字符串训练第39页

Python基础知识10

在Python编程领域，内存模型紧密围绕对象展开，一切数据，无论是数字、字符串，还是列表等复杂结构，均以对象的形式存在于内存之中。

ylfhpy·2025-02-11 12:29

唤醒 AI 算力，专有云 ABC Stack 面向企业级智算平台的 GPU 提效实践

大模型训练的时候，我们会请技术专家

·2025-02-11 12:16

在 JavaScript 中使用基于 MoonBit 的高性能 Wasm 库

在之前的一篇博客文章中，我们探索了如何在MoonBit的WasmGC后端中直接使用JavaScript字符串。

·2025-02-11 11:44

云上一键部署 DeepSeek-V3 模型，阿里云PAI Model Gallery 最佳实践

为了实现高效的推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了MLA（Multi-headLatentAttention）和DeepSeekMoE架构。

·2025-02-11 11:44

python分割字符串为字母_关于python：以大写字母分割字符串

在出现给定字符集之前拆分字符串的pythonic方法是什么？

weixin_39801475·2025-02-11 11:22

DeepSeek与ChatGPT对比：技术、应用与未来趋势

DeepSeek和ChatGPT作为其中的典型代表，各自凭借独特的技术架构、训练方式和应用优势，在不同领域展现出卓越的性能。

CodeJourney.·2025-02-11 11:49

双周报Vol.65:新增is表达式、字符串构造和数组模式匹配增强、IDE模式匹配补全增强...多项技术更新！

2025-02-10MoonBit更新新增is表达式这个表达式的语法形式为exprispat，这个表达式为Bool类型，当expr符合pat这个模式的时候返回true，比如：fnuse_is_expr(x:Int?)->Unit{ifxisSome(i)&&i>=10{...}}Pattern中可以引入新的binder，这个binder可以以下两种情况中使用：e1&&e2中当e1是个is表达式的时

·2025-02-11 11:34

c语言基础

字符数组和指针当你写chara[]=“abcd”;时，这实际上会将字符串常量"abcd"中的内容复制到字符数组a中。

sisyphoslee·2025-02-11 10:45

Pyside(PyQt)开发中英文版软件

自己研究了一阵子，差不多走通了，把方案分享给大家操作流程在代码中将需要翻译的字符串用tr包裹，如下图所示编写脚本，将所有需要翻译的py文件加入ts，这里我写bat脚本举例(如果是linux环境，编写shell

MC皮蛋侠客·2025-02-11 10:14

力扣——单词拆分

单词拆分给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典，判定s是否可以由空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。说明：拆分时可以重复使用字典中的单词。

不易撞的网名·2025-02-11 10:10

DeepSeek Coder 填空任务在代码生成和补全中具体是如何实现的？

DeepSeekCoder在代码生成和补全中的实现主要依赖于其强大的预训练机制和特定的训练任务设计。

百态老人·2025-02-11 10:09

leetcode 402. 移掉 K 位数字

题目如下数据范围本题可以利用贪心来做，显然我们的目标是使得结果串尽量小，当两个字符串长度相等时靠前的字符越小整个串越小。例如"1243"k=1删除4就行，因为剩下的串长度为3最小的自然是"123"。

萌の鱼·2025-02-11 09:07

DeepSeek-v3笔记(1)

它主要解决不同routeexpert训练不平衡问题，思路就是谁训得少了就把谁被选中的概率抬高。至于MLA

蒸土豆的技术细节·2025-02-11 09:06

Algorithm：【算法进阶之路】之算法面试刷题集合—字符串相关算法的简介、习题集合(字符串的排列/无重复字符的最长子串/最长公共前缀/最长回文子串/字符串相乘/反转字符串中的单词/单词拆分/字符串

Algorithm：【算法进阶之路】之算法面试刷题集合—字符串相关算法的简介、习题集合(字符串的排列/无重复字符的最长子串/最长公共前缀/最长回文子串/字符串相乘/反转字符串中的单词/单词拆分/字符串解码

一个处女座的程序猿·2025-02-11 09:06

算法训练day51Leetcode139.单词拆分多重背包了解背包问题总结

这个布尔数组代表字符串s[0..i]能否通过拼接字典中的单词来形成。dp[0]=true的原因是一个空字符串总是可以被形成。

dc爱傲雪和技术·2025-02-11 09:36

人工智能在制造业的具体应用案例-总纲

模型训练：使用ML.NET或TensorFlow.NET训练回归模型，预测设备剩余寿命。实时预测：将模型部署到C

局外人_Jia·2025-02-11 09:05

【代码随想录训练营】【Day05休息】【Day06】第三章｜哈希表｜哈希表理论基础｜242.有效的字母异位词｜349. 两个数组的交集｜202. 快乐数｜1. 两数之和

