2019暑期训练

代码训练day7哈希表2

1.四数相加IIleetcode454哈希表判断是否存在classSolution{//四数相加ii统计个数publicintfourSumCount(int[]nums1,int[]nums2,int[]nums3,int[]nums4){HashMapmap=newHashMapmagazine.length())returnfalse;//java字符串长度s.length()for(cha
徵686·2025-03-24 02:02

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程
openwin_top·2025-03-24 01:27

算法训练（leetcode）第四十六天 | 110. 字符串接龙、105. 有向图的完全可达性、106. 岛屿的周长

刷题记录*110.字符串接龙105.有向图的完全可达性邻接矩阵邻接表106.岛屿的周长深搜简化代码*110.字符串接龙题目地址使用广搜。本题相当于求最短路径，因此使用广搜。如何应用广搜是一个难点，因为题目给的是字符串而非图的表示（邻接矩阵、邻接表），因此需要自行构建连接关系。题目要求每一步只能修改一个字符，因此从起始字符串开始，对字符串中的每一个字符进行修改，修改后在输入的字符串列表中查找是否存在
Star Patrick·2025-03-24 01:21

笔记：代码随想录算法训练营day60：并查集理论基础、寻找存在的路径

本文为学习并查集理论基础|代码随想录、代码随想录过程中的思考find是找的顶头上司，而不是当前上司，最后怎么也得找到一个顶头上司的上司是自己，要不然这个结构也不成立使用issame替换会使被操作者为当前节点，而非根节点。join(u,v)的功能为将v的根节点挂到u的根节点下模拟过程可以看出，join中的find中的路径压缩要在长度大于2（路径大于1）的时候才会体现出来107.寻找存在的路径卡码网题
jingjingjing1111·2025-03-24 00:47

stc89c51单片机音乐盒系统设计_基于单片机STC89C52的数字音乐盒设计

对学生进行基本技能训练，例如：组成系统、编程、调试、查阅资料、焊接电路板等。使学生理论联系实际，提高动手能力和分析问题、解决问题的能力。1.2设计的基本要求(1)利用I/O口产生一定频率的
Fax Caelestis·2025-03-24 00:42

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择Vite？Vite采用现代浏览器原生ES模块系统（NativeESM）作为开发服务器，颠覆了传统打包工具的
编程星辰海·2025-03-23 22:35

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。
开心星人·2025-03-23 22:34

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels，不过这种方法的问题是很明显的，首先需要额外训练一个分类器，而且这个分类器不仅仅分类一般的图像，还需要分
LittleNyima·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本
扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。
开心星人·2025-03-23 22:01

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

代码随想录算法训练营Day10 | Leetcode 150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、 347前 K 个高频元素

代码随想录算法训练营Day10|Leetcode150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、347前K个高频元素一、反转字符串相关题目：Leetcode150文档讲解：Leetcode150视频讲解：
Dominic_Holmes·2025-03-23 22:58

【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址

对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.9.03.7-3.10MSVC2019Bazel5.0.08.111.2tensorflow_gpu
江上_酒·2025-03-23 21:25

漫谈JVM

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>背景介绍创建了一个技术类公众号:一起源码分析，里面会分享最新的开源代码、源码解读、开发技巧等，欢迎大家关注。
weixin_34111790·2025-03-23 21:50

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

cv:S折交叉验证的折数，即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话，可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
kakak_·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。
藓类少女·2025-03-23 17:16

OCR识别常见开源库

准确识别的前提是找到正确的字体进行训练，字体很重要，要覆盖所有识别的场景。Tess
yxfamyself·2025-03-23 17:44

A800核心加速技术深度剖析

通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

H200架构升级与实战解析

本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析
fpga和matlab·2025-03-23 15:54

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。
芯作者·2025-03-23 14:21

AI大模型训练教程

训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。
AI Echoes·2025-03-23 11:30

计算机视觉总结

数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络
Trank-Lw·2025-03-23 11:30

深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。
odoo中国·2025-03-23 10:26

【QT入门】qmake和cmake的简单区别

往期回顾：【QT入门】Windows平台下QT的编译过程-CSDN博客【QT入门】VS2019+QT的开发环境配置-CSDN博客【QT入门】VS2019和QTCreator如何添加第三方模块-CSDN博客
不吃~香菜·2025-03-23 09:16

