OJ训练第15页

AI大模型与区块链技术的结合

小赖同学啊·2025-03-04 10:31

Java 中 VO、POJO、DTO 的区别详解

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。期待你的关注与点赞哟！在Java开发的广阔领域中，准确理解和

♢.＊·2025-03-04 10:01

蚂蚁技术研究院发布推理大模型强化学习框架，邀请开发者共同助力 AGI 生态

AReaL源自开源项目ReaLHF，旨在训练每个人都可以复现和贡献的大型推理模型(LRM)。AReaL是蚂蚁技术研究院为开发一个完全开放和包容的AGI世界迈出的一步。

·2025-03-04 10:52

UNIAPP前端配合thinkphp5后端通过高德API获取当前城市天气预报

以下是一个完整的代码.一、项目结构project/├──frontend/(UniApp项目)│├──pages/││└──weather/││├──index.vue├──backend/(ThinkPHP5

知码客·2025-03-04 08:48

Python测试框架pytest核心库pluggy详解

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546importpluggy#HookspecMarker和HookimplMarker实质上是一个装饰器带参数的装饰器类，作用是给函数增加额外的属性设置hookspec=pluggy.HookspecMarker("myproj

美团程序员·2025-03-04 07:40

iOS Viper架构实战教程：基于caojunhua/iOS_Viper

iOSViper架构实战教程：基于caojunhua/iOS_ViperiOS_Viper项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/io/iOS_Viper本教程将引导您深入了解并实践一个典型的

郑眉允Well-Born·2025-03-04 07:37

mysql触发器对同一张表做操作_MySql 触发器对同表操作

`FOREACHROWBEGIN--逻辑、条件语句END$$DELIMITER;目的：当一张表中的某个字段值更新为特定值时，触发更新本条数据的另一字段值(示例:根据prj_base_info表中的project_statu

weixin_39716044·2025-03-04 05:27

大模型开发和微调工具Llama-Factory--＞WebUI

#避免从HuggingFace下载模型导致网速不畅USE_MODELSCOPE_HUB=1llamafactory-cliwebui1.训练在模型开始训练之

m0_74823705·2025-03-04 05:56

神经网络之CNN文本识别

但是在文本分类问题上，相比于RNN，CNN的构建和训练更为简单和快速，并且效果也不差，所以仍然会有一些研究。那么，CNN到底是怎么应用到NLP上的

邪恶的贝利亚·2025-03-04 05:56

【Address Overfitting】解决过拟合的三种方法

：2.特征选择方法介绍：实践示例：适用场景：优缺点：3.正则化（Regularization）正则化类型：实践示例：适用场景：优缺点：总结与对比总结在机器学习中，过拟合（Overfitting）是模型训练过程中常见的问题

HP-Succinum·2025-03-04 05:24

【成功解决】ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (annoy)

问题在下载annoy时出现报错：网上搜索发现很多人也出现了形如：ERROR:CouldnotbuildwheelsforXXX,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects

TangerinePi·2025-03-04 03:45

Word2Vec的使用，一些思考，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型

你可以直接通过它训练生成词向量，也就是一个新的Word2Vec，也可以使用预训练好的词向量，也就是那里直接用。

热爱生活的猴子·2025-03-04 03:13

AI大模型教程入门到精通，非常详细收藏我这一篇就够了！AI大模型零基础入门教程（适合小白）

AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？

AGI大模型学习·2025-03-04 01:21

⭐算法OJ⭐最佳买卖股票时机【贪心算法 + 动态规划】（C++实现）Best Time to Buy and Sell Stock 系列 I,II,III,IV

贪心人生，贪心算法。今天我们来介绍四道和“股票买卖”相关的题目，用到的思想包括贪心算法和动态规划。这个系列的题目乍一看很难，但其实算是这两个类型中相对容易理解的题目，因此在面试中被考察的频率也更高。让我们逐一分析吧！文章目录121.BestTimetoBuyandSellStock122.BestTimetoBuyandSellStockII123.BestTimetoBuyandSellStoc

