回文 随想录 训练营 序列
Prüfer 序列随便学习
引入 首先这是个啥玩意呢？Prüfer 序列可以将带标号的 \(n\) 个节点的树用一个序列表示。可以理解为完全图生成树与Prüfer 序列构建了双射。 建立 每次选择一个编号最小的叶结点并删掉它，然后在序列中记录下它连接到的那个结点。重复 \(n-2\) 次后就只剩下两个结点，算法结束。 ......
复健训练1
ABC320 第一场复健VP！ 发现没有ex题了，很震惊，发现到E题还是水题，更震惊。 可能有新手保护机制，做C的时候把hard（G）看了，本来抱着试一试的心态，结果发现会了！ 第一次打了网络流，调了半天... 之后没时间看F了，感觉是个经典题... 赛后想了F题，还是做出来了，是一个不错的题： 在 ......
编程随想曲周刊（第53期）
这里记录每周的所见所闻，周日发布。点击阅读原文可以直接访问文章链接。 运维 据PID来查询进程启动时间 ps -o lstart -p PID Linux 查看进程启动时间、运行时间 自动化运维工具——ansible详解（一） 将docker容器设为自启动和取消容器自启动 编程 大学计算机基础存在的 ......
基于时间序列联动分析的补货与定价策略研究
Introduction This is an excellent paper of mathematical modeling research with the honour of National Second Prize (<2.3%). Research on Replenishment ......
PostgreSQL 序列（Sequence）
基本操作 --新增序列 CREATE SEQUENCE xxx_id_seq INCREMENT 1 -- 一次加多少 MINVALUE 1 -- 最小值 START 1 --从多少开始 CACHE 1 CYCLE; --指定表使用 alter table xxx_table alter colum ......
Spectron: 谷歌的新模型将语音识别与语言模型结合进行端到端的训练
Spectron是谷歌Research和Verily AI开发的新的模型。与传统的语言模型不同，Spectron直接处理频谱图作为输入和输出。该模型消除归纳偏差，增强表征保真度，提高音频生成质量。 它采用预训练的语音编码器和语言解码器，提供文本和语音的延续。但是频谱图帧生成比较费时并且无法并行文本和 ......
XStream反序列化漏洞原理分析
一、XStream简介 0x1：XStream介绍 Xstream是一种OXMapping 技术，是用来处理XML文件序列化的框架,在将JavaBean序列化，或将XML文件反序列化的时候，不需要其它辅助类和映射文件，使得XML序列化不再繁索。Xstream也可以将JavaBean序列化成Json或 ......
代码随想训练营第二十四天（Python）｜ 第77题. 组合
第77题. 组合 需要注意剪枝细节 纵向代表递归，横行代表取数 1、回溯 class Solution: def combine(self, n: int, k: int) -> List[List[int]]: res = [] self.backtrack(n, k, 1, [], res) r ......
使用C++实现Range序列生成器
在C++编程中，经常需要迭代一系列数字或其他可迭代对象。通常，这需要编写复杂的循环结构，但有一种精妙的方法可以使这一过程变得更加简单和可读。如果你使用过Python语言那么一定对Range语句非常的数据，我们可以使用C++来实现一个简单的Range封装，如下代码定义了一个名为Range的命名空间，其... ......
python训练阿里云语音合成模型
训练阿里云多人训练语音合成模型 model_link:https://modelscope.cn/models/speech_tts/speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_multisp_pretrain_24k/summary 1.获取KANTTS算法训练框架 2.配置 ......
Kafka反序列化RCE漏洞（CVE-2023-34040）
Spring Kafka 是 Spring Framework 生态系统中的一个模块，用于简化在 Spring 应用程序中集成 Apache Kafka 的过程，记录 (record) 指 Kafka 消息中的一条记录。这一个漏洞所影响的组件其实是 Spring-Kafka，严格意义上来说并不算是 ... ......
python 自定义序列化器
@Serialization 是一个自定义装饰器，通常用于序列化 Python 对象。 使用 @Serialization 装饰器可以将一个类转换为可序列化的对象，这样就可以将其存储到文件或通过网络传输。 下面是一个使用 @Serialization 装饰器的示例： import json def ......
Java反序列化漏洞原理研究
一、Java类加载机制 0x1：Java程序如何运行 一个Java程序的运行整个过程分为编译时和运行时。 首先原始的java程序源码先由java编译器javac来编译成字节码，即.class文件，然后有ClassLoader类加载器加载类的常量、方法等到内存，字节码校验器对变量初始化、方法调用、堆栈 ......
代码随想录第八天| 字符串总结 双指针总结
1. 字符串总结1. Python对于字符串的处理 python的字符串是immutable的，同时其也不像c++或c需要特殊的停止符来表示终止：由于python字符串不可变的特性，python底层会记录每个字符串的长度，所以其不需要终止符。 2. 要不要使用库函数 如果题目的关键部分可以使用库函数 ......
代码随想训练营第二十三天（Python）｜ 669. 修剪二叉搜索树 、108.将有序数组转换为二叉搜索树、538.把二叉搜索树转换为累加树
669. 修剪二叉搜索树 树的修剪方式赋值。 1、递归法 class Solution: def trimBST(self, root: Optional[TreeNode], low: int, high: int) -> Optional[TreeNode]: if root is None: ......
反序列化
反序列化 反序列化漏洞的成因：反序列化过程中，unserialize()接收的值(字符串)存在用户可控；通过更改这个值（字符串），得到所需要的代码，即生成的对象的属性 例子： <?php class test{ public $a='echo "this is test";';//用户传入参 pub ......
