字母异位词分组

手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)

这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组，以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别，而是通过算法自动进行分组。在实际应用中，我们常见的
木有鱼丸223·2025-03-14 16:52

蓝桥杯常见算法模板（Python组）

：二维：2.差分一维：二维：3.贪心4.线性DP1.最长上升子序列（子序列问题一般下标从一开始）2.最长公共子序列3.常见背包模型1.0-1背包2.完全背包3.多重背包4.混合背包5.二维费用背包6.分组背包
-777.·2025-03-14 16:45

别让理性毁了爱情

去过的地方越多，你就越能体会到文明一词的含义。当一个地区把抢婚当作是一种文化传统，并视女方反抗的越强烈婚后生活越幸福时，那么以此为判断标准的理性将会践踏一切人们坚守的底线和美德。
盐论君·2025-03-14 16:45

定了！粉丝破800w的陈雷老师确认出席创客匠人5000人的“全球创始人IP领袖高峰论坛”

大会邀请到众多行业内的顶尖大咖和领袖人物亲临现场，围绕“IP、趋势、战略、创新、增长”五大关键词，分享他们的宝贵经验和独到见解。这将是2024年底
创小匠·2025-03-14 15:14

书法绘画类毕业论文文献都有哪些？

[期刊论文]中国唐代书法与西方现代派绘画的异同——以欧阳询和马蒂斯为例期刊：《美与时代（中旬刊）·美术学刊》|2021年第003期摘要：元代赵孟頫提出"书画同源"一词,意为书法和绘画关系密切,二者的产生和发展相辅相成
六维论文推荐·2025-03-14 15:13

C# JIEBA.NET分词器开发指南

它的核心功能是将连续的中文文本切分成有意义的词语（分词），并支持关键词提取、词性标注等功能。
老胖闲聊·2025-03-14 15:12

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而，在某些场景中，不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别，例如：交通工具检测场景：同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景：同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景：同一台设备可能被误检测为“微波炉”和
Lunar*·2025-03-14 15:11

解锁Linux命令行的终极指南：从日常操作到系统掌控

关键词：Linux命令、日常操作
领码科技·2025-03-14 15:39

【H2O2 | 软件开发】Axios发送Http请求

如果您需要为面试八股文做准备，笔者建议重点关注加粗强调部分，它们是概念中的关键词。准备工作软件：【参考版本】VisualStudioCode第三方js库（框架）：【参考版本】Vue3，Axios（v
过期的H2O2·2025-03-14 14:04

【CSDN｜每日一练】编码

字母表中共有26个字母{a，b，…，z}，这些特殊的单词长度不超过6且字母按升序排列。把所有这样的长度相同的单词放在一起，按字典顺序排列，一个单词的编码就对应着它在整个序列中的位置。
海轰Pro·2025-03-14 14:33

划分字母区间

30.代码随想录算法训练营第三十天|452.用最少数量的箭引爆气球,435.无重叠区间,763.划分字母区间452.用最少数量的箭引爆气球-力扣（LeetCode）有一些球形气球贴在一堵用XY平面表示的墙面上
白鹭鸣鸣！·2025-03-14 14:00

带有理智的情绪化太可怕！

情绪化是比较友好的说法，如果我们说一个人情绪化，可能是说他：突然就怒了；突然就哭了；突然就不开心了；这里的关键词是突然，突然是什么意思呢，突然就是他喜怒哀乐的下限比一般人低太多，所以当他崩溃的时候，多数人是惊讶的
戴维斯居士·2025-03-14 13:27

Python和FastAPI框架开发和容器化部署AWS上支持多种LLM和向量数据库的微服务API

用FastAPI创建一个输入提示词和所使用的LLM名称和向量搜索方式的API，返回LLM输出文本，其中用到OpenAIGPT4o3和AWSBedrock上的多个LLM模型的API，通过内部的类配置使用的模型和向量数据搜索类型
weixin_30777913·2025-03-14 13:26

LeetCode面试经典150最优答案汇总

121122554527423813413125814151628双指针1253921671115.三数之和滑动窗口2093矩阵3654.螺旋矩阵48.旋转图像73.矩阵置零289.生命游戏哈希表49.字母异位词分组
醒了就刷牙·2025-03-14 12:52

超详细Python教程——SQL详解之DDL

DDL主要用于创建、删除、修改数据库中的对象，比如创建、删除和修改二维表，核心的关键字包括create、drop和alter；DML主要负责数据的插入、删除、更新和查询，关键词包括insert、delete
月流霜·2025-03-14 12:21

ComfyUI之“注入间隔”（Injection Interval）对生成过程进行控制

“注入间隔”决定了在这些步骤中，额外的控制信息（如提示词、控制网等带来的影响）在哪些步骤起作用。具体作用1.控制网（ControlNet）应用当
AI-AIGC-7744423·2025-03-14 11:43

