序列 训练营 数组 随想

今日任务 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串 93.复原IP地址 78.子集 90.子集II 39. 组合总和 class Solution { List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>(); LinkedList<Integer> n ......

1. 心态很重要。也许有人说是策略最重要，但是后者无论是制定还是实行都与前者强相关。要加强获得性心态。退一步海阔天空，可能反而发现与目标更近一步。 2. 要有大局观。有可能学了十几年学之后发现每一两年过去就会觉得过去很愚蠢，这时候就说明目前的规划有局限，在可能的情况下可以与前辈多交流。 3. 结合以 ......

数据验证》序列》来源，输入一行或一列数据，就可以从下拉选项中选取需要输入的数据。 当数据源是一列带有重复值的数据时，下拉选项里也会忠实地显示所有内容，包括重复的内容。 如果想要去重，就必须添加辅助列。 但那都是过去子，现在，就只要直接…… ......

> JsonConverter可以决定类型如何被序列化或反序列化。 接口属性被反序列化时，会抛出异常，因为接口没有构造函数。 ```csharp JsonConvert.DeserializeObject("Json字符串"); JsonConvert.DeserializeObject>("Jso ......

# luogu P1963 [NOI2009] 变换序列 ## 题意 对于$N$个整数$0, 1, \cdots, N-1$，一个变换序列$T$可以将$i$变成$T_i$，其中 $T_i \in \{ 0,1,\cdots, N-1\}$ 且 $\bigcup_{i=0}^{N-1} \{T_i\} ......

第四章 字符串part01 344.反转字符串 541. 反转字符串II 剑指Offer 05.替换空格 151.翻转字符串里的单词 剑指Offer58-II.左旋转字符串 344.反转字符串 class Solution { public void reverseString(char[] s) ......

准确率(Precision)，也叫正确预测率(positive predictive value)，在模式识别、信息检索、机器学习等研究应用领域，准确率用来衡量模型预测的结果中相关或者正确的比例。而召回率(recall)，也叫敏感度(sensitivity)，即模型预测的结果中相关或正确的数量占样本 ......

IoU (Intersection over Union)，交并比，是衡量物体检测模型在特定数据集上检测效果好坏的一个常用的标准，通常情况下，想要通过IoU来衡量物体检测模型好坏需要具备以下几点： 1. 在物体检测任务重，是指数据集通过人工手动(偶尔也有机器)标注出的物体轮廓框的标注信息(groun ......

一、序列化和反序列化 序列化：将数据结构或对象转换成二进制字节流的过程 反序列化：将在序列化过程中产生的二进制字节流转换成数据结构或对象的过程 常见场景： 1、网络传输时，对象需要先被序列化，接收到后再进行反序列化 2、将对象持久化到磁盘、文件时需要先进行序列化，从磁盘或者文件读取对象时需要进行反序 ......

[toc] 利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别 随着人工智能技术的不断发展，文本分类和命名实体识别成为了人工智能领域的重要应用。在这些应用中，使用生成式预训练Transformer模型已经成为了一种流行的解决方案。本文将介绍如何利用生成式预训练Transformer实现 ......

[toc] GPT生成式预训练Transformer架构应用实战 ## 1. 引言 人工智能在过去几年发展迅速，深度学习和Transformer架构成为了当前人工智能领域的热点。GPT生成式预训练Transformer架构是深度学习中的一种新型架构，可以更好地处理自然语言生成任务，因此受到了广泛关注 ......

[toc] 利用生成式预训练Transformer实现智能问答与人机交互 随着人工智能技术的不断发展，智能问答和人机交互已经成为了人工智能领域中的重要研究方向。在智能问答中，机器能够以自然的方式与人类进行对话，通过理解人类的问题，为其提供相关的答案。在人机交互中，机器能够与人类进行更加流畅和自然的交 ......

[toc] 标题：《基于生成式预训练Transformer的跨语言文本摘要与情感分析》 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，跨语言文本摘要和情感分析成为了许多应用场景的重要需求。在这些应用中，文本摘要通常是为了简洁、准确地概述文本内容，而情感分析则是为了分析文本中的情感倾向。这些技术需要处 ......

