蓝桥杯dfs专项训练

蓝桥杯好题推荐-----高精度减法

个人主页：羽晨同学个人格言:“成为自己未来的主人~”题目链接记录详情-洛谷|计算机科学教育新生态https://www.luogu.com.cn/record/205122671思路讲解这个题目的解题思路，其实是和高精度加法是非常像的。怎么说呢，其实开始的时候，由于范围受限的原因，所以我们必须把数字存到字符串中，然后用倒序，存到数组中，然后进行高精度减法，进行高精度减法的时候，我们可以逐个相减，然

羽晨同学·2025-03-03 02:56

NO.20十六届蓝桥杯模拟赛第三期下

8小蓝种了一块玉米地，玉米地长n米，宽m米，每平方米产玉米a千克。请问小蓝的玉米地一共能产多少千克玉米【输入格式】输入三行。第一行包含一个正整数n，第二行包含一个正整数m，第三行包含一个正整数a。【输出格式】输出一行，包含一个整数，表示答案。#includeusingnamespacestd;intmain(){ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(nullptr

ChoSeitaku·2025-03-03 02:25

蓝桥杯试题：DFS回溯

newArrayListres=newArrayListx:list){for(inty:x){System.out.print(y+"");}System.out.println();}}publicstaticvoiddfs

KuunNNn·2025-03-03 02:24

STM32实战开发（172）：智能体育训练记录系统

引言随着人们对健康和运动的关注，体育训练记录系统变得越来越重要。智能体育训练记录系统能够帮助运动员记录、分析并优化他们的训练数据。

嵌入式开发项目·2025-03-03 02:53

STM32实战开发（179）：智能体育训练计划反馈系统

引言随着现代科技的不断发展，运动科学领域也在不断取得突破，尤其是在体育训练中，科技的应用越来越普及。从专业运动员到普通健身爱好者，都开始使用智能设备来优化训练计划，提高训练效率。

嵌入式开发项目·2025-03-03 02:53

【AI大模型】Transformers大模型库（九）：大模型微调之计算微调参数占比

、计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测

LDG_AGI·2025-03-03 01:45

PyTorch数据加载：实战入门

"好的数据加载是成功训练的第一步"一、为什么要用DataLoader？当我们刚开始学习深度学习时，常常会这样处理数据：#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]

秋‍.·2025-03-03 01:43

大模型国产化迁移大模型到昇腾教程（Pytorch版）

已有国产AI芯片和Mindformers框架，基于昇腾910训练大模型，使用MindIE实现大模型服务化。本文介绍如何迅速将大型模型迁移到昇腾910B,许多入门者都是从斯坦福羊驼开始的。

科技互联人生·2025-03-03 01:42

大模型微调入门（Transformers + Pytorch）

输出：我们预训练的名字。训练为了性能好下载小参数模型，普通机器都能运行。

昵称不能为null·2025-03-03 00:06

计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）

从数据标注到模型部署，包含环境配置、数据增强、模型训练全流程详解，手把手教你打造高精度智能质检系统！

emmm形成中·2025-03-03 00:03

第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛 C/C++ 大学 B 组试题 H: 拔河

动态维护数组,set优化，二分。#includeusingnamespacestd;#defineintlonglongconstintn=1e6;inta,b[n],c;signedmain(){cin>>a;for(inti=1;i>b[i];}sett;intan=1e18;for(inti=a;i>=1;i--){intv=0;for(intj=i+1;j=1;j--){v+=b[j];i

@liu666·2025-03-02 23:02

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练

摘要：通过深入了解本文中的这些细节，并在实际项目中应用相关知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步

大耳朵爱学习·2025-03-02 21:18

使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

DeepSeek 开源狂欢周（四）DualPipe与EPLB双弹齐发，训练效率的“双引擎”加速器！

在DeepSeek开源周的第四天，DualPipe和EPLB这两项全新技术一同亮相，它们不仅为DeepSeek的低成本、高效训练大模型提供了强大支持，还为全球AI爱好者和从业者送上了两份“技术大礼包”。

OpenCSG·2025-03-02 19:56

蓝桥杯web第三天

展开扇子题目，#box:hover#item1{transform:rotate(-60deg);}当悬浮在父盒子，子元素旋转webkitdisplay:-webkit-box：将元素设置为弹性伸缩盒子模型。-webkit-box-orient:vertical：设置伸缩盒子的子元素排列方式为垂直排列。overflow:hidden：隐藏超出元素容器的内容。text-overflow:ellips