Vitalia·2025-03-03 23:13

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

负责整个模型开发生命周期，包括数据清洗、特征工程、模型选择、训练和部署。与数据科学家、工程团队和产品团队合作，理解业务需求并将算法转化为实际产品。对模型性能进行评估和优化，确保模型的准确性、效率和可扩

执于代码·2025-03-03 23:39

AI提示词终极奥秘：三招破解Zero-Shot/Few-Shot/COT魔法

二、三分钟掌握三大核心技术1.Zero-Shot：空手道大师的思维（无需任何示例）核心原理：利用模型预训练知识直接推

曦紫沐·2025-03-03 22:05

DeepSeek-R1：通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练而成的模型，无需监督微调（SFT）作为初步步骤，展示了卓越的推理能力。

AI专题精讲·2025-03-03 22:05

LinkedDS Algorithms and Data Structures

AlgorithmsandDataStructuresIProject2:LinkedDSBackgroundThisprojectisdesignedtoincreaseyourexperiencewithlinkeddatastructures.SimilartoProject1

·2025-03-03 22:33

PMP认证考试攻略，让你一次通过！

PMP（ProjectManagementProfessional）认证是全球公认的项目管理领域的权威认证，证明了你在项目管理方面的专业知识和能力。想要顺利通过PMP考试，需要系统的备考计划和方法。

·2025-03-03 21:30

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化（Normalization）是提升模型性能、加速训练的重要技巧

@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

Pta考试真题训练—1125（字符串之最小子串）

子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而pat就是一个子列。现给定一个字符串S和一个子列P，本题就请你找到S中包含P的最短子串。若解不唯一，则输出起点最靠左边的解。输入格式：输入在第一行中给出字符串S，第二行给出P。S非空，由不超过104个小写英文字母组成；P保证是S的一个非空子列。

Arbritry·2025-03-03 21:55

PyTorch Lightning 的简单使用示例

1.环境准备与依赖导入首先，代码需要导入了实现模型、数据处理和训练所需的各个包：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader

idealmu·2025-03-03 21:54

Torch-MLIR 项目使用教程

Torch-MLIR项目使用教程torch-mlirTheTorch-MLIRprojectaimstoprovidefirstclasssupportfromthePyTorchecosystemtotheMLIRecosystem

穆声淼Germaine·2025-03-03 21:54

使用STM32实现蜂鸣器音乐播放

在准备工作完成后，可以按照以下步骤进行蜂鸣器音乐播放的代码实现：创建一个新的STM32Projec

MyM满满·2025-03-03 19:38

基于DeepSeek 的图生文最新算法 VLM-R1

具体来说，对于引用表达式理解（REC）的任务，我们使用R1和SFT方法训练了Qwen2.5-VL。结果表明，在域内测试数据

AI算法网奇·2025-03-03 18:02

初阶数据结构习题【7】（3顺序表和链表）—— 21. 合并两个有序链表

1.题目描述力扣在线OJ——21合并两个有序链表将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。

graceyun·2025-03-03 18:01

清华「DeepSeek从入门到精通」正式发布！104页超全解析使用教程

还有些用的是chatGPT的训练方式，要知道，DeepSeek和chatGPT是两种模型，一个是推理型，一个是指令型，这是驴唇不对马嘴啊。

职场程序猿·2025-03-03 18:28

C++数组综合训练：插入删除/进制转换/排序算法

第一部分：数组基础操作强化1.1数组元素插入（动态位移版）//示例：在指定位置插入元素inta[11],i,n,x,y;cin>>n;//当前元素数量for(i=0;i>a[i];cin>>x>>y;//输入插入位置（从1开始计数）和元素值x--;//转换为数组下标//关键算法：从后向前移动元素（时间复杂度O(n)）for(i=n;i>=x;i--){a[i+1]=a[i];//元素后移}a[x]

