模型 中枢2023 09

[toc] 《强化学习中的模型调优与优化》 引言 强化学习是一种机器学习领域的重要分支，旨在让智能体通过与环境的交互来学习最佳行为策略，从而完成目标任务。在强化学习中，模型作为智能体的决策引擎，必须能够高效地执行搜索策略，以最大化奖励函数的期望值。然而，在实际训练和调优中，模型可能会出现性能问题，导 ......

[toc] 文章标题：《17. "机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题"》 文章背景介绍：随着人工智能技术的快速发展，神经网络已经成为机器学习领域中最受欢迎的模型之一。神经网络是一种基于深度学习的技术，能够通过多层神经元来学习和提取特征，从而实现复杂的分类、回归和聚类等任务。在实 ......

[toc] 文章介绍 “机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能”这篇文章主要介绍了强化学习技术在机器学习中的应用。强化学习是一种通过试错和反馈不断优化模型性能的机器学习技术。本文将介绍强化学习技术的核心概念、实现步骤与流程、应用示例与代码实现、优化与改进以及未来发展趋势与挑战等内容 ......

## 原题链接 #### A: [Codeforces Round 606 (Div. 1, based on Technocup 2020 Elimination Round 4) - C](https://codeforces.com/contest/1276/problem/C) #### B ......

2023-06-18：给定一个长度为N的一维数组scores, 代表0~N-1号员工的初始得分， scores[i] = a, 表示i号员工一开始得分是a， 给定一个长度为M的二维数组operations, operations[i] = {a, b, c}。 表示第i号操作为 : 如果a==1, ......

AI已经是最近设计师们最常聊的话题之一了，而我们熟悉的Adobe公司当然不甘落后，先是推出了AI萤火虫，最近又推出了Photoshop beta。 在最新的测试版本，ps引入了AI功能，我们一起来看一下。 在选取内加上我们想要的内容，比如yellow road lines,AI就会自动识别双黄线他该 ......

# C++家谱管理系统[2023-06-18] 小组项目二 实验题目：家谱管理系统 实验目的： 1、掌握树以及二叉树的定义； 2、掌握树以及二叉树的基本操作，如建立、查找、插入和删除等。 实验要求：小组合作方式，共同讨论完成该任务。 实验内容： 家谱管理系统是查询家谱信息必不可少的一部分，利用家谱管 ......

2023-06-18《计算方法》- 陈丽娟 - 方程的近似解法Matlab计算方法二分法迭代法牛顿法在这里我先跳过了曲线拟合这一部分，这是因为我主要想快速切入到数值微积分部分，因此直接直接来到了方程的近似解部分。 一、二分法 二分法对如下问题进行求解： 设在区间上连续，且，求使得. 这里给出一个可调 ......

自从 OpenAI 发布 ChatGPT 4.0 之后，大模型热度一直不减，国内不管是大厂还是创业团队纷纷杀入大模型领域，大模型的建立首先离不开的是数据，数据才是一切大模型训练的基础，那么目前国内大模型团队的数据需求究竟是什么？如何通过学习数据采集，对大模型数据预测商业发展呢？ ......

11.数据库主从复制 1.MySQL数据库传统复制 2.MySQL数据库Gtid复制 3.MySQL数据库多源复制 4.MysQL数据库读写分离 5.MySQL数据库架构演变 Mysql的主从架构模式，是很多企业⼴泛使⽤，并且是⼴为熟知的⼀种架构模式，这是 DBA 所应该熟练掌握的技 能。 1.my ......

虽然未能训练出来好的模型，但是步骤大概了解了。 maixhub-模型训练网站 模型训练步骤： 创建模型并点击进去： 数据集、上传图片： 标号签后选择参数： 最后创建训练即可。 yolov2部署模型： 将下载的模型中的main.py中的先验框复制到此处： 先验框的作用是让yolov2的racal更大， ......

After Effects 2023 (版本 23.4) 发布 有哪些值得关注的新功能？AE2023改进了用户请求的工作流程并进行了重要修复，用户可在 After Effects 中更高效地工作，在不影响创意构想的情况下设计更加优质的细节。 AE2023 for Mac AE2023 新增功能如下： ......

从大学第一次从网上找技术贴起，便一直有一个写博客的想法，但苦于学业繁忙(打游戏时间都不够)，且自己太菜(这才是真实原因)，一直没能真正落地。大学毕业后，由于学习和工作需要时常翻起博客园里众多大佬的技术分享贴，收获满满，因此也想加入其中。即使难免会产出垃圾，或成为知识的搬运工。但我相信如果能一直坚持下 ......

OPC DA的Client对象模型可以如下图表示 一个OPC Server对象可以包含一个OPC Groups对象 一个OPC Groups对象可以包含多个OPC Group对象 一个OPC Group对象可以包含一个OPC Items对象 一个OPC Items对象可以包含多个OPC Item对象 ......

