区间 线性 模型2023
【算法】【线性表】【链表】删除排序链表中的重复元素 II
1 题目 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除原始链表中所有重复数字的节点，只留下不同的数字 。返回 已排序的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,3,4,4,5] 输出：[1,2,5] 示例 2： 输入：head = [1,1,1,2,3] 输出：[2,3] 提示： 链表 ......
【算法】【线性表】【链表】删除排序链表中的重复元素
1 题目 给定一个已排序的链表的头 head ， 删除所有重复的元素，使每个元素只出现一次 。返回 已排序的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,1,2] 输出：[1,2] 示例 2： 输入：head = [1,1,2,3,3] 输出：[1,2,3] 提示： 链表中节点数目在范围 [0, ......
【专题】2023年大语言模型综合评测报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33624 原文出处：拓端数据部落公众号 自2022年年末以来，人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速，预测数据显示，到2030年，AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年，国内主要 ......
【专题】2023年人工智能全域变革图景展望报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34571 原文出处：拓端数据部落公众号 近年来，人工智能的发展日新月异，整个行业都面临着如何有效融合和应用智能技术的关键问题。巨大的应用潜力背后，是新的硬件、新的算法和新的数据全面涌现。 阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末353份人工智能相 ......
浦语书生大模型实战训练营03笔记和作业
1.1配置环境 进入命令行，安装pytorch环境 bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM conda activate InternLM # 升级pippython -m pip install --upgrade ......
【专题】2023AIGC人才趋势报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33544 自2022年11月ChatGPT发布以来，其超出预期的“涌现”能力彻底点燃了AIGC赛道。从人力资源角度来看，AIGC相关职位数量明显增加，并且人才对于这些职位的投递也更加积极。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末190份AIGC行 ......
【专题】2023粤港澳大湾区交通净零碳排放路线图研究报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34803 原文出处：拓端数据部落公众号 全球气候变化的主要原因是二氧化碳为主的温室气体排放。尽管各国提出更严格的减排目标，但碳减排仍面临巨大挑战。2022年全球地表CO2浓度上升了2.13ppm，远超过去十年增速，比工业化前高出50%。国际能源署 ......
2023-5-1、重复局面
只需要使用map<string,int>即可。 对于新输入的string，通过map.find或者map.count判断是否在map中，若在，让key++，否则设置key=1 注意map的插入操作 //重复局面 //试统计每个局面分别是第几次出现。 #include<iostream> #inclu ......
R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化
全文链接 :https://tecdat.cn/?p=34809 原文出处：拓端数据部落公众号 PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法，常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中，我们帮助客户使 ......
生成模型—VAE
生成模型—VAE(Variational Auto-Encoder) 为进一步了解面部反应生成模型的原理，故详细学习VAE。 Auto-encoder 感谢李宏毅老师的视频！ 自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，可以用于数据降维、特征压缩、特征提取、数据生成等任务。其主要思想是尝试将输入数据通过 ......
P8649 [蓝桥杯 2017 省 B] k 倍区间
注意要把map[0]设置为1，因为根据题意，长度为1 的区间也要算进来 完整代码： #include <iostream> #include <map> #define int long long using namespace std; map <int, int> mp; //记录每个余数出现个 ......
Gorm 数据库表迁移与表模型定义
Gorm 数据库表迁移与表模型定义 一、Docker快速创建MySQL实例 1.1 创建 因为这里我们是测试学习使用，单独安装MySQL 比较费时费力，所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。 如果你没有docker环境，可以参考：【一文搞定】Linux、Mac、Windows安装D ......
用C#使用NumSharp实现简单的线性回归
前言 最近注意到了NumSharp，想学习一下，最好的学习方式就是去实践，因此从github上找了一个用python实现的简单线性回归代码，然后基于NumSharp用C#进行了改写。 NumSharp简介 NumSharp（NumPy for C#）是一个在C#中实现的多维数组操作库，它的设计受到了 ......