卫青~护驾！·2025-03-03 18:57

英伟达打造个人 AI 超级计算机：Project DIGITS 震撼登场

手掌大小的超级计算机Nvidia在CES2025上为桌面用户推出了一款大小和手掌差不多的超级计算机——ProjectDIGITSAI超级计算机。

·2025-03-03 17:52

Llama 3.2入门基础教程（非常详细），Llama 3.2微调、部署以及多模态训练入门到精通，收藏这一篇就够了！

然后在训练上变化比较大，参数变大了，400B的还没放出来

中年猿人·2025-03-03 17:49

python selenium实现网站表格数据爬取--以波兰太阳能电站补贴数据为例

需要爬取带下拉框选择的网站表格里的数据：波兰民用太阳能补贴项目的网站https://mojprad.gov.pl/wyniki-naboru开始打算用BeautifulSoup，不过没研究明白怎么实现下拉框选择和确认

文仙草·2025-03-03 16:47

GPT-4.5

OpenAI团队表示，GPT-4.5是他们迄今为止最大、最强的模型，在预训练和后训练方面实现了重大突破。

开发者每周简报·2025-03-03 15:38

数学建模：MATLAB极限学习机解决回归问题

一、简述极限学习机是一种用于训练单隐层前馈神经网络的算法，由输入层、隐藏层、输出层组成。基本原理：输入层接受传入的样本数据。

DesolateGIS·2025-03-03 15:05

DeepSeek-R1 技术报告解读：用强化学习激发大模型的推理潜能

文章目录1.背景2.DeepSeek-R1训练流程2.1DeepSeek-R1-Zero：纯强化学习2.2DeepSeek-R1：冷启动+多阶段训练3.蒸馏小模型3.1蒸馏流程与优势3.2蒸馏vs.直接

跑起来总会有风·2025-03-03 14:04

Weditor安装遇到了问题:Preparing metadata (pyproject.toml) did not run successfully.

问题现象uiautomator2环境部署的时候，在安装Weditor的时候并不顺利，安装过程遇到的问题如下定位过程尼玛，耗费我2小时，借助度娘，总结下网友描述这个问题的原因：weditor不支持python3.1以上版本，要降低python版本-setup包版本太低，使用pipinstall--upgradepipsetuptools==45.2.0升级setup包先gitclonehttps:/

BullSmall·2025-03-03 13:57

Java第三方工具库知识点总结

JsonParser/JsonGenerator）支持注解驱动（@JsonIgnore、@JsonProperty）模块化设计（支持XML/YAML/Protobuf扩展）Gson简单易用，fromJson()/toJson

培风图南以星河揽胜·2025-03-03 13:26

神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解

然而，传统的神经网络训练方法通常依赖于人工设计的网络结构和参数初始化，这往往需要大量的经验和试错，并且难以找到最优的网络结构和参数。神经进化算法(Neuroevolutio

AI大模型应用之禅·2025-03-03 13:25

Angular ng --help 源码分析

运行ng--helpC:\Users\zhouhuajian\Desktop\demo>npx--package=@angular/cli--ng--helpngCommands:ngbuild[project

·2025-03-03 13:12

【硬核教程】DeepSeek 70B模型微调实战：打造工业级AI开发专家（附完整代码+案例）

——基于LoRA+GRPO算法，显存直降10倍，手把手教你训练行业大模型为什么这篇内容值得收藏？

爱吃青菜的大力水手·2025-03-03 11:06

分布式多卡训练(DDP)踩坑

多卡训练最近在跑yolov10版本的RT-DETR，用来进行目标检测。

m0_54804970·2025-03-03 11:05

YOLO 中 SPFF 模块的优化与 Focal Modulation 替代研究

文章目录1.YOLO中的SPPF模块分析2.FocalModulation简介3.在YOLO中用FocalModulation替换SPPF4.实验与对比分析4.1代码替换YOLO模型中的SPPF4.2训练对比

