ACM-训练题单第13页

PAT乙级真题 — 1073 多选题常见计分法(java)

本题就请你写个程序帮助老师批改多选题，并且指出哪道题的哪个选项错的人最多。输入格式：输入在第一行给出两个正整数N（≤1000）和M（≤100），分别是学生人数和多选题的个数。

黄昏岭·2025-02-09 01:40

Python二级考试常见题型及解析(附刷题软件)

一、选择题选择题是Python二级考试中最常见的一种题型，要求考生从几个选项中选择一个正确答案。以下是一些常见的选择题。【例题1】：下面哪个变量的值不会发生变化？A.

2025年数学建模美赛·2025-02-08 22:56

PTA:字符串藏尾诗

注：在2023年1月17日15点14分以后，该题数据修改为UTF-8编码。输入格式：输入为一首中文藏尾诗，一共四句。每句一行，但句子不一定是等长的，最短一个汉字，最长九个汉字。

悦悦子a啊·2025-02-08 22:26

通过matlab实现机器学习的小项目示例

一个基于鸢尾花分类的MATLAB机器学习小项目示例，涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程，适合入门学习。

MATLAB卡尔曼·2025-02-08 22:24

大模型AI应用安全与合规测试实战指南-数据层

核心痛点直击：黑盒失控：生成内容不可预测，传统规则引擎失效数据深渊：训练数据含敏感信息，清洗难度指数级上升合规迷宫：全球AI监

测试匠心：技能精进·职场跃迁·面试赢家·2025-02-08 21:20

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

三、安装环境四、定义QNet五、定义DQNAgent初始配置动作选择（ε-贪婪策略）六、完整代码七、训练结果一、什么是DQN？

林泽毅·2025-02-08 21:45

Vision Transformer学习笔记（2020 ICLR）

摘要(Abstract)：简述了ViT（VisionTransformer）模型的设计和实验结果，展示了其在大规模图像数据集上进行训练时的优越性能。

刘若里·2025-02-08 21:15

StarRocks和ClickHouse对比

ClickHouse适合变化较少的扁平表场景，而StarRocks在单表测试中表现更好，且在多表关联方面具有更大的优势1。在架构方面，ClickHouse采用散布-聚集的模型，而St

靴子学长·2025-02-08 20:41

Deepseek成功启示：从 TRPO 到 GRPO训练LLM

这是深入了解大型语言模型LLMs如何训练的绝佳机会。

大模型之路·2025-02-08 20:03

2023饿了吗Java后端面经和网易Java面经【赶紧来试试！】_饿了么面试

Java面经往期文章>>>Java最全面试题【五分钟看完】Java后端精选面试题分享Java经典面试题带答案（五）Java经典面试题带答案（四）Java经典面试题带答案（三）2023年春招Java面试选择题及答案解析

2501_90326065·2025-02-08 19:58

10min快速回顾C++语法（五）字符串专题_用c++ 给定一个只包含小写字母的字符串,请你找到第一个仅出现一次的字符。如

C++的语法基础（五）⭐写在前面的话：本系列文章旨在短时间内回顾C/C++语法中的重点与易错点，巩固算法竞赛与写题过程中常用的语法知识，精准地解决学过但有遗忘的情况，为算法刷题打下坚实的基础。

2501_90326065·2025-02-08 19:28

前端下载流文件的方法

对于单文件下载没有什么问题，但是如果下载多文件，点击过快就会重置掉前面的请求。

·2025-02-08 19:57

《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》

卷积核中的每个元素都是一个权重参数，这些参数会在网络训练过程

·2025-02-08 19:57

百度安全隐私保护实践再获vivo最佳安全技术合作伙伴奖项

10月10日，以“同心·同行”为题的vivo开发者大会于深圳盛大展开，在安全与隐私会场上，史宾格安全及隐私合规平台连续两年再次荣获vivo最佳安全技术合作伙伴奖项，这也是对史宾格在移动应用安全及隐私保护领域卓越贡献的肯定

·2025-02-08 19:54

全网最全JAVA面试八股文，终于整理完了

今天为大家整理了目前互联网出现率最高的大厂面试题，所谓八股文也就是指文章的八个部分，文体有固定格式:由破题、承题、起讲、入题、起股、中股、后股、束股八部分组成，题目一律出自四书五经中的原文。

马士兵·2025-02-08 18:55

Python之os库

以path="D:\每日一题\Python"为例：os.path.abspath(path)返回绝对路径D:/每日一题/Pythonos.path.basename(path)返回文件名Pythonos.path.dirname

2475·2025-02-08 18:54

于冬恋·2025-02-08 16:12

备战蓝桥杯-洛谷

今天打算写一些洛谷上面的题目P10904[蓝桥杯2024省C]挖矿https://www.luogu.com.cn/problem/P10904看了大佬写的题解才写出来这道题的：题解：P10904[蓝桥杯

