天梯训练题第52页

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

然而，AI仍然面临着一些瓶颈，例如：数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能，而获取和标注这些数据往往成本高昂。

AI天才研究院·2025-02-10 11:41

神经网络的训练过程详解

在深度学习领域中，训练一个神经网络是一项复杂但系统的工作过程。下面将从基本概念到具体步骤逐步阐述神经网络的训练方法一、神经网络的基本概念神经网络的结构输入层：接收外部数据，通常为多维向量。

西洲啊·2025-02-10 10:31

使用accumulate step节省显卡内存

使用前提：单卡，模型+batch=1的数据能跑起来使用accumulatestep的意思就是，每次forward较小的batch，如batch=4，每4steps再更新一次参数，训练结果等效于batch

前程似锦蝈蝈·2025-02-10 09:57

【华为OD机试真题】40、数字字符串组合倒序 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py）

OD各个时间阶段的机试真题，每日定时更新，本专栏每篇的文章都会将使用C++、Python、Java三种语言进行更新解答，每个题目的思路分析都非常详细，超过百字欢迎大家订阅学习，代码可以直接运行使用一、题

KJ.JK·2025-02-10 08:05

复原IP地址(力扣93)

有了上一道题分割字符串的基础，这道题理解起来就会容易很多。相同的思想我就不再赘述，在这里我就说明一下此题额外需要注意的点。

qy发大财·2025-02-10 07:29

修剪二叉搜索树(力扣669)

这道题还是比较复杂，在递归上与之前写过的二叉树的题目都有所不同。如果当前递归到的子树的父节点不在范围中，我们根据节点数值的大小选择进行左递归还是右递归。

qy发大财·2025-02-10 07:59

组合(力扣77)

从这道题开始，我们正式进入回溯算法的学习。之前在二叉树中只是接触到了一丢丢，而这里我们将使用回溯算法解决很多经典问题。那么这道题是如何使用回溯算法的呢？在讲回溯之前，先说明一下此题是如何递归的。

qy发大财·2025-02-10 07:59

ai大模型学习和实践

1.3以下方法被用于处理序列数据的是1.4注意力机制是什么2、变革里程碑：transformer的崛起2.1Transformer模型和注意力机制的关系2.2Transformer模型和注意力机制在数据训练上有差异

编程ID·2025-02-10 07:26

【算法练习】leetcode每日一题 665. 非递减数列

665.非递减数列难度简单481给你一个长度为n的整数数组，请你判断在最多改变1个元素的情况下，该数组能否变成一个非递减数列。我们是这样定义一个非递减数列的：对于数组中所有的i(0<=i<=n-2)，总满足nums[i]<=nums[i+1]。示例1:输入:nums=[4,2,3]输出:true解释:你可以通过把第一个4变成1来使得它成为一个非递减数列。示例2:输入:nums=[4,2,1]输出:

Let it beSun·2025-02-10 07:56

leetcode80:删除有序数组中的重复项||

原题地址：80.删除有序数组中的重复项II-力扣（LeetCode）题目描述给你一个有序数组nums，请你原地删除重复出现的元素，使得出现次数超过两次的元素只出现两次，返回删除后数组的新长度。

向阳1218·2025-02-10 06:24

数量20一组复盘250208

ps:连算带蒙，对的还行，就是时间太长了，如果1道题2分钟就很合适了。

小卒曹阿瞒·2025-02-10 06:54

申论应用文【2017副省第四题 “水生态+扶贫”】

材料：近日，“秋水长天水美中国”采访团调研了G市的水生态文明建设情况。记者经过走访发现，G市某些区县的“水生态+扶贫”模式，对欠发达地区在保持青山绿水的同时大力推进脱贫工作，具有很强的借鉴意义。G市以山地、丘陵为主，占总面积的80.98%。全市溪水密布，河流纵横。G江是G市最大的河流，其在市内各地又分布有一级支流两条，二级支流十条。资料显示，上世纪80年代，G市所辖的三区十四县水土流失面积达到28