蒟蒻的贤·2025-03-02 19:25

蓝桥杯备考1

第一题#includeusingnamespacestd;typedeflonglongLL;intmain(intargc,char*argv[]){inta,b,c,d,e,f,g,h;ints=0;for(a=0;a>，cout用usingnamespacestd;intmain(){printf("%d",'L');//输入字符时注意用‘’单引号。return0;}第三题#includeu

计算机小白进化版CM·2025-03-02 19:25

2022.2.10训练思维练习

//输出十进制1234对应的八进制和十六进制//#include//intmain()//{//printf("0%o,0x%x\n",1234,1234);//return0;//}//将一个四位数反向输出//#include//intmain()//{//intn=0;//scanf_s("%d",&n);//while(n)//{//printf("%d",n%10);//n=n/10;//

钟佩颖·2025-03-02 18:52

2022.2.12思维训练（入门c语言题）

//#include//intmain()//{////return0;//}//#include//intmain()//{//printf("%d\n",sizeof(char));//printf("%d\n",sizeof(int));////printf("%d\n",sizeof(long));//printf("%d\n",sizeof(double));//return0;//}/

钟佩颖·2025-03-02 18:52

2W8000字 LLM架构文章阅读指北

|自然语言处理（NLP）之建模3、LLM大模型架构之词嵌入（Part1）3、LLM大模型架构之词嵌入（Part2）3、LLM大模型架构之词嵌入（Part3）4、LLM架构从基础到精通之Word2Vec训练全解析

·2025-03-02 17:24

带你吃透（Netty+Redis+ZooKeeper+高并发实战）从底层原理开始剖析

前言今天给大家分享的Netty+Redis+ZooKeeper底层原理+高并发实战，希望大家认真阅读，跟上文章的节奏，一步步去提升自己~大公司的面试题从某个侧面映射出生产场景中对专项技术的要求。

java熬夜党·2025-03-02 17:44

使用Semantic Kernel：对DeepSeek添加自定义插件

大语言模型虽然具有强大的自然语言理解和生成能力，但它们通常是基于预训练的模型，其功能受限于训练时所接触的数据和任务。为大语言模型添加插件

归-途·2025-03-02 16:41

关于openAI接口的使用(个人学习总结)

OpenAIOpenAI的三种使用方法1、使用OpenAIAPI2、使用第三方库3、自己训练模型

暗雾飘扬·2025-03-02 16:38

14届蓝桥杯真题：飞机降落（c++实现）

问题描述N架飞机准备降落到某个只有一条跑道的机场。其中第i架飞机在Ti时刻到达机场上空，到达时它的剩余油料还可以继续盘旋Di个单位时间，即它最早可以于Ti时刻开始降落，最晚可以于Ti+Di时刻开始降落。降落过程需要Li个单位时间。一架飞机降落完毕时，另一架飞机可以立即在同一时刻开始降落，但是不能在前一架飞机完成降落前开始降落。请你判断N架飞机是否可以全部安全降落。输入格式输入包含多组数据。第一行包

Davidand·2025-03-02 16:35

3.4.4- 先颜色后形状的方式 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.4-先颜色后形状的方式可以再试试先颜色后形状的识别方式。importsenso

好家伙VCC·2025-03-02 15:25

3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值在形状+颜色的识别效果中，发现小球是不动，

好家伙VCC·2025-03-02 15:25

蓝桥杯备考冲刺必刷题（C++） | 蓝桥云课 760 数的计算

专栏特色1.真题解析：精选蓝桥杯青少组竞赛真题，逐题详细讲解，帮助您掌握解题技巧。2.经典算法练习：根据蓝桥杯青少组竞赛大纲，挑选经典算法题目，提供代码实现与指导，助您夯实算法基础。

热爱编程的通信人·2025-03-02 15:20

第十一届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组子串分值和 60%解法

题目描述对于一个字符串SS，我们定义SS的分值f(S)f(S)为SS中出现的不同的字符个数。例如f(“aba”)=2，f(“abc”)=3,f(“aaa”)=1f(“aba”)=2，f(“abc”)=3,f(“aaa”)=1。现在给定一个字符串S[0...n−1]S[0...n−1]（长度为nn），请你计算对于所有SS的非空子串S[i...j](0≤i≤jusingnamespacestd;con

徽京人·2025-03-02 14:47

深度学习框架之主流学习框架

它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。以下是一些主流的深度学习框架及其特点：TensorFlow：由Google开发，是一个广泛使用的开源深度学习框架。

uu1224·2025-03-02 14:17

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌：在预训练阶段融入

AI时代已来！·2025-03-02 14:46

DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型

DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型摘要1引言2方法2.1模型架构2.1.1DINO-XPro2.1.2DINO-XEdge3数据集构建和模型训练数据收集模型训练摘要在本文中，我们介绍了

