远程训练第32页

代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-337. 打家劫舍 III

老师讲这是树形dp的入门题目解题思路是以二叉树的遍历（递归三部曲）再结合动规五部曲dp数组如何定义：只需要定义一个二个元素的数组，dp[0]与dp[1]dp[0]表示不偷当前节点的最大价值dp[1]表示偷当前节点后的最大价值这样可以把每个节点的状态值都表示出来但这个数组的两个值只表示当前节点的状态值递归时要使用后序遍历：使用后序遍历的原因就是要从叶子结点一层一层向上统计出来/***Definiti

taoyong001·2025-01-30 22:54

Windows 远程桌面 RDP 会话超时设置

Windows远程桌面RDP会话超时设置Windows远程桌面（RDP）可能由于会话超时而导致重新要求登录。你可以通过修改注册表或组策略来延长远程桌面的会话超时时间。

TechExplorer365·2025-01-30 22:48

题目 1127: C语言训练-尼科彻斯定理

验证尼科彻斯定理，即：任何一个整数m的立方都可以写成m个连续奇数之和。输出典例：131313=2197=157+159+161+163+165+167+169+171+173+175+177+179+181#includeintmain(){intn,st;scanf("%d",&n);st=n*n-n+1;printf("%d*%d*%d=%d=%d",n,n,n,n*n*n,st);for(i

星海燚燚·2025-01-30 21:48

AI 大模型创业：如何利用商业优势？

第1章：AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型（Large-scaleArtificialIntelligenceModels）是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。

AI天才研究院·2025-01-30 21:46

AI绘画能取代设计师吗？

1.AI绘画的现状1.1AI绘画技术的形成与发展AI绘画的背后，离不开图像风格迁移、图文预训练模型和扩散模型这三大技术的共同推动。有点像是一位多才多艺的音乐家，利用不同

网络安全我来了·2025-01-30 20:09

【Ubuntu】使用远程桌面协议（RDP）在Windows上远程连接Ubuntu

使用远程桌面协议（RDP）在Windows上远程连接Ubuntu远程桌面协议（RDP）是一种允许用户通过图形界面远程控制计算机的协议。

林九生·2025-01-30 20:33

【DeepSeek】复现DeepSeek R1？快来看这个Open R1项目实践指南~

OpenR1项目基于DeepSeek-R1的技术报告和方法论，公开并复现R1的训练管线，并且希望所有开发者都能在这个基础上搭建自己的研究或应用。

FF-Studio·2025-01-30 19:24

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

在大模型的训练或微调当中，大多数场景我们都希望它能“自由发挥”，给出越丰富越好的答案。

FF-Studio·2025-01-30 19:54

Apache Airflow 全面解析

其核心设计理念是“WorkflowsasCode”，通过编程方式定义、调度和监控复杂的数据流水线（Pipeline），适用于ETL、机器学习模型训练、数据湖管理、报表生成等场景。

由数入道·2025-01-30 18:20

Kylin3.3配置vncserver服务

一．安装vncserver服务包rpm-ivhtigervnc-server-1.3.1-9.ky3.kb1.x86_64.rpm二．远程root用户操作步骤：1.cp/lib/systemd/system

stybxiao·2025-01-30 18:13

DeepSeek：LLM在MoE训练中的无损平衡

现有方法通常采用辅助损耗来促进负载平衡，但较大的辅助损耗会在训练中引入不可忽略的干扰梯度，从而损害模型性能。为了在训练过程中控制负载平衡，同时不产生不希望

大模型任我行·2025-01-30 16:24

基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit

宇哥预测优化代码学习·2025-01-30 16:22

HDFS读写流程（全面深入理解）

（2）DistributedFileSystem通过RPC远程调用名称节点，在文件系统的命名空间中创建一个新的文件，此时该文件中还没有相应的数据块。

AnAn-66.·2025-01-30 14:05

Deepseek技术浅析（一）

其技术涵盖了从模型架构、训练方法到应用部署的多个层面，展现出强大的创新能力和应用潜力。以下将详细介绍DeepSeek的核心技术、工作原理以及具体实现方式。

爱研究的小牛·2025-01-30 12:58

python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型

Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与S

小明技术分享·2025-01-30 12:56

基础渗透测试实验—永恒之蓝漏洞复现

文章目录概述一、漏洞简述二、组件概述三、漏洞影响四、漏洞复现4.1环境搭建4.2复现过程：1.查看上线主机2.使用Metasploit（MSF）工具3.选择一个编码技术，用来绕过杀毒软件的查杀4.远程控制目标机缓解措施概述永恒之蓝是指

锅盖'awa'·2025-01-30 12:55

解决finalshell，连接主机报错 Session.connect: java.net.SocketException: Connection reset

在清除缓存后已连接的端口有些输入命令按左右键有问题重新打开窗口提示连接主机报错Session.connect:java.net.SocketException:Connectionreset可能的原因：1.防火墙或安全组配置问题：如果远程服务器上的防火墙或安全组配置阻止了