小卒曹阿瞒·2025-02-10 06:23

力扣80：删除排序数组中的重复项 II

这道题要求我们原地删除重复出现的元素，使得每个元素最多出现两次，并返回删除后数组的新长度。同时，题目要求使用O(1)的额外空间来实现。

菠罗吹雪·2025-02-10 06:52

基于yolo的自定义模型训练

YOLOv8自定义模型训练全流程指南，包含数据准备、标注、训练的详细步骤和可视化说明一、数据准备流程图graphTDA[拍摄商品照片]-->B[数据标注]B-->C[划分数据集]C-->D[配置YAML

阿拉斯攀登·2025-02-10 06:18

打造智能体育赛事分析：YOLO目标检测系统详解

2.项目目标构建一个能够自动检测体育赛事中的目标的系统实现一个用户友好的UI界面使用YOLOv8/v7/v6/v5模型进行检测提供完整的训练数据集二、环境准备

A等天晴·2025-02-10 06:17

力扣题.80 删除有序数组中的重复项 II

80.删除有序数组中的重复项IIhttps://leetcode.cn/problems/remove-duplicates-from-sorted-array-ii/给你一个有序数组nums，请你原地删除重复出现的元素，使得出现次数超过两次的元素只出现两次，返回删除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组的条件下完成。示例1：输入：nums=[1,1,1,2,2,3]输出

从此不叫無名·2025-02-10 06:17

申论应用文类【2017副省第二题 “城市水系建设笔记”】

材料：某代表团考察国外城市水系建设情况，以下是代表团团长所做的考察笔记：·纵观世界范围内的一些著名河流，大多数经历了“先污染，后治理”“先开发，后保护”的曲折历程。人们在遭受大自然的报复后，开始更加审慎地思考对河流水系的管理，并在不断实践及摸索过程中，逐步形成较为先进的河流水系规划理念及成熟的管理经验，值得我们借鉴。管理体制·英法两国的水管理体制不尽一致，但还是有许多共同之处，值得我们学习。英法两

小卒曹阿瞒·2025-02-10 06:44

人工智能应用-智能驾驶精确的目标检测和更高级的路径规划

1.环境准备首先，确保安装了以下库：pipinstalltensorflowopencv-pythonnumpymatplotlib2.目标检测（使用预训练的深度学习模型）目标检测可以使用预训练的深度学习模

小赖同学啊·2025-02-10 05:41

2025 2.4-2.9 week 2

基于这一周的比赛发现一些问题：数据量大的数据不会处理思考问题的方式很奇怪，容易想的复杂或思维一直在绕圈，其实也是因为做（补）题不够多2.补题1.SMUWinter2025Round6B.Stre

ezv233·2025-02-10 05:38

【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》

本文的核心贡献包括：1）定义攻击模型和扰动集以优化模型参数；2）强调网络容量对对抗鲁棒性的影响；3）提出对抗训练作为提升模型鲁棒性的关键方法。本文为深度学习模型的对抗鲁

智算菩萨·2025-02-10 03:25

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction

JL_Jessie·2025-02-10 03:54

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。

一只波加猹~·2025-02-10 03:54

算力机房选择RoCE还是InfiniBand（IB）

前言超高带宽、超低延迟、超高可靠，这是大模型训练对于网络的要求。多年来，TCP/IP协议一直是互联网通信的支柱，但对于AI网络来说，TCP/IP在某些方面存在着致命的缺点。

helpme流水·2025-02-10 03:52

2024 年 3 月青少年软编等考 C 语言三级真题解析

目录T1.我家的门牌号T2.最接近的分数思路分析T3.菲波那契数列T4.表达式求值T5.广义格雷码T1.我家的门牌号此题为2021年12月三级第一题原题，见2021年12月青少年软编等考C语言三级真题解析中的

朔北 Clancy·2025-02-10 02:19

系统架构设计师案例分析解题技巧与模拟测试：架构设计常见问题剖析

在本系列文章中，我们将通过一道道精心设计的案例分析题，深入剖析案例分析的解题技巧，并提供详细的答案解析，助力考生在考试中取得优异成绩。二、案例

Evaporator Core·2025-02-10 01:38

AI大模型：一文搞懂大模型文件存储格式新宠GGUF

在日常AI模型训练过程中，训练好的模型权重通常需要以一种格式存储在磁盘中。

Llama-Turbo·2025-02-10 01:37

一切皆是映射：域适应在DQN中的研究进展与挑战

然而，DRL的成功往往依赖于大量高质量的训练数据，而这些数据在现实世界中往往难以获取或成本高昂。这使得DRL的应用受到了很大的限制。域适应(DomainAdaptation)作为迁移学习的一