蚝油菜花·2025-02-11 09:35

『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普！

时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量（新的规模定律？）强化学习（新的规模定律？）

AI大模型前沿研究·2025-02-11 09:02

力扣139.单词拆分

问题给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出s。

MarlboroLRX·2025-02-11 09:01

[机缘参悟-233]：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。这既称为经验，也称为成见，也称为认知。

前言：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。

文火冰糖的硅基工坊·2025-02-11 09:31

力扣LeetCode139.单词拆分及Python源码实现

本来是完成一个项目中一个问题：给定一个字符串和词典将它进行切分，且切分的每个词语都要是词典中的单词，问一共有多少种不同的切分方法。

一只特立丶独行的猪·2025-02-11 09:00

Ai测试平台架构

以下是AI效率提升平台建议的数据库架构的翻译：表格和关系团队（Teams）team_id（主键）team_name（字符串）项目（Projects）project_id（主键）team_id（外键，关联到

上海_彭彭·2025-02-11 08:58

深度学习｜表示学习｜Batch Normalization 详解：数学、代码与经验总结｜22

如是我闻：在深度学习模型中，BatchNormalization（简称BN）是一种常用的技术，能有效加速训练并提高模型的稳定性。

漂亮_大男孩·2025-02-11 08:56

TensorFlow 学习笔记--基础文本分类

这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考：[基本文本分类](htt

小陈加油中····2025-02-11 08:55

HTML之JavaScript分支结构

HTML之JavaScript分支结构ifswitchDocument/*ifif(表达式){语句1;}elesif(){语句2;}else{语句3;}1.非空字符串('xxx')会判断为true，空字符

录大大i·2025-02-11 07:18

Transformer 的辉煌与大模型方向确立，点燃AGI之火把

DeepSeek-V3，指明下一个阶段大模型发张方向，破壁：资金壁垒：训练成本降低，适配丰富硬件，总过进一步降低资金需求。

dingcb168·2025-02-11 07:47

ABB 洛谷 - P9606 最长回文后缀

题目大意求使给定字符串变成回文串，需要在末尾加入字母的最少数量题目分析对于给定的字符串分析：如果字符串末尾为长度为k的回文串，那么需要在末尾加入字母的最少数量，则为n-k，那么，这道题就转化成了，求字符串的最大回文后缀

Unwaretle·2025-02-11 07:15

AI知识库和全文检索的区别

1.2知识推理逻辑推理：通过知识图谱或预训练模型，AI知识库可以进行逻辑推理，回答复杂问题。多跳推理：能够从多个数据源中提取信息，综合生成答案。1.

xixingzhe2·2025-02-11 07:44

如何通过腾讯 ima.copilot 训练自己的知识库

如何通过腾讯ima.copilot训练自己的知识库在信息爆炸的时代，拥有一个专属的知识库，能让我们在学习、工作中快速获取所需信息，极大地提升效率。

老黄浅谈质量·2025-02-11 07:13

字符串高频算法：无重复字符的最长子串

简单思路][^1]以示例一中的字符串abcabcbb为例，找出==从每一个字符开始的，不包含重复字符的最长子串==，其中最长的那个字符串即为答案。

Fanfffff720·2025-02-11 07:12

基于数据库配置的 JSON 转换工具，解决两个不同结构不同字段名的 JSON字符串之间的转换问题，支持xml形式的JSON

背景公司启动了一个紧急项目，需要与几个第三方系统对接。虽然一开始约定好了系统间交互的接口文档，但随着版本的迭代、需求的变更各系统都做了不小的改动。问题1.第三方的接口参数JSON属性名称与文档不一致2.第三方的接口入参JSON结构与文档不一致3.同一个业务，不同系统的接口结构不一样如何在不修改原有代码的基础上，对参数进行动态的转换解决上述问题？解决思路参数转换可配置化，在数据库中维护一套原有JSO

toneylyx·2025-02-11 06:40

基于token进行登录，每次请求携带token

Token，也称为“令牌”，是服务端生成的一串字符串，以作客户端进行请求的一个令牌，当第一次登录后，服务器生成一个Token便将此Token返回给客户端，以后客户端只需带上这个Token前来请求数据即可

