最小深度第24页

链动3+1模式商城自动滑落轮值制小程序开发

引入公排滑落机制，‌多余创客滑落到业绩最小区，‌平衡团队成员业绩。‌‌优势与创新‌：‌相较于链动2+1模式，‌链动3+1模

星星网络科技开发·2024-08-27 08:18

使用机器人打印字典序最小的字符串

请你返回纸上能写出的字典序最小的字符串。2、接口描述python3 classSolution:defrobotWithStr

EQUINOX1·2024-08-27 08:13

第二期心理咨询师培训第1组分享第52天

董宇辉的爱情观关于我们的人生，如果最终的归宿都是，择一良人，选一城市，三餐四季，春夏秋冬，我们如果都注定要这样平凡而快乐的度过一生的话，那希望我们找到的都是如自己所愿的人，一个灵魂高度契合的人，一个充满趣味的人，一个高级有深度的人

张云511·2024-08-27 08:04

贪心算法---45.跳跃游戏2

换句话说，如果你在nums[i]处，你可以跳转到任意nums[i+j]处:0<=j<=nums[i]i+j最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达nums[n-1]。

小小皮卡丘啃算法·2024-08-27 07:09

合集 | 杰西伍卡4个月了

欢迎按需自取～读书笔记✨《哈佛的6堂独立思考课》[日]狩野未希独立思考|如何建立自我意见4个技巧让思考更有深度如何恰当地表达意见✨《ShowYourWork》AustinKleon再小的个体，也有自己的品牌

杰西伍卡·2024-08-27 07:33

贪心算法---K次取反后最大化的数组和

思路：先将数组中所有负数按照绝对值由大到小依次取反，如果此时k还不为0，则反复将最小元素取反直至k为0。代码：publicintlargestSumAfterKNegations(int

小鱼在乎·2024-08-27 07:07

贪心算法---分发饼干

对每个孩子i，都有一个胃口值g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干j，都有一个尺寸s[j]。如果s[j]>=g[i]，我们可以将这个饼干j分配给孩子i，这个孩子会得到满足。

小鱼在乎·2024-08-27 07:37

【3.1】贪心算法-解分发饼干

对每个孩子i，都有一个胃口值g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干j，都有一个尺寸s[j]。如果s[j]>=g[i]，我们可以将这个饼干j分配给孩子i，这个孩子会得到满足。

攻城狮7号·2024-08-27 06:36

前端面试宝典【CSS篇】【8】

你是否曾因技术深度不够而错失良机？或是面对最新的技术趋势感到迷茫？我们的【前端面试宝典】正是为此而来。

bdawn·2024-08-27 06:04

深度学习学习经验——强化学习（rl）

强化学习强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，主要用于让智能体（agent）通过与环境的互动，逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动，以最大化其获得的累积回报。与监督学习和无监督学习不同，强化学习并不依赖于已标注的数据集，而是通过智能体在环境中的探索和试错来学习最优策略。强化学习的主要特点：基于试错学习：强化学习中的智能体通过与环境的互动，不断尝试不同的行动

Linductor·2024-08-27 06:32

深度学习学习经验——什么是深度学习

什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来自动从大量数据中学习和提取特征。深度学习尤其适合处理大规模的数据，如图像、语音和文本等。

Linductor·2024-08-27 06:02

24.8.26学习心得

验证数据集（ValidationSet）和测试数据集（TestSet）在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。

kkkkk021106·2024-08-27 06:01

深度学习--RNN以及RNN的延伸

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络，在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。RNN能够通过其内部的循环结构，捕捉到序列中前后项之间的关系。下面我将从原理、作用、应用及代码四个方面详细阐述RNN及其延伸。1.RNN的原理1.1RNN的基本结构RNN的基本结构与传统的前馈神经网络（如全连接网络）不同，它具备一种时间维度上的“

Ambition_LAO·2024-08-27 06:31

单个像素的威胁：微小的变化如何欺骗深度学习系统

深度学习（DL）是人工智能（AI）的基本组成部分。它的目标是使机器能够执行需要决策机制的任务，这些决策机制往往近似于人类推理。深度学习模型是许多先进应用的核心，例如医疗诊断和自动驾驶汽车。

FreeBuf-·2024-08-27 06:30

《好好学习》读书笔记2

第一章书摘心得：1.在知识数量相似和知识获取速度相似的情况下，我们的产品和策略能否在竞争总脱颖而出，可能越来越取决于知识的深度，即理解的深度不同，决定了结果的不同；知识管理的核心实际是通过管理知识提升我们的认知深度