大学生创新训练项目开发日志 (10-26 ~ 11-2)
进展 资源钩取 我们通过如下方法对资源钩取模块进行了改进： 对 getDrawable() 返回的 Drawable 实例进行了进一步处理，降低被丢弃的资源的比率。 通过 LayoutInflater.inflate() 返回的 ImageView 实例的 getDrawable() 方法获取该实例 ......
PostgreSQL 序列（Sequence）
基本操作 --新增序列 CREATE SEQUENCE xxx_id_seq INCREMENT 1 -- 一次加多少 MINVALUE 1 -- 最小值 START 1 --从多少开始 CACHE 1 CYCLE; --指定表使用 alter table xxx_table alter colum ......
jackson序列化key排序
对象在序列化的时候对key进行排序 使用 JsonPropertyOrder``` java @Target({ElementType.ANNOTATION_TYPE, ElementType.TYPE, ElementType.METHOD, ElementType.CONSTRUCTOR, El ......
子序列求和最大问题
子序列求和最大问题是给定一个序列数组，求出连续序列的子数组的和最大。这样的问题可以用动态规划来求解，关于动态规划，在前面已经做了比较详细的讲解了。https://www.cnblogs.com/wancy/p/16741342.html 1. 子序列求和 假设现在有一个数组为[1,-2,0,3,-2 ......
带你认识一下多模态对比语言图像预训练CLIP
本文分享自华为云社区《多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限》，作者：汀丶。 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以 ......
Java反序列化-URLDNS链分析
概述 URLDNS是ysoserial中的一条反序列化链名称，主要作用就是可以指定一个URL，当目标进行反序列化后会发起DNS请求，通过观察DNSlog就能判断序列化数据是否被反序列化。下面通过下载ysoserial源码，对URLDNS进行动态调试，了解其中原理，顺带了解一下ysoserial构造序 ......
125. 验证回文串
如果在将所有大写字符转换为小写字符、并移除所有非字母数字字符之后，短语正着读和反着读都一样。则可以认为该短语是一个 回文串 。 字母和数字都属于字母数字字符。 给你一个字符串 s，如果它是 回文串 ，返回 true ；否则，返回 false 。 示例 1： 输入: s = "A man, a pla ......
使用单卡v100 32g或更低显存的卡，使用peft工具qlora或lora混合精度训练大模型chatGLM2-6b，torch混合精度加速稳定训练,解决qlora loss变成nan的问题！
最近新换了工作，以后的工作内容会和大模型相关，所以先抽空跑了一下chatGLM2-6b的demo，使用Qlora或lora微调模型 今天简单写个文档记录一下，顺便也是一个简单的教程，并且踩了qlora loss变成nan训练不稳定的问题 本教程并没有写lora的原理，需要的话自行查阅 1.chatG ......
NativeBuffering,一种高性能、零内存分配的序列化解决方案[性能测试篇]
第一版的NativeBuffering（[上篇]、[下篇]）发布之后，我又对它作了多轮迭代，对性能作了较大的优化。比如确保所有类型的数据都是内存对齐的，内部采用了池化机器确保真正的“零内存分配”等。对于字典类型的数据成员，原来只是“表现得像个字段”，这次真正使用一段连续的内存构架了一个“哈希表”。我... ......
2023牛客暑期多校训练营8 B Bloodline Counter 指数型生成函数 容斥 多项式求逆
传送门 容易想到求出竞赛图上最大环\(\le k\)的数量，再求出\(\le k-1\)的数量作差即可得到答案。 设指数型生成函数\(G(x)\)表示大小为\(i\)的环的方案数。 \(G(x)=\sum_{i=1}^k\frac{a_i}{i!}x^i\) 那么最大环\(\le k\)的数量\(= ......
代码随想录----做题篇
ABOUT 只做题，想思路 二分法 思路：两端的平均数跟要找的值对比，小了就缩小左边区间，大了就缩小右边区间，然后再次求两端的平均数，小了就缩小左边区间，大了就缩小右边区间，最终到达循环结束 对比加缩小区间，写法很简单 if (nums[mid] > target){ right = mid; } ......
解题报告 P2572 [SCOI2010] 序列操作
P2572 [SCOI2010] 序列操作 线段树。 首先对于一个区间，我们需要存储 \(8\) 个量来保证算出答案：\(1\) 的个数，\(0\) 的个数，最左边连续 \(1/0\) 个数，最右边连续 \(1/0\) 个数，区间内最长连续 \(1/0\) 个数。 可以如下定义一个节点： struc ......
洛谷 P2290 [HNOI2004] 树的计数（Prufer序列，Cayley 公式）
传送门 解题思路 关于Prufer序列的构造，见OI-wiki 这里直接放结论： 一个Prufer序列与一个无根树一一对应 度数为 \(d_i\) 的节点在序列中出现了 \(d_i-1\) 次 \(\sum(d_i-1)=n-2\) n个点的完全图的生成树有 \(n^{n-2}\) 种 所以相当于 ......
训练集、验证集、测试集和交叉验证
1.训练集和测试集 测试集：检验学习到的模型好坏 训练集：用于学习模型 2.训练集、验证集和测试集 问题：当可选择的模型有多个和模型中超参数有多种选择方案时怎么选择？ 解决：验证集：从原来的训练集中划一部分用于选择模型和超参数 根据验证集确定的模型和超参数，再使用训练集+验证集一起训练模型的参数 3 ......