Vjudge训练题解第14页

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

Win11及CUDA 12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音

深度学习开发者的福音【下载地址】Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南本资源文件旨在为在Windows11操作系统及CUDA12.1环境下安装PyTorch的用户提供详细的安装步骤及常见问题解决方案

郁云爽·2025-03-10 16:52

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

在科技日新月异的今天，人工智能（AI）特别是大规模预训练模型（大模型）的发展正引领着新一轮的技术革命。

七七Seven～·2025-03-10 15:19

蓝桥杯P19718-回文字符串题解

回文字符串题目来源：7.回文字符串-蓝桥云课题目描述输入一个字符串后，在开头加入l、q、b三个指定字符。判断处理后的字符串是否为回文字符串。输入格式：第一行输入一个整数n，表示接下来有n个字符串需要判断。接下来的n行，每行一个字符串。输出格式：对每个字符串输出一行，如果是回文字符串输出Yes，否则输出No。示例：输入：3abaxyzracecar输出：YesNoYes解题思路题目理解：回文字符串是

王嘉俊925·2025-03-10 15:49

蓝桥杯真题解析(穿越时空之门)

问题描述随着2024年的钟声回荡，传说中的时空之门再次敞开。这扇门是一条神秘的通道，它连接着二进制和四进制两个不同的数码领域，等待着勇者们的探索。在二进制的领域里，勇者的力量被转换成了力量数值的二进制表示中各数位之和。在四进制的领域里，力量的转换规则相似，变成了力量数值的四进制表示中各数位之和。穿越这扇时空之门的条件是严苛的：当且仅当勇者在二进制领域的力量等同于四进制领域的力量时，他才能够成功地穿

中二电工吹短笛·2025-03-10 15:19

蓝桥杯刷题周计划（第二周）

EnigmaCoder·2025-03-10 15:47

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

这使得深层网络难以训练。梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。

肆——·2025-03-10 15:17

leetcode hot100 二叉树

8️⃣二叉树94.二叉树的中序遍历题解:递归即可publicListinorderTraversal(TreeNoderoot){Listres=newArrayListres){if(root==null

yadanuof·2025-03-10 15:16

MMDetection实用工具详解（上）：日志分析、结果分析、混淆矩阵

实用工具目录一、日志分析使用方法实际案例二、结果分析pkl结果文件生成使用方法实际案例三、混淆矩阵使用方法实际案例遇到的UserWarning解决方案MMDetection官方除了训练和测试脚本，他们还在

MickeyCV·2025-03-10 15:46

PTA L2 题目合集

L2-001紧急救援(25分)题解链接L2-002链表去重(25分)#include#definePISpair#definevalfirst#definenesecondusingnamespacestd

不牌不改·2025-03-10 15:14

L2-031 深入虎穴 (25 分) PTA GPLT 天梯题目集记忆数组+以尾顶点向上递归求解 C/C++ 题解

一、题目L2-031深入虎穴(25分)著名的王牌间谍007需要执行一次任务，获取敌方的机密情报。已知情报藏在一个地下迷宫里，迷宫只有一个入口，里面有很多条通路，每条路通向一扇门。每一扇门背后或者是一个房间，或者又有很多条路，同样是每条路通向一扇门……他的手里有一张表格，是其他间谍帮他收集到的情报，他们记下了每扇门的编号，以及这扇门背后的每一条通路所到达的门的编号。007发现不存在两条路通向同一扇门

陈一啊·2025-03-10 14:42

力扣热题 100：图论专题经典题解析

文章目录一、岛屿数量（题目200）1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现（Java）5.复杂度分析二、腐烂的橘子（题目994）1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现（Java）5.复杂度分析三、课程表（题目207）1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现（Java）5.复杂度分析四、实现Trie（前缀树）（题目208）1.题目描述2.示例3.解题思路4.代码实现（Java）5.复杂

剑走偏锋o.O·2025-03-10 14:41

Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码（可训练自己数据集）

代码链接:https://github.com/Illusionna/ComputerVision/tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna/TransformerdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Illusionna

