今天是男女混合训练，女队也在，但只是这次参赛的队员才在训练，其他的，还不在。话说这么温柔体贴，善解人意的小姐姐究竟是谁家的家属呀，再不出来，我就把她收了。“她实在是喜欢这个认识不久的姑娘。

208年3月15日，孩子老师建议指读训练，正着读，倒着读！！怎么样实施呢？1、孩子拼音不好，2.孩子算术不行3.如何教孩子英语，让他长大后感觉英语简单！

提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

参加定位训练营期待有改变，有行动。找到自己的方向，能够笃定的走下去。定位是什么呢？找到自己的位置，找到确定性，不会焦虑迷茫。

本次给大家带来的项目是使用谷歌Mediapipe训练好的模型进行特点的手势识别，包括五种特定的手势识别，thumbs_up、victory、thumbs_down、pointing_up等。

2.运动健身--跑步21km（罗胖184期什么是战略183期怎样成为一个高手，1h35）keep30mk3突击减脂训练3.周复盘

小燕子的ScalersTalk第七轮新概念朗读持续力训练Day132021.10.27练习材料：Lesson13TheGreenwoodBoysTheGreenwoodBoysareagroupofpopsingers.Atpresent

之前对一件事很好奇，为什么去年训练的大模型可以回答今天的新闻内容。答案是使用了知识扩展系统。基本原理是把参考答案和问题一同提给大模型，给他充分的参考信息做回复编辑。

27001苏淑芳图片发自App《这是一本书》从绘本馆借回来很久了，可是一直没有去看，今晚叫老二一起过来看，他还是不愿意看，哈哈，他正沉浸在孙悟空当中！那只能我自己看，这本蛮有讽刺意义，一只超级爱看书的猴子与一只整天只拿着电子产品的驴子，两个人之间的对话，非常简洁。驴子根本不知道书是什么，以为书可以滚屏、可以写博客、有鼠标、能发短信、玩微博、无线上网，哈哈，我们的猴子只是淡淡回答它“这是一本书”！于

1.练习材料Lesson21DanielMendozaBoxingmatcheswereverypopularinEnglandtwohundredyearsago.Inthosedays,boxersfoughtwithbarefistsforprizemoney.Becauseofthis,theywereknownas'prizefighters'.However,boxingwasvery

地平线旭日x3派部署yolov8总体流程1.导出onnx模型导出YOLOV8_onnxruntime.py验证onnxutils.py2.在开发机转为bin模型2.1准备数据图片2.2转换必备的yaml

参加了长投的小白训练营之后,发现关于理财的思维开始转变了,而且自己的行动力也随着小白营的进行而提高,以前自己都不相信自己可以每天早上晨读打卡,每天晚上爬楼看完记录,不管再忙我都坚持爬楼看完,这是从来没有过的事情

生成式AI技术已成为产业升级的新晋引擎，加速推动数字经济高速发展，开发者则需要快速掌握生成式AI技能，并熟练掌握领先的工具平台，在竞争激烈的技术变革时代脱颖而出，实现“技术躺赢”。知识增强类大语言模型作为生成式AI技术的代表，也是最早进入我们工作和生活的落地场景，随着国内外各个大语言基础模型的快速更新迭代，我们生活中都或多或少在接触着大语言模型，如你手机的语音助手，或者国内热门生成式AI工具，都是

日程复盘：1、金句卡片1小时，心态训练营作业1小时，规划整理接近2小时，财务整理1.5小时。2、朋友圈和视觉元素未做，未做阅读和输出。原因分析：1、多做了规划和财务整理。

1.DynamicHead描述1.1摘要：在目标检测中，定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。本文根据目标检测的特点，推导了一种新的动态头部框架，将目标检测头部与注意力统一起来。该方法通过在特征层次间、空间位置间和输出通道内协调组合多种自注意机制，在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验表明，本

1.单机多卡启动并行训练飞桨2.0增加paddle.distributed.spawn函数来启动单机多卡训练，同时原有的paddle.distributed.launch的方式依然保留。

参考了这个：YOLOv8只检测人（或其他一种或者多种类别）_yolov8只检测指定类别-CSDN博客1.只检测人：predict的时候指定参数classes=[0]2.只画框不要标签：plot的时候传入

随着人工智能（AI）的不断发展，训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务，如图像识别、语音识别和情感分析。

