DP训练

c++基础训练plus（二）

Background从前有个荣光的王国，小A是其中的国王，他认为一个国家除了法律外还要有一些约定俗成的规则，所以今天他要赐以其规则。Description小A制定了一些规则，每条规则有一个代号，代号为不超过10的9次方的非负整数。小A的国家有n位居民，每位居民每天会且仅会遵守1条规则。小A记录了m天里每天每位居民遵守的规则代号。现在小A想要考察代号为k的规则是否符合民意，具体考察方法如下：如果在某
kkxdt·2025-01-26 18:55

Classifier Guidance 与 Classifier-Free Guidance

ClassifierGuidance与Classifier-FreeGuidanceDDPM终于把diffusion模型做work了，但无条件的生成在现实中应用场景不多，我们终归还是要可控的图像生成。
Adenialzz·2025-01-26 18:22

代码随想录算法训练营第三十七天-动态规划-完全背包-理论基础

完全背包与01背包根本区别就是物品的数量完全背包，物品的数量是无限的，可以任意取多个01背包物品的数量则只有一个遍历顺序01背包的一维滚动数组必须要从后向前遍历，这是防止一个物品被多次加入背包中而完全背包就是要多次加入物品，所以遍历自然而然就变成正序遍历了for(intj=weight[i];j<=capacityOfCurrentBag;++j)因为是二层遍历，且这两层遍历可以交换可以交换的本质
taoyong001·2025-01-26 18:49

xgboost在spark集群使用指南

相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop、SGE、MPI)上运行，可以解决数十亿个示例的训练问题。xgb相对于gbt所做的改进：1.2.3.XGBoost可以使用R、python、java
一颗小草333·2025-01-26 17:49

【安装cudnn】

officialweb:https://developer.nvidia.com/cudnn下载具体：cuDNN9.5.0Downloads历史版本下载：https://developer.nvidia.com/rdp
Eternal-Student·2025-01-26 17:18

代码随想录算法训练营第三十六天-动态规划-474.一和零

背包问题本身就已经够反思维的了，竟然物品会有两个维度的情况，这是闹哪样？题目要求是最大子集的个数题目中的mmm和nnn可以类比为容器，要装潢这个容器，最多要多少个元素的个数，就是结果，这个容器最多有mmm个0，nnn个1这个容器相当于一个背包，这个背包是有两个维度，最多有mmm个0，nnn个1，装潢这个背包最多需要多少个物品给出的数据集就是物品这是一道01背包问题动规五部曲这里要使用一个二维的动规
taoyong001·2025-01-26 16:37

目标检测算法以及常用库概述

这种方法具有很高的通用，可以训练目标检测模型来识别和检测多个特
YOLO大师·2025-01-26 16:36

飞速搭震撼上线 开启软件开发智能化新篇章

用户只需将需求文档或需求描述输入给预训练的大模型，这一步骤极大地简化了传统软件开发中繁琐的需求分析和文档编写过程，使用户能够更专注于核心需求的表达。大模型
·2025-01-26 16:32

【Wordpress网站制作】无法安装插件/主题等权限问题

本文重点：解决无法安装插件/主题问题问题描述：OS系统，XAMPP+Wordpress，在安装【插件】和下载【主题/模版】的时候，遇到以下问题。
TUTO_TUTO·2025-01-26 16:03

代码随想录算法训练营第七天 | LeetCode344.反转字符串、LeetCode541.反转字符串II、卡码网54.替换数字

代码随想录算法训练营第七天|LeetCode344.反转字符串、LeetCode541.反转字符串II、卡码网54.替换数字01-1LeetCode344.反转字符串相关资源题目链接：反转字符串文章讲解
ORIPID·2025-01-26 15:31

[c++简单小游戏]东搞西搞第二弹——谷歌chrome小恐龙升级版（啊哈）

include#include#include#defineN80#defineup72#defineleft75#defineright77#definedown80voidrun();voidyn();voidprint
zlt_cnyali·2025-01-26 15:31

IBM X3400服务器网卡深度解析与应用指南

网卡支持多种网络协议如TCP/IP、UDP，确保高效准确的数据传输。IBM官方提供的网卡驱动程序对于硬件的正确识别和性能至关重要，同时需确保其与WindowsServer2003等操作系统的兼容性。
易个小小钡原子·2025-01-26 15:28

蓝桥刷题 基础训练python

""""数列排序问题描述给定一个长度为n的数列，将这个数列按从小到大的顺序排列。1<=n<=200输入格式第一行为一个整数n。第二行包含n个整数，为待排序的数，每个整数的绝对值小于10000。输出格式输出一行，按从小到大的顺序输出排序后的数列。"""#ls=[]#a=int(input())#b=input().split()#foriinb:#ls.append(int(i))#ls.sort(
小馨不滑水·2025-01-26 14:23

