算法tensorflow车型 模型

# B > 给定一棵树。多次询问 $l_1,r_1,l_2,r_2$ 求 $\operatorname{lca}([l_1,r_1],[l_2,r_2])=\bigoplus\limits_{u\in[l_1,r_1],v\in[l_2,r_2]}\operatorname{lca}(u,v)$。$ ......

# 基础入门-算法逆向&散列对称非对称&JS源码逆向&AES&DES&RSA&SHA [TOC] # 安全测试中思路 密文-有源码直接看源码分析算法（后端必须要有源码才能彻底知道） 密文-没有源码1、猜识别 2、看前端JS（成功与否取决于：加密逻辑是不是在前端） # 单向散列加密 -MD5 和其他加 ......

Java中对字符串进行高度压缩的算法有很多种，下面我介绍两种常见的方法。 1. Run-Length Encoding (RLE) 算法 RLE算法是一种简单且高效的字符串压缩算法。它通过将连续重复的字符序列替换为一个字符和其重复次数的表示来实现压缩。 示例代码如下： ```java public ......

# DDSP模型使用流程 1、使用UVR进行音频分离，得到人物干声素材.wav 2、使用Audioslicer对干声素材进行切片，切片好的文件使用文件夹存放，并使用数字为文件夹命名，然后放入训练文件夹DDSP-SVC\data\train\audio文件中，验证音频文件不能够和训练文件重合，否则训练 ......

插入排序实现原理 插入排序算法是一种简单、直观的排序算法，其原理是将一个待排序的元素逐个地插入到已经排好序的部分中。 具体实现步骤如下 首先咱们假设数组长度为n，从第二个元素开始，将当前元素存储在临时变量temp中。 从当前元素的前一个位置开始向前遍历，比较temp与每个已排序元素的值大小。 如果已 ......

