具体需求层面进行测试用例编写时，很难选取合适的方法来进行设计。2目标及意义质量管理领域权威人物J.M.Juran将质量定义为“决定
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业，在江湖中的知名度还是有的，而今天我们就来看一道哈啰Java一面中的经典面试题：当数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度？哈啰出行的面试题目如下：其他面试题相对来说比较简单，大部人题目都可以在我的网站上（www.javacn.site）找到答案，这里就不再赘述，咱们今天只聊“数据表中数据量过大时，应该如何优化查询速度？”这个问题。1、如何优化查询速度？所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据，而通常情况下数据量越多，那么也就意味着查询速度越慢。这是因为当数据量增多时，那么查询一个数据需要匹配和检索的内容也就越多，而检索的项目越多，那么查询速度也就越慢。举
作为后端开发的程序员，我们常常会的一些相对比较复杂的逻辑，比如我们需要给前端写一个调用的接口，这个接口需要进行相对比较复杂的业务逻辑操作，比如会进行，查询、远程接口或本地接口调用、更新、插入、计算等一些逻辑，将最终接口的返回结果给到前端，而经过这么一系列的业务逻辑操作，接口对DB的操作、对代码业务逻辑判断、进行接口调用这些都是需要时间的，而只要这是一个事务操作，每次对数据库进行的交互都会产生一条事务记录。那么这样就会对我们接口返回的效率产生影响，而且这个影响是随着数据量的增长而增长的，这时候我们就需要对一整个大事务进行拆分，从而提升整体接口的效率。何为大事务就拿我最近开发写的一个接口来说吧，大
君兮_的个人主页即使走的再远，也勿忘启程时的初心C/C++游戏开发Hello,米娜桑们，这里是君兮_，如果给算法的难度和复杂度排一个排名，那么动态规划算法一定名列前茅。在最开始没有什么整体的方法的时候，我也曾经被动态规划折磨过很长时间，通过我一段时间的刷题和不断的学习，逐渐有了一套自己有关动态规划算法的心得和经验，今天就通过一些比较简单的题目带大家快速上手动态规划算法好了废话不多说，开始我们今天的学习吧！！动态规划算法一什么是动态规划算法动态规划算法的大致公式1求第N个泰波那契数算法原理解析编写代码2解码方法算法原理解析编写代码二空间优化（背包问题）总结一什么是动态规划算法动态规划算法是通过拆
近年来公司业务迅猛发展，数据量爆炸式增长，随之而来的的是海量数据查询等带来的挑战，我们需要数据量在十亿，甚至百亿级别的规模时依然能以秒级甚至毫秒级的速度返回，这样的话显然离不开搜索引擎的帮助，在搜索引擎中，ES（ElasticSearch）毫无疑问是其中的佼佼者，连续多年在DBRanking的搜索引擎中评测中排名第一，也是绝大多数大公司的首选，那么它与传统的DB如MySQL相比有啥优势呢，ES的数据又是如何生成的，数据达到PB时又是如何保证ES索引数据的实时性以更好地满足业务的需求的呢。本文会结合我司在ES上的实践经验与大家谈谈如何构建准实时索引的一些思路，希望对大家有所启发。本文目录如下为什
文章目录MySQL数据库性能优化思路【面试题】不分库分表软优化硬优化分库分表结论分库分表能解决的问题解决数据库本身瓶颈连接数解决系统本身IO、CPU瓶颈分库分表带来的问题问题⼀跨节点数据库Join关联查询问题二分库操作带来的分布式事务问题问题三执行的SQL排序、翻页、函数计算问题问题四数据库全局主键重复问题问题五容量规划,分库分表后二次扩容问题问题六分库分表技术选型问题不能⼀上来就说分库分表！MySQL数据库性能优化思路【面试题】根据实际情况分析，两个角度思考：不分库分表、分库分表不分库分表软优化数据库参数调优分析慢查询SQL语句，分析执行计划，进行sql改写和程序改写优化数据库索引结构优化数
为android设备开发游戏，我需要针对根本没有JIT且仅依赖字节码优化的设备。我想知道这些优化的集合是否为空......实际上，java编译器(困难的编译器，javac，而不是JIT)是否进行了任何优化，例如将a/4转换为>>2？还是每次优化都是JIT的工作？ 最佳答案 标准Java编译器做了一些优化，但将大部分优化留给了JIT。JIT知道程序在哪个处理器上运行，也可以访问运行时信息，因此它可以比Java编译器提前做更多的优化。此外，提前进行广泛的优化可能会在某种程度上“混淆”字节码，使JIT更难对其进行优化。我不知道Google
并非所有人都熟知如何与LLM进行高效交流。一种方案是，人向模型对齐。于是有了「Prompt工程师」这一岗位，专门撰写适配LLM的Prompt，从而让模型能够更好地生成内容。而另一种更为有效的方案则是，让模型向人对齐。这也是大模型研究中非常重要的问题，无论是GPT还是Claude，在对齐技术上花费大量的时间与精力。但，随着模型规模变大，基于训练的对齐技术也需要耗费更大量的资源。因此，我们提出另外的一种方案，即黑盒提示对齐优化技术（Black-boxPromptOptimization），通过优化用户指令，从输入角度对模型进行对齐。这种方法可以在不对LLM进行训练的情况下，大幅提升与人类偏好的对齐
论文题目：《Black-BoxPromptOptimization:AligningLargeLanguageModelswithoutModelTraining》论文链接：https://arxiv.org/abs/2311.04155github地址：https://github.com/thu-coai/BPOBPO背景介绍 最近，大型语言模型（LLM）在各种应用中都取得了显著的成功，比如文本生成，文生图大模型等。然而，这些模型往往与人类意图不太一致，这就需要对其进行额外的处理，即对齐问题。为了使LLM更好地遵循用户指令，现有的对齐方法（比如RLHF、RLAIF和DPO）主要侧重于
我试图理解著名的正则匹配DP算法之一。以防万一，人们不知道这是描述和算法。'.'Matchesanysinglecharacter.'*'Matcheszeroormoreoftheprecedingelement.Thematchingshouldcovertheentireinputstring(notpartial).Thefunctionprototypeshouldbe:boolisMatch(constchar*s,constchar*p)Someexamples:isMatch("aa","a")→falseisMatch("aa","aa")→trueisMatch("aaa"
