专题训练_概率&期望第20页

力扣热题 100：图论专题经典题解析

文章目录一、岛屿数量（题目200）1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现（Java）5.复杂度分析二、腐烂的橘子（题目994）1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现（Java）5.复杂度分析三、课程表（题目207）1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现（Java）5.复杂度分析四、实现Trie（前缀树）（题目208）1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现（Java）5.复杂

剑走偏锋o.O·2025-03-10 14:41

GPT-4o 随机性揭秘：可控与不可控的奥秘

毕竟，模型在选择每个token时是从概率分布中进行采样的。但我一直没有意识到，这些概率本身并不是完全确定性的。

真智AI·2025-03-10 14:38

Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码（可训练自己数据集）

代码链接:https://github.com/Illusionna/ComputerVision/tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna/TransformerdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Illusionna

Illusionna.·2025-03-10 14:37

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。

·2025-03-10 13:16

[C/C++]滑动窗口专题/最小覆盖子串/字符串排列/找到字符串中所有字母异位词/无重复字符的最长子串/串联所有单词的子串

以下内容节选自公众号：labuladong《我写了套框架，把滑动窗口算法变成了默写题》，传送门在最下方参考链接1。我觉得非常牛逼，在此记录，方便复习。1、框架2、LeetCode76：最小覆盖子串3、LeetCode567：字符串排列4、LeetCode438：找到字符串中所有字母异位词5、LeetCode3：无重复字符的最长子串6、LeetCode30：串联所有单词的子串1、框架以下框架中，遇到

消失男孩·2025-03-10 13:02

SpringBoot统一功能处理——统一异常处理

importcom.example.demo.mod

棕豆兔＆·2025-03-10 13:31

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

专题二——滑动窗口

目录一长度最小的子数组二无重复字符的最长字符串三最大连续1的个数Ⅲ四将x减到0的最小操作数五水果成篮六找到字符串中所有字母异位词七串联所有单词的子串八最小覆盖子串原理：定义两个指针(下标)来维护所指向的区间始终是符合题目要求，大致分为三步：1进窗口：用一个指针来进行遍历搜索使指针区间符合要求2更新值：该区间符合要求后记录存储数值(可以是任意区间)3出窗口：另一个指针开始进行向后走继续查找符合要求的

有时间要学习·2025-03-10 12:28

软件架构--架构模式、特征

1.2架构师的角色期望制定架构决策持续

软件不硬·2025-03-10 10:44

AF3 block_delete_msa函数解读

这在训练时可能用于数据增强（防止模型对MSA过度依赖）。推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。

qq_27390023·2025-03-10 10:43

Springboot中使用@Async注解7大失效场景及解决方案

有时候，你可能因为线程池没配好、异常没处理好，或者Spring代理没生效等原因，导致@Async没按你期望的那样工作。

江-小北·2025-03-10 10:11

探索未来SaaS开发的新范式：AWS + React SaaS 模板

探索未来SaaS开发的新范式：AWS+ReactSaaS模板saas-templateSaaStemplateforAWS,Amplify,React,NextJSandChakra项目地址:https

潘俭渝Erik·2025-03-10 10:10

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终

寻丶幽风·2025-03-10 09:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

MySQL时间溢出原理、实战影响与全面解决方案

现象总结：timestamp字段溢出：写入2038年后

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-10 08:28

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

然而，NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本，因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种

境心镜·2025-03-10 08:54

谷歌搜索并发搜索/cookie并发生成方案

20并发，则可以每秒保持千次cookie的生成并发查询嘎嘎快，单条cookie存活为60秒，可以重复查询200次以内需要联系另外腾讯系阿里系AI训练标注也可以联系

背拥·2025-03-10 07:17

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。另外，使用Docker实现便捷测试成为一种高效的解决方案。

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

阿里云 LAMP环境配置（centos7.6+apache+mysql5.7+php7.3.4）

查看系统信息cat/etc/redhat-releaseuname-a安装apache参考这篇：用yum快速搭建LAMP平台安装mysql5.7先参考这篇卸载原来的mariadb：阿里云（Linux）Centos7

坚持到底就能逆袭·2025-03-10 06:11

Centos 7.9内核升级

手动内核从3.10升级到5.15从https://dl.lamp.sh/kernel/el7/下载两个包安装主内核包sudorpm-ivhkernel-ml-5.15.148-1.el7.elrepo.x86

TransPlus·2025-03-10 05:08

webpack-dev-server，proxy代理

如果使用了webpack-dev-server，大概率是要配置代理的devServer:{open:true,proxy:{//配置跨域'/api':{target:'https://aip.baidubce.com

码农罢了·2025-03-10 05:03

领域驱动设计（DDD）与CQRS架构实践：Eric Evans DDDSample项目深入分析

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文介绍了一个由领域驱动设计（DDD）的先驱EricEvans创建的示例项目DDDSample。

红钻头机·2025-03-10 04:31

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

Windows下的PaddleOCR本地部署

anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库（二）PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型

wangkun_cl·2025-03-10 03:22

Java多线程与高并发专题——什么是阻塞队列？

引入阻塞队列（BlockingQueue）是一种线程安全的队列数据结构，它的主要特点是：线程安全：多个线程可以安全地同时访问队列。阻塞操作：当队列为空时，从队列中获取元素的操作会被阻塞，直到队列中有元素可用；当队列为满时，向队列中插入元素的操作会被阻塞，直到队列有空间可用。BlockingQueueBlockingQueue继承了Queue接口，是队列的一种。Queue和BlockingQueue