# 背包模型 ## 二维费用的背包问题 >有 $N$ 件物品和一个容量是 $V$ 的背包，背包能承受的最大重量是 $M$。 > >每件物品只能用一次。体积是 $v_i$，重量是 $m_i$，价值是 $w_i$。 > >求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，总重量不超过背包可承受的最大 ......

还没写完。 *** 这个东西也许和 OI 有关？反正也要复习，干脆写篇博客。 ## introduction 传统算法设计一般考虑有效算法（多项式时间），以及追求“精确解”，尤其是“经典”算法或者数据结构。这节课一般考虑那些不那么传统的、更加偏向现代的算法设计。 一种就是近似算法，比如探索 NP-h ......

虽然有点看不上 王石。。。 但是，王石说的，房地产企业未来的方向，参照日本房地产大公司的转型，从房地产为主、到服务为主 回到我们软件行业； 软件的本质是服务；提高商业效率、增加商业能效、减少商业成本、为商业主航道保驾护航 企业降本增效，不擅长的东西，都走外包，提供外包服务，也算是回归本质了 ......

完整报错： A problem occurred configuring root project '项目名'. > Could not resolve all dependencies for configuration ':classpath'. > Using insecure protoco ......

# 3D_maze **迷宫问题关键找迷宫** 结合移动以及最终的提示输出  ![img](https:// ......

# 2023冲刺国赛模拟20 越来越废物了。 ## A. 树染色 $f_{x, 1 / 0}$ 表示考虑 $x$ 子树内，第一条链为黑色/白色，不考虑第一条链在子树外方案数的答案。 转移枚举第一条链是哪个，用组合数给各个子树的链定序。 code ```cpp #include using names ......

本题目要求用先序序列和中序序列构造一棵二叉树（树中结点个数不超过10个），并输出其后序序列。 输入格式: 在第一行中输入元素个数。 第二行中输入先序序列，用空格分隔。 第三行中输入中序序列，用空格分隔。 输出格式: 输出此二叉树的后序序列，用空格分隔，最后也有一个空格。 输入样例: 5 10 20 ......

我是越来越摆了，一下午就改了一道题；而且这么菜，看了半天的题解做法还没看懂。又是被暴踩的一天。 ## T1 树染色 比较套路的想法是考虑当前以 $u$ 为根的子树，考虑第一次选择 $u$ 子树内的叶节点，此时我们必须选择 $u$ 以上的节点作为链顶，这会对方案数产生贡献。 考虑通过第一条链划分子问题 ......

我安装的tp6没有.env文件，官网的文档是说把tp6在根目录生成的.exmaple.env文件改名为.env就可以了， 如果没有该文件就直接创建一个，然后在里面添加代码：APP_DEBUG = true；如果想关闭调试则设置为false即可。 注意：官方说明该调试只可用于本地测试，部署到生产环境时 ......

我们都是行走在镜面边缘的人。低下头看到的，是半个迷茫的自己，和半个不见底的深渊。——百度贴吧noip，《行走在镜面的边缘》 记2023.5.5-2023.6.17，谨以此送给一个半月以来疯狂的自己。 日志 阶段性sum 瞎扯(bushi) 2023.5.7 新的开始 NOC AI创新编程初赛&&蓝桥 ......

东方甄选：Kafka和mq区别Varchar建立索引后 用int查是否能使用索引Redis集群模式 和非集群模式 client有什么区别Redis集群模式怎么知道key在哪个槽 是server端做的逻辑还是client做的分槽逻辑 白龙马setnx和设置过期时间是原子操作不联合索引，如果用A bet ......

生活在这一周里面陷入了一团糟，不妨称之为随机生活。 像吃饭睡觉这样的最最基础的物质生活完全没法保证规律，作息是随机作息：第一天到家的作息是三点到六点，中午睡了一小时，晚上熬夜看了欧冠决赛；前天是十二点到六点，昨天是十点到五点。 你觉得这不是迈上正轨了吗，我觉得不然，比如我们看看另一个极端： ![im ......

# 前言 ## 为什么用Decoder only LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力，就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所 ......

# # T5 采用Encoder Decoder架构 T5将每个文本处理问题都看做 Text2Text问题 通过这种方式将不同的NLP任务统一在一个模型框架之下，充分进行迁移学习 为了让模型知道需要执行的任务类型，需要在输入文本前添加特定的文本前缀进行提示，也是最早的Prompt 用同样的模型，同样 ......

| 模型 | 训练数据 | 训练数据量 | 模型参数量 | 词表大小 | | | | | | | | LLaMA | 以英语为主的拉丁语系，不包含中日韩文 | 1T/1.4T tokens | 7B、13B、33B、65B | 32000 | | ChatGLM-6B | 中英双语，中英文比例为1: ......

## 一、创建宿主机物理路径 新建/mydata/mysql/data、log和conf三个文件夹 ```bash mkdir -p /mnt/mysql/log mkdir -p /mnt/mysql/data mkdir -p /mnt/mysql/config ``` 或者 ```bash m ......