ACM-ICPC训练题解

【算法学习day10】

另外对数字的拆解也是解这道题的关键，下面来看题解吧。
m0_46150269·2025-03-15 08:39

缓存使用的具体场景有哪些？缓存的一致性问题如何解决？缓存使用常见问题有哪些？

缓存使用场景、一致性及常见问题解析一、缓存的核心使用场景1.高频读、低频写场景典型场景：商品详情页、新闻资讯、用户基本信息。特点：数据更新频率低，但访问量极高。
蒂法就是我·2025-03-15 07:58

Anthropic 的模型

Anthropic的模型（特别是Claude系列）之所以在性能和推理能力上表现强劲，可以从技术设计、研究理念、训练方法以及应用优化等多个方面进行详细分析。
调皮的芋头·2025-03-15 06:50

RV1126笔记三十七：PaddleOCR检测模型训练

PaddleOCR检测模型训练及验证测试1、准备数据集在PaddleOCR目录下新建文件夹：train_data,这个文件夹用于存放数据集的。
殷忆枫·2025-03-15 05:16

LeetCode 热题 100_前 K 个高频元素（73_347_中等_C++）(堆)(哈希表+排序；哈希表+优先队列（小根堆）)

LeetCode热题100_前K个高频元素（73_347）题目描述：输入输出样例：题解：解题思路：思路一（哈希表+排序）：思路二（哈希表+优先队列（小根堆））：代码实现代码实现（思路一（哈希表+排序））
Dream it possible！·2025-03-15 05:44

LeetCode 热题 100_两数相加（28_2_中等_C++）(单链表)

LeetCode热题100_两数相加（28_2）题目描述：输入输出样例：题解：解题思路：代码实现（思路一（使用原链表存储答案））：代码实现（思路二（使用新链表存储答案））：题目描述：给你两个非空的链表，
Dream it possible！·2025-03-15 05:13

LeetCode 热题 100_数组中的第K个最大元素（74_215_中等_C++）（堆）（暴力破解法（将整个数组进行排序）；线性时间选择（快速排序：基础版）；线性时间选择（快速排序：三路划分））

LeetCode热题100_数组中的第K个最大元素（74_215）题目描述：输入输出样例：题解：解题思路：思路一（暴力破解法（将整个数组进行排序））：思路二（线性时间选择（快速排序：基础版））：思路三（
Dream it possible！·2025-03-15 05:13

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

1.基本概念微调（Fine-tuning）定义：微调是指在预训练大语言模型的基础上，通过在特定领域或任务的数据上进一步训练，从而使模型在该特定任务上表现更优。
AI Echoes·2025-03-15 05:38

大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
网络安全大白·2025-03-15 04:38

DeepSeek创始人专访：中国的AI不可能永远跟随，需要有人站到技术的前沿

训练成本估计只有Llama3.1405B模型的11分之一，后者的效果还不如它。
AIBigModel·2025-03-15 04:06

十分钟学会微调大语言模型

在之前的文章中，我分享了一些使用大语言模型开发应用的方法，也介绍了几个开源大语言模型的部署方式，有同学给我留言说想知道怎么训练自己的大语言模型，让它更贴合自己的业务场景。
喝不喝奶茶丫·2025-03-15 04:35

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

1.定义与目标微调（Fine-tuning）目标：调整预训练模型（如GPT、LLaMA、PaLM）的参数，使其适应特定任务或领域。
AI Echoes·2025-03-15 04:34

神经网络完成训练的详细过程

神经网络完成训练的详细过程一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，由大量的神经元（节点）和它们之间的连接（权重）组成。
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-15 04:34

每日一练题目及题解6 全保AC

一.最长公共子序列描述给你一个序列X和另一个序列Z，当Z中的所有元素都在X中存在，并且在X中的下标顺序是严格递增的，那么就把Z叫做X的子序列。例如：Z=是序列X=的一个子序列，Z中的元素在X中的下标序列为。现给你两个序列X和Y，请问它们的最长公共子序列的长度是多少？输入描述输入包含多组测试数据。每组输入占一行，为两个字符串，由若干个空格分隔。每个字符串的长度不超过100。输出描述对于每组输入，输出
「已注销」·2025-03-15 04:59

滑动窗口6：LCR 015. 找到字符串中所有字母异位词

链接：LCR015.找到字符串中所有字母异位词-力扣（LeetCode）题解：本题是一个固定窗口大小的滑动窗口，利用哈希表判断两个字符串是否为字母异位词。
南林yan·2025-03-15 03:27

