石子 模型 区间 算法
【算法】【线性表】【数组】分发糖果
1 题目 n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。 你需要按照以下要求，给这些孩子分发糖果： 每个孩子至少分配到 1 个糖果。 相邻两个孩子评分更高的孩子会获得更多的糖果。 请你给每个孩子分发糖果，计算并返回需要准备的 最少糖果数目 。 示例 1： 输入：ratin ......
[转帖]MySQL数据库8.0.29-8.0.31版本使用 INSTANT 算法新增字段bug
https://www.cnblogs.com/harda/p/17528512.html xxx下发MySQL数据库共性隐患排查通知，要求统一排查MySQL数据库8.0.29及以后版本使用 INSTANT 算法新增字段后期变更回滚可能导致数据库宕机的隐患，排查方法及整改方法详见下表和附件。请各分支 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 3-1 zk数据模型介绍
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12694 1 重点关注 1.1 zookeeper数据模型概念介绍 zk的数据模型也可以理解为linux/unix的文件目录 : /usr/local/. 每一个节点都称之为znode，它可以有 ......
[RFC6238] TOTP: 基于时间的一次性密码生成算法
原创 翎野君 翎野君 2019-03-28 22:42 在闲暇时间做了一个TOTP相关的开源项目，在项目初步完成之余，我尝试对[RFC6238]文档进行了翻译，供大家参考与查阅，若有不妥之处，还望各位前辈海涵斧正。 生活中我们会经常使用到TOTP的算法应用，如银行的动态口令器、网络游戏中的将军令、登 ......
202-STM32F103+EC800K(移远4G Cat1)基本控制篇(阿里云物联网平台)-设备使用一型一密动态注册方式连接云平台,并使用物模型Topic上报温湿度数据
<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/ZLIOTB/EC800K/aliyun.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500">< ......
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
<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/ZLIOTB/EC800K/aliyun.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500">< ......
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 ......
js约束区间的简单方法
这里不是使用Math.random()生成一个区间值，而是将一个变量约束在某一个区间，具体代码如下: const getRange = (value, max, min) => Math.max(Math.min(value, max), min) getRange(-100, 90, -90) / ......
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 ......