点动生态云·2025-01-30 10:44

代码随想录算法训练营第五十九天| 503.下一个更大元素II、42. 接雨水

代码随想录算法训练营第五十九天|503.下一个更大元素II、42.接雨水503.下一个更大元素II解题代码42.接雨水解题代码503.下一个更大元素II题目链接：503.下一个更大元素II解题代码funcnextGreaterElements

Joanna-升·2025-01-30 10:44

LeetCode-第一题

之前从没有接触过算法题的训练，也深知自己几斤几两，所以博客里可能会有很多不成熟的、不正确的想法和观点，十分欢迎混圈的大神们赐教，但更多的还是想记录自己青涩的成长之路。叨叨半天的废话，下面还是开始进入正

Joanna-升·2025-01-30 10:43

【Leetcode 热题 100】32. 最长有效括号

新年的第二天，偷偷懒，这题就留到手边事情告一段落，专门训练动态规划的时候再写

冠位观测者·2025-01-30 09:36

Python-作业统计管理系统

模块选择2.界面设计3.模块实现五、总结六、感想七、Python源码mainexcelhandlejob一、设计目的1、教学目的本课程设计是学生学习完《Python程序设计》课程后，进行的一次全面的综合训练

Vicky__3021·2025-01-30 09:32

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

然而，这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

基于讯为RK3588平台搭建Ubuntu20.04.5根文件系统

需要详细阅读讯为公司提供的一些资料（虽然他们家资料一直都做的不完善），搭建好用于开发的Ubuntu虚拟机环境，熟练使用一些常用工具如烧录系统的工具RKDevTool、传输文件的工具FileZilla、远程连接工具

襟铭心缘·2025-01-30 08:54

模型架构选择：从传统NLP到Transformer

模型架构选择：从传统NLP到Transformer关键词：自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择：从传统NLP到Transformer1

AI天才研究院·2025-01-30 08:23

蓝牙技术在物联网中的应用有哪些

如睡前用手机一键关闭全屋灯光、电器，出门远程检查门锁状态等。智能穿戴设备：智能手环、智能手表、无线耳机等设备

东锋1.3·2025-01-30 08:22

用自然语言与mysql数据库对话几种方案的思考

处于安全考虑,可训练一个本地大语言模型来完成此项任务,mysql服务器中的数据大约有两万多条记录,服务器的作用主要是记录设备的出库和回库的流水账(即以时间为序的记录),但有一些sql查询比较复杂,必须根据特定的

闲云野鹤_SG·2025-01-30 08:52

Llama 3：开源大模型的里程碑式突破

标题：Llama3：开源大模型的里程碑式突破文章信息摘要：Meta通过Llama3展现了开源LLM的重大突破：采用超大规模训练数据和多阶段训练方法（SFT、rejectionsampling、PPO和DPO

XianxinMao·2025-01-30 08:50

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

在深度学习中，GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络，加速模型训练过程。在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行

AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

代码随想录算法训练营第三十九天|198.打家劫舍、

题目链接：198.打家劫舍-力扣（LeetCode）思路：因为隔一家才能取，所以当前最大的价值要么是dp[i-2]+nums[i]或者是dp[i-1]classSolution(object):defrob(self,nums):""":typenums:List[int]:rtype:int"""dp=[0]*len(nums)if(len(nums)==1):returnnums[0]dp[0

jinshengqile·2025-01-30 06:41

代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-198. 打家劫舍

动规五部曲dp[i]表示在下标为i的房间偷或不偷与前面所偷之和所能获得的最大价值递推公式：dp[i]=std::max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])初始化：要给dp[0]与dp[1]来给定初始值，因为递推公式有-1与-2。dp[0]=nums[0],dp[1]=std::max(nums[0],nums[1]);其它下标值，初始成任意值都可以，因为其值是由前面元素推导出来的遍历

taoyong001·2025-01-30 06:08

【深度分析】Deepseek为什么会这么爆火？

算力霸权崩塌之夜：一场颠覆AI工业体系的静默革命当DeepSeek用600万美元训练成本击穿硅谷巨头60亿美元的护城河时，整个AI工业体系的地基正在发生断裂。

精通代码大仙·2025-01-30 06:35

大型语言模型构建指南：从头开始构建大语言模型《Build a Large Language Model (From Scratch)》免费PDF

通过从头开始构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型（LLMs）！一、构建大型语言模型（从头开始）在《构建大型语言模型（从头开始）》中，你将了解如何LLMs从内到外工作。

AGI大模型学习·2025-01-30 05:34

书籍推荐：《从零构建大型语言模型》附免费PDF下载

通过从头开始构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型（LLMs）！一、构建大型语言模型（从头开始）在《构建大型语言模型（从头开始）》中，你将了解如何LLMs从内到外工作。