笔试刷题专题（一）

文章目录最小花费爬楼梯（动态规划）题解代码数组中两个字符串的最小距离（贪心（dp））题解代码点击消除题解代码最小花费爬楼梯（动态规划）题目链接题解1.状态表示：以i位置为结尾的最小花费2.状态转移方程：
英雄不问出处～·2025-03-15 03:48

pytorch实现cifar10多分类总结

它包含了10个不同类别，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。这10个类别分别为：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。
L_pyu·2025-03-15 00:31

多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类：Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical

AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper：https://arxiv.org/abs/2404.13779github：本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务，训练自己的数据集
小小帅AIGC·2025-03-14 23:56

数据挖掘技术介绍

功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
柒柒钏·2025-03-14 23:25

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。
AI专题精讲·2025-03-14 23:52

医学文本分析中的命名实体识别：从理论到实践

1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤，其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。
软件职业规划·2025-03-14 23:51

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法
天一生水water·2025-03-14 23:50

基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT

Transformer模型，尤其是BERT及其变体，通过预训练和微调的方式，能够有效捕捉医学文本中的语义信息，为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
Evaporator Core·2025-03-14 23:17

H100解锁生成式AI算力新纪元

其创新性设计聚焦三大技术支柱：第三代TensorCore通过稀疏计算与混合精度支持，显著提升矩阵运算效率；显存带宽优化技术结合HBM3高带宽内存，将数据吞吐量提升至3.35TB/s，有效缓解大规模模型训练中的显存墙问题
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

Batch Normalization理解

来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵，但对于Conv2而言输入的featuremap就不一定满足某一分布规律了（注意这里所说满足某一分布规律并不是指某一个featuremap的数据要满足分布规律，理论上是指整个训练
zhimengxiang·2025-03-14 22:13

深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接
羊小猪~~·2025-03-14 22:08

从零到一：Transformer模型的原理与实战之旅

1.2自注意力机制的核心1.3Transformer的结构2.实战：构建Transformer模型2.1任务目标2.2环境准备2.3数据准备2.4模型构建2.5模型训练3.推理实战：完整示例与输出结果3.1
樽酒ﻬق·2025-03-14 21:06

解决python tkinter库：_tkinter.TclError: bad window path name “.!button“类似错误

本文目录报错信息问题分析问题解决本文将介绍怎么解决pythontkinter库_tkinter.TclError:badwindowpathname".!toplevel.!
Tan程序员·2025-03-14 21:02

PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法

一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
进取星辰·2025-03-14 19:47

二叉树消消乐 - 华为机试真题题解

题目描述给定原始二叉树和参照二叉树(输入的二叉树均为满二叉树，二叉树节点的值范围为[1,1000]，二叉树的深度不超过1000)，现对原始二叉树和参照二叉树中相同层级目值相同的节点进行消除、消除规则为原始叉树和参照二叉树中存在多个值相同的节点只能消除等数量的、消除后的节点变为无效节点，请按节点值出现频率从高到低输出消除后原始二叉树中有效节点的值(如果原始二叉树消除后没有有效节点返回0)。输入原始二
什码情况·2025-03-14 19:39

笔记:代码随想录算法训练营day39:LeetCode 198.打家劫舍,213.打家劫舍II,337.打家劫舍III

学习资料:代码随想录198.打家劫舍力扣题目链接思路：有点像贪心，是一个不断比较取最大路径的思路定义：偷到下标为i的这家，能偷到的最大值递推公式：选当前这家偷能得到的钱和不偷当前这家的钱作比较，选能偷到的最大金额。因为这个金额是逐一递推过来的，所以是能够代表最大值的。初始化：把第一家和第二家初始化，简单来说，因为递推公式需要i-1和i-2遍历顺序：顺着偷打印：//五部曲//定义:dp[i]为偷到第
jingjingjing1111·2025-03-14 18:07

【大模型LLM面试合集】分布式训练_总结

数据并行不仅仅指对训练的数据并行操作，还可以对网络模型梯度、权重参数、优化器状态等数据进行并行。
X.AI666·2025-03-14 17:28

2025年渗透测试面试题总结-阿里巴巴-阿里云安全（二面）（题目+回答）

目录阿里巴巴-阿里云安全二面一、职业方向与技术偏好1.安全研究vs安全研发的定位二、云安全与身份认证2.云上PKI与身份认证的关注方向三、项目实践与成果3.字节跳动训练营项目四、攻防技术深度解析4.SQL
独行soc·2025-03-14 17:25

