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数据结构-时间复杂度

一、常数操作：常见固定时间的操作1、常见算术运算+、-、*、/、2、位运算>>、>>>、T(n)=aN^2+bN+C因此得出简单选择排序时间复杂度为O(N^2)算法实现：publicstaticvoidinsertSort

「已注销」·2023-09-11 17:38

linux grep 正则表达式

基本用法：grep[-acinv][--color=auto][-An][-Bn]'搜寻字符串'文件名参数说明：-a：将二进制文档以文本方式处理-c：显示匹配次数-i：忽略大小写差异-n：在行首显示行号

whatday·2023-09-11 17:54

grep配合正则表达式使用

grep[-acinv][--color=auto][-An][-Bn]'搜寻字符串'文件名参数说明：-a：将二进制文档以文本方式处理-c：显示匹配次数-i：忽略大小写差异-n：在行首显示行号-A：After

攻城狮_Dream·2023-09-11 17:52

【王道数据结构编程题】- 两个有序顺序表合并 + 两个顺序表位置互换

王道代码题：将两个有序顺序表合并为一个新的有序顺序表，并由函数返回结果顺序表2.王道代码题：已知在一维数组A[m+n]中依次存放两个线性表(a1,a2,a3,...,am)和(b1,b2,b3,...,bn

顾城沐心·2023-09-10 05:46

day7-批量归一化和残差网络

BN层：全连接层的BN位置：仿射变换和激活函数之间pytorch：nn.BatchNorm1d卷积层的BN位置：卷积计算和激活函数之间pytorch：nn.BatchNorm2d步骤：image.png

wamgz·2023-09-10 03:23

LayerNorm核心技术

Overview你能打开这篇文章，相信对LayerNorm（LN）、BatchNorm（BN）多少是有些了解，它们分布在神经网络中，对上一层输出的激活值做归一化（normalize），这样做的好处是可以在一定程度上避免梯度消失问题

A君来了·2023-09-09 08:04

正在消失的身体与饕餮

饕餮—神经性贪食症（BN），又名贪食症，是以反复发作性暴食，并伴随防止体重增加的补偿性行为及对自身体重和体形过分关注为主要特征的一种进食障碍。

JYEW·2023-09-08 06:31

2021-04-14

这一节首先讨论channel-wise稀疏化的优势和运到的挑战，然后介绍利用BN的缩放系数来高效的鉴别和剪枝不重要的通道这篇文章提出利用BN层的缩放系数来进行剪枝，在多个大型数据集和多个大型网络的测试结果说明了这个方法的有效

浮生_5d6d·2023-09-06 07:34

【综述】结构化剪枝

目录摘要分类1、依赖权重2、基于激活函数3、正则化3.1BN参数正则化3.2额外参数正则化3.3滤波器正则化4、优化工具5、动态剪枝6、神经架构搜索性能比较摘要深度卷积神经网络（CNNs）的显著性能通常归因于其更深层次和更广泛的架构

故山月白·2023-09-05 23:11

VGGNet剪枝实战：使用VGGNet训练、稀疏训练、剪枝、微调等，剪枝出只有3M的模型

文章目录摘要剪枝的原理剪枝的过程1、项目结构2、测试结果3、VGGNet模型4、需要安装的库5、训练VGGNet5.1、导入项目所需要的库5.2、设置随机因子5.3、BN层可视化5.4、定义全局参数5.5

AI浩·2023-09-05 23:09

＜深度学习基础＞ Batch Normalization

BatchNormalization批归一化BN优点减少了人为选择参数。在某些情况下可以取消dropout和L2正则项参数，或者采取更小的L2正则项约束参数；减少了对学习率的要求。

thisiszdy·2023-09-04 19:39

华为2022秋招机试

第一题数轴X上有两个点的序列A={A1,A2,…,Am}和B={B1,B2,…,Bn},A_i和B_i均为正整数，A、B已经从小到大排序，A、B一定不为空，给定一个距离R，列出同时满足如下条件的所有（Ai

me，too·2023-09-04 15:39

秋招机考题 ABR 车路协同场景

问题数轴×有两个点的序列A={A1，A2,…Am}和B={B1,B2,.Bn}，A和Bj均为正整数，A、B已经从小到大排好序，A、B均肯定不为空，给定一个距离R（正整数），列出同时满足如下条件的所有（Ai

s__w·2023-09-04 15:07

AGC 009 C Division into Two 题解

题目可以转化成有一个数组:b1,b2,b3,b4..bnb_1,b_2,b_3,b_4..b_nb1,b2,b3,b4..bn满足bi>bi−1b_i>b_{i-1}bi>bi−1,你要给每一个数图上两种颜色

