回文 随想录 训练营 序列

代码随想录算法训练营第十天 | ● 理论基础 ● 232.用栈实现队列 ● 225. 用队列实现栈

今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/栈与队列理论基础.html ● 232.用栈实现队列 var MyQueue = function() { this.stackIn = []; this.stackOut = [] }; /** * @param ......
队列 随想录 训练营 随想 算法

(lora训练补充数据)父目录镜像

import os from PIL import Image def flip_and_duplicate_image(image_path, output_path): """ Flip an image horizontally and save a copy with a suffix. " ......
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2023秋季综合训练(三)

问题 G: 夜刀与黑角 如果两个人全部访问则 ans = 4*(n-1) 考虑删除没有遍历的节点 对于角色A: 1.对于以u为根的节点,如果存在A需要访问的节点,则u必须要访问 2.对于以u为根的节点,如果存在B需要访问的节点x,dep[x]-dep[u]>=D,则u须要访问 3.其他情况,可以不用 ......
2023

代码随想录算法训练营第十天 | ●28. 实现 strStr() ●459.重复的子字符串 ●字符串总结 ●双指针回顾

今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/字符串总结.html#什么是字符串 https://programmercarl.com/双指针总结.html#数组篇 ●28. 实现 strStr() var strStr = function (haystack ......
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java反序列化----CC6利用链学习笔记(HashMap和HashSet)

目录java反序列化 CC6利用链学习笔记环境配置利用链 java反序列化 CC6利用链学习笔记 环境配置 jdk8(无版本要求) pom.xml中写入 <dependency> <groupId>commons-collections</groupId> <artifactId>commons-c ......
序列 HashMap HashSet 笔记 java

[CTF/Web] PHP 反序列化学习笔记

Serialize & unserialize 这两个方法为 PHP 中的方法, 参见 serialize 和 unserialize 的官方文档. 以下内容中可能存在 字段, 属性, 成员 三个名词误用/混用, 但基本都表示 属性 文章仍在完善之中, SESSION 反序列化漏洞要学废了 入门 我 ......
序列 笔记 CTF Web PHP

代码随想录算法训练营第八天 | ● 344.反转字符串 ● 541. 反转字符串II ● 卡码网:54.替换数字 ● 151.翻转字符串里的单词 ● 卡码网:55.右旋转字符串

今日学习内容 ● 344.反转字符串 var reverseString = function(s) { // return s.reverse(); for(let i = 0 , j = s.length-1;i < Math.floor(s.length/2) ; i++,j--){ [s[i ......
字符串 字符 随想录 训练营 随想

java反序列化----CC5利用链学习笔记

java反序列化 CC5利用链学习笔记 目录java反序列化 CC5利用链学习笔记环境配置利用链TiedMapEntry参考文章 环境配置 jdk8u(无java版本要求) pom.xml中写入 <dependency> <groupId>commons-collections</groupId> ......
序列 笔记 java CC5 CC

java反序列化----CC4利用链学习笔记

java反序列化 CC4利用链学习笔记 目录java反序列化 CC4利用链学习笔记环境配置利用链 环境配置 jdk8u pom.xml中写入 <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-collecti ......
序列 笔记 java CC4 CC

深度学习笔记1:在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络

本文将介绍如何在一个小型的数据集上使用卷积神经网实现图片的分类。在这个例子中,我们将使用一个经典的数据集,包含24000张猫狗图片(12000张猫的图片和12000张狗的图片),提取2000张用于训练和验证,1000张用于测试。我们将首先在2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络模型,然后... ......
卷积 神经网络 从头 深度 神经

每日一题003 | 证明:连续分布函数序列的点态收敛可以推出相应的分位数随机变量序列的依概率收敛。

?概率极限理论经典习题2:连续分布函数序列的点态收敛可以推出相应的分位数随机变量序列的依概率收敛。来自茆诗松《概率论与数理统计》第四章的习题。 ......
序列 位数 概率 变量 函数

R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32677 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的A ......

自然语言处理预训练——预训练BERT

原始的BERT有两个版本,其中基本模型有1.1亿个参数,大模型有3.4亿个参数。 在预训练BERT之后,我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。 在实验中,同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。 ......
自然语言 自然 语言 BERT

自然语言处理预训练——用于预训练BERT的数据集

为了预训练 14.8节中实现的BERT模型,我们需要以理想的格式生成数据集,以便于两个预训练任务:遮蔽语言模型和下一句预测。一方面,最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科(参见 14.8.5节)的合集上预训练的,但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面,现成的预训练BERT模型可能 ......
自然语言 自然 语言 数据 BERT

自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示(BERT)

我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后,输出可以被认为是一个矩阵,其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上,这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo(Embeddings from Language Models) ......