# AI绘图中的Embedding、CLIP、Flux中的Clip与LCM SDXL加速生成解析

AI绘图中的Embedding、CLIP、Flux中的Clip与LCMSDXL加速生成解析在现代AI绘图和深度学习中，涉及了多个复杂的概念和技术，这些技术在图像生成、训练加速以及多模态学习等方面起着至关重要的作用
迪小莫学AI·2025-01-26 12:11

android模拟点击

InstrumentationnewThread(()->{Instrumentationinst=newInstrumentation();longcurTime=SystemClock.uptimeMillis();inst.sendPointerSync
taopi2024·2025-01-26 11:00

在树莓派安装arm gcc工具链

InstallGCC需要将gnu工具在树莓派重新编译，具体流程见文档：ThebuildprocessofGNUtoolsforARMembeddedprocessors由于编译需要的时间较长，Github
zili09·2025-01-26 10:51

AI学习指南Ollama篇-Ollama简介

这些模型通过海量的文本数据进行训练，学习语言的模式和结构，从而能够生成自然流畅的文本内容。随着技术的不断进步，大语言模型在各个领域都展现出了巨大的潜力。
俞兆鹏·2025-01-26 10:20

《手写Mybatis渐进式源码实践》实践笔记 (第三章 映射器的注册和使用)

1.映射器注册机2.SqlSession标准定义和实现3.SqlSessionFactory工厂定义和实现测试事先准备测试用例测试结果总结第3章映射器的注册和使用背景工厂模式（FactoryMethodPattern
Suwg209·2025-01-26 09:17

Direct Preference Optimization (DPO): 一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法

现有的方法通常通过**强化学习从人类反馈（RLHF）**来引导模型行为，但RLHF存在以下问题：复杂性高：RLHF需要先训练一个奖励模型来反映人类偏好，然后使用强化学习来微调语言模型，使其在最大化奖励的
Yuleave·2025-01-26 09:12

推荐洛谷网站：全面解析与实用指南

本文将详细介绍洛谷的核心功能、使用技巧以及推荐理由，帮助你更好地利用洛谷进行编程学习和竞赛训练。一、洛谷的核心功能1.题库与练习洛谷拥有庞大的题库，涵盖了从入门到高级的各种难度级别的题目。
w(ﾟДﾟ)w吓洗宝宝了·2025-01-26 08:39

webrtc入门系列（五）amazon-kinesis-video-streams-webrtc-sdk-c编译

webrtc入门系列（二）easy_webrtc_server入门example测试》《webrtc入门系列（三）云服务器coturn环境搭建》《webrtc入门系列（四）zlmediakitwebrtcsdp
一只海星·2025-01-26 08:38

【代码复现】ResUNet++进行语义分割（含图像切片预处理）

文章目录参考资料1.preprocess.py1.1.参数声明1.1.1.执行命令的形参1.1.2.代码中的参数声明2.train.py2.1.参数声明2.2.main函数（不包括训练阶段）2.2.1参数说明
Cpdr·2025-01-26 08:04

Python支持向量机（SVM）算法：面向对象的实现与案例详解

1.1支持向量机的基本思想1.2SVM的分类问题1.3SVM的优化目标二、面向对象的SVM实现2.1类的设计2.2Python代码实现2.3代码详解三、案例分析3.1案例一：鸢尾花分类问题描述数据准备模型训练与预测输出结果
闲人编程·2025-01-26 08:01

PEX 开源项目教程

engineallowingforseamlessdevelopmentbetweenPlaskandWebGLinthebrowser.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pex/pex项目介绍PEX（PolyethyleneExchange）是一个基于高密度聚乙烯（HDPE
束静研Kody·2025-01-26 07:29

医学类 使用TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet 模型对息肉分割数据集进行训练、评估和可视化 EDD2020息肉数据集分割数据集

息肉数据集/息肉瘤分割项目解决（已处理好:EDD2020数据集(EndoscopyDiseaseDetectionandSegmentationChallenge)该息肉分割数据集主要包含人体生长的（肠胃）息肉用于器官内部息肉瘤分割，息肉目标检测，息肉定位任务息肉分割是一个重要的医学影像分析任务，特别是在内窥镜检查中。EDD2020数据集是一个很好的起点。我们将使用几种流行的深度学习模型（如Tra
计算机C9硕士_算法工程师·2025-01-26 07:56

【skia】win32中使用skia图形库

LRESULTCALLBACKWndProc(HWNDhWnd,UINTmessage,WPARAMwParam,LPARAMlParam)；这里使用skia，其实是先分配内存，在内存里绘图之后通过StretchDIBits
weixin_33721427·2025-01-26 06:52

简介：编译、链接、静态库那点事儿

程序文件非常简单，如果你用MSVC编译器，那命令行是：>clhello.c//同目录下生成hello.execl.exe是你安装VisualStudio自带的，一般你在"x64NativeToolsCommandPromptforVS2022
liulun·2025-01-26 06:49

L8打卡学习笔记

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SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结
无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

P5学习笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊运动鞋品牌识别设置GPU导入数据构建CNN模型编写训练函数编写测试函数设置动态学习率等间隔动态调整自定义调整多间隔调整余弦退火正式训练结果可视化使用模型进行预测个人总结设置
无涯学徒1998·2025-01-26 06:46