目录一、个人感受二、题目与题解题目一：卡码网110.字符串接龙题目链接题解：BFS+哈希题目二：卡码网105.有向图的完全可达性题目链接题解：DFS三、小结一、个人感受对于两大基本搜索：深度优先搜索DFS遍历所有路径，每条路径都是一条路走到底，用于解决需要处理所有位置的情况；广度优先搜索BFS遍历最近相邻路径（常用邻接图，邻接表实现），用于用于求得最短路径，最小次数等。今天打卡题目个人感觉挺难，事

目录一、做题心得二、题目与题解题目一：卡码网103.水流问题题目链接题解：DFS题目二：卡码网104.建造最大岛屿题目链接题解：DFS三、小结一、做题心得也是成功补上昨天的打卡了。这里继续图论章节，还是选择使用DFS来解决这类搜索问题（单纯因为我更熟悉DFS一点），今天补卡的是水流问题和岛屿问题。个人感觉这一章节题对于刚入门图论还是挺有难度的，我们需要搞清楚DFS函数的作用，以及具体的代码书写，然

99.岛屿数量（深搜版）题目链接：99.岛屿数量题目描述：给定一个由1（陆地）和0（水）组成的矩阵，你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成，并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。解题思路：1、每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。2、遇到一个没有遍历过的节点陆地，计数器就加一，然后把该节点陆地所能遍历到的陆地都标记上。在遇到标记过的陆地节点和

RoBERTa作为一种预训练语言模型，可以很好地捕捉输入文本的上下文和依赖关系。具体步骤如下：1.文本预处理在提取事件文本的结构特征之前，需要对文本进行适当的预处理。

GLM（通用语言模型）的训练过程确实复杂，尤其是涉及到其独特的预训练目标和架构调整。让我来详细解释一下GLM的训练过程。

Day5休息，看看hot100类DP或者前缀和问题53.MaximumSubarrayclassSolution{public:intmaxSubArray(vector&nums){if(nums.size()==1)returnnums[0];intcurrSum=0;intans=nums[0];for(inti=0;i&v1,vector&v2){returnv1[0]>merged;ve

并且通过越多的数据和越长的训练，智能性会越来越高。那么这种智能怎么来评价其可用性，包括怎么训练，怎么集成，怎么选择呢？人工智能的基础在这个点上，我们谈一下要做到人工智能需要的几个必备条件。

画好荷花，并不是难事，历代大画家如徐渭、八大山人、吴昌硕、齐白石等为我们提供了很多学习范例，只要注意临摹、研究前人的优秀画作，吸收他们的长处，经常到生活中观察体会、掌握荷花的生长规律，循序渐进，多作训练

也就是说，要训练好记忆力，就要把见到的陌生的信息联想成自己脑子里熟悉的信息，通过夸张之类的方法，把信息在脑子里刻下印记，因为我们的大脑对新奇的事物总会印象深刻。今天不写书评，因为我

两种用于模型训练的损失函数：nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。

关键词：间隔重复，训练，深层组块要点：记忆过程本身就锻炼了创造力。训练，尤其是对学习材料中最困难的部分刻意训练，这样才能让那些拥有普通智力的人有机会上升到“天赋异禀”的境界。

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

这两天进行封闭式的训练，学习了翻转师的培训。润泽老师从开场游戏，坡道的引入，重要知识点，结尾，几个方面详细介绍了，如何设计反转课堂。每一个环节都讲的非常的细致，并且让我们沉浸式的体验了老师的翻转课堂。

人的成长，需要经人经事，更需要刻意的自我训练。比如，持续的锻炼。每天跑步，或者每周跑若干次，3个月下来身体就会有明显的正反馈。

每次的综合训练都在及格边缘。作为家长的我，不得不焦虑起来啊！问及身边的几个同事，都说要有内在的动力才行呢，只有想学了才会去刻苦钻研，取得效果。同事也说:“罗马不是一天建成的呀！”是的

马克·吐温曾说：“只要专注于某一项事业，就一定会作出使自己感到吃惊的成绩来。”显然，专注是修炼任何一项技能必备条件之一。

上午看着大姑娘做拼音的训练，中午吃了午

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

03-1-88陈秀方昨晚夜里收到曹文轩老师的唯美绘本，心中一阵窃喜：全部签名版，曹文轩老师的亲签名！随手拿了一本《鸟船》，唯美的封面一下子就把我吸引了，平静的河上，停泊着一艘没有帆的小船，5只白鸟张开翅膀紧紧的抓住桅杆，鸟和船组合而成的鸟船，在湖泊形成了一道美丽的风景线，它们从哪里来，要去往哪里？图片发自App迫不及待的翻开书本，一夜狂风暴雨，小船漂到了密密的芦苇丛中。无边的寂寞笼罩着它。飞来一对