小杨爱编程·2025-02-11 06:05

谈谈你了解的python_GitHub - hutianli/python_interview_question: 关于python的面试题

3.3、请反转字符串“aStr”?3.4、将字

weixin_39639686·2025-02-11 05:30

增强具身基础模型的通用动作

在多样化的互联网规模数据上进行训练是近期大型基础模型成功的关键因素。然而，使用相同的方法构建具身智体面临着明显的困难。

硅谷秋水·2025-02-11 04:25

一文搞定多种Deepseek R1 部署方法，总有一款适合你

它不仅在数学、编程、自然语言推理等任务上全面对标甚至超越了OpenAI的o1，而且训练成本仅

sznormal·2025-02-11 04:21

JavaScript 高阶

介绍10个高级JavaScript技巧，包括解构赋值、Currying、防抖与节流、记忆化、代理对象、生成器、控制台使用、结构化克隆、自执行函数和标记模板字符串，旨在提高开发效率和代码质量。

一只理智恩·2025-02-11 04:21

DeepSeek R1为什么能

DeepSeekR1模仿人类思考方式的核心在于其纯强化学习训练方式，这种方式更接近人类通过试错和反馈来学习的过程。与GPT等传统模型依赖大量标注数据进行监督学习不同，Dee

森焱森·2025-02-11 03:48

【AI学习】LLM的发展方向

Scalinglaw，以前主要集中在LLM的预训练方面。一段时间有个说法，

bylander·2025-02-11 03:47

【AI学习】DeepSeek为什么强？

四个方面：模型的智能水平、训练成本、推理成本和用户体验。一、DeepSeek的智能水平DeepSeekV3的智能水平，技术报告展现的性能对比图：是什么导致了DeepSeek的模型性能，是模型架构吗？

bylander·2025-02-11 03:17

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

Kfold交叉验证心得

因为k越大我们验证的次数就越多，最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。1.容易给机器造成过重负担，花费大量时间。

野营者007·2025-02-11 02:41

GEE训练教程——基于sentinel-1数据的筛选和可视化操作

rightValue,rightField,leftValue)Arguments:Returns:FilterupdateMask(mask)Arguments:Returns:Image代码解释代码结果简介GEE训练教程

此星光明·2025-02-11 02:11

GEE 训练教程——基于全球人口数据、夜间灯光数据和sentinel-2数据的可视化

VCMCFG函数ee.Filter.inList(leftField,rightValue,rightField,leftValue)Arguments:Returns:Filter代码解释代码结果简介GEE训练教程

此星光明·2025-02-11 02:41

GEE 训练教程——基于Sentinel-2数据的SAVI 和 NDVI 图层添加到地图上的可视化分析

目录简介指数函数expression(expression,map)Arguments:Returns:Image代码解释代码结果简介GEE训练教程——基于Sentinel-2数据的SAVI和NDVI图层添加到地图上的可视化分析指数

此星光明·2025-02-11 02:40

RLHF代码解读

参考资料参考资料代码RLHF训练流程SFT 将人类打好标签的数据输入到一个预训练的模型，进行languagemodeling。

木木木马马·2025-02-11 00:25

WPF入门_06资源和样式

共享资源的方法5、在CustomControlLibrary中定义和使用共享资源6、样式7、样式触发器1、资源基础介绍尽管每个元素都提供了Resources属性，但通常在窗口级别上定义资源，如下定义一个字符串资源

思忖小下·2025-02-11 00:53

BUUCTF Crypto题目记录

66%6c%61%67%7b%61%6e%64%20%31%3d%31%7dflag{and1=1}看我回旋踢synt{5pq1004q-86n5-46q8-o720-oro5on0417r1}观察已知字符串已经存在

Vigorousy·2025-02-11 00:49

大模型入门（六）—— RLHF微调大模型

2）训练奖励模型奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。

LLM.·2025-02-10 23:17

DeepSeek联邦学习（Federated Learning）基础与实践

联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种在分布式环境中训练模型的技术，允许多个设备或节点在不共享原始数据的情况下协同训练模型。

Evaporator Core·2025-02-10 23:44

DeepSeek自监督学习基础与实践

自监督学习（Self-SupervisedLearning,SSL）是一种利用未标注数据进行模型训练的技术。

Evaporator Core·2025-02-10 23:43

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