躺着敲代码第二天-----聊聊Spring的AOP（面向切面编程）

AOP(Aspectorientedprogramming)什么是AOPAOP（AspectOrientedProgramming）即面向切面编程，AOP是OOP（面向对象编程）的一种延续，二者互补，并不对立
想躺着敲代码^^·2025-01-26 06:15

Windows 靶机常见服务、端口及枚举工具与方法全解析：SMB、LDAP、NFS、RDP、WinRM、DNS

在渗透测试中，Windows靶机通常会运行多种服务，每种服务都有其默认端口和常见的枚举工具及方法。以下是Windows靶机常见的服务、端口、枚举工具和方法的详细说明：1.SMB（ServerMessageBlock）端口445/TCP：SMBoverTCP（主要端口）。139/TCP：NetBIOSSessionService（旧版SMB）。常见用途文件共享。打印机共享。远程命令执行。枚举工具与方
vortex5·2025-01-26 06:15

深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升

高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络（DQN）的高频交易策略设计2.1状态空间构建：从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计2.3DQN模型架构与训练优化
二进制独立开发·2025-01-26 04:36

训练入口+保存模型

importargparsefromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtesting.testingimport*frommodels.model_coupled_v1importUnetfromdata.data_loadimport*importglobfromcollectionsimportOrderedDictdevice="cuda:0"iftor
如若123·2025-01-26 04:30

scikit-learn安装

问题：importscikit-learn时遇到如下报错：ImportError:DLLloadfailedwhileimporting_arpack:Thespecifiedprocedurecouldnotbefound
梁伟静·2025-01-26 03:24

《从传统到智能：大模型交换机的变革之路》

以下是关于它的详细介绍：特点高带宽和低延迟：大模型的训练和推理通常需要处理大量的数据，高带宽可以确保数据在各个计算节点之间快速传输，低延迟则能减少数据传输过程中可能出现的瓶颈，提高训练和推理的效率。
烁月_o9·2025-01-26 03:23

paddleseg推理预测文件解析predict.py

pythonpredict.py\--configconfigs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml\--model_pathoutput/iter_1000/model.pdparams
weightOneMillion·2025-01-26 03:52

PaddleSeg 从配置文件和模型 URL 自动化运行预测任务

gitclonehttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git#在ipynb里面运行cdPaddleSegimportsyssys.path.append('
如若123·2025-01-26 03:49

第38周：猫狗识别 (Tensorflow实战第八周)

1.1设置GPU1.2导入数据输出二、数据预处理2.1加载数据2.2再次检查数据2.3配置数据集2.4可视化数据三、构建VGG-16网络3.1VGG-16网络介绍3.2搭建VGG-16模型四、编译五、训练模型六
weixin_46620278·2025-01-26 03:48

6 回归集成：xgb、lgb、cat

这个代码是从kaggle上拷贝过来的：如何使用三个树模型模块化训练；文本特征如何做，如何挖掘；时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb
汀沿河·2025-01-26 02:41

KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS

2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型
绒绒毛毛雨·2025-01-26 02:10

龙珠训练营机器学习task04

学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction?
a_little_pig_·2025-01-26 01:08

分享wind量化交易平台接口编程代码

importpandasaspdfromWindPyimport*fromdatetimeimport*importt
「已注销」·2025-01-26 00:27

【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用

2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分：深入理解
半截诗·2025-01-26 00:22

Progressive learning

EfficientTransformerforHigh-ResolutionImageRestoration|IEEEConferencePublication|IEEEXploreProgressivelearning在小的croppatches上训练
yore0531·2025-01-26 00:22

【Python设计模式07】工厂方法模式

工厂方法模式（FactoryMethodPattern）是一种创建型设计模式，它定义了一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。工厂方法使得一个类的实例化延迟到其子类。
一碗姜汤·2025-01-26 00:51

工厂模式（Factory Pattern）

工厂模式文章目录工厂模式介绍一、工厂模式的几种变体二、工厂模式类图1.简单工厂模式（SimpleFactoryPattern）2.工厂方法模式（FactoryMethodPattern）3.抽象工厂模式
coding_-_半生·2025-01-25 23:50

以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例，附代码（二）

以及Wasserstein距离和CPCLoss结合的对抗训练示例，附代码（二）【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失（CPCLoss）如何计算？
努力学习的大大·2025-01-25 22:43

华为OD机试常见类型题目的C++ 代码实现（二）

第二个序列intlongestCommonSubsequence(vector&seq1,vector&seq2){intm=seq1.size();intn=seq2.size();//创建二维动态数组dp
请向我看齐·2025-01-25 22:38

libOnvif通过组播不能发现相机

使用libOnvif库OnvifDiscoveryClient类，autodiscovery=newOnvifDiscoveryClient(QUrl(“soap.udp://239.255.255.250
容沁风·2025-01-25 21:05

Java--深入理解字符串的String#intern()方法奥妙之处_intern java string 解释

**Apoolofstrings,initiallyempty,ismaintainedprivatelybythe*class{@codeString}.
2401_86372503·2025-01-25 21:04
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