黄雪超·2025-03-10 03:21

对于TCP协议三次握手，四次挥手的总结

报头源端口号，目的端口号不用解释，传输层封装的序号（sequencenumber）：seq，用来标识表示数据的字节流在第几位开始确认序号（acknowledgenumber）：ack，表明数据被收到，并期望从从收到的下一位开始收取

nihuhui666·2025-03-10 03:21

神经网络|(十四)|霍普菲尔德神经网络-Hebbian训练

【1】引言前序学习进程中，除了对基本的神经网络知识进行了学习，还掌握了SOM神经网络原理，文章链接包括且不限于：神经网络|(十一)|神经元和神经网络-CSDN博客神经网络|(十二)|常见激活函数-CSDN博客神经网络|(十三)|SOM神经网络-CSDN博客在此基础上，本篇文章学习一个新的神经网络：霍普菲尔德神经网络。【2】霍普菲尔德神经网络原理霍普菲尔德神经网络和SOM神经网络一样不走寻常路，SO

西猫雷婶·2025-03-10 02:17

beancount记账

之前在安卓用「那样记账」记账，换iPhone后发觉在AppStore没有，想找一款跨平台的记账软件，期望功能：记账（分类、分层的）统计图示同步找到beancount[1]，想起是之前BYVoid推荐过[

HackerTom·2025-03-10 02:41

语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域

汀、人工智能·2025-03-10 01:36

[论文笔记] LLaMA3.1与Qwen2与Apple 技术报告中预训练方案对比

https://arxiv.org/pdf/2407.21075https://arxiv.org/pdf/2407.10671https://arxiv.org/pdf/2407.21783LLaMA3.1LLaMA3.1技术报告：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

心心喵·2025-03-10 01:02

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

【摘要】本论文介绍了WebGPT，这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。

土豆.exe·2025-03-10 00:30

《DeepSeek-V3：动态温度调节算法，开启推理新境界！》

当温度较低时，模型倾向于选择高概率词

·2025-03-10 00:01

数字识别项目

集成算法·Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用

不要天天开心·2025-03-10 00:29

MVVM 模式和 MVC 模式区别

MVVMExample{{message}}//ViewModelnewVue({el:'#app',data:{//Modelmessage:''}});MVCExample//Modelletmodel

weixin_44356698·2025-03-10 00:58

Redis常问八股（一）

这种情况大概率是遭到了攻击。解决方案的话，通常都会用布隆过滤器来解决它。2.你能介绍一下布隆过滤器吗？答：布隆过滤器主要是用于检索一个元素是否在一个集合中。可以使用Redisson实现的布隆过滤器。

华东设计之美·2025-03-09 23:17

自动文摘的METEOR评价指标

参考METEOR下载详细文档$java-Xmx2G-jarmeteor-*.jarexample/xray/system1.hypexample/xray/reference-norm-writeAlignments-fsystem1

Shirveon·2025-03-09 23:14

自我训练模型：通往未来的必经之路？

摘要在探讨是否唯有通过自我训练模型才能掌握未来的问题时，文章强调了底层技术的重要性。当前，许多人倾向于关注应用层的便捷性，却忽视了支撑这一切的根本——底层技术。

耶耶Norsea·2025-03-09 22:11

PyTorch 学习路线

数学基础：了解线性代数、微积分、概率论（深度学习的基础）。机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

代码随想录算法训练营第八天|代码随想录 541. 反转字符串 II

Day8代码随想录字符串代码随想录541.反转字符串II反转字符串如何调用函数×reverse(s[i],s[n-1])√reverse(s.begin()+i,s.end())×reverse(s[i],s[i+k-1])√reverse(s.begin()+i,s.begin()+i+k);reverse左闭右开不包含第二个参数的位置如果要反转i到i+k-1区间内的字符应该reverse(s.

心爱心爱·2025-03-09 22:34

华为OD机试 - 幸运数字（Java 2024 E卷 100分）

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天

哪吒·2025-03-09 22:33

使用DeepSeek来构建LangGraph Agent

随着DeepseekR1的发布，我们不得不把目光聚焦在这个能赶超多个顶流大模型的模型身上，它主要是其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。

乔巴先生24·2025-03-09 21:59

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

构建未来：基于Spring Boot与Spring Cloud的Java微服务之旅

构建未来：基于SpringBoot与SpringCloud的Java微服务之旅java-microservices-examplesJavaMicroservices:SpringBoot,SpringCloud

胡蓓怡·2025-03-09 16:46

Spring R2DBC 示例项目指南

SpringR2DBC示例项目指南spring-r2dbc-sampleCodesamplesfordemonstratingR2dbc,SpringR2dbc,andSpringDataR2dbc.项目地址

魏纯漫·2025-03-09 16:46

OpenAI O1在跨语言生成中的应用：从多语言处理到文化适应性

全文目录：开篇语前言目录1.OpenAIO1的多语言生成技术概述O1模型的架构大规模预训练与迁移学习2.O1如何处理语言文化差异语言的隐性差异与文化背景文化敏感内容生成3.O1在多语言环境中的应用跨语言生成自动翻译与多语言理解全球化内容创作

喵手·2025-03-09 16:40

【GPT入门】第10课 FunctionCalling介绍

其训练数据无法涵盖世间所有信息，尤其是在垂直领域以及非公开数据方面，必然存在缺失。另一方面，大模型难以掌握最

*星星之火*·2025-03-09 16:09

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