大模型入门学习·2025-01-30 05:33

多协议网关BL110钡铼6路RS485转MQTT协议云网关

该网关能够将RS485总线设备的数据转化为MQTT协议，通过网络传输到云平台，实现远程监控和数据管理。以下是对这款设备的详细介绍和分析。

lingllllove·2025-01-30 05:00

代码随想录算法训练营第三十八天-动态规划-完全背包-279.完全平方数

把目标值当作背包容量，每个平方数当作物品，题目变更为装满指定容量的背包，最小用几个物品会不会出现拼凑不出来的情况？不会，因为有数字1，对任意正整数百分百能拼凑出来因此此题目与上一道题就变得一模一样了classSolution{public:intnumSquares(intn){std::vectordp(n+1,INT_MAX);dp.at(0)=0;for(inti=1;i*i<=n;++i)

taoyong001·2025-01-30 04:57

代码随想录算法训练营第三十八天-动态规划-完全背包-139.单词拆分

类似于回溯算法中的拆分回文串题目是要求拆分字符串，问这些字符串是否出现在字典里。但这道题可以反着来考虑，从字典中的单词能不能组成所给定的字符串如果这样考虑，这个字符串就背包，容器字典中的单词就是一个一个物品问题就转化成这些物品能不能正好装满这个背包，而且这些物品可以使用多次因此这是一个完全背包类问题动规五部曲dp[j]数组含义：把题目给定的字符串能不能用字典字符串来添满。字符串长度为j时，能被字典

taoyong001·2025-01-30 04:57

代码随想录算法训练营52期

flag：岁末年初，万籁俱寂，孤帆起伏，肃杀清凉。不以物喜，不以已悲，投身算法，杀回青春日期天数链接2024-12-11第一天数组理论基础，704.二分查找，27.移除元素数组理论基础，977.有序数组平方结果再排序2024-12-12第二天数组理论基础，59.螺旋矩阵II数组理论基础，209.长度最小的子数组2024-12-13第三天链表理论基础，203.移除链表元素链表理论基础，707.设计链

taoyong001·2025-01-30 04:56

【纯血鸿蒙】DevEco Studio提供的模拟器

DevEcoStudio提供模拟器供开发者运行和调试HarmonyOS应用/服务，对于Phone、TV和Wearable可以使用本地模拟器（LocalEmulator）和远程模拟器（RemoteEmulator

新时代农民工007·2025-01-30 04:56

鸿蒙HarmonyOS DevEco Studio打开预览电脑卡死蓝屏重启

2.启动远程模拟器或者远程机器来对应开发，但是有时间限制，并且重启app模拟器

橙家无颜祖·2025-01-30 04:56

代码随想录算法训练营第三十八天|Day38 动态规划

322.零钱兑换视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV14K411R7yvhttps://programmercarl.com/0322.%E9%9B%B6%E9%92%B1%E5%85%91%E6%8D%A2.html思路#definemin(a,b)((a)>(b)?(b):(a))intcoinChange(int*coins,intcoinsSize,

是糖不是唐·2025-01-30 04:53

PyTorch 框架实现线性回归：从数据预处理到模型训练全流程

系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器：PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始：PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改！PyTorchreshape、tra

大模型铲屎官·2025-01-30 03:17

代码随想录算法训练营day32：动态规划01

动态规划理论基础动态规划刷题大纲适用范围：某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的。套路：dp数组，下标的含义——定义一维或者二维的状态转移数组递推公式：当前状态是怎么被上一个状态决定出来的dp数组如何初始化遍历顺序打印dp数组——来check算法是否正确509.斐波那契数力

树懒爱沙发·2025-01-30 03:45

代码随想录算法训练营day10

代码随想录算法训练营day10来到了栈与队列，经过昨天的总结感觉自己快忘干净了。。有种G的感觉来到这先搞一下吧什么是栈？

魏进·2025-01-30 02:14

论文AI率：检测原理是什么？该如何降低论文AI率？

和AI大模型一样，AI检测的核心也是机器学习模型，它们在包含人类创作和AI生成文本样本的大型数据集上进行训练，通过学习每种文本中存在的模式和特征，以此来区分人类创作的文本和AI生成文本。

迪娜学姐·2025-01-30 02:40

代码随想录算法训练营Day32

78.子集力扣题目链接classSolution{List>res=newArrayListpath=newLinkedList>subsets(int[]nums){dfs(nums,0);returnres;}publicvoiddfs(int[]nums,intstart){res.add(newArrayList(path));for(inti=start;i

Nruonan·2025-01-30 02:09

如何评价deepseek上线的deepseek-V3模型？怎么使用？

DeepSeek-V3模型是深度求索公司最新推出的自研MoE（混合专家）模型，具有6710亿参数，激活参数为370亿，经过14.8万亿token的预训练。

百态老人·2025-01-30 01:36

工业互联网：工控安全（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

专门设计用于工业生产和关键基础设施的监控、管理和控制，以确保工业过程的高效、精确运行，包含多个组成部分：（1）监控和数据采集系统（SupervisoryControlandDataAcquisition，SCADA）：用于远程监控地理分布广泛的工

leah126·2025-01-30 01:03

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型

MengWoods·2025-01-30 01:01

DeepSeek V3 模型微调（SFT）技术详解

DeepSeekV3模型微调（SFT）技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调（Fine-tuning）的概念2.3监督微调（SupervisedFine-tuning,SFT）DeepSeekV3

zhangjiaofa·2025-01-30 00:28

Python可视化Seaborn库绘图（参数说明+代码实战）

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务

步入烟尘·2025-01-30 00:56

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