柠檬水 队列 训练营 气球
消息队列
消息队列 解耦、异步、削峰 应用耦合：多应用间通过消息队列对同一消息进行处理，避免调用接口失败导致整个过程失败； 异步处理：多应用对消息队列中同一消息进行处理，应用间并发处理消息，相比串行处理，减少处理时间； 限流削峰：广泛应用于秒杀或抢购活动中，避免流量过大导致应用系统挂掉的情况； 消息驱动的系统 ......
Redis系列15：使用Stream实现消息队列（精讲）
[Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质](https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/15886787.html "Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质") [Redis系列2：数据持久化提高可用性](https://www.cnblogs.com/w ......
lstm中训练的时候点到点，改成点到图的，通常怎么改
如果您希望将LSTM的点到点训练转换为点到图的训练，可以采取以下步骤进行修改： 1. 调整输入数据的形状：点到点的训练输入是一个时间序列的点，而点到图的训练需要将时间序列转换为图结构。您可以使用时间窗口滑动的方式，将多个连续时间步的点作为一个图的节点，从而形成图的结构。每个时间步的点作为节点特征，节 ......
栈&队列：剑指 Offer 09. 用两个栈实现队列
题目描述： 用两个栈实现一个队列。队列的声明如下，请实现它的两个函数 appendTail 和 deleteHead ，分别完成在队列尾部插入整数和在队列头部删除整数的功能。 (若队列中没有元素，deleteHead 操作返回 -1 ) class CQueue { LinkedList<Integ ......
利用异构语言学图增强汉语预训练语言模型
中文预训练模型利用上下文字符信息学习表示，却忽略了语言学知识，如单词和句子信息。因此，我们提出了一个称为异构语言学图（HLG）的无任务增强模块，通过整合语言学知识来增强预先训练的汉语模型。具体而言，我们构建了一个层次异质图来建模汉语的特征语言学结构，并采用基于图的方法来总结和具体化汉语语言学层次的不 ......
基于飞桨paddlespeech训练中文唤醒词模型
飞桨Paddlespeech中的语音唤醒是基于hey_snips数据集做的。Hey_snips数据集是英文唤醒词，对于中国人来说，最好是中文唤醒词。经过一番尝试，我发现它也能训练中文唤醒词，于是我决定训练一个中文唤醒词模型。 要训练中文唤醒词模型，主要有如下工作要做：找数据集，做数据增强(augme ......
JS 模拟 队列 结构
Code： /** * 队列（基于动态数组） * @class */ var AQueue = (function() { /** * 栈容器 * @type {DArray} */ let arr; /** * @class */ class _AQueue { /** * * @param {n ......
2023.06.07训练日志
## Trust Nobody 简单题，桶排序+前缀和以后直接找 $n - sum_i = i$ 的 $i$ ## Lunatic Never Content 对于原序列的每一对不满足回文的位置，记录其差的绝对值取 $\gcd$。对于已经满足回文的，$x$ 可以为 $\infty$，因此输出 $0$ ......
2023.6.6训练日志
## Cats Transport 斜率优化例题 以 $dp_{i, j}$ 表示第 $i$ 个饲养员走完后能接到 $j$ 只猫 $$ \begin{align} dp_{i, j} &= \min \left( dp_{i - 1, k} + \sum\limits_{l = k}^j(a_l - ......
单调队列学习笔记（还是再回首）
单调队列的应用很常见，比如用于dp优化，以及滑动窗口问题等。 其思想也比较简单易懂。我们以求区间最大值的单调队列为例。 具体的来讲，我们让队头始终是最大的元素。为了保证数都在区间内，我们记录一个 $t$ 数组。该数组表示某个元素加入的时间。我们每次将新元素（设为 $x$）入队时，先将队头超时的元素弹 ......
【python】一个同步的队列类queue
queue queue 模块实现了多生产者、多消费者队列。这特别适用于消息必须安全地在多线程间交换的线程编程。模块中的 Queue 类实现了所有所需的锁定语义。 函数 作用 Queue.qsize() 返回队列的大致大小。注意，qsize() > 0 不保证后续的 get() 不被阻塞，qsize( ......
数据结构与算法-队列
## 队列 FIFO 先进先出 ### 队列的实现 ``` class Queue(object): def __init__(self): self.__list = [] def enqueue(self, item): self.__list.append(item) def dequeue( ......
蓝桥杯----线段树训练
在来看下multiset的使用： 我们知道multiset是默认从小到大排序，那么如果我们想从大到小排序应该如何办？ greater<int>是用来指定从大到小排序的 《线段树 维护区间第k大》 好博客< 由于这个第k大的k比较小，而且只有单点修改，那么我们可以用线段树 树中的每一个节点都维护着一个 ......