极度的坦诚就是无坚不摧·2025-02-08 16:40

【面试场景】MySQL分布式主键选取

文章目录一.MySQL的自增主键二.UUID三.雪花ID(推荐)我的博客地址一.MySQL的自增主键适合单表的情况,在分布式分库分表下可能会有一些问题主键冲突问题在分布式系统中，多个数据库节点独立生成自增主键

5faith·2025-02-08 15:04

熬夜整理模型下载、量化、代码调用可免费使用离线部署的上千个国内外开源大模型梳理，整理开源的大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等

熬夜整理模型下载、量化、代码调用，可免费使用离线部署的上千个国内外开源大模型梳理，整理开源的大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等

代码讲故事·2025-02-08 15:32

DeepSeek：知识图谱与大模型参数化知识融合的创新架构

大模型，凭借其在海量数据上的深度训练，拥有强大的语言理解与生成能力，能够处理多种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、机器翻译等，像GPT系列模型，一经推出便在全球范围内引起了广泛关注，展示了大模型在语言处理方面的卓越能力

·2025-02-08 14:49

前端算法题

1、检测{[]}()是否闭合正确考点：进栈出栈functionmatchStr(str){conststrAray=str.split('');letstack=[];constmatch={'{':'}','(':')','[':']',};for(vari=0;i15f(1)(2)(3,4,5)=>15f(1)(2)(3,4,5)=>15f(1,2)(3,4,5)=>15f(1)(2)(3)(

·2025-02-08 14:12

超火的DeepSeek使用了大模型蒸馏技术嘛?

以下是通过互联网公开信息整理的内容:从多个证据中可以确认，DeepSeek在其模型训练和优化过程中采用了蒸馏技术。

魔王阿卡纳兹·2025-02-08 14:28

双深位重型货架的特点

与单深位货架相比，它的存储深度增加了一倍，

·2025-02-08 14:42

C++编程题继承与多态

采用纯虚函数实现多态性来建立通用的双向链表派生类。解：#includeusingnamespacestd;//首先看结点组织，采用结点类加数据类classObject{//数据类为抽象类public:Object(){}virtualbooloperator>(Object&)=0;//纯虚函数,参数必须为引用或指针virtualbooloperator!=(Object&)=0;//纯虚函数,参

workflower·2025-02-08 14:53

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric实现GAT3.1在Cora数据集上训练

盼小辉丶·2025-02-08 12:09

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。

段智华·2025-02-08 11:07

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet

无用技术研究所·2025-02-08 11:06

大语言模型应用指南：Gemini简介

LLM基于深度学习技术，通过训练海量的文本数据，能够理解和生成自然语言，并在各种任务中展现出惊人的能力，例如：文本生成:写作故事、诗歌、新闻报道等机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言问答系统:回答用户提出的问题代码生成

AI天才研究院·2025-02-08 11:03

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

文章目录1.背景介绍1.1序列到序列（seq2seq）模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4

AI天才研究院·2025-02-08 11:33

20.言语理解与表达-语句排序题-确定捆绑

确定捆绑确定捆绑是指找出必须放在一起的句子组合。常见的捆绑线索包括：指代词：如"这"、“那”、“他”、“其”、“该”、“此”、“这些”、"他们"等转折关联词：如"虽然……但是……"、“可是”、“然而”、“不过”、"却"等并列关联词：如"同时"、“同样”、“此外”、"也"等行文逻辑：如观点+解释说明、提问+回答、问题+对策等举例：虽然政府大力推广新能源汽车，但是传统燃油车仍然占据着市场的主导地位。这

上岸学堂·2025-02-08 10:58

力扣77题组合

77.组合难度:中等标签:回溯算法给定两个整数n和k，返回1…n中所有可能的k个数的组合。示例:输入:n=4,k=2输出:[[2,4],[3,4],[2,3],[1,2],[1,3],[1,4],]思路:1.动手写一下,是如何组合的,然后可以发现,可以类似一棵树,选择一个数,往下,继续选择下一个数,直到选择了k个数,2.选择一个数,可以用一个栈来存储,返回时,需要删除这个数,寻找下一个,回溯的思想

zzxdddd·2025-02-08 10:25

AI学习指南HuggingFace篇-项目实战：情感分析系统

本文将通过一个完整的项目案例，从数据收集、模型训练到部署，展示HuggingFace在情感分析中的实战应用。二、项目实战：情感分析系统（一）数据收集情感分析通常需要一个包含文本和对应情感标签的数据集。

俞兆鹏·2025-02-08 10:25

组合总和(力扣39)

这道题又在之前的基础上进行了变形。递归是在一个集合里进行，但每次递归我们可以选择重复的数字，这代表递归时不需要缩小集合范围。但是组合的无序性仍要考虑，所以每一层for循环的起始值还是需要用变量控制。

qy发大财·2025-02-08 10:54

组合总和II(力扣40)

