木筏 算法 模型rlhf
201-STM32F103+EC800K(移远4G Cat1)基本控制篇(阿里云物联网平台)-设备使用一机一密方式连接云平台,并使用物模型Topic上报温湿度数
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代码随想录算法训练营第二十三天 | 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
一、669. 修剪二叉搜索树 题目链接： LeetCode 669. 修剪二叉搜索树 学习前： 思路： 递归。节点非空时的值与目标区间[low,high]右三种情况 节点值小于low 返回递归调用节点右孩子结果，即它右子树剪枝后的根节点 节点值大于high 返回递归调用节点左孩子结果，即它左子树剪枝 ......
构建健康游戏环境：DFA算法在敏感词过滤的应用
现在的游戏有敏感词检测这一点，相信大家也不陌生了，不管是聊天，起名，签名还是简介，只要是能让玩家手动输入的地方，一定少不了敏感词识别，至于识别之后是拒绝修改还是星号替换，这个就各有各的做法了，但是绕不开的一定是需要高效的敏感词检测机制。 相信大家对于游戏里聊天框的以下内容已经不陌生了 "我***" ......
R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30914 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据 采样时间：2021年1月1号~2021年12 ......
R语言SVM模型文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34772 原文出处：拓端数据部落公众号 随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。手机评论数据作为消费者对产品和服务的主观反馈，具有巨大的商业价值。本文旨在帮助客户通过R语言实现支持向量机（SVM）模型在文本挖掘分类 ......
强化学习算法中的梯度和更新公式在代码的哪里体现？
这些一般在算法的更新函数中体现，即训练--优化中体现。 一般以损失的形式表现，然后调用loss.backward()函数进行优化。 计算损失 反向传播 梯度下降 调用优化器的step函数实现。 如果公式中有期望那么就需要mean函数 ......
算法学习Day23二叉搜索树的修剪，转化
Day23二叉搜索树的修剪，转化 By HQWQF 2024/01/04 笔记 669. 修剪二叉搜索树 给你二叉搜索树的根节点 root ，同时给定最小边界low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[low, high]中。修剪树 不应该 改变保留在树中的元素的相对结构 ......
（上模型）标签库拆分多个词条后导入
import pandas as pd import os def split_excel(original_file, target_folder): # 读取原始Excel文件 df = pd.read_excel(original_file) # 计算要拆分成多少个新表格 number_of_ ......
day08 代码随想录算法训练营 卡码网：55.右旋转字符串
题目：卡码网：55.右旋转字符串 我的感悟： python中的切片很厉害。 我感觉go好像也是切片的 理解难点： 没理解为什么是-n 代码难点： 总结概括： 代码示例： n = int(input()) s = input() res = s[-n:] + s[:-n] print(res) 通过截 ......
如何学习算法
怎么学算法？ sbldehanhan · 6 天前 · 2011 次点击 leetcode 上的题稍微难一点就做不出来。 什么原因呢？数学问题？算法问题？还是刷题太少？ 怎么解决呢？ 算法 leetcode 数学 稍微 22 条回复 • 2023-12-29 22:37:29 +08:00 1 Ys ......
day08 代码随想录算法训练营 151. 反转字符串中的单词
words = s.split() 题目：151. 反转字符串中的单词 我的感悟： 虽然我自己写出来了，但是又不太确定 理解难点： words = s.split() 切记：这里split是去掉所有的空格。 words = s.split(" ") 如果这样写" "就仅仅去除" "一个空格,这样写不 ......
day08 代码随想录算法训练营 卡尔网54. 替换数字
题目：54. 替换数字 我的感悟： 过于简单，我有点不敢相信 理解难点： 代码难点： 总结概括： 本质要理解这个数字是如何判断的 用ord("0")算出字符0的ASCII码再和9的ASCII码对比 str1 = input() ans = "" for ss in str1: if ord("0") ......
day08 代码随想录算法训练营 541. 反转字符串 II
题目：541. 反转字符串 II 我的感悟： 你别看这题简单，python里面细节很多 理解难点： 字符串转化为列表来算 s[1:99] 只会取到s[1:s.size] 这个range(0,size,k) 是可以取到步长的 或者用另外的思路。 代码难点： 总结概括： 注意[1:999]这里的容错机制 ......
