算法tensorflow花朵 模型
大语言模型生成模型的源码结构复习
modeling_gpt2.py:1099 if labels is not None: # move labels to correct device to enable model parallelism labels = labels.to(lm_logits.device) # Shift ......
7. Java 内存模型
Java 内存模型 Java 内存模型（Java Memory Model）的主要目的是定义程序中各种变量的访问规则，即关注在虚拟机中把变量值存储到内存和从内存中取出变量值这样的底层细节 1. 主内存与工作内存 Java 内存模型规定了 所有的变量都存储在主内存（Main Memory）中（虚拟机内 ......
Runway官宣下场通用世界模型！解决视频AI最大难题，竟靠AI模拟世界？
前言 Runway突然发布公告，宣称要开发通用世界模型，解决AI视频最大难题，未来要用AI模拟世界。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【 ......
查看onnx模型结构-使用Netron模块
查看onnx模型结构-使用Netron模块 1 安装 $pip install netron 2 可选-查看安装的路径 $ pip show netron 3 查看onnx结构 import netron # �??�?ONNX模�??�??件�??路�? onnx_model_path = r'y ......
一名普通程序员的正确理财方式:建立思维模型，选中好公司，坚持长期主义
记得在有了第一次的公司股票之后，通过公司开通了美股和港股的银行账户，我当时就嗨起来了，因为大陆人民想直接开通香港或者海外的一些银行卡是非常麻烦的，要不就是亲自去国外，要不就是有雄厚的资金证明。因此当开通了这个银行卡后，我觉得自己可牛逼了，毕竟我已经超过了中国至少十几亿老百姓，能够拥有国外的账户了。 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （165）-- 算法导论13.1 5题
五、用go语言，证明：在一棵红黑树中，从某结点 x 到其后代叶结点的所有简单路径中，最长的一条至多是最短一条的 2 倍。 文心一言： 首先，我们要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它满足以下性质： 每个节点或是红色，或是黑色。 根节点是黑色。 每个叶节点（NIL或空节点）是黑色。 如 ......
PacBio长读纠错算法主要包括以下几种：
PacBio长读纠错算法主要包括以下几种： 1. LoRDEC：该算法使用短读序列对长读进行纠错，通过比对短读到长读上，利用短读的高质量信息对长读中的错误进行校正[10]。 2. Proovread：Proovread算法通过比对短读到长读上，利用短读的高质量信息对长读中的错误进行校正，同时还利用长 ......
以下是几种常见的PacBio长读纠错算法分类
PacBio长读纠错算法可以根据不同的方法和策略进行分类。根据已有研究文献的描述，以下是几种常见的PacBio长读纠错算法分类： 1. 基于短读段的纠错算法：这类算法将同物种的短读段比对到长读段上，并利用能够比对上的、且错误率低的短读段来进行错误纠正[5]。 2. 基于短读段组装的纠错算法：这类算法 ......
关于密码哈希算法BCrypt的编码结果各部分意义分析及其他注意事项
找到一个英文的解析: The bcrypt standard makes storing salts easy - everything it needs to check a password is stored in the output string. The prefix "$2a$" or ......
利用地面控制点实现倾斜摄影三维模型数据的几何坐标纠正技术方法分析
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，... ......
在只基于长读段的算法中，通过将长读段比对到由这些长读段自己构建的de Bruijn图上，采用何种策略进行错误纠错？
基于长读段的算法可以通过将长读段比对到由这些长读段自己构建的de Bruijn图上来进行错误纠错。在这种算法中，可以采用以下策略进行错误纠错： 1. 比对路径评判：通过比对长读段到de Bruijn图上的路径，可以得到多条比对路径。为了找到正确的比对路径用于纠错，可以采取两种规则来评判比对路径的可信 ......
进程调度算法--引阿秀学习笔记
1.先来先服务 First-come First-serverd（FCFS） 按照请求顺序进行调度，利于长作业，不利短作业，短作业等待前面长作业执行完毕才可执行，造成短作业等待时间长。 2.短作业优先 shortest job first（SJF） 按估计运行时间最短的作业顺序进行调度，长作业可能会 ......
基于短读段的算法中de Bruijn图在错误纠正中的应用
## 基于短读段的算法中de Bruijn图在错误纠正中的应用 在基于短读段的组装和纠错方法中，de Bruijn图被广泛应用于错误纠正过程中[1]。de Bruijn图是一种基于k-mer的图结构，通过将短读段分割成等长的k-mer序列，将每个k-mer作为图中的节点，将相邻k-mer之间的连接关 ......
基于短读段的算法在将短读段比对到长读段上并进行错误纠正时，主要采用以下几种方法
基于短读段的算法在将短读段比对到长读段上并进行错误纠正时，主要采用以下几种方法： 1. 比对和纠错：将同一物种的短读段比对到长读段上，并利用能够比对上的、且错误率低的短读段来进行错误纠正[6]。这种方法通过比对短读段和长读段之间的相似性，识别出长读段中的错误位置，并进行错误纠正。 2. 组装和纠错： ......
长读段纠错算法综述
长读段纠错算法综述 长读段纠错算法主要分为三种类型[6]： 基于短读段的算法：将同一物种的短读段比对到长读段上，并利用能够比对上且错误率低的短读段进行错误纠正。 基于短读段组装的算法：将长读段比对到同一物种的短读段组装后的de Bruijn图上，以此进行错误纠正。 只基于长读段的算法：采用不同策略， ......
【算法】【线性表】Trapping Rain Water（接水量）
1 题目 Given n non-negative integers representing an elevation map where the width of each bar is 1, compute how much water it can trap after raining. I ......
【算法】【思想】做算法题中的一些思想总结
1 小技巧 // 数字 char 怎么得到它的 int char c = '5'; int num = c - '0' + 1; 2 思想 2.1 给定数的下一个接近的数 比如 241532 的下一个数 242135，主要是思想，从右往左找到第一个出现降序的，找到 15，然后从右边找到第一个比 1 ......
算法学习Day13单调队列和优先级队列
Day13单调队列和优先级队列 By HQWQF 2023/12/25 笔记 239.滑动窗口最大值 给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。 进阶： 你能在线 ......
【大语言模型基础】60行Numpy教你实现GPT-原理与代码详解
写在前面 本文主要是对博客 https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/ 的精简整理，并加入了自己的理解。 中文翻译：https://jiqihumanr.github.io/2023/04/13/gpt-from-scratch/#circle=on 项目 ......
R语言软件套保期限GARCH VAR模型对沪深300金融数据可视化分析
全文链接:https://tecdat.cn/?p=34670 原文出处：拓端数据部落公众号 金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。为了应对市场波动的风险，套保成为了一种重要的金融手段。在这个背景下，使用R语言软件中的GARCH VAR模型对沪深300金融数据进行分析，可以帮助我们更好 ......
R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24172 最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型（lcmm）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同 ......
Go常见限流算法代码
计数器法：https://gitee.com/lymgoforIT/golang-trick/tree/master/08-count-limit-rate令牌桶算法：https://gitee.com/lymgoforIT/golang-trick/tree/master/09-token-buc ......
代码随想录算法训练营第二天 | 239. 滑动窗口最大值，347.前 K 个高频元素
一、239. 滑动窗口最大值 题目链接： LeetCode 239. 滑动窗口最大值 学习前： 思路： 无 学习后： 自定义双端队列，实现push、pop、peek方法，使得队列单调非增。peek方法不变；当入队时，若当前元素比队尾元素大，则pop队尾，直到队列为空或当前元素不大于队尾元素；当出队时 ......
Bellman-Ford Algorithm 算法
一、处理问题：负权值有向图单原点最短路径问题 二、算法描述： 假设带权值有向图中没有包含负权值环。 定义一个距离数组，dist[0...n-1]，dis[i]表示从原点到i的最短路径值 初始化数组，假设一开始在原点src出发，终点为dst，那么dist[src] = 0 遍历所有的有向边，当前遍历边 ......
java与算法基础（二） 二分查找
二分查找基本算法 用于查找已排列数组，且一般没有重复数 左闭右开 查找区间为 [ Left , Right ) ,比较Left和Right中间的那个数和Target的。如果中间数大于target,将Left设为Middle-1;如果中间数小于target,将Right设为Middle。 class ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记三
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记二
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的四到六后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发过 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记一
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发 ......
解析RC4加密算法
一、简介 RC4（Rivest Cipher 4）是一种对称加密算法，由Ronald L. Rivest于1987年为其所在的公司RSA Data Security Inc. 开发。作为一种可变密钥长度的序列密码，RC4在加密和解密过程中表现出高效、简洁的特点，被广泛应用于各种网络安全和数据保护场景 ......