leetcode训练第6页

使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）

2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-20 12:28

集成学习（Ensemble Learning）基础知识1

4、基学习器：“好而不同”5、集成学习的两个基本问题（1）如何训练出具有差异性的多个基学习器？（2）如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果？

代码骑士·2025-03-20 12:57

LeetCode 热题 100_跳跃游戏（78_55_中等_C++）（贪心算法）

LeetCode热题100_跳跃游戏（78_55）题目描述：输入输出样例：题解：解题思路：思路一（贪心算法）：代码实现代码实现（思路一（贪心算法））：以思路一为例进行调试题目描述：给你一个非负整数数组nums

Dream it possible！·2025-03-20 11:16

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—

大富大贵7·2025-03-20 10:10

leetcode501-二叉搜索树中的众数

leetcode501思路由于是二叉搜索树，那么我们知道它的特性：使用中序遍历得到的是从小到大排序的，所以我们利用这个规则，使用count来统计每次出现一个新的数的总个数，maxCount统计最大的个数值

记得早睡~·2025-03-20 10:06

leetcode530-二叉搜索树的最小绝对值

leetcode530思路这里题目有确切说明这个二叉树是：二叉搜索树那么我们可以想到二叉搜索树的特性，利用中序遍历：左中右得到的结果是从小到达排列的所以我们就只需要计算出每一个节点和前一个节点之间的差值

记得早睡~·2025-03-20 10:05

LeetCode98-验证二叉搜索树

上个星期和导师去了华农一趟名义上是和导师去参加一个国家级的项目其实没我啥事都是我导师在那口若悬河当时和那边的本科生去了另一间会议室交流了关于GAN的知识偶然听说大家都在用pytorch好像最新版的也挺好用的反正就是学术界目前主要用这个框架工业界主要用Tensorflow(没办法，Google出品)这两天也拿来瞧了瞧好像也确实可以的！！！98-验证二叉搜索树给定一个二叉树，判断其是否是一个有效的二叉

学习的学习者·2025-03-20 09:33

LeetCode第89题_格雷编码

LeetCode第89题：格雷编码题目描述n位格雷码序列是一个由2^n个整数组成的序列，其中：每个整数都在范围[0,2^n-1]内（含0和2^n-1）第一个整数是0一个整数在序列中出现不超过一次每对相邻整数的二进制表示恰好一位不同

@蓝莓果粒茶·2025-03-20 09:31

通过LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩矩阵分解来高效微调权重变化

这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。

背太阳的牧羊人·2025-03-20 08:53

神经网络之参数初始化

引言：参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤，目的是给网络中权重（weights）和偏置（biases）赋予初始值。

硬水果糖·2025-03-20 08:21

神经网络基础之正则化

一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫

硬水果糖·2025-03-20 07:45

TDE透明加密技术：免改造实现华为云ECS中数据库和文件加密存储

在数字经济与云计算深度融合的今天，华为云ECS（弹性云服务器）已成为企业数字化转型的核心载体，承载着数据库、文件存储、AI训练等关键业务。

安当加密·2025-03-20 07:43

谈高考真题的使用（数学）

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在高三数学复习中，大家常说“以本为本，以纲为纲，高考真题当主粮”，就是以教材内容为根本，以“考试大纲”为准绳，以高考真题的训练为主线；抓住了本，把握了纲

weixin_34116110·2025-03-20 06:33

动态规划 43. 最长回文子序列

动态规划43.最长回文子序列516.最长回文子序列-力扣（LeetCode）代码随想录难度5-中等太难了，依然不会做。

Mophead_Zarathustra·2025-03-20 06:32

利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南

摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程，本文将逐步指导用户完成整个流程。

·2025-03-20 06:41

力扣SQL题记录（持续）

此贴用于个人写SQL题记录，主要是用于记录新的知识和一些个人觉得的难题思路，便于复习目录Leetcode高频SQL50题基本题基本条件筛选多表连接新知识CHAR_LENGTH()函数的使用，用于计算字符长度

Dxecozy·2025-03-20 05:29

Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象

现象可被科学解构为以下六大维度，结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析：一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计，将样本利用率提升40%以上，训练周期大幅缩短

龙胥伯·2025-03-20 04:48

【Leetcode】11. 盛最多水的容器

一、题目描述给定一个长度为n的整数数组height。有n条垂线，第i条线的两个端点是(i,0)和(i,height[i])。找出其中的两条线，使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明：你不能倾斜容器。示例1：输入：[1,8,6,2,5,4,8,3,7]输出：49解释：图中垂直线代表输入数组[1,8,6,2,5,4,8,3,7]。在此情况下，容器能够容纳水（表示

Leuanghing·2025-03-20 02:28

【Leetcode】12. 整数转罗马数字

一、题目描述七个不同的符号代表罗马数字，其值如下：罗马数字是通过添加从最高到最低的小数位值的转换而形成的。将小数位值转换为罗马数字有以下规则：如果该值不是以4或9开头，请选择可以从输入中减去的最大值的符号，将该符号附加到结果，减去其值，然后将其余部分转换为罗马数字。如果该值以4或9开头，使用减法形式，表示从以下符号中减去一个符号，例如4是5(V)减1(I):IV，9是10(X)减1(I)：IX。仅