Gary_2005·2023-09-04 15:28

[AT2292] [AGC009 C] Division into Two

输入输出格式输入格式第一行三个正整数n,A,Bn,A,Bn,A,B。以下nnn行，每行一个正整数ai

LPA20020220·2023-09-04 15:24

Batch Normalization（BN层）详解

image1.背景本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift》，这个算法目前已经被大量的应用，最新的文献算法很多都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处非同一般啊。近年来深度学习捷报连连、声名鹊起，随机梯度

AI算法_图哥·2023-09-04 07:58

yolov2相较于yolov1的改进

目录前言BN层取代了Dropout使用了高分辨率分类器K-means选定先验框的尺寸网络结构—darknet19细粒度的特征前言yolov2是在yolov1的基础上进行改进的，主要解决了yolov1定位不准确以及检测重叠的物体极差的情况

夏天是冰红茶·2023-09-03 18:56

【pytorch 】nn.init 中实现的初始化函数 normal, Xavier==》为了保证数据的分布（均值方差一致）是一样的，类似BN

即使各层有着相同的分布.如果每层都用N(0,0.01)随机初始化的话,各层的数据分布不一致,随着层度的增加,神经元将集中在很大的值或很小的值,不利于传递信息.很多初始化策略都是为了保持每层的分布不变,而BN

☞源仔·2023-09-03 05:26

P17-8数组中两个顺序表位置互换

，am)和(b,b2,…b.).试编写程序，将数组中两个顺序表的位置互换，即将(b1,b2,…,bn)放在(a1a2,…,am)的前面。

学而时习之，不亦说乎？·2023-09-01 05:11

Harbour.Space Scholarship Contest 2023-2024 (Div. 1 + Div. 2) 简单题解

要求去构造一个数组a，满足a1=x,an=ya_1=x,a_n=ya1=x,an=ya1b2>⋯>bnb_i=a_{i+1}-a_i,b_1>b_2>\cdots>b_nbi=ai+1−ai,b1>b2>⋯>bn

wronganswerr·2023-09-01 00:39

PyTorch 常用代码段整理合集

目录多卡同步BN固定随机种子计算模型参数量提升Pytorch运行效率指定程序运行在特定GPU卡上保证模型的可重复性多卡同步BN当使用torch.nn.DataParallel将代码运行在多张GPU卡上时

会意·2023-08-31 09:09

为什么混合工作需要更好地整合 IT

BN：疫情对企业内部远程工作

Splashtop高性能远程控制软件·2023-08-30 19:06

面经八股汇总

一、BN和LN的异同1、batchnorm和layernorm一般分别用于cv、nlp领域2、bn把一个batch中同一通道的所有特征视为一个分布，并将其标准化，意味着不同图片的同一通道的特征是可以比较的

今天也学一点儿·2023-08-29 21:48

李宏毅 2022机器学习 HW2 上分路线

batchnormalization和dropout增加hiddenlayer宽度至512（提升明显）提交文件命名规则为prediction_{concat_nframes}[{n_hidden_layers}{dropout}_bn

每天都想躺平的大喵·2023-08-29 12:35

2019-03-18机器学习——梯度消失和爆炸

解决方法：BN，ResNet，权重正则（爆炸），换激活函数

hhhhlyy·2023-08-29 05:56

卷积神经网络

二、卷积的简单介绍三、卷积过程设计到的知识点1.感受野2.全零填充四、Tensorflow2.0中卷积神经网络主要模块1.C:卷积Convolutional2.B:批标准化BN3.A:激活Activation4