融合LLM的RPA进化到什么程度？ AIGC如何借AI Agent落地？ 像生成文本一样生成流程的ChatRPA，能够提升RPA新体验？ 边探索边创建的ChatRPA，能否破解RPA与LLM融合难题？ AI Agent模式的TARS-RPA-Agent，对超自动化有什么意义？ 文/王吉伟 大语言模型 ......

```cpp #include #include #include #include using namespace std; const int MR=1e3+2; struct Big{ int l; int num[MR]; void set(string s){ //用s设置l与num[]的 ......

## 调度 当有一堆任务要处理，由于资源有限，没办法同时处理。需要 **某种规则** 来**决定**处理这些任务的顺序 ## 作业 作业：一个具体的任务 用户向系统提交一个作业 = 用户让操作系统启动一个程序（来处理一个具体的任务） ## 调度的三个层次 ### 高级调度（作业调度） **按照某种策 ......

 仓库地址： https://github.com/go-astilectron-demo-crypt_tools ......

# 解锁ChatGLM-6B的潜力：优化大语言模型训练，突破任务困难与答案解析难题 LLM（Large Language Model）通常拥有大量的先验知识，使得其在许多自然语言处理任务上都有着不错的性能。 但，想要直接利用 LLM 完成一些任务会存在一些答案解析上的困难，如规范化输出格式，严格服从 ......

# 精进语言模型：探索LLM Training微调与奖励模型技术的新途径 LLMs Trainer 是一个旨在帮助人们从零开始训练大模型的仓库，该仓库最早参考自 [Open-Llama](https://github.com/beichao1314/Open-Llama)，并在其基础上进行扩充。 有 ......

在调整大型语言模型（LLM）以适应任务的多模态输入方面取得了很大进展，包括图像标题,可视问答 （VQA）和开放词汇识别.尽管取得了这些成就，但当前最先进的视觉语言模型（VLM）在视觉信息搜索数据集上表现不佳，例如信息搜索和OK-VQA，需要外部知识才能回答问题。 ......

自从 GPT 模型发布以来，每个人都一直在使用它们。从提出简单的问题到开发复杂的编码，GPT 模型可以快速帮助用户。这就是为什么模型只会随着时间的推移而变得更大。 ......

排序算法复杂度比较 快速排序 基准元素的选取会影响复杂度，最坏的情况可能到 O(n2） 选取区间起始元素 选取区间结束元素 在区间内随机选取一元素 public class Sort_QuickSort { public static void main(String[] args) { int[] ......

[TOC] # InnoDB 事务模型 InnoDB 事务模型旨在将[多版本（multi-versioning）](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.1/en/glossary.html#glos_mvcc) 数据库的最佳属性与传统的两阶段锁定结合起来。 Inno ......

1.算法理论概述 1.1、研究背景 随着城市化进程的加速和汽车保有量的增加，交通拥堵和交通事故等交通问题日益突出，如何对城市交通进行有效管理和调控成为了城市交通管理的重要任务。车辆检测计数是交通管理中的一个重要问题，它可以用于交通状况的监测、交通流量的统计以及交通信号灯的控制等。因此，研究基于机器视 ......

# 五、如果用go语言，当输入数据已经“几乎有序”时，插入排序速度很快。在实际应用中，我们可以利用这一特点来提高快速排序的速度。当对一个长度小于 k 的子数组调用快速排序时，让它不做任何排序就返回。当上层的快速排序调用返回后，对整个数组运行插人排序来完成排序过程。试证明:这一排序算法的期望时间复杂度 ......

# 链接 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/modules/image/text_recognition/chinese_ocr_db_crnn_mobile ......

核函数 * 启动核函数 * 编写核函数 * 验证核函数 * 错误处理 https://face2ai.com/CUDA-F-2-1-CUDA%E7%BC%96%E7%A8%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%A6%82%E8%BF%B02/ ......

LeetCode 算法题解之 26 进制转换 All In One 171. Excel Sheet Column Number 171. Excel 工作表列号 168. Excel Sheet Column Title 168. Excel 工作表列头 ......

本文已收录至GitHub，推荐阅读 👉 [Java随想录](https://github.com/ZhengShuHai/JavaRecord) 微信公众号：Java随想录 > 原创不易，注重版权。转载请注明原作者和原文链接 [TOC] 某天，爪哇星球上，一个普通的房间，正在举行一场秘密的面试： ......

max-min容斥（极值反演）即为下式； $$ \begin{equation} \max\{S\}=\sum_{T\subseteq S}(-1)^{|T|+1}\min\{T\}\label{aa} \end{equation} $$ $$ \begin{equation} \min\{S\}= ......

[toc] # 0 进程调度算法的性能指标 - 周转时间 = 完成时刻 - 到达时刻 - 带权周转时间 = 周转时间 / 运行时间 - 等待时间 = 运行时刻 - 到达时刻 - 等待时间（**计算型进程**） = 周转时间 – 运行时间 - 等待时间（**I/O 型进程**） = 周转时间 - 运行 ......

编程模型可以理解为，我们要用到的语法，内存结构，线程结构等这些我们写程序时我们自己控制的部分，这些部分控制了异构计算设备的工作模式，都是属于编程模型。 GPU中大致可以分为： * 核函数 * 内存管理 * 线程管理 * 流 从宏观上我们可以从以下几个环节完成CUDA应用开发： 1. 领域层 2. 逻 ......

工具代码如下： 1 using UnityEngine; 2 using UnityEngine.Serialization; 3 #if UNITY_EDITOR 4 using Modules.UI; 5 using UnityEditor; 6 #endif 7 8 public class ......

Bag-of-words模型，BOW模型（词袋模型）假定对于一个文档，忽略它的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个词汇的出现都是独立的，不依赖于其它词汇是否出现。也就是说，文档中任意一个位置出现的任何单词，都不受该文档语意影响而独立选择的。 基于词袋模型的文本离散化 ......

## 题目：[491. 递增子序列](https://leetcode.cn/problems/non-decreasing-subsequences/ "491. 递增子序列") ### 思路： 核心问题——同层去重，这一题不能够重新排序因此不可以用`i > index && nums[i] == ......

# JMM（Java 内存模型）详解 ​ 要想理解透彻 JMM（Java 内存模型），我们先要从 **CPU 缓存模型和指令重排序** 说起！ ## 从 CPU 缓存模型说起 ​ **为什么要弄一个 CPU 高速缓存呢？** 类比我们开发网站后台系统使用的缓存（比如 Redis）是为了解决程序处理速 ......

Llama 2 是 Meta 的下一代开源大语言模型。它是一系列经过预训练和微调的模型，参数范围从 70 亿到 700 亿个。Meta Llama 2 可免费用于研究和商业用途并且提供了一系列具有不同大小和功能的模型，因此一经发布备受关注。在[之前的文章](https://www.cnblogs.c ......

开源大模型火爆，已有大小羊驼LLaMA、Vicuna等很多可选。 但这些羊驼们玩起来经常没有ChatGPT效果好，比如总说自己只是一个语言模型、没有感情blabla，拒绝和用户交朋友。 归根结底，是这些模型没有ChatGPT那么对齐（Alignment），也就是没那么符合人类用语习惯和价值观。 为此 ......