蓝桥杯dfs专项训练第6页

蓝桥杯连续奇数和问题解析

问题描述问题分析这个问题可以通过暴力搜索解决，即通过遍历所有可能的奇数序列，找到和等于111的立方的序列。然而，这种方法效率较低，我们需要寻找更优的解决方案。数学公式对于任意正整数n，其立方n3可以表示为n个连续奇数的和。起始奇数可以通过公式计算得出：a=n2−n+1这个公式直接给出了连续奇数和的起始数字。代码实现暴力搜索方法首先，我们尝试使用暴力搜索方法来解决这个问题：#includeusing

不玩return的马可乐·2025-01-19 22:39

蓝桥杯真题 - 公因数匹配 - 题解

题目链接：https://www.lanqiao.cn/problems/3525/learning/个人评价：难度2星（满星：5）前置知识：调和级数整体思路题目描述不严谨，没说在无解的情况下要输出什么（比如nnn个111），所以我们先假设数据保证有解；从222到10610^6106枚举xxx作为约数，对于约数xxx去扫所有xxx的倍数，总共需要扫n2+n3+n4+⋯+nn≈nln⁡n\frac{

ExRoc·2025-01-19 21:05

蓝桥杯真题 - 子树的大小 - 题解

题目链接：https://www.lanqiao.cn/problems/3526/learning/个人评价：难度2星（满星：5）前置知识：无整体思路整体将节点编号−1-1−1，通过找规律可以发现，节点iii下一层最左边的节点编号是im+1im+1im+1，最右边的节点编号是im+mim+mim+m；用l,rl,rl,r分别标记当前层子树的最小节点编号与最大节点编号，每次让最左边的节点往下一层的

ExRoc·2025-01-19 21:04

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

今天，我们将一起探索如何利用这一强大的工具，在熟悉的.NET环境中轻松构建、训练和

墨夶·2025-01-19 21:34

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 21:01

工业场景将成为AI大模型的重要战场！零基础入门AI大模型，看这篇就够了！

随着GPT-4o、Gemini1.5Pro、LLaVA1.6的发布，基于Transformer架构和海量数据训练的多模态大模型再次点燃通用人工智能（AGI），其对文本、图像等多模态输入的支持和强大的理解能力也象征着人工智能迈向通用人工智能

大模型扬叔·2025-01-19 20:29

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测，包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！

智识小站·2025-01-19 20:23

工业大模型市场图谱：53个工业大模型全面梳理

根据沙丘智库发布的《2024年中国工业大模型应用跟踪报告》，工业大模型是指在通用基础大模型（例如文心一言、通义千问等）的基础上，结合行业&场景数据进行预训练和微调，并进行模型压缩（裁剪、蒸馏等）所形成的大模型

大模型常客·2025-01-19 19:21

透过生活小故事，轻松理解大模型开发的五种核心方法

本文将以贴近生活的五个场景，通俗易懂地讲解大模型开发中的五种核心方法：提示词工程和外部函数、Agent设计、RAG设计（检索增强生成）、微调以及预训练。让我们一同走进这些故事，揭开大模型

·2025-01-19 19:54

图论DFS：黑红树

我的个人主页往{\color{Red}{\Huge往}}往期{\color{Green}{\Huge期}}期文{\color{Blue}{\Huge文}}文章{\color{Orange}{\Huge章}}章DFS

Python_enjoy·2025-01-19 19:47

蓝桥杯模拟赛第二届题目

1.如果一个数p是个质数，同时又是整数a的约数，则p称为a的一个质因数。请问，2024的最大的质因数是多少？2.对于两个整数a,b，既是a的整数倍又是b的整数倍的数称为a和b的公倍数。公倍数中最小的正整数称为a和b的最小公倍数。请问，2024和1024的最小公倍数是多少？3.两个数按位异或是指将这两个数转换成二进制后，最低位与最低位异或作为结果的最低位，次低位与次低位异或作为结果的次低位，以此类推

敲代码的啦哇嘻·2025-01-19 18:13

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

尤其是在大规模预训练模型（如GPT系列）的推动下，这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是

橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

编程之路：蓝桥杯备赛指南

文章目录一、蓝桥杯的起源与发展二、比赛的目的与意义三、比赛内容与形式四、比赛前的准备五、获奖与激励六、蓝桥杯的影响力七、蓝桥杯比赛注意事项详解使用Dev-C++的注意事项一、蓝桥杯的起源与发展蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛

酷酷的崽798·2025-01-19 16:25

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

在人工智能领域，尤其是深度学习中，训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算，这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。

wit_@·2025-01-19 16:53

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

算法打卡：第十一章图论part02

注意：每次传入dfs函数的节点都是符合结果收集条件的，所以不用写结束条件。也可以将判断条件（访问过/不是陆地）写入dfs的结束条件中。方法：importjav

菜鸟求带飞_·2025-01-19 15:11

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？

小小小小祥·2025-01-19 15:40

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最

马拉AI·2025-01-19 12:48

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。

nk妹妹·2025-01-19 11:43

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

hive小文件合并机制_hive小文件的问题弊端以及合并

小文件的弊端1、HDFS中每个文件的元数据信息，包括位置大小分块信息等，都保存在NN内存中，在小文件数较多的情况下，会造成占用大量内存空间，导致NN性能下降；2、在读取小文件多的目录时，MR会产生更多map

做生活的创作者·2025-01-19 08:49

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？

kcarly·2025-01-19 07:39

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。

数据分析能量站·2025-01-19 06:55

Java 大视界 -- 解锁 Java 与 Hadoop HDFS 交互的高效编程之道（二）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数

青云交·2025-01-19 05:19

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32）和半精度（FP16）来加速训练并减少显存占用的技术

shanks66·2025-01-19 04:38

算法提高图形输出

输入描述无输出描述无用例输入1参考上文用例输出1参考上文来源蓝桥杯练习系统#includeusingnames

王旭·wangxu_a·2025-01-19 04:36

【安利一个超高性价比的GPU租赁平台使用分享】

这时候要是有8个4090该多好......正在训练的例子一、租蓝耘GPU服务器1、租用服务器首先需要进入蓝耘官网，登录官网后，点击【容器云市场】，租用配置合适的服务器。很便宜，随用随租，计费精

放飞自我的Coder·2025-01-19 04:30

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？

皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4

好评笔记·2025-01-19 03:25

RPA 机器人到底有啥用？一文全知晓

一、RPA如何成为企业的智能助手（一）精准模仿人类操作，开启自动化之旅RPA机器人宛如一位训练有素的数字助手，其核心能力便是精准地模仿人类在计算机系统中的各种操作行为。

RPAdaren·2025-01-19 03:21

代码随想录算法训练营总结

本人是一名普普通通的计算机专业的毕业生，在大学学数据结构和算法就感觉非常难，到毕业也没刷过几道题，所幸后来入职的公司也没有考察算法相关的内容。到现在已经工作两年多了，看到过许多聊面试聊算法的文章，也接触到一些对我来说很厉害的大佬，发现在面试尤其是大厂面试时对算法的考察还是很重要的，遂重新打开leetcode开始刷题，起初只是实在无聊的时候看下每日一题，这里用“看题”主要是因为完全不会做啊，毫不夸张

whpu_yb·2025-01-19 01:12

神经网络初始化 (init) 介绍

常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估

迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

使用 Hadoop 实现大数据的高效存储与查询

大数据技术：涵盖Hadoop（HDFS）、Hive、Spark、Fli

王子良.·2025-01-18 23:24

3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互

通过向预训练语言模型（如GPT等）发送提示词或部分对话内容，模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解，生成对话的延续或完整回复，并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。

laopeng301·2025-01-18 23:20

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。

疯狂小料·2025-01-18 21:04

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优

半截诗·2025-01-18 19:06

【YOLOv8杂草作物目标检测】

以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。

stsdddd·2025-01-18 19:35

hdfs和hive对于小文件的处理方案

一、hdfs如何处理小文件小文件问题的危害小文件问题对HDFS的性能和稳定性产生显著影响，主要包括：占用过多的存储空间：每个小文件都会占用一个独立的Block，导致存储资源的浪费。

二进制_博客·2025-01-18 19:35

NVIDIA Hopper解说

白总Server·2025-01-18 17:24

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。

maopig·2025-01-18 17:52

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报