这道题的难点就在于题目所给的集合中有重复的数字，我们需要进行去重操作。首先明确去重指的是去重哪一部分。注意并不是对递归的集合去重，而是对当前集合的遍历进行去重。

qy发大财·2025-02-08 10:54

leetcode第77题python版组合_回溯法

classSolution:"""77.组合给定两个整数n和k，返回范围[1,n]中所有可能的k个数的组合。你可以按任何顺序返回答案。"""#将类内方法共享的变量抽离出来#__ans=[]#结果列表#__cur=[]#记录当前正在处理的一个组合#def__init__(self,ans=[],cur=[]):#self.__ans=ans#self.__cur=cur#上面定义私有变量有问题，le

ICPunk·2025-02-08 10:24

二叉树的遍历(深度遍历)

比如这道题的处理逻辑就是访问父节点的数值。又比如这道题：翻

qy发大财·2025-02-08 10:24

力扣LeetCode #77 组合（Combine）

这道题很容易可以用回溯得到所有答案，但如果不剪枝，效率很低。这里剪枝主要是通过观察发现：如果剩下的元素加起来都没有kkk个，是不可能有满足条件的组合的。k>c

苏志林的情敌·2025-02-08 09:23

大语言模型多token预测技术

传统的基于下一个token预测的训练方法虽简单有效，但在获取语言、世界知识和推理能力方面效率不高。

deepdata_cn·2025-02-08 09:21

电话号码的字母组合（力扣17）

解法要点这题是一道典型的采用深度优先遍历的算法题，提到深度优先遍历，那基本就要跟递归

岳麓山脚一大叔·2025-02-08 09:19

力扣算法题经典（两数之和、排列组合）-python

一、两三四数之和两数之和。哈希表解决。1.两数之和-力扣（LeetCode）三数之和，找出所有和为0且不重复的三元组。先排序，用for循环，双指针，while。15.三数之和-力扣（LeetCode）最接近的三数之和。与target最接近，同上，if条件不同而已。16.最接近的三数之和-力扣（LeetCode）四数之和。先排序，用双for,双指针，while。18.四数之和-力扣（LeetCode

渣渣zheng·2025-02-08 09:48

【Python】将不规则凸多边形映射到单位正方形

写在前面在机器学习领域常需要将数据归一化后才能进行训练等操作，一维数据很容易处理，但对于二维的不规则数据，则需要一些手段，本文就是用来解决这个问题此外，有时候希望可以用循环遍历一个不规则的二维平面，显然难以直接实现

辰尘_星启·2025-02-08 09:16

组合问题--力扣第77题

第77题.组合给定两个整数n和k，返回1…n中所有可能的k个数的组合。

天忍哥哥·2025-02-08 09:45

20210622力扣第77题：组合(java)

题目给定两个整数n和k，返回1…n中所有可能的k个数的组合。示例:输入:n=4,k=2输出:[[2,4],[3,4],[2,3],[1,2],[1,3],[1,4],]来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems<

今天炒饭有点咸·2025-02-08 09:14

AI编程工具合集

OpenAI)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台，适合构建和训练复杂神经网络

109702008·2025-02-08 09:14

GPT-4.0 新手使用教程（保姆级入门）

一、GPT-4.0简介GPT-4.0是OpenAI推出的最新版本的生成式预训练模型，较之前的版本，它在自然语言理解和生成方面有了显著提升。

玩AI的小胡子·2025-02-08 09:42

【信息系统项目管理师】第22章：组织通用治理详解

数据知道·2025-02-08 08:09

力扣有效的括号

题目从题可以看出是嵌套的括号先匹配先做抵消，类似就近原则，这也是栈的典型例题。可以通过枚举多种不同的情况慢慢用if与else做返回。时间复杂度：O(n)，其中n是字符串的长度。

孑么·2025-02-08 07:29

大模型的训练与应用 | 二十二、DeepSeek API 申请与使用指南

DeepSeekAPI，一个兼容OpenAIAPI格式的强大工具，为开发者提供了丰富的自然语言处理能力。本文将为您展示如何申请和使用DeepSeekAPI，让您能够轻松集成智能对话补全功能。一、DeepSeekAPI概览DeepSeekAPI基于先进的MoE模型，支持对话生成和补全，适用于聊天机器人、虚拟助手等应用场景。二、申请APIKey1）注册DeepSeek平台账号访问DeepSeek平台，

西琴小竹·2025-02-08 06:50

【AI原理解析】— Gemini模型

目录1.模型概述定义特点2.模型基础与架构模型架构模型尺寸3.多模态处理能力输入处理数据处理训练过程4.技术细节与优化预训练上下文长度注意机制5.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向

coolkidlan·2025-02-08 06:49

推荐频道

ACM-训练题单