2.3类神经网路训练不起来怎么办 (三):自动调整学习速率 (Learning Rate)
# 1. 自适应学习率调整(Adaptive Learning Rate) ## 1.1 为什么需要调整学习率 首先认识一个现象.Training stuck ≠ Small Gradient 训练卡住的原因不一定是因为 gradient 太小,即critical point，也有可能是因为振荡. ......
kuangbin专题23 二分 尺取 单调栈队列
Matrix 题意：给你一个n * n的矩阵，矩阵一点的值是i^2 + 100000 × i + j^2 - 100000 × j + i × j，问在整个矩阵中第ｍ大的值是多少。 //想分解公式但是什么都没看出来，这个公式是用于判断单调性的 //主函数里面二分答案，check二分查找有多少个小于当 ......
3D UX-net 训练记录
## 3D UX-net 训练记录 题外话：如果自己跑过nnunet或者其他模型的大佬会更容易上手，但是对于第一次跑模型的小白来说，这个模型也是很好上手和跑通的！本人就是小白，这是我跑通的第一个模型。 首先先去官网下载所需的代码和论文（跑之前可以先不看论文，我就是） 官网：[GitHub - MAS ......
《高级性能测试实战训练营》课程
 ## ......
Learning to Pre-train Graph Neural Networks 学习如何预训练GNN
 ： 批次 (batch) 与动量 (momentum)
# 1. Batch(批次) > 对抗临界点的两个方法就是batch 和 momentum 将一笔大型资料分若干批次计算 loss 和梯度,从而更新参数.每看完一个epoch就把这笔大型资料打乱(shuffle),然后重新分批次.这样能保证每个epoch中的 batch 资料不同,避免偶然性. > ......
队列
1、定义：先进先出的线性表，就像排队，它只允许在队列一端插入元素，在另一端删除元素（插入一端队尾，删除一端队头） 2、典型例子：作业排队 3、基本功能 1、宏定义结构体定义 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define ERROR 0; #define O ......
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测 ......
SignalR+Hangfire 实现后台任务队列和实时通讯
# SignalR+Hangfire 实现后台任务队列和实时通讯 1.简介： SignalR是一个.NET的开源框架，SignalR可使用Web Socket, Server Sent Events 和 Long Polling作为底层传输方式实现服务端和客户端的实时数据交互。 Hangfire是一 ......
每日记录(数据结构 第 三 章 栈与队列 二 )
队列队列是一种先进先出 ( F I F O ) (FIFO)(FIFO) 的线性表. 在表一端插入,在另一端删除。 0.队列的基本概念定义只能在表的一端（队尾）进行插入，在另一端（队头）进行删除运算的线性表逻辑结构与线性表相同，仍为一对一关系存储结构用顺序队列或链队存储均可运算规则先进先出（FIFO ......
每日记录(数据结构 第 三 章 栈与队列 )
一、栈栈（ s t a c k ） ( l a s t i n f i r s t o u t ) （stack）(last \ in first\ out)（stack）(last infirst out)后进先出 栈的基本概念定义只能在表的一端（栈顶）进行插入和删除运算的线性表逻辑结构与线性表相 ......
230606蓝桥训练
[重现](https://ac.nowcoder.com/acm/contest/59729) # A-数数 ```cpp #include using namespace std; int main(){ string s; set cnt; cin >> s; for( auto c : s ) ......
Yolov5训练时出现loss出现nan值或者测试时P\R\map全部为0值的解决办法
问题： train训练得出的P\R\map全部为0 上网寻找寻找答案，大部分给出的原因解释如下： ①文件夹格式（名称和架构）有问题，这属于基本内容，不应该出错的。 ②pytorch和cuda版本不对应。关于这部分可以参考链接：https://blog.csdn.net/jhsignal/articl ......
2.1类神经网路训练不起来怎么办 (一):局部最小值 (local minima) 与鞍点 (saddle point) - 李宏毅
# 1. When gradient is small 本小节主要讨论优化器造成的训练问题. ## 1.1 Critical Point（临界点） 如果训练过程中经过很多个epoch后,loss还是不下降,那么可能是因为梯度(斜率)接近于 0,导致参数更新的步伐接近于0,所以参数无法进一步更新,lo ......
代码随想录算法训练营第二十八天|93. 复原 IP 地址
【参考链接】 93. 复原 IP 地址 【注意】 1.切割问题就可以使用回溯搜索法把所有可能性搜出来。 2.startIndex一定是需要的，因为不能重复分割，记录下一层递归分割的起始位置。 3.本题我们还需要一个变量pointNum，记录添加逗点的数量。 4.分割的段数作为终止条件。pointNu ......
从0到1：如何建立一个大规模多语言代码生成预训练模型
国产AI辅助编程工具**[CodeGeeX](https://codegeex.cn/)**是一个使用AI大模型为基座的辅助编程工具，帮助开发人员更快的编写代码。可以自动完成整个函数的编写，只需要根据注释或Tab按键即可。它已经在Java、JavaScript和Python等二十多种语言上进行了训练 ......