【LeetCode 2994. 发生在周五的交易 II】with recursive生成2023-11月所有周五的日期
题目地址 https://leetcode.cn/problems/friday-purchases-ii/description/ 代码 # Write your MySQL query statement below WITH RECURSIVE Fridays (week_of_month, ......
pandas单独设一个新列，譬如从2023-11-1到2023-11-31怎么搞法？
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas日期数据生成的问题，问题如下：大佬们，如果我想单独设一个新列，譬如从2023-11-1到2023-11-31怎么搞法？或者这个数据有11行，可不可以自行设置成2023-11-15到2023-11-26这样子 ......
[西湖论剑2023-Misc] 复现
MISC mp3 题目 我的解答： 010发现mp3藏有png图片 卡里分离得到图片 foremost cipher.mp3 zsteg发现里面有压缩包 提取出来 zsteg -e b1,r,lsb,xy 00000646.png > 00000646.zip 解压发现需要密码 MP3Stego隐写 ......
2022/6/30--2023/5/23 用尼康Z5拍照的一年
设备： 尼康 Nikon Z5、唯卓士 Viltrox AF 85/1.8 Z、AF-P 尼克尔 70-300mm f/4.5-5.6E ED VR、尼克尔-S DX 尼克尔 35mm f/1.8G、尼克尔 Z 24-50mm f/4-6.3、适马 Sigma 35mm F1.4 DG、FTZ转接环 ......
扩散模型
该模型是学习从噪音中如何去除噪音生成一个他已经学会的图片，所以一开始输入模型的是噪音，但是经过一次处理效果不会非常好，所以要循环迭代很多次，得到最终生成结果。 模型预测的实际上是噪音，也就是说要将输入图片减去模型预测的噪音，得到生成结果。 这里没有讲的太细，我的理解是神经网络需要的输入是正态分布的噪 ......
庆祝2023星际迷航日
tags: - post - 星际迷航 - 随心随想 type: note title: 庆祝2023星际迷航日 sources: - xlog summary: "" attributes: - value: "18" trait_type: xlog_slug - value: false tr ......
解析flywheel飞轮模型以及它的落地路径
Brian Halligan提出的flywheel飞轮模型，比RARRA模型更进了一步。不止关注用户留存，更关注的是现有用户如何推动企业增长。 HubSpot创始人Brian Halligan在Inbound2018大会上说，他们从此以后就彻底跟营销漏斗说再见了，要用flywheel飞轮模型。 我本 ......
2023.12.09考试总结
12.09 考试总结 本次考试发挥一般，由于细节考虑不清楚、实现方法不正确挂了很多分，本来估分 \(100 + 30 + 30 + 0 = 160\) 分，结果只得了 \(60 + 60 + 25 + 0 = 145\) 分。 A 本题可以通过找规律来快速求解。但是我不擅长找规律，而且感觉这个题 D ......
CSP2023游记
CSP2023游记 Day -3 去一中试机，顺便打了一场模拟赛。写了 T1，T2，T4，感觉良好 （？）。T3 赛后看了题解，发现就是一个链表还比较水的题，说明有很多学过的知识忘了，准备之后复习。 Day -1~0 学校开运动会，但是我不是很感兴趣，就去了机房。回顾了很多之前的算法，把几乎所有学过 ......
大模型调优方法：提示工程、RAGs 与微调对比
每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题，如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序，如预训练缺失上下文的重要文件，再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域，面对这些问题，需要有特定的方法来调整LLM。 要决定 ......
大语言模型LLM幻觉的解决方法：检索增强生成RAG
当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题，比如呼吸道感染应该怎么治疗，它可能直接给出答案，但不会提供这个答案的依据来源，这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外，大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题，检索增强生 ......
常见3D模型汇总
3D模型查看器： 3D查看器 (Windows自带) Blender MeshLab (基于VCGlib) 3D模型来源： 美工建模 (fbx) 三维重建 (ply/obj) 3D-AIGC 3D模型格式： obj fbx glb (glTF2.0)：https://github.com/Khron ......
软件生命周期模型定义与选择策略
 ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/33515... ......
数字先锋 | “言”之有“力”，大模型背后的算力“推手”！
在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM-2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。 ......
GPT人工智能模型研究报告：探索智能极限
GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型，它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对语言的深层理解。 研究表明，GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......