模型 内存day 39
代码随想录 day18 找树左下角的值 路径总和 从中序与后序遍历序列构造二叉树
找树左下角的值 最简单就是想到层序遍历之后取第一个位置元素就是了 递归的话需要先判断哪里最深的节点 至于最左 保持中左右的遍历顺序 第一次得到最大深度处就是最左的 路径总和 有点像查找子树路径 所以递归回溯是比较好的选择 在求路径的适合，targetSum - node->val 是否为0的判断比一 ......
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破，在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
Scala编程语言day1
一、Scala概述 Scala是一种运行在JVM上的函数式的面向对象语言，它集成了面向对象编程和面向函数式编程的各种特性，以及更高层的并发模型 Scala的语言特点 Scala是兼容的：兼容Java，可以访问庞大的Java类库 Scala是精简的：Scala表达能力强，开发速度快 Scala是高级的 ......
2024-1-13 DAY4
2024-1-13 DAY4 B - Integral Array #include <bits/stdc++.h> #define endl '\n' #define int long long using namespace std; const int N = 1e6 + 10; int n, ......
Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一
远程一对一也好，经过型，穿过型一对一也好，都能表示这种模型的关联方式：一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子：👩🔧修理工，🚗车，👨💼车主来说明 上下文解释 👩🔧修理工 mechanics 负责维修 👨💼车主 owners 的 🚗车 cars，这里假设一个车主只有一张车， ......
算法学习Day26组合总和、分割回文串
Day26组合总和、分割回文串 By HQWQF 2024/01/13 笔记 39. 组合总和 给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。 candidates 中的数字可以无限制重复被选取。 ......
ThreadLocal真的会造成内存泄漏吗？
ThreadLoca在并发场景中，应用非常多。那ThreadLocal是不是真的会造成内存泄漏？今天给大家做一个分享，个人见解，仅供参考。 1、ThreadLocal的基本原理 简单介绍一下ThreadLocal,在多线程并发访问同一个共享变量的情况下，如果不做同步控制的话，就可能会导致数据不一致的 ......
从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现
本文从从Bitcask存储模型讲起，谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统，只有最适合应用业务实际场景的系统，做任何的方案选择，要结合业务当前的实际情况综合权衡，有所取有所舍。 ......
开发篇1：使用原生api和Langchain调用大模型
对大模型的调用通常有以下几种方式：方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口，在代码中可以直接发起http请求调用；方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api；方式三、使用开发框架Langchain调用，这个就像java对数据库的调用一样，可以直接用jdbc也可以使用第三方框架，第三方框架 ......
【GDKOI 2024 TG Day2】染色（set） 题解
发现我们给一个点染上色后有： 我们称这是一个大小为 1 的十字。 进一步地，我们给这 5 个点再次染上色后有： 我们称这是一个大小为 2 的十字。 同理可得，我们给这 5 个点染上相同的大小为 2 的十字，可得一个大小为 4 的十字： 假设我们图的边长为 \(N=2^n\)，我们只需要染上一个大小为 ......
数组内存图
 ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3366232/202401/3366... ......
【五期李伟平】CCF-A（AAAI'21）Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning
Nagalapatti, Lokesh , and R. Narayanam . "Game of Gradients: Mitigating Irrelevant Clients in Federated Learning." (2021). 针对联邦学习中相关客户端选择（FRCS）的问题，本文提 ......
C++ 单例模式以及内存管理
引用： https://zhuanlan.zhihu.com/p/37469260 https://www.cnblogs.com/xiaolincoding/p/11437231.html https://blog.csdn.net/unonoi/article/details/121138176 ......
darknet-yolov4训练自己的模型记录
最近又整了一块jetson nano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的 就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
扩散模型
有不少介绍扩散模型的资料，其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
2024-01-13 Can't perform a React state update on an unmounted component. This is a no-op, but it indicates a memory leak in your application. ==》引用了未使用的方法导致
react+antd业务代码报错： Can't perform a React state update on an unmounted component. This is a no-op, but it indicates a memory leak in your application. T ......
Python中出现"No module named 'requests'"的图文解决办法
第一步 找到pycharm中的虚拟环境的位置 第二步 打开虚拟环境位置的文件夹 找到Scripts的这个文件夹 然后复制该文件夹的地址 第三步 打开“运行”（可以用快捷键WIN+R键打开） 然后输入 cmd 第四步 切换目录到虚拟环境的盘符 输入“D：”（我的虚拟环境在D盘所以切换到D盘） 第五步 ......
JVM内存参数设置
Spring Boot程序的JVM参数设置格式(Tomcat启动直接加在bin目录下catalina.sh文件里)： java ‐Xms2048M ‐Xmx2048M ‐Xmn1024M ‐Xss512K ‐XX:MetaspaceSize=256M ‐XX:MaxMetaspaceSize=256 ......
【C语言】动态内存申请，堆空间与栈空间差异
我们在学习完C语言的数组后都会觉得数组长度固定很不方便，其实C语言的数组长度固定是因为其定义在栈空间，而栈空间的大小在编译时是确定的。如果使用的空间大小不确定可以使用堆空间。 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> //m ......
2024-1-12 DAY3
2024-1-12 DAY3 D - Max GEQ Sum 经典线段树调几个小时 #include <bits/stdc++.h> #define endl '\n' #define int long long using namespace std; const int N = 2e5 + 10 ......
代码随想录 day17 平衡二叉树 二叉树的所有路径 左叶子之和
平衡二叉树 之前一直写迭代代码 没有怎么写递归 正好这题不是很好写迭代 练习一下递归 这题递归逻辑相对简单 左右子树高度差判断是不是大于一 可以直接返回结果 不大于一就高度max（l，r）+1 二叉树的所有路径 关键要点 这题适合先序遍历 回溯过程和递归过程是一起写的 进来几次就回溯几次 这样才能回 ......
[Maven] 02 - POM模型与常见插件
POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目（包含成百上千个模块或者子项目），模块间的依赖关系就变得非常复杂，管理也变得很困难。针对此种情形，Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解： 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
day4: BigDecimal类, Arrays类, 包装类, String类 , Collection+迭代器,增强for
作业规范【必读】 命名要求： 1. 类名，接口名，枚举名，注解名使用大驼峰 2. 变量名，方法名，包名均使用小驼峰 3. 常量名全大写，多个单词下划线分割 4. 名字要见名知意，如果不知道对应的英文，可以使用拼音代替。不可使用无意义字符 代码规范： 格式要良好，使用IDEA格式化缩进（快捷键：Ctr ......
ERROR 2059 (HY000): Authentication plugin 'caching_sha2_password'
mysql> set global validate_password.length = 6; mysql> set global validate_password.policy = LOW; # 授权所有主机都可以通过root用户，密码123456，进行访问数据库# 123456：给新增权限用户 ......