神经网络+深度学习（算法）

华为OD机试 - 图片整理（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 100分）

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哪 吒·2025-03-22 21:32

华为OD机试 - 宜居星球改造计划 - 图的多源BFS（Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分）

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哪 吒·2025-03-22 21:02

华为OD机试 - 红黑图（Python/JS/C/C++ 2023 B卷100分）

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华为OD机试 - DNA序列（Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分）

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华为OD机试 - 书籍叠放 - 逻辑分析（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分）

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华为OD机试 - 购买水果最便宜的方案 - 数组（Python/JS/C/C++ 2024 C卷 100分）

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华为OD机试 - 目录删除 - 深度优先搜索dfs算法（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分）

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华为OD机试 - 寻找最富裕的小家庭（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分）

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哪 吒·2025-03-22 21:02

B2143 进制转换

题目描述用递归算法将一个十进制整数X（1≤X≤109）转换成任意进制数M（2≤M≤16，M为整数）。输入格式一行两个数，第一个十进制整数X，第二个为进制M。输出格式输出结果。
1101.01·2025-03-22 21:31

3.19学习总结

学习了Java中的面向对象的知识点完成一道算法题，找树左下角的值，错误的以为左下角只能是最底层的左节点，但指的是最底层最左边的节点
2402_88131930·2025-03-22 20:31

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。
几道之旅·2025-03-22 20:30

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。
weixin_贾·2025-03-22 20:59

栈 力扣hot100热门面试算法题 面试基础 核心思路 背题 滑动窗口最大值 字符串解码 每日温度 柱状图中最大矩形 有效的括号 最小栈

栈栈的核心思路：每个数都要进栈or队列，但是要及时维护栈or队列，当某元素没有存在的意义时就删掉，关键是思考栈尾什么时候有用与没用。滑动窗口最大值https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/题解链接https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/solutions/3067170/d
尘土哥·2025-03-22 20:26

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。
惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

使用OTP动态令牌认证

基于OTP算法的动态令牌加强了帐号的安全性，简单易用。1、什么是OTP动态令牌认证？OTP（One-TimePassword）是一种基于共享密钥和时间戳算法的一次性密码。
yangtom249·2025-03-22 19:54

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析
百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。
百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

广州各大IT公司情况调查总结

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Monika Zhang·2025-03-22 19:52

YOLO算法全面改进指南（二）

以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架，结合前沿技术与多领域创新，提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。
niuTaylor·2025-03-22 18:13

算法之魂：深入剖析数据结构中的七大排序算法

无论你是处理数据库查询结果还是优化搜索效率，了解不同的排序算法及其适用场景都至关重要。本文将介
GeminiGlory·2025-03-22 18:13

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname
豆芽819·2025-03-22 18:10

LLM-Agent方法评估与效果分析

从基础的单智能体强化学习算法（如PPO）到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现，研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。
·2025-03-22 18:50

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

更新时间：2025-03-21LeetCode刷题目录：算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录：计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！
Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

如果你是一个LLM大模型的“技术小白”，我们建议的学习路径如下：技术交流群前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU
AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

Stacking算法：集成学习的终极武器

Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。
civilpy·2025-03-22 14:16

集成学习（上）：Bagging集成方法

但当我们把多个模型的智慧集合起来，就能像拼图一样还原出完整的真相，接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。
万事可爱^·2025-03-22 14:16

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

在Kaggle竞赛的冠军解决方案中，超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。
万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容
Geeksongs·2025-03-22 14:14

Redis 哨兵模式的选举算法是什么？

Redis哨兵模式中的选举算法主要用于在主节点出现故障时，从多个Sentinel节点中选出一个领导者（Leader）来执行故障转移操作。
少林码僧·2025-03-22 14:12

Kafka 的消息压缩机制：优化存储与传输的利器

目录Kafka的消息压缩机制：优化存储与传输的利器一、消息压缩机制的重要意义1.减少存储成本2.提升网络传输效率二、Kafka常用的消息压缩算法1.GZIP压缩2.Snappy压缩3.前端展示压缩状态（
阿贾克斯的黎明·2025-03-22 14:07

关于AI OS那点事

一、AIOS需具备的核心功能智能体全生命周期管理智能体调度与并发：需支持多智能体任务的优先级排序、资源分配及并发执行，例如通过轮询调度或动态优先级算法优化LLM资源利用率。
大囚长·2025-03-22 13:34

贪心算法之分发饼干

假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i，都有一个胃口值gi，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sj。如果sj>=gi，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。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。注意：你可以假设胃口值为正。一个小朋友最多只能拥有一块饼干。示例1:输入:[1
努 力 小 子·2025-03-22 13:03