开源项目的企业级性能优化服务：高价值咨询

文章标题《开源项目的企业级性能优化服务：高价值咨询》关键词：开源项目、企业级性能优化、性能评估、性能瓶颈、高可用性、性能优化服务、案例研究、优化策略摘要：本文章深入探讨了开源项目在企业环境中的性能优化问题
AI天才研究院·2025-03-14 11:39

大模型中的常用名词介绍八：【特征与数据处理、伦理与公平性等】【建议收藏】

序号模块分组说明快捷访问1模型架构与基础概念介绍了【模型架构与基础概念】相关的常见名词及含义大模型中的常用名词介绍一：【模型架构与基础概念】【建议收藏】-CSDN博客2训练方法与技术介绍了【训练方法与技术
神马行空·2025-03-14 07:41

AI Agent在企业预算管理与成本控制中的应用

AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用关键词：AIAgent、企业预算管理、成本控制、机器学习、预测模型、优化算法摘要：本文深入探讨了AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用。
SuperAGI2025·2025-03-14 06:36

芒格的双轨分析：结合定性和定量的投资方法

芒格的"双轨分析"：结合定性和定量的投资方法关键词：芒格、双轨分析、定性分析、定量分析、投资方法、系统分析摘要：芒格的“双轨分析”是一种结合定性和定量分析的投资方法，旨在通过综合分析企业的内在价值和市场趋势
SuperAGI2025·2025-03-14 04:47

LLM 为什么需要 tokenizer？

文章目录1.LLM预训练目的1.1什么是语言模型2.Tokenizer一般处理流程（了解）3.进行Tokenizer的原因3.1one-hot的问题3.2词嵌入4.结语1.LLM预训练目的我们必须知道一个预训练目的
SmallerFL·2025-03-14 03:45

计算机网络在办公自动化的应用,浅析计算机网络在办公自动化中的作用

[关键词]网络办公自动化作用[中图分类号]TP393[文献标识码]A[文章编号]1009-5349(201
生活还是要继续·2025-03-14 02:36

信号处理抽取多项滤波的数学推导与仿真

一、数学变换推导1.多相分解的核心思想将FIR滤波器的系数h(n)h(n)h(n)按相位分组，每组对应输入信号的不同抽样相位。通过分相、滤波、重组，实现与原FIR等效的处理。
jz_ddk·2025-03-14 01:02

从零开始大模型开发与微调：编码器的实现

从零开始大模型开发与微调：编码器的实现作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：自然语言处理，大模型，Transformer架构，编码器模块
AI天才研究院·2025-03-14 00:57

PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天：自然语言处理基础

PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念，重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。
凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:41

python爬虫网络中断_如何解决Python爬虫中的网络掉线问题？

当然玩的时候很开心，就是没事关键词时刻掉链子。时不时地网络掉线让人非常恼火，什么团战在梦游啊，看剧卡住不动了，相信能引起很多小伙伴的共鸣。所以，为了大家的快乐，小编找到了一个解决办法，分享给大家。
weixin_39767645·2025-03-13 22:10

渗透攻击零基础学习-XXE（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

约束通过类别关键词ANY声明的元素，可包含任何可解析数据的组合：同时xxe可进行内网探测读取/etc/hostsPayloadPHP文件读取]>&xxe;file协议读取文件]>&xxe;SVG格式]>
程序员霸哥·2025-03-13 21:36

AI编程方法第二弹：边提问边调整

AI编程的提问词非常类似于传统搜索引擎中的检索词，虽然采取了自然语言表示，但是在获取结果的策略上却很一致。
leeshuqing·2025-03-13 20:27

三天斩获10万用户。零基础用ChatGPT+Flutter开发AI算命小程序，流量变现全流程

（文末送开光版源码+裂变增长脚本）**关键词**：AI算命、ChatGPT变现、Flutter开
众口烁金·2025-03-13 19:53

PID 控制的通俗理解

PID控制由三个部分组成：比例（P）：根据当前误差调整油门。积分（I）：根据过去误差的累积调整油门。微分（D）：根据
杨航 AI·2025-03-13 18:46

【LLM大模型】大模型涌现能力及 Prompt Engineering提示词

涌现能力GPT3是第一批拥有“涌现能力”的大语言模型，即模型未经特定任务的训练，但在适当的提示下，仍然能够解决某些特定领域的问题。例如大语言模型可以解答数学问题、辅助进行编程、甚至是进行问答等，其实都属于模型的涌现能力。作为概率模型，大语言模型甚至不知道数字代表的真实含义，模型只是在学习了无数的语料之后，发现了一些数学结论之间的潜在概率关系，才最终涌现出了数学运算或者复杂推理的能力。但是“涌现能力
Langchain·2025-03-13 18:15

【AI大模型应用开发】1.3 Prompt攻防（安全） 和 Prompt逆向工程

尤其是最近GPTs刚刚开放，藏在GPTs后面的提示词就被网友们扒了出来，甚至直接被人作为开源项目发布，一点安全和隐私都没有，原作者的收益也必然受到极大损失…到目前为止，大语言模型的防御也没有一个比较完美的解决方式
同学小张·2025-03-13 18:44