柳丁ID·2024-08-27 05:51

第四章

腹式呼吸进行深度呼吸，有利于扩大肺活量，增强心肺功能。深度、平静、有节奏地呼吸会激发精力、敏锐和专注，也能带来放松、宁静和安宁。

Lotusofblue·2024-08-27 04:20

基于物理信息的深度神经网络模拟混凝土中氯离子的扩散

本研究提出了一种基于物理信息的深度神经网络来模拟氯离子在混凝土中的扩散机制并预测氯离子浓度的分布。物理定律被制定为一个损失项，以指导训练过程，并减少模型训练所需的数据。

算法如诗·2024-08-27 03:48

AI大模型日报#0825：10行代码让大模型数学提升20%、文心日均调用超6亿

《AI大模型日报》今日要点：首先，一项由独立学者提出的大模型采样改进方案“最小p采样”引起了广泛关注，该方案通过不到10行代码就能显著提升大模型在数学任务上的表现，并已得到包括谷歌

常政·2024-08-27 03:17

从0开始的算法（数据结构和算法）基础（八）

其主要思想是每次从未排序的部分中选择最小（或最大）的元素

Solidao·2024-08-27 01:38

数据结构：无向图邻接表、邻接矩阵创建及其BFS、DFS遍历(C语言)

实验内容：编程实现：1、建立一个以邻接表形式存储的图；2、建立一个以邻接矩阵形式存储的图；3、以邻接表形式存储的图的深度优先遍历；4、以邻接表形式存储的图的广度优先遍历；5、以邻接矩阵形式存储的图的深度优先遍历

基础不扎实的计算机小白·2024-08-27 00:02

每天一个数据分析题（四百九十六）- 决策树模型

A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 23:25

JS New Worker() 深度解析

JSNewWorker()深度解析文章目录一、NewWorker()是什么及为什么出现二、JS中如何使用NewWorker()1.创建Worker线程2.向Worker发送消息3.接收Worker的消息

二川bro·2024-08-26 23:53

工业相机基本知识与选型

1.2、案列1.2.1已知条件待检测物体大小：10mm×7mm;检测精度：0.01mm；视野范围：12mmx9mm；1.2.2计算相机最小分辨率=(12/0.01)(9/0.01)=1200900≈108

要记得喝水·2024-08-26 23:51

揭秘Sora：深度学习与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动

Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展，AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中，OpenAI推出的首个AI视频模型Sora，以其卓越的性能和前瞻性的技术，引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。方向一：技术解析技术架构：Sora的技术架构主要包括视频处理模块和智能生成模块。视频处理模块负责视频内容的

疾风终究没有归途·2024-08-26 22:50

设计模式深度解析：打造高质量软件架构的秘诀与策略

设计模式是软件工程中用于常见问题解决的一种优雅方式，主要分为创建型、结构型和行为型三大类。创建型设计模式涉及对象创建机制，帮助系统设计者在使用对象时，更多地关注于对象的逻辑，而不是对象的创建过程。主要包含以下几种：单例模式（SingletonPattern）：确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。建造者模式（BuilderPattern）：将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建

疾风终究没有归途·2024-08-26 22:50

大模型微调方法总结：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning

随着深度学习技术的不断发展，大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而，微调（finetuning）这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。

百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

Prompt-Tuning：大模型微调技术

随着深度学习技术的不断发展，大模型（如GPT、BERT等）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。然而，训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间，这限制了其在一些资源有限场景中的应用。

百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

深度学习学习经验——变换器（Transformer）

变换器（Transformer）变换器（Transformer）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，与循环神经网络（RNN）不同，它不依赖于顺序处理数据，而是依靠一种称为注意力机制（AttentionMechanism

Linductor·2024-08-26 19:44

打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍

以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述：1.算法实现-深度学习框架：打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。

LNTON羚通·2024-08-26 17:04

【Rust光年纪】提供安全执行环境，防止内存泄漏和非授权访问

sgx-rs到ring：深度探索Rust语言中的安全库前言随着信息安全需求的不断增加，编程社区对于安全和加密库的需求也日益迫切。

friklogff·2024-08-26 17:03

什么是LLM，主要用途有哪些，在应用中有哪些优势和局限性？

2.技术突破：深度学习架构：LLM基于先进的深度学习技

好好学习的不知名程序员·2024-08-26 16:59

写给正在老去的我们

因为老爸离不开人，尤其是解大手，得俩人帮他，所以哥和妈商量让她和我在家，哥跟姨家最小的表哥存哥去三舅家祭奠。

多嬲·2024-08-26 16:45

最小生成树 - Kruskal算法

kruskal算法---求稀疏图的最小生成树步骤1，将所有边按权重从大到小排序，调用系统的sort函数2，枚举每条边a、b,权重cif(a、b不联通)就将这条边加入集合中输入格式第一行包含两个整数n和m