孤狼灬笑·2023-08-28 12:46

windows MFC消息demo

ON_MESSAGE(WM_SYS_NORMAL_MSG,OnSysNormalMessage)ON_WM_SYSCOMMAND()ON_WM_PAINT()ON_WM_QUERYDRAGICON()ON_BN_CLICKED

越甲八千·2023-08-28 00:38

量化QAT QLoRA GPTQ

QAT(QuantizationAwareTraining)BN需要先融合掉：伪量化节点是根据融合图来决定的量化过程中不可导的部分是Round函数，Hinton论文

taoqick·2023-08-27 11:07

深度学习基础--正则化与norm--Layer Normalization 即层标准化

原因对于RNN模型来说，归一化的时候BatchNormalization不再适合，在RNN模型里，sequence的长度是不一致的，正是由于这种不一致的问题，导致BN使用起来效果不佳，借用网上的一句话

whitenightwu·2023-08-27 10:56

Layer Normalization(LN) 层标准化 (为什么Transformer用LN)(手写手动实现LN)

CNN用BN,RNN用LNBN又叫纵向规范化，LN又叫横向规范化LN也是因为Transformer才为人们所熟知的BN并不适用于RNN等动态网络和batchsize较小的时候效果不好。

hxxjxw·2023-08-27 10:22

批标准化（batch normalization）与层标准化（layer normalization）比较

批标准化（batchnormalization，BN）与层标准化（layernormalization，LN）应该都是为了解决网络训练过程中的协变量漂移问题。

wzg2016·2023-08-27 10:52

Layer Normalization（层规范化）

详细内容在这篇论文：LayerNormalization训练深度神经网络需要大量的计算，减少计算时间的一个有效方法是规范化神经元的活动，例如批量规范化BN（batchnormalization）技术，然而

寂静的以·2023-08-27 10:21

力扣数组类题目-561. 数组拆分

561数组拆分给定长度为2n的整数数组nums，你的任务是将这些数分成n对,例如(a1,b1),(a2,b2),…,(an,bn)，使得从1到n的min(ai,bi)总和最大。返回该最大总和。

木婉清fresh·2023-08-25 19:40

蓝桥杯上岸每日N题(鸡尾酒)

n种饮品的实际现有量分别为b1,b2,…,bn升。现在，请你用一个最大容积为v升的量杯来调制该鸡尾酒，利用此量杯一次可以调制出0∼v升鸡尾酒。由于时间有限，你只能调制一次。请问，利用现有材料和给

寸_铁·2023-08-25 12:58

【无监督】6、SimSiam | 基于孪生网络的对比学习的成功源于梯度截断！

ExploringSimpleSiameseRepresentationLearning出处：FAIR|何恺明大佬本文作者抛出了两个爆炸性结论：结论一：基于孪生网络的对比的学习的成功，不源于predictor、BN

呆呆的猫·2023-08-25 06:00

OREPA：阿里提出训练也很快的重参数策略，内存减半，速度加倍 | CVPR 2022

为了实现这一目标，论文用线性缩放层代替了训练时的BN层，保持了优化方向的多样性和特征表达能力。

VincentTeddy·2023-08-25 02:37

俄罗斯方块(上下左右键控制)

代码://上下左右键控制#include#includeinta[24][17],i,j,tim=800,ti=800,shape=0,b,bn,ta[4][4],turn[4][4],nex[4][4

强国豪，林中霖·2023-08-24 14:52

剪枝基础与实战(4):稀疏训练及剪枝效果展示

稀疏训练是通过在损失loss中增加BN的γ\gammaγ参数的L1正则，从而让绝大多数通道对应的γ\gammaγ值趋近与0,从而使得模型达到稀疏化的效果:

@BangBang·2023-08-23 07:05

深度学习的经典算法的论文、解读和代码实现

文章目录CNN网络的经典算法LeNet-5AlexNetVGGInceptionInception-v1(GoogLeNet)BN-InceptionResNetR-CNNR-CNNFastR-CNNFasterR-CNNYOLOYOLOv1YOLOv2YOLOv3YOLOv4RNN