Leuanghing·2025-03-20 02:28

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS的主要特性包括：设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发

pythonQA·2025-03-20 01:27

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。

·2025-03-20 01:36

LeetCode135☞分糖果

关联LeetCode题号135本题特点贪心两次遍历，一次正序遍历，只比较左边，左边比右边大的情况i-1i一次倒序遍历，只比较右边的，右边比左边大i+1i本题思路classSolution:defcandy

fantasy_4·2025-03-20 00:42

LeetCode134☞加油站

关联LeetCode题号134本题特点贪心局部最优解-部分差值如果小于0（消耗大于油站油量）就从下一个加油站开始，因为如果中间有小于0的情况当前站就不可能是始发站，整体最优解-整体差值如果小于0，那么就是不能有始发站本题思路

fantasy_4·2025-03-20 00:41

LeetCode56☞合并区间

关联LeetCode题号56本题特点贪心本题思路将二维数组排序按照左边界排序。排序后，右边界的大小成为找到局部最大值的关键。

fantasy_4·2025-03-20 00:41

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

【Leetcode】430. 扁平化多级双向链表

目录一、题目二、思路2.1解题思路2.2代码尝试2.3疑难问题2.4AI复盘三、解法四、收获4.1心得4.2举一反三一、题目二、思路2.1解题思路2.2代码尝试/*//DefinitionforaNode.classNode{public:intval;Node*prev;Node*next;Node*child;};*/classSolution{public:Node*flatten(Node

海绵波波107·2025-03-19 23:04

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh

欢仔要学习·2025-03-19 22:28

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架，提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度

UwoiGit·2025-03-19 22:25

MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注

数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。

·2025-03-19 21:28

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

更令人震撼的是，ResNet将神经网络的深度推至152层，彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心，正是一个简单

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见

王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

Yolov8训练自己的数据集(脱离ultralytics库)

比如在使用v8的时候需要安装ultralytics库，然后再调用YOLO进行训练或者预测，那么就有这几个问题：问题1：安装了ultralytics库后如何使用YOLO呢

爱吃肉的鹏·2025-03-19 17:22

迁移学习基础知识

简介使用迁移学习的优势：1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意：在使用别人预训练的参数模型时，要注意别人的预处理方式。

zhooooooou·2025-03-19 16:44

迁移学习入门

迁移学习1迁移学习的概念预训练模型定义:简单来说别人训练好的模型。

EmbodiedTech·2025-03-19 16:14

LeetCode 2610. 转换二维数组

LeetCode2610.转换二维数组题目描述给定一个整数数组nums，请你创建一个满足以下条件的二维数组：二维数组应该只包含数组nums中的元素。二维数组中的每一行都包含不同的整数。

迪小莫学AI·2025-03-19 14:29

Dify知识库构建流程及示例

3.向量化（Embedding）嵌入模型：调用预训练

cqbelt·2025-03-19 14:54

算法-合并区间

力扣题目：56.合并区间-力扣（LeetCode）题目描述：以数组intervals表示若干个区间的集合，其中单个区间为intervals[i]=[starti,endi]。

程序员南飞·2025-03-19 13:23

算法通关----除自己自身以外数组乘积

题目来源：leetcode--238题目内容：给你一个整数数组nums，返回数组answer，其中answer[i]等于nums中除nums[i]之外其余各元素的乘积。

fang4084·2025-03-19 13:51

python-leetcode-除自身以外数组的乘积

238.除自身以外数组的乘积-力扣（LeetCode）classSolution:defproductExceptSelf(self,nums:List[int])->List[int]:n=len(nums

Joyner2018·2025-03-19 13:50

MNIST数据集&手写数字识别

它提供了一种基于数据流图的编程模型，用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和流图（Graph）。

Zoro｜·2025-03-19 13:18

Codeforces Round 995 (Div. 3)

在这第iii天，如果Monocarp准备训练，那么他将完成aia_iai题，同样的，如果Stereocarp也在这天准备训练，那么他将完成bib_ibi题。

polarours·2025-03-19 13:17

医疗影像联邦学习可解释性算法研究

本研究以跨机构医疗影像协作场景为核心，系统性探讨联邦学习框架下可解释性算法的创新路径，重点解决医疗AI模型在分布式训练中的透明度缺失问题。

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

【Python】测试数据生成工具 --- Faker

Faker的应用不仅限于测试，它还广泛应用于数据分析、机器学习训练集的准备以及任何需要大量样本数据的场景。Faker安装前提：已安装python、pip安装命令如下：pipinst

·2025-03-19 11:00

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度，不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训

·2025-03-19 11:59

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。

Fansv587·2025-03-19 11:01

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作

Fansv587·2025-03-19 11:58

大语言模型的训练数据清洗策略

目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码（Python实现数据去重）：2.过滤有害内容问题解决方案示例代码（基于关键词过滤有害内容）：3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码

gs80140·2025-03-19 10:23

Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么

核心异同点并行策略Megatron-LM核心：以张量并行（TensorParallelism）和流水线并行（PipelineParallelism）为主，结合数据并行。张量并行通过切分模型层（如注意力头、MLP块）到不同设备，利用NVLink高速通信提升效率。流水线并行将不同层分配到不同设备，通过P2P通信协调。DeepSpeed核心：ZeRO优化技术（ZeroRedundancyOptimize

强化学习曾小健·2025-03-19 09:15

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