ACM实验室---周赛训练题

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

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

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

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。
小城哇哇·2025-03-22 20:26

anythingLLM 使用教程

与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

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

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。
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

06室应聘比较注重算法阿里广州市海珠区阅江西路唯品会总部大厦西侧约170米不需要机试，面试难度比较高，注重技术深度，要有一技之长华为广州市黄埔区黄埔东路与红荔西路交叉路口往南约80米需要机试，三道算法题，
Monika Zhang·2025-03-22 19:52

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

北京首家AI+新材料全流程智能实验室落地沙河高教园

北京首家AI+新材料全流程智能实验室落地沙河高教园3月21日上午，沙河高教园区AI+新材料合成校企联合实验室揭牌仪式在新元科技园区成功举办。
·2025-03-22 18:51

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作
耘瞳科技·2025-03-22 17:04

大规异构集群 混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源
爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

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！1.两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素。你可以
Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！
三花AI·2025-03-22 15:49

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！
哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6
溯源006·2025-03-22 14:47

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来
civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。
亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树
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

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化
一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

但是，RM和SFT微调之间存在几个关键差异：训练数据差异：对于SFT微调，数据是查询（query）和答案（answer）拼接在一起。
u013250861·2025-03-22 13:31

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解
蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。
AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型
苏雨流丰·2025-03-22 12:20

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）
学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

进制转换（R转十）（1290. 二进制转换十进制、1292. 十六进制转十进制、1291. 八进制转十进制、1405. 小丽找潜在的素数）

题单地址：题单中心-东方博宜OJ这里以二进制转十进制为例（按位加权求和法）1290.二进制转换十进制问题描述请将一个25位以内的2进制正整数转换为1010进制！输入一个25位以内的二进制正整数。
是帅帅的少年·2025-03-22 11:48

java笔试题以及答案详解

一、单项选择题1．Java是从（）语言改进重新设计。
weixin-80213251·2025-03-22 11:17

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。
Honeysea_70·2025-03-22 10:09

AI进化论：从图灵测试到智能革命的临界点

智能觉醒的起源密码（1943-2010）在曼彻斯特维多利亚大学的实验室里，1948年"Baby"计算机完成人类首个存储程序运行实验时，艾伦·图灵正在构思《计算机器与智能》。
A达峰绮·2025-03-22 10:38

122. 买卖股票的最佳时机 II

题目分析LeetCode第122题是“买卖股票的最佳时机II”。题目描述为：给定一个数组prices，其中prices[i]是一支给定股票第i天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
请向我看齐·2025-03-22 09:25

二分查找算法

目录1.二分查找算法的介绍1.1算法思路1.2算法模版1.2.1查找区间左端点1.2.1查找区间右端点2.模版题2.1数的范围2.2数的三次方根3.典题3.1机器人跳跃问题3.2分巧克力4.课后题1.二分查找算法的介绍
WH牛·2025-03-22 09:54

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）文章目录【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）1.自我介绍2.实习经历问答3.八股之类的问题4.编程题5.反问6.可以1.自我介绍。。。。。。
秋冬无暖阳°·2025-03-22 08:44

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。
AI专题精讲·2025-03-22 08:43

法律行业——合同审查与AI律师

一、引言：AI技术重构法律行业新格局‌随着AI技术从实验室走向规模化应用，法律行业正经历从“经验驱动”向“数据驱动”的范式转变。
zhouyaowei1983·2025-03-22 06:27

蓝桥杯动态规划实战：从数字三角形到砝码称重

适合人群：蓝桥杯备考生|算法竞赛入门者|DP学习实践者目录一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷2.砝码称重：背包问题的变形二、蓝桥杯高频算法考点三、蓝桥杯DP专项训练题四、备考建议一
藍海琴泉·2025-03-22 06:22

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践，我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足：如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。
同学小张·2025-03-22 05:43

【论文阅读】PERSONALIZE SEGMENT ANYTHING MODEL WITH ONE SHOT

PERSONALIZESEGMENTANYTHINGMODELWITHONESHOT原文摘要研究背景与问题：SAM是一个基于大规模数据预训练的强大提示框架，推动了分割领域的发展。
s1ckrain·2025-03-22 04:42

DeepSeek-R1核心技术深度解密：动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析

DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘：从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE（MixtureofExperts
Coderabo·2025-03-22 04:41

代码随想录算法训练营第八天| 344 反转字符串、541 反转字符串II

再用C做一遍，因为一直刷leetcode用的都是C++，导致C的基础太薄弱了，之后工作中有可能用到C，相当于再复习复习一、Leetcode344反转字符串题目链接：Leetcode344反转字符串这道题很简单
Anjoubecoding·2025-03-22 04:33

每日一题--内存池

内存池（MemoryPool）是一种高效的内存管理技术，通过预先分配并自主管理内存块，减少频繁申请/释放内存的系统开销，提升程序性能。它是高性能编程（如游戏引擎、数据库、网络服务器）中的核心优化手段。内存池的核心原理预先分配：初始化时一次性申请一大块内存（称为“池”），避免程序运行时频繁调用malloc/new。自主管理：将大块内存划分为多个固定或可变大小的内存单元，由程序自行分配和回收。复用机制
秋凉 づᐇ·2025-03-22 03:54

【PTA-数据库】《数据库原理与应用B》第二章 选择题

1.关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构——____C____。A.元组B.属性C.关系D.分量2____A____是一组具有相同数据类型的值的集合。A.域B.属性C.分量D.元组3.一个域允许的不同取值个数称为这个域的___D_____。A.分量B.目C.度D.基数4.若D1域的基数为2，D2域的基数为3，D3域的基数为4，则D1、D2、D3的笛卡尔积的基数为___C_____。A.
.Phoenix.·2025-03-22 03:23

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

随着深度学习技术的飞速发展，通过构建和训练神经网络模型，手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。
快撑死的鱼·2025-03-22 02:45
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