一篇你对测试开发工作感兴趣，想了解系统工作逻辑的文章。 一篇是你在开始动手搭建环境前需要了解各工具原理的文章。 这是一篇你真正开始前需要查阅的文章。 本文介绍了前后端工作原理，前后端搭建的流程、搭建过程中需要用到的技术以及 开发环境版本。 一、前后端如何工作 Django、Vue 和 Element UI 前后 端原理论述  作者：M&T. 2 《51 测试天地》七十四 www.51testing

Python Profiling 原理深入探索与实践 主讲人： 羿莉（萧羿） – 阿里云SLS Python Profiling 大纲 l背景概述 lPython Profiling的场景与技术原理 Ø场景：即时 vs 持续 Ø技术原理 确定剖析 vs 采样剖析 函数粒度vs 行粒度 物理时间vs CPU 时间 技术全景概览 技术细节探索 lPython Profiling的工具链和解决方案 blog/2022/05/31/ what-is-continuous-profiling/ Continuous Profiling Python Profiling的原理 Python Profiling的原理 Python Profiling的原理 total!"#$wall clock time%&$'()*+user$CPU,(#)*-system$.Process/0system call 12#3456#)*7

本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，内容清晰易懂、学习曲线平滑，引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行，帮助读者在练习中提升编程技能，了解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习，欢迎大家在评论区提出问题与分享见解，在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 若你是算法初学者，从未接触过算法，或者已经有一些刷题经验，对数据结构与算法有模糊的认识，在会与 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来 目，实际上同时考查数据结构和算法两方面的知识。 1.3 小结 ‧ 算法在日常生活中无处不在，并不是遥不可及的高深知识。实际上，我们已经在不知不觉中学会了许多 算法，用以解决生活中的大小问题。 ‧ 查字典的原理与二分查找算法相一致。二分查找算法体现了分而治之的重要算法思想。 ‧ 整理扑克的过程与插入排序算法非常类似。插入排序算法适合排序小型数据集。 第 1 章 初识算法 www.hello‑algo.com

图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来 目，实际上同时考查数据结构和算法两方面的知识。 1.3 小结 ‧ 算法在日常生活中无处不在，并不是遥不可及的高深知识。实际上，我们已经在不知不觉中学会了许多 算法，用以解决生活中的大小问题。 ‧ 查字典的原理与二分查找算法相一致。二分查找算法体现了分而治之的重要算法思想。 ‧ 整理扑克的过程与插入排序算法非常类似。插入排序算法适合排序小型数据集。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 16 许多编程语言内置了列表，例如 Java、C++、Python 等。它们的实现比较复杂，各个参数的设定也非常考 究，例如初始容量、扩容倍数等。感兴趣的读者可以查阅源码进行学习。 为了加深对列表工作原理的理解，我们尝试实现一个简易版列表，包括以下三个重点设计。 ‧ 初始容量：选取一个合理的数组初始容量。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。 ‧ 数量记录：声明一个变量 size ，用于记录

图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，如“剑指 Offer”和“LeetCode Hot 100”，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初 算法题目，实际上同时考查数据结构和算法两方面的知识。 1.3 小结 ‧ 算法在日常生活中无处不在，并不是遥不可及的高深知识。实际上，我们已经在不知不觉中学会了许多 算法，用以解决生活中的大小问题。 ‧ 查字典的原理与二分查找算法相一致。二分查找算法体现了分而治之的重要算法思想。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 16 ‧ 整理扑克的过程与插入排序算法非常类似。插入排序算法适合排序小型数据集。 许多编程语言内置了列表，例如 Java、C++、Python 等。它们的实现比较复杂，各个参数的设定也非常考 究，例如初始容量、扩容倍数等。感兴趣的读者可以查阅源码进行学习。 为了加深对列表工作原理的理解，我们尝试实现一个简易版列表，包括以下三个重点设计。 ‧ 初始容量：选取一个合理的数组初始容量。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。 ‧ 数量记录：声明一个变量 size ，用于记录

的见解，帮助他人进步。 图 0‑6 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效率等方面 内容。 2. 刷算法题。建议从热门题目开刷，如剑指 Offer和LeetCode Hot 100，先积累至少 100 道题目，熟悉 主流的算法问题。初次刷题时，“知识 算法题目，实际上同时考察了数据结构和算法两方面的知识。 1.3 小结 ‧ 算法在日常生活中无处不在，并不是遥不可及的高深知识。实际上，我们已经在不知不觉中学会了许多 算法，用以解决生活中的大小问题。 ‧ 查阅字典的原理与二分查找算法相一致。二分查找算法体现了分而治之的重要算法思想。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 15 ‧ 整理扑克的过程与插入排序算法非常类似。插入排序算法适合排序小型数据集。 许多编程语言都提供内置的列表，例如 Java、C++、Python 等。它们的实现比较复杂，各个参数的设定也 非常有考究，例如初始容量、扩容倍数等。感兴趣的读者可以查阅源码进行学习。 为了加深对列表工作原理的理解，我们尝试实现一个简易版列表，包括以下三个重点设计。 ‧ 初始容量：选取一个合理的数组初始容量。在本示例中，我们选择 10 作为初始容量。 ‧ 数量记录：声明一个变量 size，用于记录列

