算法 树叶tensorflow模型

[toc] 《基于策略梯度的强化学习算法》 引言 强化学习是一种通过不断地试错和调整策略来最大化长期奖励的学习技术。在强化学习中，智能体通过与环境交互来学习最优策略，并通过执行这些策略来获得奖励。本文将介绍一种基于策略梯度的强化学习算法，该算法将策略梯度用于优化智能体的动作选择。 技术原理及概念 1 ......

[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 ......

[toc] 引言 随着人工智能技术的不断发展，机器学习算法在医疗诊断领域得到了广泛应用。机器学习算法能够通过分析大量的数据，帮助医生快速准确地诊断疾病，为病人的治疗提供支持。本文将介绍机器学习算法在医疗诊断中的应用，并探讨其实现步骤与流程，以及优化与改进的方式。 技术原理及概念 医疗诊断是一种特殊的 ......

[toc] 生物信息学是一门跨学科的科学，涵盖了生物统计学、生物信息学、计算机科学、统计学和数学等多个学科，主要研究生物信息学数据库的设计、开发、维护和管理，以及生物信息学算法的实现和优化等方面的知识。随着科技的不断发展，生物信息学在科学研究和生物技术领域中的应用越来越广泛，已经成为一个非常重要的研 ......

[toc] 18. "自然语言处理中的文本摘要：从文本到算法" 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是指将自然语言(例如英语、中文等)转化为计算机可处理的格式的技术。在NLP中，文本摘要(Text Segmentation)是一个非常重要的任务，它的目的是将 ......

题：https://leetcode.cn/problems/lru-cache/description/ 请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。 实现 LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初 ......

一.数据的加载： ``` (x, y), (x_test, y_test) = datasets.fashion_mnist.load_data() print(x.shape, y.shape) ``` ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/19141 ......

原题 https://leetcode.cn/problems/maximum-number-of-eaten-apples/ 有一棵特殊的苹果树，一连 n 天，每天都可以长出若干个苹果。在第 i 天，树上会长出 apples[i] 个苹果，这些苹果将会在 days[i] 天后（也就是说，第 i + ......

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？ ......

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， ......

首先这个是链式法则：  ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog ......

20. 有效的括号 特点： 左括号之后，可能还会有左括号，但是只要有右括号，那么它必须立刻和最近的左括号 代码： 1 char returnRightChar(char &c) 2 { 3 switch (c) 4 { 5 case '[': return ']'; 6 case '(': retu ......

 # 1 Basic Rule ![image](https://img2023.cnblogs.com/ ......

# 1 单输出感知机  ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog ......

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 ......

[toc] ### 题目链接： https://www.acwing.com/problem/content/description/4911/ ### 题目分析： >数据范围最大$10^{14}$，所以如果采用枚举一定会**TLE**，因为只有$10^5$天会运来新的草，所以我们可以只考虑运草的天 ......

# 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 ......

博客推行版本更新，成果积累制度，已经写过的博客还会再次更新，不断地琢磨，高质量高数量都是要追求的，工匠精神是学习必不可少的精神。因此，大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言，你们的支持是我最大的动力，你们敢投，我就敢肝 ......

公司计划面试 2N 人。第 i 人飞往 A 市的费用为 costs[i][0]，飞往 B 市的费用为 costs[i][1]。返回将每个人都飞到某座城市的最低费用，要求每个城市都有 N 人抵达。示例：输入：[[10,20],[30,200],[400,50],[30,20]]（第i个人飞往两个城市的 ......

## 问题 有一条直线 $y=\frac{Px+K}{Q}$，其中 $P\ge 0$ 且 $0\le K Info _Euclid(ll p, ll q, ll k, ll xlim, const Info& u, const Info& r) { if (!xlim) return Info(); ......

希尔排序的实现 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef int KeyType; typedef struct { KeyType *elem; /*elem[0]一般作哨兵或缓冲区*/ int Length; }SqList; void Creat ......

修建道路 #include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> using namespace std; int inf=0x3f3f3f; int map[105][105],dis[105],book[105]; int m,n; in ......

7-1 jmu-ds-实现KMP 分数 10 #include<stdio.h> #include<iostream> #include<string.h> using namespace std; const int MAX_LEN = 20010; //本题运用到字符串比对中的next[j]求法 ......

# 1 梯度下降简介 ## 1.1 什么是梯度下降  梯度是一个向量 ![image](https:// ......

1.算法仿真效果 matlab2022a/vivado2019.2仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 点和线是做图像分析时两个最重要的特征，而线条往往反映了物体的轮廓，对图像中边缘线的检测是图像分割与特征提取的基础。边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度 ......

# 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: ......

今日任务 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串 93.复原IP地址 78.子集 90.子集II 39. 组合总和 class Solution { List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>(); LinkedList<Integer> n ......