序列 模型
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 ......
【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 ......
matlab层次分析法模型及相关语言基础
发现更多计算机知识，欢迎访问Cr不是铬的个人网站 代码放在最后面! 这篇文章是学习层次分析法模型的笔记。 1.什么时候用层次分析法 层次分析法是建模比赛中最基础的模型之一，其主要用于解决评价类问题（例如：选择哪种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀）。 层次分析法式利用各项指标的不同权重来进行判 ......
cesium线切割为多个贴地形贴模型的点
interpolation(pos1, pos2) { let po1 = pos1 let po2 = pos2 this.getPositionwkt(po1, po2).then((res) => { this.$config.viewer.scene.clampToHeightMostDet ......
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 ......
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 ......
task02：免模型预测、免模型控制学习总结
免模型预测 这节学习的主要是蒙特卡洛方法和时序差分法 有模型与免模型 状态转移概率是已知的，这种情况下使用算法我们称为有模型算法，而对于智能体来说环境是未知的，在该情况下使用算法，我们称之为免模型算法。在这里应该注意，除了动态规划外，其他的基础强化学习算法都是免模型的。 有模型强化学习的优点是不与真 ......
P9744 「KDOI-06-S」消除序列
P9744 「KDOI-06-S」消除序列 我们可以很容易发现操作 1 只可能使用一次。 先考虑序列固定的情况下的做法。 我们设 \(f_i\) 表示 \(1\sim i\) 用操作 1，\(i+1\sim n\) 不用的最小值。（\(i\) 可以取 \(0\)，表示不用操作 1） 对于前半部分，先 ......
BERT语言模型微调出现错误： AttributeError: 'str' object has no attribute 'item'
如下代码报错为 AttributeError: 'str' object has no attribute 'item' for step, batch in enumerate(self.train_data): if step % 40 == 0 and not step == 0: elaps ......
三维模型几何坐标偏差修正（纠正）的常用方法分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
爱芯元智AX650N部署yolov5 自定义模型
爱芯元智AX650N部署yolov5s 自定义模型 本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov5s模型（博主展示的是安全帽模型），利用yolov5 官方的代码工具导出onnx模型，并通过onnxsim自带的工具精简网络结构，导出子图，为了Pulsar2 工具进行处理模型做准备。 获得自定义 ......
五种IO模型
什么是IO 其实IO就是把进程的内部数据转移到外部设备，或者把外部设备的数据迁移到进程内部。外部设备一般指硬盘、socket通讯的网卡。 我们来把 I/O 过程比喻成烧水+倒水的过程，等待资源（就是烧水的过程），使用资源（就是倒水的过程）： 如果你站在炤台边上一直等着（等待资源）水烧开，然后倒水（使 ......
“视界”尽在眼前，海纳视联大模型来了！
11月10日—13日，以“数字科技 焕新启航”为主题的2023数字科技生态大会在广州举办。会议期间，在数字生活与天翼视联合作论坛上，重磅发布了由天翼云科技有限公司、天翼数字生活科技有限公司和天翼视联科技有限公司联合研发的视联行业大模型——海纳视联大模型，为视联行业智能化发展按下加速键。 ......
【Mquant】7：构建价差套利(三) ——空间误差校正模型
1. 上节回顾 【Mquant】6：构建价差套利(二)上节带领大家编写了统计套利均值回归的程序，通过历史回测发现还不能进入实盘交易状态，原因出现在手续费率上，由于加密市场手续费率较高，我们选择国内期货市场，一般期货市场手续费率可以达到万分之一，个别品种手续费率可以达到万分之0.1。这节内容，我们围绕 ......
博弈论——古诺博弈模型详解
古诺模型（Cournot model）是博弈论中最具有代表性的模型之一，也是是纳什均衡最早的版本。它是法国经济学家古诺(Augustin Cournot)在1938年出版的《财富理论的数学原理研究》一书中最先提出的。而古诺的定义比纳什的定义早了一百多年，足以体现博弈论这样一个学科是深深扎根于经济学的 ......
yolov8 opencv模型部署
使用opencv推理yolov8模型，仅依赖opencv，无需其他库，以yolov8s为例子，注意： 使用opencv4.8.0 ！使用opencv4.8.0 ！使用opencv4.8.0 ！如果你使用别的版本，例如opencv4.5，可能会出现以下错误。 一、安装yolov8conda creat ......
大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ
在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明：每次加载LLM示例后，建议清除缓存，以防止出现OutOfMemory错误。 del model, tokenizer, pipe import torc ......
C/C++ 实现获取硬盘序列号
获取硬盘的序列号、型号和固件版本号，此类功能通常用于做硬盘绑定或硬件验证操作，通过使用Windows API的DeviceIoControl函数与物理硬盘驱动程序进行通信，发送ATA命令来获取硬盘的信息。 ......
倾斜摄影三维模型根节点合并的纹理压缩与抽稀关键技术分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
(?=pattern) 正向先行断言 代表字符串中的一个位置，紧接该位置之后的字符序列能够匹配pattern。
以下哪些正则表达式满足regexp.test('abc') true？ A /^abc$/ B /...(?=.)/ C /[ab]{2}[^defgh]/ D /[defgh]*/ 正确答案：ACD 补充一下B的先行断言： (?=pattern) 正向先行断言 代表字符串中的一个位置，紧接该位置之 ......
通过时序和上下文对比学习时间序列表征《Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting》(时间序列、时序表征、时态和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习)
现在是2023年11月14日的22:15，肝不动了，要不先回寝室吧，明天把这篇看了，然后把文档写了。OK，明天的To Do List. 现在是2023年11月15日的10:35，继续。 论文：Time-Series Representation Learning via Temporal and C ......
函数的拟合 | 实际问题模型化
前言 我们认知和解决实际问题常常是通过函数这一抓手来完成的，但是对实际问题而言，一拿到手谁也不知道其对应的函数模型是什么，能知道的往往是一堆元数据，我们的做法是研究数据，对数据进行函数的拟合，看已经学习过的函数中的哪一类的拟合效果最贴近实际问题，从而确定最优的函数解析式。 典例剖析 【人教 \(A\ ......
机器学习——序列到序列学习（seq2seq）
我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器， 并将其应用于序列到序列（sequence to sequence，seq2seq）类的学习任务。 编码器 由于这里使用的是门控循环单元， 所以在最后一个时间步的多层隐状态的形状是 （隐藏层的数量，批量大小，隐藏单元的数量）。 如果使用长短期记忆网络，st ......
【随手记录】Llama Tutorial 大语言模型实践
这个tutorial的契机是yy突然看到了一个workshop 所以类似于一周大作业的形式，输入command输出使用了自动驾驶哪些模块，代码在这里 所以就干一干，顺便写一个tutorial给大家参考和教程 引申更多的应用 参考资料： https://github.com/facebookresea ......
零信任模型与多因素身份验证的重要性
近年来，随着技术的迅速发展，数据和工作变得比以往更数字化。虽然这为许多机会打开了大门，但也为威胁行为者提供了新的入侵机会。因此，预防数据泄漏已经成为每个组织IT基础设施的重要组成部分。 因此，预防数据泄漏已经成为每个组织IT基础设施的重要组成部分。 快速变化且充满挑战的网络安全领域需要一种能够应对新 ......
5.星型模型和雪花模型
星型模型 事实表为中心，维度表关联在事实表上 雪花模型 在星型模型的基础上，维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。 ......
ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级
ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级 1.ChatGLM3简介 ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多 ......
三维模型的顶层合并构建的点云抽稀关键技术分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......