AI天才研究院·2025-02-10 00:33

解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

目录1.问题报错2.可能原因2.1GPU内存不足2.2缓存问题2.3CUDA和Pytorch版本不兼容2.4CUDA和cuDNN版本不兼容3.验证CUDA是否可用4.参考1.问题报错在使用GPU加速模型训练的过程中经常会遇到这样的错误

Jurio.21·2025-02-10 00:31

景联文科技：专业数据采集标注公司，助力企业提升算法精度！

随着人工智能技术加速落地，高质量数据已成为驱动AI模型训练与优化的核心资源。据统计，全球AI数据服务市场规模预计2025年突破200亿美元，其中智能家居、智慧交通、医疗健康等数据需求占比超60%。

景联文科技·2025-02-09 23:55

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读

文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献1.贡献后训练：基础模型的大规模强化学习蒸馏：较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2

tangjunjun-owen·2025-02-09 23:54

MoE揭秘

众所周不知，2025年春节爆火的DeepSeek用了MoE架构，本人才疏学浅，想从技术角度深入讲解MoE（混合专家系统）的各个方面，包括数据准备、训练、部署、调用时的专家调度、缓存机制等，同时扩展一些相关的技术细节和实际工程中的挑战与解决方案

9命怪猫·2025-02-09 23:21

片段阅读：行测高分的关键突破口

在公务员考试的行测科目中，片段阅读占据着举足轻重的地位，它不仅题量可观，更是对考生阅读理解、归纳概括、逻辑推理等综合能力的全方位考查。

张小小大智慧·2025-02-09 23:21

【Pytorch实战教程】让数据飞轮转起来：PyTorch Dataset与Dataloader深度指南

二、Dataset：数据集的编程接口2.1自定义Dataset三要素2.2实战案例：图像分类数据集三、Dataloader：高效数据流水线3.1核心参数解析3.2数据流可视化3.3多卡训练支持四、综合实战

若北辰·2025-02-09 21:41

Day 6 真假美猴王：AI质检的“火眼金睛”与“乌龙大赏”--美的AI质检员一夜“开除”50名老师傅！只因发现肉眼看不见的0.01mm致命气泡！

目录一、血腥开场：微波炉内胆的“隐形杀手”二、死亡案例：AI把工人影子当“缺陷”三、AI质检段位表：从“睁眼瞎”到“钛合金眼”四、乐高教学：3步训练“AI质检员”五、装逼话术实战指南六、专业名词扫盲：AI

泛泛不谈·2025-02-09 21:39

DeepSeek Coder 的训练数据集是如何构建的？

DeepSeekCoder的训练数据集构建过程涉及多个步骤和策略，其核心目标是确保高质量、多样性和针对性的数据，以支持模型在代码生成和任务完成中的卓越表现。

百态老人·2025-02-09 21:09

【运行别超时】最近小何去在我们学校的比赛中遇到一个有意思的题，答案做出来了，但运行总是超时。这怎么解决呢？来看看吧。

题目内容如下：小C最近在研究数论，他发现质数有太多美妙的性质了，于是他想要统计一下一段区域里的数有多少是质数，请你编程帮他解决这个问题吧。输入格式:第一行一个正整数t，表示数据组数。（1≤t≤105）接下来t行，每行两个正整数l，r，表示区间的左右端点。(1≤l≤r≤106)输出格式:每组数据输出一个整数，表示闭区间[l,r]中的质数数量输入样例:21326输出样例:在这里给出相应的输出。例如：2

小浩~·2025-02-09 21:38

解锁DeepSeek大模Q型：超实用提示词技巧大放送

DeepSeek大模型简介DeepSeek是由深度求索(DeepSeekInc.)团队开发的大型预训练语言模型，以其高效推理、多模态融合及对垂直领域的深度优化而著称。