奇迹科技：蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究

重点分析其在提升教学效果、保障训练安全、优化个性化教学等方面的实践与成效，为教育机构和从业者提供参考。
Ms_lan·2025-03-23 08:38

生成对抗网络（GAN）的高级变体及在图像生成领域的创新实践

本文深入探讨了GAN的多种高级变体，如CycleGAN、StyleGAN等，详细分析它们在结构设计、训练机制上的创新之处，阐述其在生成高分辨率、多样化图像时具备的独特优势，并结合丰富的实际案例，展示这些变体在图像生成领域的卓越应用成果
算法探索者·2025-03-23 08:08

sql2019安装重启计算机失败,SQL SERVER 2019安装失败

Detailedresults:Feature:全文和语义提取搜索Status:失败Reasonforfailure:该功能的某个依赖项出错，导致该功能的安装过程失败。NextStep:使用以下信息解决错误，卸载此功能，然后再次运行安装过程。Componentname:SQLServer数据库引擎服务实例功能Componenterrorcode:0x80004005Errordescription
小蛋子儿哦·2025-03-23 08:04

记一次SQLServer2019安装和卸载问题的解决过程

记一次SQLServer2019安装和卸载问题的解决过程Title.内容介绍0.起因1.卸载出现问题2.尝试直接安装尝试解决3.直接搞不了要不看看修复下头铁继续整注册表4.再次尝试安装累了,想重装了5.
JKRaks·2025-03-23 08:33

一文说清预训练与微调：AI的双重训练法则

什么是预训练？预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下，通过深入分析大量的文本数据，使模型建立起语言的基本构架。
TGITCIC·2025-03-23 07:02

介于YOLOv5的裂缝识别系统

系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。
程序员～小强·2025-03-23 06:49

技术干货：如何选择最适合自己的RDMA网卡

2019年，据官方数据报道，天猫双11当天成交额达到2684亿元，订单创新峰值达到54.4万笔/秒，单日数据处理量达到970PB，这个惊为天人的数值出现，再一次将RDMA网卡的应用推上话题的顶峰。
深圳联瑞电子LRLINK·2025-03-23 06:12

Python预训练模型实现俄语音频转文字

Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调
啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

蓝桥杯——算法训练——粘木棍

输出格式一行一个整数，表示最小的差距样例输入32102040样例输出10数据规模和约定N,M<=7packagecom.study.蓝桥杯.算法训练;importjava.util.Arrays;importjava.util.Scanner
大柠丶·2025-03-23 05:02

蓝桥杯——算法训练——共线

问题描述给定2维平面上n个整点的坐标，一条直线最多能过几个点？输入格式第一行一个整数n表示点的个数以下n行，每行2个整数分别表示每个点的x,y坐标。输出格式输出一个整数表示答案。样例输入50011220323样例输出3数据规模和约定n<=1500，数据保证不会存在2个相同的点。点坐标在int范围内importjava.util.Scanner;/***@authorsjn*@date2022-2-
大柠丶·2025-03-23 05:32

基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目

对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理
我的sun&shine·2025-03-23 04:57

关于forward函数

在训练和验证过程中都会被调用。特点必须实现：在PyTorch中，forward函数是模型的核心部分，必须显式定义。灵活性高：可以根据模型需要，自由定义forward函数的内容，包括各种计算操作。
oioz·2025-03-23 04:52

卷积神经网络Batch Normalization的作用

BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器，实时将输入数据调整到标准温度（均值为0，方差为1），保证每层都能均匀受热，训练更稳定。2.让模型训练“少
arron8899·2025-03-23 03:11

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。
Hardess-god·2025-03-23 02:10

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。
Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

知识图谱中NLP新技术

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入
魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

【LetMeFly】牛客-美团暑期2025-20250322-前两题和第三题的思路

【LetMeFly】牛客-美团暑期2025-20250322-前两题和第三题的思路第三题刚开始想复杂了，后面想到了个思路但是没来得及实现。
Tisfy·2025-03-23 01:01

负载均衡策略之轮询策略

本文转自:https://mozillazg.com/2019/02/load-balancing-strategy-algorithm-weighted-round-robin.html#hidround-robin
Time-Traveler·2025-03-23 01:00

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。
秋声studio·2025-03-23 00:19

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练
2401_87555420·2025-03-22 23:48

C++基础系列【26】排序和查找算法

游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章，首发gzh，见文末记得订阅专栏，以防走丢C++基础系列专栏C语言基础系列专栏C++大佬养成攻略专栏C++训练营排序与查找算法的重要性不用过多介绍了吧
程序喵大人·2025-03-22 23:15

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在
古月居GYH·2025-03-22 22:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。
weixin_45963617·2025-03-22 22:43
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