责任链模式的C++实现示例

解决的问题解耦请求发送者与处理者：请求的发送者无需知道具体由哪个对象处理请求。动态分配责任：可以在运行时动态调整处理链，灵活添加或移除处理者。
香菇滑稽之谈·2025-03-14 17:53

KNN算法实例_手写识别系统

数据集我们将使用MNIST数据集，它包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像，表示0-9之间的手写数字。
V文宝·2025-03-14 16:47

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

Quantization）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势1.微调（Fine-tuning）核心思想在预训练模型
时光旅人01号·2025-03-14 15:40

推理大模型：技术解析与未来趋势全景

ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习
时光旅人01号·2025-03-14 15:10

LibreTranslate的本地部署与应用服务开发

最近在关注大模型预训练文章和应用服务开发，有时候需要借助翻译工具，使用起来都不太方便，就找了一下类似的常见语言的翻译方案，无意中看到一个开源翻译方案（即LibreTranslate），对于通用和计算机类内容的翻译效果还是不错的
一望无际的大草原·2025-03-14 15:08

【AI论文】TPDiff：时序金字塔视频扩散模型

基于这一洞见，我们提出了TPDiff，一个统一的框架，用于提高训练和推理效率。通过将扩散过程分为几个阶段，我们的框架在扩散过程中逐步增加帧率，仅在最后阶段采用全帧率，从而优化计算效率。
东临碣石82·2025-03-14 14:31

DeepSeek 面试题精选

以下是针对DeepSeek面试的精选问题及解答，涵盖技术原理、模型架构、训练方法和应用场景等方面，供面试准备参考：一、DeepSeek模型架构与技术原理1.请简述DeepSeek-V3模型的总体架构和主要创新点
CarlowZJ·2025-03-14 14:00

30.代码随想录算法训练营第三十天|452. 用最少数量的箭引爆气球,435. 无重叠区间,763. 划分字母区间

30.代码随想录算法训练营第三十天|452.用最少数量的箭引爆气球,435.无重叠区间,763.划分字母区间452.用最少数量的箭引爆气球-力扣（LeetCode）有一些球形气球贴在一堵用XY平面表示的墙面上
白鹭鸣鸣！·2025-03-14 14:00

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

（RootMeanSquare,RMS）来进行归一化，避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm（层归一化）LayerNorm（层归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，主要用于稳定训练过程
KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

十种处理权重矩阵的方法及数学公式

1.权重归一化（WeightNormalization）目的：通过分离权重向量的范数和方向来加速训练。
阳光明媚大男孩·2025-03-14 13:26

【Agent实战】发票信息识别提取专家（AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt（CoT、One-shot等）+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-03-14 13:55

kubernetes集群证书过期问题解决

证书过期问题查看证书过期时间kubeadmalphacertscheck-expiration证书过期升级命令kubeadmalphacertsrenewall日志查看命令journalctl-xefukubelet发现更新证书后，日志还是报错未发现/etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf，则继续执行如下操作重新生成证书cd/etc/kubernetes/pki
·2025-03-14 12:51

【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search）

随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。
IT古董·2025-03-14 12:50

医学人工智能影像诊断数据收集与整理

为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。下面我会给出一个简单的示例流程，介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集，并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先，你需要收集包含医学影像的数据集。
V搜xhliang0246·2025-03-14 12:18

GAN生成对抗网络小记

生成对抗网络（GAN）深入解析：数学原理与优化生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一个基于博弈论的深度学习框架，通过生成器（G）和判别器（D）之间的对抗训练
文弱_书生·2025-03-14 11:38

C# 通过 CLR 调用 C++ 代码无法命中断点问题解决

C#通过CLR调用C++代码无法命中断点问题解决一、启用混合模式调试二、C++项目配置核查三、确保生成配置一致四、确认编译器配置符号路径设置，在VS调试时查看模块窗口强制附加调试器（备选方案）常见陷阱排查表
qzy0621·2025-03-14 11:07

Deepseek 你喜欢我不

**Deepseek的“情感”机制**-**输入**：你的问题“你喜欢我不”被解析为文本向量；-**处理**：通过预训练
太翌修仙笔录·2025-03-14 10:27
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