Java基础OJ训练第2页

ML.NET速览

整个管道分为以下四个部分：LoadData加载数据TransformData转换数据ChooseAlgorithm选择算法TrainModel训练模型示例建立一个控制台项目。

aixing8475·2025-01-27 00:34

2025 年，人工智能的发展还是「算力至上」吗？

以大模型为例，训练一个模型需要调用约3万个AI芯片，这种规模的算力需求使得算力基础设施建设成为各国竞相布局的战略重点。工信部等六部门联合发布的《算力

开心的AI频道·2025-01-26 23:25

一个QT多线程的框架程序

工程文件#-------------------------------------------------##ProjectcreatedbyQtCreator2023-03-23T21:21:21#

CoderIsArt·2025-01-26 21:49

代码随想录算法训练营第十五天| 二叉树3

110.平衡二叉树（优先掌握递归）再一次涉及到，什么是高度，什么是深度，可以巩固一下。题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录状态：要辨别新增函数的位置，self的用法二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数，从上往下数二叉树节点的高度：指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数，从下往上数#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:

Rachela_z·2025-01-26 21:43

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

本文将深入探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。

cda2024·2025-01-26 20:39

python 语音识别

在python中训练一个语音识别系统主要需要以下几个步骤：-语料库准备-数据预处理-特征提取-训练模型第一部分：语料库的准备什么是语料库？语料库长什么样？

柚梓sir·2025-01-26 19:01

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

[ Spring ] Spring Cloud Alibaba Message Stream Binder for RocketMQ 2025

文章目录IntroduceProjectStructureDeclarePluginsandModulesApplyPluginsandAddDependenciesSenderPropertiesSenderApplicationSenderControllerReceiverPropertiesReceiverApplicationReceiverMessageHandlerCongratul

ByteFlys·2025-01-26 18:20

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

Java基础——函数（方法）

函数的出现在目前为止的开发实现中，我们的代码都在main方法中，从上到下进行编写。在此模式下，程序结构会随着功能复杂度的增加而越来越复杂。在代码中会有不连续的出现重复性代码，无法用循环解决。为了简化代码以及程序的结构，把这些不连续的重复性代码提取出来，封装为一个方法（函数），并且为之取名。在需要用到该方法（函数）代码的位置去调用该方法（函数）。方法（函数）初步出现，函数出现之后，有一些显而易见的好

AYANGIJ·2025-01-26 16:41

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

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

[转]挑战程序设计竞赛2 算法和数据结构读后感

章节第一章第一章主要让你在AOJ处注册登录，然后开始做题第二章2.5入门问题ALDS1_1_D:MaximumProfit第三章初等排序3.2插入排序法ALDS1_1_A:InsertionSort3.3

Shawn Chou·2025-01-26 14:25

JavaEE-Java基础-计算机基础知识

计算机基础知识1,计算机简介①计算机发展史:第一台通用计算机:ENIAC2,数据的存储和运算①数据的存储和运算结论:计算机中对于数据的存储和运算,都是通过二进制数据来完成②计算机中存储数据的单位是什么?------字节(byte)③每个字节是由多少个位组成的?------每个字节由8位组成,称为8个bit位3,人机交互方式①人机交互方式:(1)图形化界面(缺点:消耗内存,运行速度慢)(2)命令行②

最好的Aw_·2025-01-26 14:24

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

Qt中各个widget前后位置的设定(转)

这两天在总结一些以往project中遇到的问题，正好别组有同事问我关于Qt中各个widget窗口的前后位置是如何定义的，这里就总结一下：在Qt中，所有问题都要一分为二，讨论两种不同的情况：一个是最常用的

dragoo1·2025-01-26 14:21

Qt中各个widget前后位置的设定

这两天在总结一些以往project中遇到的问题，正好别组有同事问我关于Qt中各个widget窗口的前后位置是如何定义的，这里就总结一下：在Qt中，所有问题都要一分为二，讨论两种不同的情况：一个是最常用的

「已注销」·2025-01-26 14:50

# 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

【数据结构】_顺序表经典算法OJ（力扣版）

目录1.移除元素1.1题目描述及链接1.2解题思路1.3程序2.合并两个有序数组1.1原题链接及题目描述1.2解题思路1.3程序1.移除元素1.1题目描述及链接原题链接：27.移除元素-力扣（LeetCode）题目描述：给你一个数组nums和一个值val，你需要原地移除所有数值等于val的元素。元素的顺序可能发生改变。然后返回nums中与val不同的元素的数量。假设nums中不等于val的元素数量

_周游·2025-01-26 12:10

flutter引入高德地图_Flutter接入高德地图后运行报错

simple_permissions/simple_permissions-Swift.h'filenotfound运行在iPhone手机时出现以下错误信息：===BUILDTARGETurl_launcherOFPROJECTPodsWITHCONFIGURATIONDebug

耀答案·2025-01-26 11:31

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

java基础加强四（反射，代理模式，自定义注解）

一、反射反射机制是java中一个很强大的功能，可以跳过jvm实例化对象的过程，直接实例化类的class对象，然后直接操作class对象，再运行过程中，几乎可以得到任何一个类的属性和方法，能够调用任何一个对象的方法和属性。Class对象：一个类的描述，存储了类的信息。看一下api：比如一个类叫Demo，在jvm加载的时候就会创建一个class对象，里边存储了Demo类的信息，有什么属性，方法，构造器

咸鱼太咸·2025-01-26 10:20

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

【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

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

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

Sqoop数据导出第3关：Hive数据导出至MySQL中

Hive数据导入MySQL中MySQL建表因为之前已经创建过数据库了，我们直接使用之前的数据库hdfsdb，在数据库中建表project，表结构如下：名类状态pro_noint主键，序号pro_namevarchar

是草莓熊吖·2025-01-26 05:09

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

《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

python之函数的定义

博主简介：原互联网大厂tencent员工，网安巨头Venustech员工，阿里云开发社区专家博主，微信公众号java基础笔记优质创作者，csdn优质创作博主，创业者，知识共享者,欢迎关注，点赞，收藏。

徐jiankang·2025-01-26 03:22

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

ollama部署及实践记录,虚拟环境，pycharm等

PyAIGCMaster·2025-01-26 02:44

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

探秘FreeMovie：一个开源的电影推荐系统

探秘FreeMovie：一个开源的电影推荐系统去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的开源电影推荐系统，由pojiezhiyuanjun开发并维护。

孟振优Harvester·2025-01-26 02:39

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

RV1126+FFMPEG推流项目源码

源码在我的gitee上面，感兴趣的可以自行了解nullhttps://gitee.com/x-lan/rv126-ffmpeg-streaming-projecthttps://gitee.com/x-lan

学习嵌入式的小羊~·2025-01-26 01:04

机器学习与分布式机器学习_经理人的机器学习–您需要知道的

机器学习与分布式机器学习Ifyouaremanagingatechteamasaproductorprojectmanager,hereiswhatyouneedtoknowaboutmachinelearning

cumian8165·2025-01-26 00:57

【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

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

一、PyCharm(Professional)搭建Django环境

创建项目1.左侧选择Django框架2.点击create开始创建项目3.下载Django失败，使用默认源下载可能失败，需要指定其他源，这里使用阿里源4.手动创建项目django-adminstartproject

郝家伙~·2025-01-25 22:10

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8

QQ_767172261·2025-01-25 20:53

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