智能分析网关V4算法配置步骤2.0——睡岗检测
AI智能分析网关V4是TSINGSEE青犀视频旗下的一款高效分析网关，可分别作为上级或下级平台进行级联，还可实现人体行为检测、车辆事件检测、环境卫生检测与消防事件检测等等，广泛应用在工地、工厂、园区、楼宇、校园、仓储等场景中。将智能分析网关V4结合我们的视频融合平台EasyCVR一起使用，可以实现多 ......
AT事务模型使用
机制 两阶段提交协议的演变： 一阶段：业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交，释放本地锁和连接资源。 二阶段： 提交异步化，非常快速地完成。 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。 集成过程 参考Seata客户端集成 工作机制 一阶段 根据update语句的条件组成select脚本，查询得到更 ......
大模型如何部署上线
部署大型语言模型是一个详尽且复杂的过程，需要开发者们具备深入的理解和精确的实施策略。以下是对各个开发步骤的简单介绍，欢迎各位开发者一起讨论交流。 数据集的准备与处理 在部署大型语言模型之前，首先需要准备一个广泛且多样化的数据集。这个数据集应该涵盖多个领域、不同风格和语境的文本数据，这样能确保模型全面 ......
在百度千帆大模型服务器训练的记录
1.训练模型 ChatGLM3-6B-32K 1.1数据 训练数据 本地:llama_factory_train_data_2 1.1.1 加载数据 将数据文件放到 /home/LLaMA-Factory/data 下 修改dataset_info.json文件， 在末尾加上 "modify_lor ......
day08 代码随想录算法训练营 344.反转字符串
题目：344. 反转字符串 我的感悟： 以为很难，其实不难。 坚持就是胜利！！！！！！！！！ 理解难点： 我以为字符串不能修改，仔细看了题目发现是列表里面套的字符串 双指针，while 互相交互就可以了 代码难点： 总结概括： 代码示例： class Solution: def reverseStr ......
书生浦语大模型
书生·浦语全链路开源体系 数据：书生·万卷 文本，图像，视频 总数据量：2TB 开放平台：OpenDataLab 预训练：InternLM-Train 高可扩展，兼容主流生态 微调：XTuner 增量续训：学习新知识 有监督微调：学会理解和遵循指令，或注入少量领域知识 XTuner：7B模型最低8G ......
分治算法
分治算法就是把一个大的问题递归转化为许多原理相同的小问题，通过解决这些小问题，进而以合并以达到解决大问题的目的 问题： 对于任意一个已知数组，如何利用分治的方法把数组从大到小排序？ #include <stdio.h> int L[100],R[100]; void merge(int number ......
机器学习-Kmeans算法的sklearn实现
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......
欢迎 Mixtral - 当前 Hugging Face 上最先进的 MoE 模型
最近，Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b，该模型把开放模型的性能带到了一个新高度，并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥！ Hugging Fac ......
AI-人工智能大模型
大模型 1.NLP 模型 GPT ：OpenAI的GPT系列 ChatGPT BERT：Google 基于 Transformer (变换器)的双向编码器表示 (BERT) 技术由 Google 开发, 通过在所有层中共同调整左右情境,利用无标记文本预先训练深度双向表示 Gemini llama M ......
大模型实战营第一课心得笔记
1、了解专用模型和通用大模型，以及书生浦语大模型开源历程、轻量级、中量级以及重量级三种不同大模型系列，和其他大模型的性能对比。 2、了解从模型到应用的主要步骤以及书生大模型各步骤采取的主要技术，如训练数据，预训练、微调、开源评测体系等。 3、现有的疑问：书生中量级的使用商业成本以及具体功能性能表现， ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （171）-- 算法导论13.2 4题
四、用go语言，证明：任何一棵含n个结点的二叉搜索树可以通过 O(n)次旋转，转变为其他任何一棵含n个结点的二叉搜索树。(提示：先证明至多n-1次右旋足以将树转变为一条右侧伸展的链。) 文心一言： 这是一个有趣的问题，我们可以使用递归和数学归纳法来证明这个结论。 首先，让我们定义一个函数rotate ......
python爬虫算法深度优先遍历_爬虫基础 之深度优先，广度优先策略
1.深度优先递归方式; import re import requests headers = { 'User-Agent':"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrom ......
【算法】【线性表】加油站
1 题目 在一条环路上有 n 个加油站，其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。 你有一辆油箱容量无限的的汽车，从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发，开始时油箱为空。 给定两个整数数组 gas 和 cost ，如果你可以按顺序绕环 ......