Illusionna.·2025-03-10 14:37

【2025】Cursor深度使用指南｜环境配置与常见问题解决方案

本文详细解析新一代智能编程工具的核心功能，提供环境搭建指引与典型问题应对策略，助力开发者提升工作效率。本文配套资料下载cursor永久免费完整资源包1.开发工具特性解析该编程工具整合了先进的智能辅助技术，采用与主流编辑器相似的界面布局。对于熟悉常见开发环境的用户，可以快速实现功能迁移与操作适配，同时支持扩展管理、运行环境配置等核心功能。2.核心操作指令汇总提升效率的四大组合键：Tab键：智能补全代

herobrineAC12·2025-03-10 14:37

leetcode hot100 图论

题解:二维数组,遍历遇到当前值为1的,岛屿数加一,然后进行岛屿治理–dfs深度遍历当前值所在的岛屿,将该岛屿所在的其他值全部置为’2’,那么继续遍历时就不会重复计算cla

yadanuof·2025-03-10 14:06

AtCoder ABC E - Min of Restricted Sum 题解

根据输入考虑建图，x、y两个下标的边权为z,建无向图这样我们可以得到一些连通块。根据异或和的性质，对于每一个连通块，我们只要知道其中一个点的点权就能推出所有的点权。最小值考虑贪心，针对当前连通图所有点权二进制数的每一位，假如这一位是1，要想保留更多的1就让别的本位为1的数的这一位是0，于是统计每一位1的个数，若1比0多则起点这一位为1，这样保证了0多。判定可行性：深搜跑一边，如果遍历过了但是点权不

和旋_菾律·2025-03-10 13:05

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。

·2025-03-10 13:16

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

AF3 block_delete_msa函数解读

这在训练时可能用于数据增强（防止模型对MSA过度依赖）。推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。

qq_27390023·2025-03-10 10:43

python运动统计 2024年9月python二级真题青少年编程电子学会编程等级考试python二级真题解析

目录python字符串输出一、题目要求1、编程实现2、输入输出二、算法分析三、程序代码四、程序说明五、运行结果六、考点分析七、推荐资料1、蓝桥杯比赛2、考级资料3、其它资料python字符串输出2024年9月python编程等级考试二级编程题一、题目要求1、编程实现李想同学是班级的体育委员，他负责统计和督促同学们加强锻炼。因此，他统计了班上几位同学周一和周二的运动步数。周一的步数分别为：4125,

小兔子编程·2025-03-10 10:40

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终

寻丶幽风·2025-03-10 09:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

然而，NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本，因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种

境心镜·2025-03-10 08:54

谷歌搜索并发搜索/cookie并发生成方案

20并发，则可以每秒保持千次cookie的生成并发查询嘎嘎快，单条cookie存活为60秒，可以重复查询200次以内需要联系另外腾讯系阿里系AI训练标注也可以联系

背拥·2025-03-10 07:17

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。另外，使用Docker实现便捷测试成为一种高效的解决方案。

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

Windows下的PaddleOCR本地部署

anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库（二）PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型

wangkun_cl·2025-03-10 03:22

神经网络|(十四)|霍普菲尔德神经网络-Hebbian训练

【1】引言前序学习进程中，除了对基本的神经网络知识进行了学习，还掌握了SOM神经网络原理，文章链接包括且不限于：神经网络|(十一)|神经元和神经网络-CSDN博客神经网络|(十二)|常见激活函数-CSDN博客神经网络|(十三)|SOM神经网络-CSDN博客在此基础上，本篇文章学习一个新的神经网络：霍普菲尔德神经网络。【2】霍普菲尔德神经网络原理霍普菲尔德神经网络和SOM神经网络一样不走寻常路，SO

西猫雷婶·2025-03-10 02:17

今天这道题看了好久的题解，才理解意思，看来有的时候刷题也要积累一些知识。

classSolution:defgameOfLife(self,board:List[List[int]])->None:"""Donotreturnanything,modifyboardin-placeinstead."""importnumpyasnpr,c=len(board),len(board[0])board_exp=np.array([[0for_inrange(c+2)]for

suohanfjiusbis·2025-03-10 02:14

语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域

汀、人工智能·2025-03-10 01:36

[论文笔记] LLaMA3.1与Qwen2与Apple 技术报告中预训练方案对比

https://arxiv.org/pdf/2407.21075https://arxiv.org/pdf/2407.10671https://arxiv.org/pdf/2407.21783LLaMA3.1LLaMA3.1技术报告：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