資料結構與演算法入門教程。 ‧ 全書採用動畫圖解，內容清晰易懂、學習曲線平滑，引導初學者探索資料結構與演算法的知識地圖。 ‧ 源程式碼可一鍵執行，幫助讀者在練習中提升程式設計技能，瞭解演算法工作原理和資料結構底層實 現。 ‧ 提倡讀者互助學習，歡迎大家在評論區提出問題與分享見解，在交流討論中共同進步。 0.1.1 讀者物件 若你是演算法初學者，從未接觸過演算法，或者已經有一些刷題經驗，對資料結構與演算法有模糊的認識， 0‑7 評論區示例 0.2.5 演算法學習路線 從總體上看，我們可以將學習資料結構與演算法的過程劃分為三個階段。 1. 階段一：演算法入門。我們需要熟悉各種資料結構的特點和用法，學習不同演算法的原理、流程、用途 和效率等方面的內容。 2. 階段二：刷演算法題。建議從熱門題目開刷，先積累至少 100 道題目，熟悉主流的演算法問題。初次刷 題時，“知識遺忘”可能是一個挑戰，但請放心，這是很正 算法題目，實際上同時考查資料結構和演算法兩方面的知識。 1.3 小結 ‧ 演算法在日常生活中無處不在，並不是遙不可及的高深知識。實際上，我們已經在不知不覺中學會了許 多演算法，用以解決生活中的大小問題。 ‧ 查字典的原理與二分搜尋演算法相一致。二分搜尋演算法體現了分而治之的重要演算法思想。 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 16 ‧ 整理撲克的過程與插入排序演算法非常類似。插入排序演算法適合排序小型資料集。

Figure 0‑6. 评论区示例 0.2.5. 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段： 1. 算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效率等方面 内容。 2. 刷算法题。建议从热门题目开刷，如剑指 Offer和LeetCode Hot 100，先积累至少 100 道题目，熟悉 主流的算法问题。初次刷题时，“知识 算法题目，实际上同时考察了数据结构和算法两方面的知识。 1.3. 小结 ‧ 算法在日常生活中无处不在，并不是遥不可及的高深知识。实际上，我们已经在不知不觉中学会了许多 算法，用以解决生活中的大小问题。 ‧ 查阅字典的原理与二分查找算法相一致。二分查找体现了分而治之的重要算法思想。 ‧ 整理扑克的过程与插入排序算法非常类似。插入排序适合排序小型数据集。 ‧ 货币找零的步骤本质上是贪心算法，每一步都采取当前看来的最好选择。 capacity = 100 、哈希算法 hash(key) = key ，易得哈希函数为 key % 100 。下图以 key 学号和 value 姓名为例，展示了哈希函数的工作原理。 Figure 6‑2. 哈希函数工作原理 以下代码实现了一个简单哈希表。其中，我们将 key 和 value 封装成一个类 Pair ，以表示键值对。 # === File: array_hash_map.py ===

基于Python的深度学习框 架设计与实现 主讲人： 刘凡平 介绍大纲 一、背景 二、原理：深度学习框架的一般性结构 三、设计 四、应用案例 五、思考 一、背景 深度学习框架是包含深度学习模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成深度学习 的算法封装、数据调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是算法工 程师的必备工具之一。 美国 美国互联网对AI底层技术战略性投入力度较大，但中国的AI产业主要受需求拉动，大多数人工智能 公司布局应用层。 一、背景：深度学习框架的演进 一、背景：深度学习框架的重要性 二、原理：深度学习框架结构 ����� ��������� � � � ����� ���������� ������� ��������� �� �� � � � ������� ������ ������ 是否存在完美的深度学习框架？ 一切以落地场景为根基，满足业务使用即可，不要过度设计，过度设计将会导致框架越来越复杂、 臃肿。 n 实现的深度学习框架与目前主流开源的结果计算结果不一致怎么办？ 一方面深入原理，在掌握系统理论基础后去实现；另一方面每一个算法的实现细节都会不同，注意 实现细节。 感 谢！ !"#$#%&'()*+,

如何使用本书 建议通读本节内容，以获取最佳阅读体验。 0.2.1. 算法学习路线 总体上看，我认为可将学习数据结构与算法的过程分为三个阶段。 1. 算法入门。熟悉各种数据结构的特点、用法，学习各种算法的原理、流程、用途、效率等。 2. 刷算法题。可以先从热门题单开刷，推荐剑指 Offer、LeetCode Hot 100，先积累至少 100 道题量，熟 悉大多数的算法问题。刚开始刷题时，“遗忘”是 算法题目，实际上同时考察了数据结构和算法两部分知识。 1.3. 小结 ‧ 算法在生活中随处可见，并不高深莫测。我们已经不知不觉地学习到许多“算法”，用于解决生活中大大 小小的问题。 ‧“查字典”的原理和二分查找算法一致。二分体现分而治之的重要算法思想。 ‧ 算法是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤，数据结构是在计算机中组织与存储数据的方 式。 ‧ 数据结构与算法两者紧密联系。数据 entry 中获取到 value 即可； 以上述学生数据 key 学号 -> value 姓名 为例，我们可以将「哈希函数」设计为 ?(?) = ?%100 Figure 6‑2. 哈希函数工作原理 # === File: array_hash_map.py === class Entry: """ 键值对 int->String """ def __init__(self, key: