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分治算法
1、基本介绍 分治算法是非常重要的一种算法，基本思想就是将一个大问题化解成俩个或多个子问题，直到子问题可以直接求解为止，将每个子问题的解合并。如：归并排序，汉诺塔问题，快速排序... 2、基本步骤 分治法在每一层递归上都有三个步骤： (1)、分解：将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式 ......
随机产生n个数的排列(Fisher-Yates洗牌算法)
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 1e5 + 10; int a[N]; // Fisher-Yates洗牌算法 void shuffle(int n) { srand(time(NULL)); for (int ......
BOSHIDA DC电源模块对效率有什么要求？
BOSHIDA DC电源模块对效率有什么要求？ DC电源模块是现代科技中非常重要的组成部分，它是将交流电转换为直流电的装置，可以提供稳定的电源给各种设备和系统使用。效率是DC电源模块的一个关键性能指标，直接影响着模块的整体性能和效果。在以下文章中，我们将探讨DC电源模块对效率的要求。 首先，我们需要 ......
五种IO模型
什么是IO 其实IO就是把进程的内部数据转移到外部设备，或者把外部设备的数据迁移到进程内部。外部设备一般指硬盘、socket通讯的网卡。 我们来把 I/O 过程比喻成烧水+倒水的过程，等待资源（就是烧水的过程），使用资源（就是倒水的过程）： 如果你站在炤台边上一直等着（等待资源）水烧开，然后倒水（使 ......
“视界”尽在眼前，海纳视联大模型来了！
11月10日—13日，以“数字科技 焕新启航”为主题的2023数字科技生态大会在广州举办。会议期间，在数字生活与天翼视联合作论坛上，重磅发布了由天翼云科技有限公司、天翼数字生活科技有限公司和天翼视联科技有限公司联合研发的视联行业大模型——海纳视联大模型，为视联行业智能化发展按下加速键。 ......
【Mquant】7：构建价差套利(三) ——空间误差校正模型
1. 上节回顾 【Mquant】6：构建价差套利(二)上节带领大家编写了统计套利均值回归的程序，通过历史回测发现还不能进入实盘交易状态，原因出现在手续费率上，由于加密市场手续费率较高，我们选择国内期货市场，一般期货市场手续费率可以达到万分之一，个别品种手续费率可以达到万分之0.1。这节内容，我们围绕 ......
使用 PPO 算法进行 RLHF 的 N 步实现细节
当下，RLHF/ChatGPT 已经变成了一个非常流行的话题。我们正在致力于更多有关 RLHF 的研究，这篇博客尝试复现 OpenAI 在 2019 年开源的原始 RLHF 代码库，其仓库位置位于 openai/lm-human-preferences。尽管它具有 “tensorflow-1.x” ......
博弈论——古诺博弈模型详解
古诺模型（Cournot model）是博弈论中最具有代表性的模型之一，也是是纳什均衡最早的版本。它是法国经济学家古诺(Augustin Cournot)在1938年出版的《财富理论的数学原理研究》一书中最先提出的。而古诺的定义比纳什的定义早了一百多年，足以体现博弈论这样一个学科是深深扎根于经济学的 ......
compress压缩模块功能测试
功能介绍 产生随机测试文本或者进行功能验证 功能验证指通过分别通过verilog与python打印压缩后序列，进行文本比对。 python代码 import sys import random import argparse str_line = '' def huffmancode(RG_type ......
由数据范围反推算法复杂度以及算法内容
由数据范围反推算法复杂度以及算法内容 一般ACM或者笔试题的时间限制是1秒或2秒。 在这种情况下， \(\mathrm{C}++\) 代码中的操作次数控制在 \(10^{7} \sim 10^{8}\) 为最佳。 下面给出在不同数据范围下，代码的时间复杂度和算法该如何选择: \(n \leq 30\ ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （136）-- 算法导论11.3 2题
二、用go语言，假设将一个长度为r的字符串散列到m 个槽中，并将其视为一个以 128 为基数的数，要求应用除法散列法。我们可以很容易地把数 m 表示为一个 32 位的机器字，但对长度为r的字符串，由于它被当做以 128 为基数的数来处理，就要占用若干个机器字。假设应用除法散列法来计算一个字符串的散列 ......
首先加载核心模块,不管有没有同名/同目录的情况下,核心模块优先加载.
在文件/home/somebody/workspace/somemodule.js中第一行引用了一个模块：require(‘othermodule‘)，请问require查找模块的顺序是： A. /home/somebody/workspace/node_modules/othermodule/in ......
yolov8 opencv模型部署
使用opencv推理yolov8模型，仅依赖opencv，无需其他库，以yolov8s为例子，注意： 使用opencv4.8.0 ！使用opencv4.8.0 ！使用opencv4.8.0 ！如果你使用别的版本，例如opencv4.5，可能会出现以下错误。 一、安装yolov8conda creat ......
算法刷题记录-哈希表
算法刷题记录-哈希表 有效的字母异位词 给定两个字符串 *s* 和 *t* ，编写一个函数来判断 *t* 是否是 *s* 的字母异位词。 注意：若 *s* 和 *t* 中每个字符出现的次数都相同，则称 *s* 和 *t* 互为字母异位词。 示例 1: 输入: s = "anagram", t = " ......
大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ
在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明：每次加载LLM示例后，建议清除缓存，以防止出现OutOfMemory错误。 del model, tokenizer, pipe import torc ......
数据结构与算法 | 动态规划算法（Dynamic Programming）
上一篇文末已经提到了记忆化搜索是动态规划（Dynamic Programming）的一种形式，是一种自顶向下（Top-Down）的思考方式；既然动态规划有自顶向下（Top-Down）的递归形式，自然想到对应的另外一种思考方式自底向上（ Bottom-Up ）。什么是自底向上的思考？不空谈理论... ......
KMeans算法全面解析与应用案例
本文深入探讨了KMeans聚类算法的核心原理、实际应用、优缺点以及在文本聚类中的特殊用途，为您在聚类分析和自然语言处理方面提供有价值的见解和指导。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云 ......
测试开发常见算法题
1.冒泡排序 def faet_sort(test: list) -> list: """冒泡排序""" for i in range(len(test)): for j in range(len(test)-i-1): if test[j] > test[j + 1]: test[j], test ......
算法~base64算法理解
base64 Base64 是一种用于将二进制数据编码成 ASCII 字符的编码方式。它主要用于在文字环境中传输或存储二进制数据，如在电子邮件、XML 文件、URL 参数等。Base64 编码不是一种加密算法，而是一种编码方式，其主要作用是将二进制数据转换为文本数据，以便更容易在文本协议中处理。 B ......
nginx安装ssl模块
一、引言 当我们的Linux服务器上当中发布了web项目，有时候需要配置一个SSL证书，来使用https,然而我们一开始编译的Nginx的时候并没有把SSL模块一起编译进去. 二、如何补装SSL模块 既然在安装的时候没有编译ssl，难道把nginx卸载重新安装一次？不不不，我们只需要在原有的基础上添 ......
倾斜摄影三维模型根节点合并的纹理压缩与抽稀关键技术分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
对匈牙利算法的一些解释
首先看蓝书上的代码 为什么即将开始dfs时，没有一开始就把vis[i]标记了？ 其实dfs的流程是从左部的一个节点出发，考察右部的一个节点，如果右部的节点已经匹配了，下次dfs直接从这个右部节点的匹配点开始计算，所以vis的标记都是标记的右部节点，左部节点是不用标记的（因为是匹配二分图，只会被访问到 ......
numpy模块
一、numpy简介 numpy官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数值计算扩展库。这种库可用来存储和处理大型numpy数组，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多（ ......
企业ERP的订单管理模块大致思路
1.首先完成一个页面用于数据显示，打开该页面就会进行对于订单表的查询全部，将全部订单表显示在该页面的表格下。 2.加一个增添按钮，点击按钮跳转到一个拥有一个表单元素的页面中，输入所有元素，点击提交，即将订单添加到数据库中。 3.每一项订单的后面都加入两个按钮，删除和生产，删除即删除掉该订单，生产即对 ......
函数的拟合 | 实际问题模型化
前言 我们认知和解决实际问题常常是通过函数这一抓手来完成的，但是对实际问题而言，一拿到手谁也不知道其对应的函数模型是什么，能知道的往往是一堆元数据，我们的做法是研究数据，对数据进行函数的拟合，看已经学习过的函数中的哪一类的拟合效果最贴近实际问题，从而确定最优的函数解析式。 典例剖析 【人教 \(A\ ......
Yum安装的Nginx安装新模块解决办法
Nginx版本1.22 Yum安装 Step1 去官网下载对应版本的源码包 Nginx源码包官网下载地址 Step2 上传到服务器 tar -xf nginx-1.22.1.tar.gz cd nginx-1.22.1/ 安装相关依赖 yum install -y gcc gcc-c++pcre p ......
区域入侵AI算法如何应用在工地场景，保卫工地施工安全？
TSINGSEE青犀智能分析网关区域入侵算法可以预先划定堆放与设备操作区域，并添加设备禁止移动或操作, 来进行检测与报警。 ......
【课程】算法设计与分析——第八周 题解笔记
第八周 算法题解笔记 1极值点 题目描述 给定一个单峰函数f(x)和它的定义域，求它的极值点 该单峰函数f(x)保证定义域内有且只有一个极值点，且为极大值点 题解 本题感觉和dp关系不大，主要思路是三分法，和二分法非常类似，但没有二分法常用，主要用途是用来求单峰函数的极值 对于任意一个上凸函数，选取 ......
【随手记录】Llama Tutorial 大语言模型实践
这个tutorial的契机是yy突然看到了一个workshop 所以类似于一周大作业的形式，输入command输出使用了自动驾驶哪些模块，代码在这里 所以就干一干，顺便写一个tutorial给大家参考和教程 引申更多的应用 参考资料： https://github.com/facebookresea ......
零信任模型与多因素身份验证的重要性
近年来，随着技术的迅速发展，数据和工作变得比以往更数字化。虽然这为许多机会打开了大门，但也为威胁行为者提供了新的入侵机会。因此，预防数据泄漏已经成为每个组织IT基础设施的重要组成部分。 因此，预防数据泄漏已经成为每个组织IT基础设施的重要组成部分。 快速变化且充满挑战的网络安全领域需要一种能够应对新 ......