总和 随想录 回文 训练营
CF Diff 训练记录
380C. Sereja and Brackets 如果是考虑整个序列的答案，那么就是计算有多少个 ) 是匹配的。 那么就有一种贪心的做法，在全局的序列上对于每一个 )，找到能够匹配的且最近的 (，记作一个点对。 这样查询只要包括这个点对，那么就是有贡献的，这样就转换为一个数点问题了。 还有其他做法 ......
代码随想训练营第六十天（Python）｜ 84. 柱状图中最大的矩形
84. 柱状图中最大的矩形 1、双指针 class Solution: def largestRectangleArea(self, heights: List[int]) -> int: n = len(heights) # 左右第一个小于 i 的下标 min_l, min_r = [0] * n ......
代码随想录算法训练营第10天 | lc20、lc1047、lc150
（本合集全部为Go语言实现） 相关文章链接：20题解 1047题解 150题解 相关视频链接： Leetcode20 状态：秒了 实现过程中的难点：经典的栈应用 从题解中学到的一个写法 func isValid(s string) bool { if (len(s) & 1) == 1 { retu ......
代码随想录算法训练营第9天 | lc232、lc225
（本合集全部为Go语言实现） 相关文章链接：232题解 225题解 相关视频链接： Leetcode232 状态：在go语音对于队列和栈的实现上稍微卡了一下 实现过程中的难点：对于进队和出队两块的思路想出来就好写了 个人写法 type MyQueue struct { inStack, outSta ......
代码随想录算法训练营第8天 | lc28、lc459
（本合集全部为Go语言实现） 相关文章链接：28题解 459题解 相关视频链接： Leetcode28 状态：每次看都有新体验，稍微耗了些时间复习了一下 实现过程中的难点：主要还是KMP算法，对于这种经典的算法，能理解代码含义当然是一方面，自我感觉还是得稍微一点时间在看懂一套实现之后稍微背一下代码， ......
代码随想录算法训练营第7天 | lc344、lc541、卡码54、lc151、卡码55
（本合集全部为Go语言实现） 相关文章链接：344题解 541题解 卡码54题解 151题解 卡码55题解 相关视频链接： Leetcode344 状态：秒了 实现过程中的难点：对撞双指针 个人写法 func reverseString(s []byte) { for i, j := 0, len( ......
代码随想录算法训练营第6天 | lc454、lc383、lc15、lc18
（本合集全部为Go语言实现） 相关文章链接：454题解 383题解 15题解 18题解 相关视频链接： Leetcode454 状态：秒了 实现过程中的难点：思想就是利用哈希表将部分和记录下来，最终实现将n ^ 4转换为2 * n ^ 2 个人写法 func fourSumCount(nums1 [ ......
PPadleOCR 自己的数据训练
在github里面下载PaddleOCR源码后，接下来开始一一安装： 1、安装Python，此处必须安装3.8--3.10的版本，3.11版本目前是不支持的，容易报错。 2、依次安装 python -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.ts ......
20_路径总和
路径总和 给你二叉树的根节点 root 和一个表示目标和的整数 targetSum 。判断该树中是否存在 根节点到叶子节点 的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和 targetSum 。如果存在，返回 true ；否则，返回 false 。 叶子节点 是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：r ......
代码随想训练营第五十九天（Python）｜ 503.下一个更大元素II、42. 接雨水
[503.下一个更大元素II] 循环问题用 2*n , i % n 的方式 n = len(nums) ans = [-1] * n stack = [] for i in range(2 * n): while len(stack) > 0 and nums[i % n] > nums[stack ......
Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)
中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景，尤其在技术文章或者技术视频领域里，其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词，我们当然不希望AI口播只会念中文，Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理，但更新了底模之后，V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix) ......
2023 年 12 月训练记录
2023 年 12 月训练记录 怎么就寄了呢。 没救了。 不能再摆了。 CF1824E LuoTianyi and Cartridge 我们对最小值做扫描线，现在就转化成了使得 \(\sum b+\sum d\) 最大。 我们考虑点与边合法的充要条件。 注意到假设有 \(k\) 个点，\(k-1\) ......
体育产业中的图像识别创新：运动分析与训练优化
在现代体育产业中，图像识别技术正成为一项重要的创新，为运动员的表现分析、训练优化和比赛策略提供了全新的视角。以下是体育产业中图像识别创新的一些关键应用和优势： 1. 运动员动作分析： 动作精准度评估： 图像识别技术可用于捕捉运动员的关键动作，分析动作的精准度和流畅度，为提高技术水平提供指导。 实时运 ......
day8、9字符串代码随想录
第四章 字符串 ● 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 1 反转字符串 编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 char[] 的形式给出。 不要给另外的数组分配额外的 ......