JAVA刷Leecode-贪心算法-分配问题-分发饼干

JAVA刷Leecode-贪心算法算法思想分配问题-分发饼干（135，hard)算法思想采用贪心的策略，保证每次操作都是局部最优解，从而最终的结果是全局最优。
搬砖的水鱼·2025-03-22 13:32

【贪心算法】1、分发饼干

贪心算法或贪心思想采用贪心的策略，保证每次操作都是局部最优的，从而使最后得到的结果是全局最优的。可用于解决分配问题e.g.leetcode455分发饼干解题思路：目标：尽可能满足越多数量的孩子。
念奕玥·2025-03-22 13:32

流浪地球 - 华为OD机试真题(E卷、C++)

针对刷题难，效率慢，我们提供一对一算法辅导，针对个人情况定制化的提高计划（全称1V1效率更高）。有兴趣的同学可以扫码添加我们的微信（code5bug）了解，免费试课一下。
什码情况·2025-03-22 13:01

Yolo系列之Yolo的基本理解

YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce
是十一月末·2025-03-22 13:58

贪心算法-455分发饼干

classSolution{public:intfindContentChildren(vector&g,vector&s){sort(g.begin(),g.end());sort(s.begin(),s.end());intcount=0;inti=g.size()-1;intj=s.size()-1;for(i;i>=0;i--){if(j>=0&&s[j]>=g[i]){j--;count
工大一只猿·2025-03-22 13:28

分发饼干（贪心算法）

455.分发饼干题目描述：有一群孩子和一堆饼干，每个孩子有一个饥饿度，每个饼干都有一个大小。每个孩子只能吃一个饼干，且只有饼干的大小不小于孩子的饥饿度时，这个孩子才能吃饱。求解最多有多少孩子可以吃饱。示例1:输入:g=[1,2,3],s=[1,1]输出:1解释:你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值分别是：1,2,3。虽然你有两块小饼干，由于他们的尺寸都是1，你只能让胃口值是1的孩子满足。所以
穿过漫长林径·2025-03-22 13:58

贪心算法：分发饼干

假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。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。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。示例1:输入:g=[1,2,3],s=[1,1]输出:1解释:
AlphaFinance·2025-03-22 13:26

分发饼干（贪心算法）

注：题目：假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。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。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。示例1:输入:g=[1,2,3],s=[1,1]输出
TABE_·2025-03-22 13:25

贪心算法（9）（java）最优除法

题目：给定一正整数数组nums,nums中的相邻整数将进行浮点除法。例如，[2,3.4]->2/3/4.例如，nums=[2,3,4]，我们将求表达式的值“2/3/4"。但是，你可以在任意位置添加任意数目的括号，来改变算数的优先级。你需要找出怎么添加括号，以便计算后的表达式的值为最大值。以字符串格式返回具有最大值的对应表达式。注意:你的表达式不应该包含多余的括号。输入：【1000，100，10，2
奋进的小暄·2025-03-22 12:54

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
苏雨流丰·2025-03-22 12:20

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）2.3变量elimination算法
AI天才研究院·2025-03-22 12:18

机器臂运动控制算法工程师面试

大厂的经验总结：一、基础概念理解请解释机器臂运动学正解和逆解的概念，并分别说明其用途。正解：已知机器臂各关节的角度（或位移），通过运动学模型计算出机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态。用途在于可以根据给定的关节驱动值，预测末端的实际位置，用于运动仿真、路径验证等，比如在工业生产前模拟机器臂的动作是否能准确到达加工位置。逆解：已知机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的期望位置和姿态，求解出各关节应处
道亦无名·2025-03-22 11:11

Java高并发容器的内核解析：从无锁算法到分段锁的架构演进

《Java高并发容器的内核解析：从无锁算法到分段锁的架构演进》本文将以JUC包核心容器为切入点，深入剖析ConcurrentHashMap在Java8中的64位Hash分段技术，解密LinkedBlockingQueue
猿享天开·2025-03-22 10:10

AI进化论：从图灵测试到智能革命的临界点

神经网络的发展轨迹充满戏剧性：1958年罗森布拉特发明
A达峰绮·2025-03-22 10:38

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？
努力毕业的小土博^_^·2025-03-22 10:07

【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM （推荐）_从零开始大模型开发与微调 pdf

本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。
喝不喝奶茶丫·2025-03-22 10:06

大语言模型学习路线：从入门到实战

本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。
大模型官方资料·2025-03-22 10:05

深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:04
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