向哆哆·2025-03-03 10:57

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

首先，我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后，我们

然哥爱编程·2025-03-03 10:25

基于大模型的脂肪栓塞综合征风险预测与综合治疗方案研究报告

研究目的与方法二、脂肪栓塞综合征概述2.1定义与发病机制2.2病因与危险因素2.3临床表现与分类2.4诊断标准与方法三、大模型在脂肪栓塞综合征预测中的应用3.1大模型简介3.2数据收集与预处理3.3模型训练与验证

LCG元·2025-03-03 09:50

[BZOJ1093][ZJOI2007]最大半连通子图（Tarjan+拓扑排序+DP）

首先得到，一个强连通分量一定是半连通的。把强连通分量缩点之后，可以得到一个拓扑图。下面，sze[u]为新图中点u所对应强连通分量的大小。缩点之后，就很容易得出，一个半连通子图一定是拓扑图中的一条链，半连通子图的大小为这条链上所有点的sze之和。所以，现在就是要求这个拓扑图的最长链（sze之和最大）。考虑按照拓扑排序DP，f[u]表示以u为终点的最长链长度：1、对于点u，如果点u的入度为0，则f[u

xyz32768·2025-03-03 09:19

bzoj 1093: [ZJOI2007]最大半连通子图【tarjan+拓扑排序+dp】

先tarjan缩成DAG，然后答案就变成了最长链，dp的同时计数即可就是题面太唬人了，没反应过来#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=100005;intn,m,mod,h[N],cnt,dfn[N],low[N],tot,bl[N],col,s[N],top,si[N],d[N],f[N],g[N]

weixin_30951743·2025-03-03 09:18

[ZJOI2007]最大半连通子图【tarjan缩点】【拓扑排序+DP】

>LinkluoguP2272ybtoj最大半连通子图>DescriptionN≤105,M≤106N\le10^5,M\le10^6N≤105,M≤106>解题思路强连通子图一定是半连通子图，所以考虑到把这张图进行缩点然后图就变成了一个

ssl_fuyang·2025-03-03 08:46

代码随想录算法训练day65---图论系列9《dijkstra(堆优化版)&Bellman_ford 算法》

代码随想录算法训练—day64文章目录代码随想录算法训练前言一、47.参加科学大会-----dijkstra(堆优化版)二、94.城市间货物运输I---Bellman_ford算法总结前言今天是算法营的第

Ritsu栗子·2025-03-03 08:45

DeepSeek-R1：重新定义推理性能的开源人工智能

目录重新定义卓越的基准变革性应用案例技术创新后训练优化冷启动数据以提高可用性可扩展性蒸馏模型API集成：为开发者而生竞争定价：可及的高级人工智能开源优势DeepSeek代表的引用推动开放人工智能的边界推动边界意味着什么

知识小报童·2025-03-03 08:11

DeepSeek 开源周五个开源项目，引领 AI 创新？

这些项目涵盖了AI基础设施、模型训练和数据处理的各个方面，旨在通过透明和社区驱动的创新推动AI发展。这也解释了为什么DeepSeek可以用低成本训练出高质量的模型。

LaughingZhu·2025-03-03 08:09

YbtOJ 强连通分量课堂过关例1 有向图缩点【Tarjan】【DP】【拓扑排序】

思路这道题首先搞一个TarjanTarjanTarjan，求出所有强连通分量。然后就缩点，具体做法是枚举每条边然后判断这条边上的点在不在同一个强连通分量上，不在就连边。然后就做一个DP+拓扑排序，边拓扑边DP，f[y]=max⁡(f[y],f[x]+cnt[y])f[y]=\max(f[y],f[x]+cnt[y])f[y]=max(f[y],f[x]+cnt[y]);代码#include#inc

JA_yichao·2025-03-03 08:39

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