计算机学长·2025-02-09 20:04

DeepSeek创始人专访：中国的AI不可能永远跟随，需要有人站到技术的前沿

训练成本估计只有Llama3.1405B模型的11分之一，后者的效果还不如它。

人工智能学家·2025-02-09 20:34

基于机器学习的DDoS检测系统实战

基于机器学习的DDoS检测系统实战（Python+Scikit-learn）｜毕业设计必备摘要：本文手把手教你从0到1实现一个轻量级DDoS攻击检测系统，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与可视化分析。

计算机毕业设计指导·2025-02-09 19:28

创建一个基于YOLOv8+PyQt界面的驾驶员疲劳驾驶检测系统实现对驾驶员疲劳状态的打哈欠检测，头部下垂疲劳眼睛检测识别

如何使用Yolov8创建一个基于YOLOv8的驾驶员疲劳驾驶检测系统文章目录1.数据集准备2.安装依赖3.创建PyQt界面4.模型训练1.数据集准备2.模型训练数据集配置文件(`data.yaml`)训练脚本

QQ_767172261·2025-02-09 19:54

动态词表采样：一种控制模型词表大小的新方法

背景介绍随着深度学习技术的发展，尤其是Transformer架构的成功应用，预训练语言模型如BERT、GPT等取得了

东方佑·2025-02-09 18:50

微软 LayoutLM：文档理解的强大工具

-09近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】LayoutLM是微软开发的一款预训练模型

·2025-02-09 18:35

从零开始构建一个大语言模型-第六章第一节

第六章目录6.1不同类型的微调6.2准备数据集6.3创建数据加载器6.4用预训练权重初始化模型6.5添加分类头6.6计算分类损失和准确率6.7在有监督数据上微调模型6.8将大语言模型用作垃圾邮件分类器本章内容涵盖介绍不同的大语言模型微调方法为文本分类准备数据集修改预训练大语言模型以进行微调使用微调后的大语言模型对新数据进行分类到目前为止

释迦呼呼·2025-02-09 18:17

《Xsens动捕与人形机器人训练》讲座将于1月9日下午2:30在线上召开

《Xsens动捕与人形机器人训练》讲座将于1月9日下午2:30在线上召开，本次讲座中来自Xsens的人形机器人与动捕技术专家JeffreyMuller与DennisKloppenburg不仅将就Xsens

虚拟现实产品超市·2025-02-09 17:11

T5模型-基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型

T5模型通过在大规模数据集上进行预训练，并使用迁移学习的方式在各种自然语言处理任务上取得了出色的性能。它的设计理念是将所有NLP任务都转化为文本到文本的形式，包括文本分类、序列标注、机器翻译等等。

Jiang_Immortals·2025-02-09 16:09

接入deepseek构建RAG企业智能问答系统

RAG基础流程AI大模型回答问题的方式AI大模型基于其训练的数据回答所有问题。如果未针对特定业务（如美团）进行专门“学习”，面对直接相关的问题时，无法给出理想的答案。

da pai ge·2025-02-09 16:08

大模型 RAG 知识总结

已经具备了较强能力的基础上，仍然存在以下问题：幻觉问题：LLM文本生成的底层原理是基于概率的tokenbytoken的形式，因此会不可避免地产生“一本正经的胡说八道”的情况；时效性问题：LLM的规模越大，大模型训练的成本越高

da pai ge·2025-02-09 16:38

蓝桥杯 — 单片机综合训练平台简介

目录1、单片机综合训练平台简介2、特点3、STC89C52RC处理器主要性能指标1、单片机综合训练平台简介CT107D是北京国信长天科技有限公司为“2011年全国电子专业人才设计与技能大赛-单片机设计与开发项目

嵌入式职场·2025-02-09 15:00

DeepSeek V3 vs R1：到底哪个更适合你？全面对比来袭

1、V3的训练秘籍

伟贤AI之路·2025-02-09 14:26

团体程序设计天梯赛-练习集 01

天梯赛题解合集团体程序设计天梯赛-练习集（L1-001-L1-012）团体程序设计天梯赛-练习集（L1-013-L1-024）团体程序设计天梯赛-练习集（L1-025-L1-036）团体程序设计天梯赛-

温柔说给风·2025-02-09 14:26

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