没有难学的知识·2023-08-23 05:14

【无监督】4、BYOL | 首个不使用负样本的对比学习框架

——BN之讨论论文：BootstrapYourOwnLatentANewApproachtoSelf-SupervisedLearning代码：https://github.com/deepmind/deepmind-research

呆呆的猫·2023-08-21 20:10

BN和LN之间的关系

转载于https://zhuanlan.zhihu.com/p/518047927当我们使用梯度下降法做优化时，随着网络深度的增加，输入数据的特征分布会不断发生变化，为了保证数据特征分布的稳定性，会加入Normalization。从而可以使用更大的学习率，从而加速模型的收敛速度。同时，Normalization也有一定的抗过拟合作用，使训练过程更加平稳。具体地，Normalization的主要作用

壹晴天·2023-08-21 08:59

王道2.16、2.17、2.18

2.16//两个整数序列A=a1,a2,a3,...,am和B=b1,b2,b3,...,bn已经存入两个单链表中，#include#include#includeusingnamespacestd;typedefstructLnode

啦啦啦_9a5f·2023-08-20 14:55

[论文笔记]Layer Normalization

批归一化(Batchnormalization,BN)利用小批量的训练样本中神经元累加输入的分布来计算均值和方差，然后用这些统计量来对每个训练样本中神经元的累加输入进行归一化。

愤怒的可乐·2023-08-20 14:08

（三）YOLO-V2改进细节

（1）Dropout与BatchNormalization在V1版本中使用Dropout，在前向传播时，停止一部分神经元，使模型泛化性更强，防止过拟合在V2版本中改进为BN（批量标准化），对数据进行归一化

Life Pursuer·2023-08-20 08:18

一元三次方程的解

假设x=my+n,带入后可以削去未知数y的平方项：a(my+n)3+b(my+n)2+c(my+n)+d=am3y3+3am2y2n+3amyn2+an3+bm2y2+2bmny+bn2+cmy

satadriver·2023-08-20 00:42

centos7.9升级openssl以解决pip安装过程中的问题

opensslversion-a|OpenSSL1.0.2k-fips26Jan2017builton:reproduciblebuild,dateunspecifiedplatform:linux-x86_64options:bn

一生要强的Zz·2023-08-19 05:01

力扣初级算法（数组拆分）

力扣初级算法（数组拆分）每日一算法：力扣初级算法（数组拆分）学习内容：1.问题描述给定长度为2n的整数数组nums，你的任务是将这些数分成n对,例如(a1,b1),(a2,b2),…,(an,bn)，使得从

xiaoxust·2023-08-18 16:38

【【verilog典型电路设计之FIR滤波器的设计】】

各级的输入连接和输出连接被称为抽头，并且系数（b0,b1,…,bn)被称为抽头系数。一个M阶的FIR滤波器将会有M+1个抽头。通过移位寄存器用每个时钟边沿n（时

ZxsLoves·2023-08-17 18:26

第一章，07-方程组的行列式解法-克莱姆法则

示例请查看原文克莱姆法则设线性方程组{a11x1+a12x2+⋯+a1nxn=b1a21x1+a22x2+⋯+a2nxn=b2−−−−−−−−−−−−−−a31x1+an2x2+⋯+annxn=bn\left

Wilson-mz·2023-08-17 08:37

深度学习（RNN系列、CNN、 Attention系列 + 激活函数 + 损失函数 + 优化器 + BN + Transformer+Dropout）

过拟合和欠拟合欠拟合的话，模型对训练集本身学习能力就不足，增大模型复杂度过拟合的话，一般体现在测试集上，训练集效果和测试集效果差别太大，一般操作是降低模型复杂度，增大数据集的量。。降低模型复杂度：（1）正则化，损失函数中加入正则项，惩罚模型的参数，L1正则化（获得参数较稀疏，贡献不大的参数都为0），L2正则化（不稀疏，贡献不大的参数只是很小）。。（控制模型参数大小来降低模型复杂度。。）（2）ear

William张·2023-08-17 03:22

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