Apache Shiro 1.2.4反序列化漏洞(CVE-2016-4437)

Apache Shiro 1.2.4反序列化漏洞(CVE-2016-4437) Apache Shiro是一款开源安全框架,提供身份认证、授权、密码学和会话管理。Shiro框架直观、易用,同时也提供健壮的安全性。 Apache Shiro1.2.4以及以前部版本中,加密的用户信息序列号后存储在名为r ......
序列 漏洞 Apache Shiro 2016

B3637 最长上升子序列

最长上升子序列 题目描述 这是一个简单的动规板子题。 给出一个由 \(n(n\le 5000)\) 个不超过 \(10^6\) 的正整数组成的序列。请输出这个序列的最长上升子序列的长度。 最长上升子序列是指,从原序列中按顺序取出一些数字排在一起,这些数字是逐渐增大的。 输入格式 第一行,一个整数 \ ......
序列 B3637 3637

代码随想录算法训练营第七天 | ● 454.四数相加II ● 383. 赎金信 ● 15. 三数之和 ● 18. 四数之和

今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/链表理论基础.html ● 454.四数相加II var fourSumCount = function(nums1, nums2, nums3, nums4) { let count = 0 let map = n ......
之和 随想录 训练营 随想 算法

自然语言处理预训练——词的相似性和类比任务

在 14.4节中,我们在一个小的数据集上训练了一个word2vec模型,并使用它为一个输入词寻找语义相似的词。实际上,在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务,这将在后面的 15节中讨论。为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义,让我们将预训练词向量应用到词的相似性和类比任 ......
自然语言 相似性 任务 自然 语言

自然语言处理预训练——子词嵌入

在英语中,“helps”“helped”和“helping”等单词都是同一个词“help”的变形形式。“dog”和“dogs”之间的关系与“cat”和“cats”之间的关系相同,“boy”和“boyfriend”之间的关系与“girl”和“girlfriend”之间的关系相同。在法语和西班牙语等其他 ......
自然语言 自然 语言

代码随想录算法训练营第六天 |● 哈希表理论基础 ● 242.有效的字母异位词 ● 349. 两个数组的交集 ● 202. 快乐数 ● 1. 两数之和

今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/哈希表理论基础.html 242.有效的字母异位词 var isAnagram = function(s, t) { if(s.length !== t.length) return false let map = ......
随想录 之和 训练营 数组 交集

c5w3_序列模型和注意力机制

序列模型和注意力机制 Seq2Seq模型 Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)模型能够应用与机器翻译、语音识别等各种序列到序列的转换问题。一个Seq2Seq模型包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分,它们通常是两个不同的RNN。如下图所示,将编码器的输出作 ......
序列 注意力 模型 机制 c5w

c5w1_循环序列模型

循环序列模型 自然语言和音频都是前后相关联的数据,对于这些前后相关联的序列数据通过循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)来进行处理。 使用RNN收i先的应用有下图所示的例子: 上图中所有的这些问题都可以通过有监督学习,通过输入给定的标签数据\((X,Y)\)作为训 ......
序列 模型 c5w c5 5w

AcWing 1017. 怪盗基德的滑翔翼——最长上升子序列

最长上升子序列 1、\(O(n^{2})\) 简单DP做法 \[dp[i]=\max_{h[j] < h[i]} [dp[j] + 1] \]#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 105; int h[N]; int d ......
序列 AcWing 1017

代码随想训练营第三十七天(Python)| 738.单调递增的数字、968.监控二叉树

738.单调递增的数字 class Solution: def monotoneIncreasingDigits(self, n: int) -> int: # 主要思路当前数字比前面数字小时。前面数字 -1,当前数字变2为 9 str_n = str(n) for i in range(len(s ......
训练营 随想 代码 数字 Python

代码训练营第三十八天(Python)| 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

509. 斐波那契数 1、动态规划 class Solution: def fib(self, n: int) -> int: if n <= 1: return n # dp[i] 代表第 i 个数的斐波那契值 dp = [0] * (n+1) dp[0] = 0 dp[1] = 1 for i ......
楼梯 训练营 代码 Python 509

【动态规划】最长公共子序列问题

问题描述: 字符串s1=BDCABC,字符串s2=ABCBDAB;求它们的最长公共子序列。 定义dp[ i ][ j ] :s1的前 i 个字符串和s2前 j 个字符串的最长公共子序列长度。 以下讨论三种情况: s1[ i ] == s2[ j ] s1的第 i 个字符等于s2的第 j 个字符 dp ......
序列 动态 问题

使用亿图画时序图(序列图)

1、打开亿图,新建页面,软件和数据库 → 软件 → UML图,双击打开 2、在打开的绘图页面,点击“UML序列”,即可画时序图(序列图) 3、常用的几个图标 ......
时序 图画 序列

java反序列化----CC2利用链学习笔记

书接 java反序列化 CC1利用链学习笔记(TransformedMap和LazyMap) 利用链 PriorityQueue.readObject()->TransformingComparator.compare()->ChainedTransformer.transform()->Invok ......
序列 笔记 java CC2 CC

自然语言处理预训练——全局向量的词嵌入

带全局语料统计的跳元模型 GloVe模型 从条件概率比值理解GloVe模型 总结 诸如词-词共现计数的全局语料库统计可以来解释跳元模型。 交叉熵损失可能不是衡量两种概率分布差异的好选择,特别是对于大型语料库。GloVe使用平方损失来拟合预先计算的全局语料库统计数据。 对于GloVe中的任意词,中心词 ......
自然语言 向量 全局 自然 语言