代码随想训练营第58天（Python）｜ 739. 每日温度、496.下一个更大元素 I
739. 每日温度 class Solution: def dailyTemperatures(self, temperatures: List[int]) -> List[int]: n = len(temperatures) ans = [0] * n # 单调增的栈 stack = [] fo ......
深度学习笔记3：使用预训练模型之特征提取
我们在小型图像数据集上做深度学习时，一种高效且实用的方法是采用预训练模型。预训练模型，指的是在大型数据集上预先训练好的模型。如果原始数据集具有足够的规模和通用性，那么预训练模型所学习到的特征的空间层次结构可以被视为视觉世界的通用模型。与许多早期的浅层学习方法相比，这种在不同问题之间移植特征的能力是深 ......
神经网络优化篇：详解训练，验证，测试集（Train / Dev / Test sets）
训练，验证，测试集 在配置训练、验证和测试数据集的过程中做出正确决策会在很大程度上帮助大家创建高效的神经网络。训练神经网络时，需要做出很多决策，例如： 神经网络分多少层 每层含有多少个隐藏单元 学习速率是多少 各层采用哪些激活函数 创建新应用的过程中，不可能从一开始就准确预测出这些信息和其他超级参数 ......
[Python急救站]回文数的判断
回文数判断：回文数是指这个数颠倒后，与原数一致，如32223、12221等。 第一个程序是由用户输入，并判断是否是回文数。 a = eval(input("请输入一个五位数")) b = a // 10000 + a // 1000 % 10 * 10 + a // 100 % 10 * 100 + ......
使用预训练语言模型作帖子分类
预训练语言模型PLMs或PTMs应用广泛且效果良好。有的文章中把自然语言处理中的预训练语言模型的发展划分为4个时代:词入时代，上下文嵌入(Context Word Embedding)时代、预训练语言模型时代、改进型和领域定制型时代。 为什么需要预训练 模型通常需要非常大的参数量，但并不 ......
代码随想录算法训练营第七天| 344.反转字符串 541. 反转字符串II
LeetCode 344.反转字符串 题目链接: LeetCode344 思路: 定义left、right指针，将两指针对应的值反转即可 class Solution { public: void reverseString(vector<char>& s) { int n = s.size(); ......
代码随想训练营第五十七天（Python）｜ 647. 回文子串、516.最长回文子序列
647. 回文子串 1、中心扩散法+双指针 class Solution: def countSubstrings(self, s: str) -> int: res = 0 for i in range(len(s)): # 以 i 为中心 res += self.countPalind(i, i ......
pointnet cfd训练
1 ##### Point-cloud deep learning for prediction of fluid flow fields on irregular geometries (supervised learning) ##### 9 import os # 提供与操作系统交互的功能，例 ......
代码随想录算法训练营第六天| 454.四数相加 15.三数之和 18.四数之和
LeetCode 454.四数相加 题目链接: LeetCode454 思路: 将两个数组中的数存放到一个map中，用另外两个数组的值在map中去减 class Solution { public: int fourSumCount(vector<int>& A, vector<int>& B, v ......
代码随想训练营第五十六天（Python）｜ 583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离
583. 两个字符串的删除操作 class Solution: def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int: n, m = len(word1), len(word2) # dp 数组代表使得 word1 以 i-1 结尾和 word2 ......
代码随想训练营第五十五天（Python）｜ 392.判断子序列、115.不同的子序列
392.判断子序列 1、双指针 class Solution: def isSubsequence(self, s: str, t: str) -> bool: m, n = len(s), len(t) i, j = 0, 0 while m > i and n > j: if s[i] == t ......
代码随想训练营第五十三天（Python）｜ 1143.最长公共子序列 、1035.不相交的线 、53. 最大子序和
1143.最长公共子序列 class Solution: def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int: m, n = len(text1), len(text2) # dp 数组代表 text1 以 i-1 结尾 ......
[LeetCode Hot 100] LeetCode234. 回文链表
题目描述 思路1：将值复制到数组中然后使用双指针 计算链表的长度 创建等长的数组 将链表中的数依次放入数组中 使用左右指针判断链表是否是回文链表 时间复杂度：O(n) 空间复杂度：O(n) 思路2：快慢指针+反转链表 用快慢指针，快指针走两步，慢指针走一步，快指针遇到终止位置时，慢指针就在链表中间位 ......
YOLO V8 图像训练
一、YOLO 简史 YOLO(You Only Look Once)，由华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi开发的流行目标检测和图像分割模型，于2015年推出，由于其高速和准确性而迅速流行。 从YOLOv2-YOLOv7不断优化升级，YOLOv8 是Ultralytics的 ......
使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字，而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展，这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样，从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型，那 ......
使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练
本文，我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel，FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机 🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加，ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载 ......