黄阳老师·2025-03-02 13:10

指数移动平均（EMA）策略

在神经网络领域，EMA常被用于对模型参数进行平滑处理，使得网络模型在训练过程中能够更加稳定且泛化能力可能得到提升。

Sherry Wangs·2025-03-02 13:06

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习

机器学习之心·2025-03-02 13:35

Ubuntu从零创建Hadoop集群

查看虚拟机IP及检查网络3.Ubuntu相关配置镜像源配置下载vim编辑器4.设置静态IP和SSH免密(可选)设置静态IPSSH免密5.JDK环境部署6.Hadoop环境部署7.配置Hadoop配置文件HDFS

爱编程的王小美·2025-03-02 12:57

【AI带来的机遇】

类比房地产黄金期中介赚取信息差、移动互联网初期应用商店分发红利，当前AI领域存在三大核心机遇：基础设施重构机遇（类比域名投资）AI大模型开源浪潮下，高质量训练数据资产、特定领域微调模型、模型中间件将成为新时代

调皮的芋头·2025-03-02 11:18

如何用AI写程序

一、AI写程序之工具选择（一）主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择，以下为大家介绍几种常见且实用的工具：ChatGPT：由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型

Honmaple·2025-03-02 11:46

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

想了解有关deepseek本地训练的内容可以看我的文章：本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优之一：提示工程（PromptEngineering）（完整详细教程）_deepseekgguf-CSDN

搏博·2025-03-02 10:08

华为战略解码-162页八大章节精读

同时，也介绍了华为干部九条素质与领导力专项素质能力的层级划分，强调领导力对华为战略实施的重要性。目录(一)前四章节总结解析...41.战略成长...4

智慧化智能化数字化方案·2025-03-02 10:36

大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告

1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理3.2预测模型的构建与训练

LCG元·2025-03-02 09:58

第十三届蓝桥杯大赛软件赛决赛C/C++ 大学 B 组

A【2022——暴力DP/优雅背包】-CSDN博客B【钟表——类日期问题】-CSDN博客C【卡牌——二分】-CSDN博客D【最大数字——DFS】-CSDN博客E【出差——Dijkstra】-CSDN博客

Kent_J_Truman·2025-03-02 09:28

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进

萧十一郎@·2025-03-02 08:56

DeepSeek效应初现：Grok-3补刀ChatGPT，OpenAI已在ICU？

今天咱们聊聊最近在AI界引发轰动的新闻——DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明了预训练ScalingLaw并非OpenAI的护城河。这意味着什么呢？让我们一探究竟！

东方佑·2025-03-02 08:53

【大模型】fp32 和 fp16 的区别，混合精度的原理。

（仅为fp32的50%）数值范围约±3.4×10³⁸约±6.5×10⁴精度（尾数）23位（约7位有效十进制数）10位（约3位有效十进制数）用途高精度计算（如梯度更新）高效计算（如矩阵乘法）2.混合精度训练的原理核心思想

深度求索者·2025-03-02 08:20

高效空间编码技术：SPD-Conv在目标检测中的创新应用

YOLOv8中的SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv的设计细节与优化1.空间深度转换机制的进一步优化2.SPD-Conv的训练技巧与改进

向哆哆·2025-03-02 08:17

pytorch与深度学习随记——AlexNet

激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建

黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

【大模型】什么是蒸馏版大模型

大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标：将复杂大模型（Teacher）的知识迁移到轻量化小模型（Student）中，提升小模型性能。

深度求索者·2025-03-02 07:12

【llm对话系统】 LLM 大模型推理python实现：vLLM 框架

它指的是利用训练好的LLM模型，根据输入(Prompt)生成文本的过程。然而，LLM的推理速度往往较慢，尤其是在处理长序列或高并发请求时，效率瓶颈尤为突出。为了解决这个问题，vLLM应运而生！

kakaZhui·2025-03-02 06:06

卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解

卷积核中的每个值称为权重（weights），这些权重是通过训练过程优化得到的。滑动窗

abments·2025-03-02 06:05

卷积核在初始阶段的数据是怎么获取的

卷积核的初始化随机初始化：在大多数情况下，卷积核（滤波器）的权重在模型训练开始时是随机初始化的。常用的随机初始化方法包括以下几种：均匀分布初始化：权重从一个均匀分布中抽取值。