模型 场景 阶段 算法
1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型
Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
《算法竞赛》---三指针
双指针(尺取法) 1.找出指定和的整数对 p37(书页) 哈希表 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a[100010]; int main() { ios::sync_with_stdio(false);cin.tie();cout.t ......
《算法竞赛》---二分
整数二分经典模型 1.最大值最小化(最大值尽量小) 序列划分 p48 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,k; //long long sum; int a[1000000]; bool check(int x) { long lon ......
《算法竞赛》---搜索
搜索 二叉树搜索 bfs搜索二叉树 p98 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e5; int n; char a[100000]; struct node { char value; int lson,rson; }t ......
《算法竞赛》题解---三分
三分法 模板三分法 #include<bits/stdc++.h> #define eps 1e-8//或者 const double eps=1e-8;--主要是double using namespace std; int n; double a[15],l,r; double check(do ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
关于函数式接口中常用的Supplier、Consumer、predicate、Function的总结以及其使用场景
首先介绍一下函数式接口:函数式接口在Java中是指：有且仅有一个抽象方法的接口。函数式接口，即适用于函数式编程场景的接口。而Java中的函数式编程体现就是Lambda，所以函数式接口就是可以适用于Lambda使用的接口。只有确保接口中有且仅有一个抽象方法，Java中的Lambda才能顺利地进行推导。 ......
EF First 生成数据模型
//创建目录：mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录：cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目：dotnet new console//添加依赖：dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
day13 代码随想录算法训练营 递归遍历
题目： 144.二叉树的前序遍历 145.二叉树的后序遍历 94.二叉树的中序遍历 我的感悟： 用helper内部函数写更好 理解难点： 代码难点： 代码示例： 前序 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __ini ......
安卓之从视频中提取音频的应用场景及技术优劣分析
随着移动设备性能的不断提升和多媒体内容的广泛传播，从视频中提取音频已成为众多开发者与用户日常操作的一部分。在安卓平台上，这项技术经历了从早期的复杂专业工具到现今便捷易用的应用程序的演变过程。本文旨在探讨安卓系统中视频转音频（Video to Audio Extraction, VAE）技术的发展历史... ......
深入理解HTTP协议状态码的应用场景和准确解读方法
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型
Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
【学习笔记】KMP 相关算法
KMP 单模式串匹配，比较平凡所以不说了，比较有借鉴意义的每次拓展一位和 \(nxt\) 数组能极大减少不合法的匹配，时间复杂度 \(O(|s|+|t|)\)。 引出一个定义，记满足 \(s[1,i]=s[|s|-i+1,|s|]\) 的前缀为字符串 \(s\) 的 \(\mathrm{border ......
记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等
1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default（本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等） 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后，用宝塔代理相关端口 ， 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
【算法】【线性表】【链表】反转链表II
1 题目 给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ，其中 left <= right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点，返回 反转后的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,4,5], left = 2, right = 4 输出 ......
读算法霸权笔记13_读后总结与感想兼导读
1. 基本信息 算法霸权：数学杀伤性武器的威胁 [美] 凯西·奥尼尔(Cathy 著 中信出版社,2018年9月出版 1.1. 读薄率 书籍总字数220千字，笔记总字数32359字。 读薄率32359÷220000≈14.71% 1.2. 读厚方向 算法的力量：人类如何共同生存？ 极简算法史：从数学 ......
【算法】【线性表】【链表】反转链表
1 题目 给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,4,5] 输出：[5,4,3,2,1] 示例 2： 示例 3： 输入：head = [] 输出：[] 提示： 链表中节点的数目范围是 [0, 5000] -5000 <= No ......
（坚持每天都写算法）算法复习与学习part1基础算法1-5
今天是写题，数的的三次方根。 使用二分法，浮点数不能位运算直接/2即可。 //这道题很难想到二分，二分查找是查找，就是找哪个地方有目标数 //一般是用在区间上的， //总结：二分要求是有查找条件且是查找，符合这两个条件就可以考虑 //不过这里可以把从0到n的浮点数当成一个区间，看数值范围的话，n的话 ......
十六进制 起源 阶段 应用场景 教学
十六进制的起源可以追溯到早期的计算机科学发展阶段。在计算机的早期阶段，二进制（0和1）是表示信息的主要方式。然而，二进制表示方式在可读性和书写复杂性方面存在一些限制。 十六进制的发明旨在解决这些问题。十六进制使用了16个不同的符号来表示数字，包括0-9和A-F，分别代表10-15这六个额外的值。这样 ......
unity3d修改模型位置
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
（坚持每天都写算法）算法基础复习part1基础算法1-4——二分
二分使用的前提是有序性的条件如果要找以下情况： 1.找大于等于数的第一个位置 2.找小于等于数的第一个位置 二分使用的前提是无序性的条件下如果要找以下情况： 1.找最大值 2.找最小值 二分法一般有边界问题，如果是有序性的条件下的话只要记住一句话：有加必有减。 这里是示例代码： int mid = ......
Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型
本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
浦语书生大模型实战训练营01笔记
大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （175）-- 算法导论13.3 4题
四、用go语言，Teach 教授担心 RB-INSERT-FIXUP可能将 T.nil.color 设为 RED，这时，当 z 为根时第1行的测试就不会让循环终止。通过讨论 RB-INSERT-FIXUP永远不会将 T.nil.color 设置为 RED，来说明这位教授的担心是没有必要的。 文心一言 ......
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
MCM_算法篇
from pixiv Cellular Automata 参考文章： 元胞自动机的实现与应用 这篇文章将CA的实现给出，具体实现细节可以看： Python 实现基于元胞自动机的生命游戏 澳洲变燠洲，考拉成烤拉！澳大利亚山火为什么难以控制？ ......
day13 代码随想录算法训练营 347. 前 K 个高频元素 【待梳理】
题目：347. 前 K 个高频元素 我的感悟： 我用hash再排序。 卡尔用的小顶堆。 `heapq`是Python中的一个模块，它提供了堆队列（也称优先队列或者堆）的算法实现。在计算机科学中，堆是一种特殊的完全二叉树数据结构，其中每个父节点的值都小于或等于其子节点的值（在最小堆中）或者父节点的值都 ......
什么是大语言模型的“幻觉”
使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......