我想进大厂·2024-08-26 16:26

可爱的弟弟

露珠_0076·2024-08-26 15:12

变革

晋城店可能是我们品牌中街边店中里面的最小的一个了20平方不到的一个小门脸。设计的井井有条。动线，操作台，设备，就餐区座椅，装修都给人恰到好处。电压不够，面炉改用燃气炉。不仅节省了费用，还提升了效率。

铭鑫小胖·2024-08-26 14:35

CF 967 D. Longest Max Min Subsequence

原题链接：Problem-D-Codeforces题意：多测，每次给出长度为n的数组，要求找出没有重复元素的，最长的子序列，如果不止一个最长子序列，那么就选择字典序最小的，比较字典序的时候，如果这个元素的下标是奇数

Jiu-yuan·2024-08-26 14:14

python深度学习框架——TensorFlow

TensorFlow，由Google开发的开源机器学习库，以其强大的功能和灵活性，在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。

零度°·2024-08-26 14:13

《浓缩睡眠法》改善血液循环，30分钟进入深度睡眠

读书写作羊十五《浓缩睡眠法》视觉笔记-4改善血液循环，30分钟进入深度睡眠在浓缩睡眠法的第二个要素“改善血液循环”汇总，作者介绍了几个的睡前的简单运动方式，来促进全身血液循环，从而帮助身体放松，在30分钟内快速进入深度睡眠

读书写作羊十五·2024-08-26 13:33

快速了解软件测试---（黑盒测试、白盒测试、灰盒测试、冒烟测试、回归测试、系统测试、单元测试、集成测试）按阶段、逻辑、是否运行、是否自动化、其他测试划分

1、按阶段划分（分为单元、集成、系统、验收）（1）单元测试概念：对最小单元进行检测应用场景：测试某个函数实现的功能是否正确（2）集成测试概念：在单元测试的基础上,将所有模块按照设计要求组装成系统,进行测试原因

hygge_sun·2024-08-26 13:07

计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统体育赛事热度预测系统体育赛事数据分析体育赛事可视化体育赛事大数据机器学习大数据毕业设计大数据毕设机器学习人工智能

vue.js、element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型

计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

应急智能调度模型思考（21.9.13）

系统通过对气象降雨、河道水位、重点区域影像资料的实时监测，结合历史灾情数据相关的积水深度、积水面积、降雨量、

次第前行·2024-08-26 13:31

生日快乐！（366）

其实，今天除了是两位寿星的生日外，也是我们家最小孩子的满月酒！虽然小一一不在，但是我们大家都很开心能聚在一起给她过满月！外公外婆都九十多了！记忆大不如以前了！他们都忘记了兜兜和栋栋！

诺兜妈·2024-08-26 12:26

PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归

回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr

moyao_miao·2024-08-26 11:21

回归分析系列22— 稳健回归

传统的线性回归对异常值非常敏感，因为它最小化的是平方误差。这意味着大的离群点会对回归系数产生很大影响。

技术与健康·2024-08-26 11:20

【android 布局】px和dp的概念和区别，什么情况下用px,dp,sp？

一、先搞清楚px和dp的区别px表示像素，（pixel，简写px）：是数码感光元件上最小的感光单位，也是数字图片上最小的不可再分割的元素。

Maggie-hub·2024-08-26 09:40

深度学习--Transformer和BERT区别详解

Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全摒弃了循环和卷积结构，依赖于自注意力机制和并行化的处理方式，极大地提高了模型的训练效率和效果。作用Transformer的主要作

Ambition_LAO·2024-08-26 08:36

42.接雨水 |76.最小覆盖子串 | 85.最大矩形 | 84.柱状图中最大矩形面积 |

classSolution{publicinttrap(int[]height){intres=0;Stackstack=newStackheight[stack.peek()]){intmid=stack.pop();if(stack.isEmpty())break;res+=(Math.min(height[i],height[stack.peek()])-height[mid])*(i-st

Avery51N0W·2024-08-26 08:36

基于深度学习的环境数据分析

基于深度学习的环境数据分析利用深度学习技术处理和分析大量复杂的环境数据，以揭示隐藏的模式、趋势和关系，进而支持环境监测、管理和决策。

SEU-WYL·2024-08-26 08:05

优雅下线的艺术：Eureka服务管理深度解析

优雅下线的艺术：Eureka服务管理深度解析引言在微服务架构中，服务的动态注册与发现是保证系统高可用性的关键。Eureka作为Netflix开源的服务发现框架，提供了服务注册与发现的基本功能。

2401_85842555·2024-08-26 08:34

CSS的国际化伙伴：:lang()伪类的深度解析

标题：CSS的国际化伙伴：:lang()伪类的深度解析在全球化的今天，网站和应用程序常常需要展示多种语言的内容。

2401_85812053·2024-08-26 08:34

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