Day45动态规划第七天LeetCode198.打家劫舍dp数组含义：考虑偷前i家后的最大钱币为dp[i]递推公式：dp[i]=max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])初始化：dp[0]=nums[0],dp[1]=max(dp[0],dp[1]),dp[i]=任意值遍历顺序：从小到大classSolution{public:introb(vector&nums){intn=num

今天我在绘本馆里偶然看到《啊虎开窍了》这本书，想起了在绘本训练营的时候啊渡老师给我们推荐过，说这是一本适合大人看的绘本。所以我赶紧拿起来读。

1.递增子序列代码随想录视频讲解：回溯算法精讲，树层去重与树枝去重|LeetCode：491.递增子序列_哔哩哔哩_bilibili代码：classSolution{private:vectorpath;vector>result;voidbacktracking(vector&nums,intstartIndex){if(path.size()>1){result.push_back(path)

29026----黄诗兰作者：【日】松居直翻译：刘涤昭关于亲子共读（图画书即绘本）今天和大家分享图画书的价值。在我的观念里，我作为一名绘本讲师，不是说我绘本技巧多娴熟来定义我的成功，而是我感染了多少家庭开始拿起绘本，去给自己的孩子讲故事。所以，来不来听黄老师讲故事不重要哈，重要的是你回去要给你自己的孩子讲故事。图片发自App其实父母读图画书也能很好的充实自己。因为父母投入感情，专心地去念，不知不觉

第七章回溯算法part04491.递增子序列本题和大家刚做过的90.子集II非常像，但又很不一样，很容易掉坑里。代码随想录视频讲解：回溯算法精讲，树层去重与树枝去重|LeetCode：491.递增子序列_哔哩哔哩_bilibili#491classSolution:deffindSubsequences(self,nums):result=[]path=[]self.backtracking(nu

目前仍在补，已经是一周左右的进度差，但我有我的节奏！最后三道题超难！！！打卡Day261.491.递增子序列2.46.全排列3.47.全排列II4.332.重新安排行程5.51.N皇后6.37.解数独1.491.递增子序列题目链接：491.递增子序列文档讲解：代码随想录在搜索的过程中就判断，递增才能进入递归。与90.子集II不同的是，去重不能通过排序来进行。classSolution(object

经过严格筛选的狂鹫武士都是家族子弟，他们从五岁起就要进入海因茨家族的秘密基地进行严酷训练，同时还要辅以

孩子们在专注的观看《我是演说家》第一段的演讲内容让我们孩子明白要面对的就是现在的考试制度。中考、高考是给我们绝大多数孩子一个改变命运的相对公平的机会。所以，我们要依靠培养的学习能力来面对现在的考试制度。第二段薛笑的演讲内容让我们的孩子深深体会到我们要从现在开始努力，国家的荣辱就是我们每个人的荣辱。第三段：无负今日。很喜欢一段话：我们等的都是明天，而我们负的都是今天。未来不只规划出来的，未来是一步步

1.练习材料：新概念第二册lesson672.任务配置：L0+L3+L4001任务L0朗读已发QQ群002L3复述已发QQ群3.知识配置001escapedeath:死里逃生narrowescape:九死一生(这里的escape为n名词)L4总结复盘！01朗读坚持读，越读越顺利。002复述，听了三遍，还是有不清楚的地方，科技文，尤其地名，人名，积累还是少些。

人机交互与认知在军事应用方面的进展有很多，比如：（1）虚拟现实和增强现实技术：这些技术可以为士兵提供沉浸式的训练环境，模拟各种战斗场景和任务，帮助他们提高技能和决策能力。

我是二期训练营5班6队的明天时间过得可真快呀，一个月的时间就这么过去了。

08125姚颖图片发自App《绘本之力》的正文首先是作者河合隼雄的演讲文《绘本里的声音和歌声》。在这篇演讲文中，他首先提出了他的观点：绘本里有声音，也有歌声。接下来和大家讨论了“关于绘本的语言的思考”，然后用绘本《非洲的声音》、《蹭蹭蹭》和《夜晚的幼儿园》的案例教我们倾听绘本的声音，并从声音延伸到音乐，最后升华到“声音和歌声是用心倾听就能够听到的灵魂的声音”这样的境界。从他的文中我领悟到两点。一、