心心喵·2025-03-10 01:02

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

【摘要】本论文介绍了WebGPT，这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。

土豆.exe·2025-03-10 00:30

数字识别项目

集成算法·Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用

不要天天开心·2025-03-10 00:29

Java基础语法以及面试技巧（三）

Java流程控制核心指南（面试重点）上期面试题解答上文链接：https://blog.csdn.net/weixin_73492487/article/details/1461290581.i++与++

self-discipline634·2025-03-09 23:46

Arcgis投影坐标系转为地理坐标系

问题解答“15”意为按6°分带，处于第15带。因此这幅图使用2000的投影坐标系（CGCS2000_GK_Zone_15）。

翘楚、·2025-03-09 23:45

P4168 [Violet] 蒲公英题解

《P4168[Violet]蒲公英题解》题目入口一、题目概述核心任务：给定一个长度为(n)的蒲公英种类序列({a_1,a_2,\cdots,a_n})，需要对(m)次询问做出回应。

笑谈c语言·2025-03-09 23:14

自我训练模型：通往未来的必经之路？

摘要在探讨是否唯有通过自我训练模型才能掌握未来的问题时，文章强调了底层技术的重要性。当前，许多人倾向于关注应用层的便捷性，却忽视了支撑这一切的根本——底层技术。

耶耶Norsea·2025-03-09 22:11

P8925 「GMOI R1-T2」Light 题解

P8925「GMOIR1-T2」Light让我们好好观察样例解释的这一张图：左边第111个像到OOO点的距离：L×2=2LL\times2=2LL×2=2L右边第111个像到OOO点的距离：R×2=2RR\times2=2RR×2=2R左边第222个像到OOO点的距离：右边第111个像到达LLL的距离是2R+L2R+L2R+L。而这样子距离OOO还差一个LLL，最终结果就是2L+2R2L+2R2L

W9095·2025-03-09 22:10

代码随想录算法训练营第八天|代码随想录 541. 反转字符串 II

Day8代码随想录字符串代码随想录541.反转字符串II反转字符串如何调用函数×reverse(s[i],s[n-1])√reverse(s.begin()+i,s.end())×reverse(s[i],s[i+k-1])√reverse(s.begin()+i,s.begin()+i+k);reverse左闭右开不包含第二个参数的位置如果要反转i到i+k-1区间内的字符应该reverse(s.

心爱心爱·2025-03-09 22:34

第五章：操作系统的处理器调度课后习题

.作业状态与进程管理6.进程优先级调整时机7.作业调度后进程的初始状态8.短作业优先调度算法9.处理机调度的叙述操作系统中的作业调度和进程管理1.作业调度和周转时间2.分时与批处理系统的调度优先级简答题解答

Argonaut春·2025-03-09 21:02

使用DeepSeek来构建LangGraph Agent

随着DeepseekR1的发布，我们不得不把目光聚焦在这个能赶超多个顶流大模型的模型身上，它主要是其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。

乔巴先生24·2025-03-09 21:59

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

两篇题解——理想的正方形deepseek做法

嗯，这道题看起来是要找一个n×n的正方形区域，使得该区域内最大值和最小值的差最小。那我得仔细看看题目要求。题目给了一个a×b的矩阵，要从中找出所有可能的n×n正方形，然后计算每个这样的正方形的max-min，最后取所有中的最小值。首先，我得想到怎么高效地计算每个n×n窗口的最大和最小值。因为直接遍历每个窗口然后找最大和最小的话，时间复杂度会很高。比如a和b都是1000的话，n是100的话，这样的窗

Cool_(wly)_Dino·2025-03-09 18:05

AtCode 第396场初级竞赛 A-E题解

ATripleFour（三重四）【题目链接】原题链接：A-TripleFour【考点】循环，判断【题目大意】判断连续三个数是否相同【解析】三个变量不断滚动，判断是否相等。【难度】GESP二级【代码参考】b=c#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,a,b,c;cin>>n>>a>>b;//前两个元素a和b//注意从第三个元素开始for(inti=3;i>c

是帅帅的少年·2025-03-09 18:28

二进制安卓清单 binary AndroidManifest - XCTF apk 逆向-2

攻防世界XCTF【Mobile】APK逆向-2题解正常下载附件，解压后，拖到JADX-gui中去反编译一下，然-掘金Android

dilvx·2025-03-09 18:58

深入理解 TCP 协议：可靠传输、连接管理与经典面试题解析

TCP（TransmissionControlProtocol）是互联网中最重要的传输层协议之一，其设计目标是提供可靠的、面向连接的、全双工的数据传输服务。本文将从核心机制、工作原理到经典面试题，全面解析TCP协议的关键特性。一、TCP核心特性1.有连接三次握手建立连接，四次挥手释放连接，确保通信双方的数据传输路径畅通。面向连接vs无连接（如UDP）：TCP在数据传输前需要建立虚拟链路，而UDP直

伤心辞·2025-03-09 17:24

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