[toc] 生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用 ## 1. 引言 自然语言处理 (NLP) 是一项具有巨大潜力的技术领域，近年来得到了广泛的关注和发展。其中，生成式预训练Transformer(GPT) 是一种先进的神经网络模型，被广泛应用于文本生成、机器翻译、语 ......

package com.fqs.demo001; import java.util.Scanner; public class Compare { public static void main(String[] args) { //键盘录入一个字符串，统计该字符串大写字母字符，小写字母字符，数字字 ......

# 1. 提出背景 在前文,我们提过$error\ surface$在不同方向的斜率不一样,因此采用固定的学习率很难将模型$train$起来,上节提出了自适应学习率,这里还有一个方法就是直接将e$rror\ surface$铲平. 或许首先想要提出的是为什么会产生不同方向上斜率相差很大的现象.观察下 ......

刚开始写法 错误 JSONArray jsonArray = (JSONArray) this.getJsonFilter().get("ids"); PltPayDuesModel[] payDuesModels = (PltPayDuesModel[]) jsonArray.toArray(); ......

## 数组 本篇主要介绍：`一维二维数组`、`字符数组`、`数组名和初始化注意点`以及`字节序`。 ### 一维数组 #### 初始化 有以下几种方式对数组初始化： ```c // 定义一个有5个元素的数组，未初始化 int a[5]; // 定义一个有5个元素的数组，将第一个初始化0，后面几个元素 ......

232.用栈实现队列 注意： 1，构造函数不需要 2，需要有两个成员变量 in out 代码： 1 class MyQueue { 2 public: 3 stack<int> in; 4 stack<int>out; 5 MyQueue() { 6 7 } 8 9 void push(int x) ......

一个简单的递归，记下来方便以后直接抄。 // 树形数组扁平化 const extractTree = (data: TagsParams[]) => { if (!data.length) return []; const list: TagsParams[] = []; const getObj ......

突然觉得好像挺常用的，记下来方便以后抄。 初始数组： const list = [ { id: "1", pid: "" }, { id: "2", pid: "1" }, { id: "3", pid: "1" }, { id: "4", pid: "2" }, { id: "5", pid: " ......

library(keras) 生成样本数据集 首先，本教程的样本回归时间序列数据集。 plot( c ) points( a ) points( b ) points( y ) 点击标题查阅往期内容 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 左右滑动查看更多 01 02 ......

# JavaScript 数组展平方法： flat() 和 flatMap() 从 ES2019 中开始引入了一种扁平化数组的新方法，可以展平任何深度的数组。 ### flat `flat()` 方法创建一个新数组，其中所有子数组元素以递归方式连接到特定深度。 > 语法：array.flat(dep ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22273 最近我们被客户要求撰写关于LASSO的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如果你了解数据科学领域，你可能听说过LASSO。LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型，试图将不相关的变量从模型中排除 动机 它有两个非常自然的用途， ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24480 最近我们被客户要求撰写关于风险价值的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。这三种方法是： 正态分布 历史模拟 指数加权移动平均线 (EWMA) 风险价值是一种量化 ......

直播平台怎么搭建，vue 中判断数组中是否有重复的数据 isRepeat(v){ let obj = {} for(let i in v){ if(obj[v[i]]){ return true } obj[v[i]] = true } return false }, ​ 以上就是 直播平台怎么搭建 ......

1. bert为什么attention除以根号下d 原因：因为点积的数量级增长很大，因此将 softmax 函数推向了梯度极小的区域。 案例： 在没有除以根号d时， raw_tensor = torch.tensor([[2.1,3.3,0.5,-2.7]]) torch.softmax(raw_t ......

人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习） ......

map 1、for range map 在开始执行循环的时候，底层做了随机种子，故其循环是随机的。 package main import "fmt" func main() { a := map[int]int{0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5} for _, c := r ......

理解时间序列数据 在深入研究异常检测技术之前，先简单介绍时间序列数据的特征。时间序列数据通常具有以下属性: 趋势:数据值随时间的长期增加或减少。 季节性:以固定间隔重复的模式或循环。 自相关:当前观测值与先前观测值之间的相关性。 噪声:数据中的随机波动或不规则。 让我们可视化下载的时间序列数据 # ......