揭秘Prompt Engineering 提示词工程（附学习文档）

PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域，尤其是与大型语言模型（LLM）互动时，Prompt起着至关重要的作用。形象地说：LLM是金矿：大型语言模型如同深藏不露的金矿，蕴藏着巨大的知识与创造力潜力。Prompt是钥匙：而Prompt，则是开启这座金矿的钥匙。通过精心设计的问题或指令（Prompt），我们能引导模型产生特定的、有价值的输出，如文章创作、代码编写、问题解
LLM.·2025-03-13 18:43

Transformer大模型实战 对比ALBERT与BERT

关键词：Transformer，BERT，ALBERT，自然语言处理，深度学习，模型对比，实战应用摘
AI天才研究院·2025-03-13 17:06

蓝桥杯Python组知识点

文章目录一、基础知识1.基本输入输出2.字符列表连接3.字母的大小写转换4.匿名函数lambda5.进制转换6.字符与整型之间的转换7.格式化保留小数点后几位小数8.列表排序9.str的内建函数10.list
好好学习、天天向上。·2025-03-13 15:52

华为机试—字符串通配符

让我们来学习通配符的匹配规则：‘*’符号代表匹配0个或以上的数字或字母；‘?’
rigidwill666·2025-03-13 15:20

Python基础语法笔记

)函数2、位运算2.1原码、反码和补码2.2利用位运算实现快速计算2.3利用位运算实现整数集合3、条件语句3.1if语句3.2if-else语句3.3if-elif-else语句3.4assert关键词4
熙光i·2025-03-13 15:48

flink读kafka写入mysql_Flink 1.9 实战：使用 SQL 读取 Kafka 并写入 MySQL

完整分享可以观看Meetup视频回顾：https://developer.aliyun.com/live/1416这份代码主要由两部分组成：1)能用来提交SQL文件的SqlSubmi
苏远岫·2025-03-13 10:14

Flink SQL 读取 Kafka 数据到 Mysql 实战

Flink1.9.2SQL读取Kafka数据到Mysql实战案例需求通过Flinksql使用DDL的方式，实现读取kafka用户行为数据，对数据进行实时处理，根据时间分组，求PV和UV，然后输出到mysql
小技工丨·2025-03-13 09:01

单片机入门必备常识

目录一、什么是单片机二、单片机主要的硬件功能三、单片机的工作原理：四、单片机的特点五、应用领域一、什么是单片机我们知道，计算机由控制器、运算器、存储器、输入设备、输出设备五大部分组成。
二年级程序员·2025-03-13 02:11

LLM大模型技术实战6：一文总结大模型微调方法

用好大模型的第一个层次，是掌握提示词工程(PromptEngineering)用好大模型的第二个层次，是大模型的微调(FineTuning)，这也是今天这篇文章的主题。为什么要对大模型
AIG暴躁猫叔·2025-03-12 22:16

2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。

分词器会将文本分解为一系列的单词或子词（tokens），并将它们转换为数字形式的序列。这些数字通常是单词在模型词典（voca
BigSharkTech 必杀技·2025-03-12 22:14

智能体群体决策在资产配置优化中的应用：提高组合效率

智能体群体决策在资产配置优化中的应用：提高组合效率关键词：智能体群体决策、资产配置优化、组合效率、优化算法摘要：本文旨在探讨智能体群体决策在资产配置优化中的应用，通过引入智能体群体决策机制，提高资产配置组合的效率
杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 22:13

使用PHP对接StockTV全球金融市场数据API实战指南

关键词：PHPAPI开发、金融市场数据、WebSocket实时数据、cURL实战一、项目概述StockTV作为全球领先的金融数据平台，提供覆盖股票、外汇、期货和加密货币的实时行情服务。
·2025-03-12 21:48

deepseek+ansible实现AI自动化集群部署

DeepSeek与Ansible协同配置Linux集群的完整机制方案，涵盖架构设计、工具调用链及Agent提示词体系：一、系统架构设计（四层联动）!
大囚长·2025-03-12 20:59

使用python进行单因素方差分析（ANOVA）和事后多重比较(LSD)

程序思路1、将数据放到excel里，确定两列数据，Group（分组数据）和B（对应数据列）2、程序读取excel数据3、整理数据格式，将数据分组，将数据从宽格式转换为长格式，以便于进行ANOVA分析。
thinkwindows·2025-03-12 19:55

Vue组件通信

Vue组件通信Vue组件放在components目录：1、组件是对于HTML标签的扩展2、以.vue结尾的文件都是叫做组件APP.vue叫做根组件TODO:组件的文件名字的首字母大写组件的引入importXxxfrom
星星不打輰·2025-03-12 16:36

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，
杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

关键词：物理信息神经网络；优化任务；深度学习；强化学习；航天器轨道一、
青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量
聊北辰同学·2025-03-12 11:08
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