算法tensorflow车型 模型

Sort() 的功能是对数组元素就地进行排序，会改变数组本身(返回对象同数组的引用)。默认排序顺序是，先将元素转换为字符串后进行排序。 ......

两种方法：保存和加载参数 和 保存加载整个模型 保存和加载参数 #保存 torch.save(model.state_dict,PATH) #PATH推荐格式为.pt #加载 model=TheModelClass(*args, **kwargs ) model.load_state_dict(to ......

想必每个面过大厂的小伙伴都被考过算法，那么有没有更快了解算法的方式呢？这是一个老项目，hello-algo 用图解的方式让你了解运行原理。此外，SQL 闯关自学项目也是一个让你能好好掌握 SQL 技术的仓库。说回到面试，这个一周获得近 10k star 的 devops-exercises 定能让你... ......

# 24.两两交换链表中的节点 ## 题目信息 给你一个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进行节点交换）。 **示例 1：** ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3083774 ......

# 往期浏览 # 讲解 普通莫队：以 $\mathcal O(N \sqrt N)$ 的复杂度完成 $Q$ 次询问的离线查询，其中每个分块的大小取 $\sqrt N=\sqrt {10^5} = 317$ ，也可以使用 `ceil((double)n / (int)sqrt(n))` 或者 `sqr ......

## 参考资料 [OI-Wiki 组合数学](https://oi-wiki.org/math/combinatorics/combination/) ## 一、 概念 $\dbinom{n}{m}$ 表示从 $n$ 个小球内拿 $m$ 个的方案数，小球一样但顺序不一样算同一种方案，可用 $\dbi ......

## 参考资料 [用最通俗的语言让你学会网络流](https://www.luogu.com.cn/blog/ONE-PIECE/wang-lao-liu-di-zong-jie) [OI-Wiki 网络流](https://oi-wiki.org/graph/flow/) [算法学习笔记(28): ......

# Part 1：前置知识 - #### 欧几里得算法 $$\forall a,b \in \mathbb{N},\gcd(a,b)=\gcd(b,a \bmod b)$$ - #### $\mathrm{Bézout}$ 定理 对于任意整数 $a,b$，存在一对整数 $x,y$，满足 $ax+by ......

# MiniRBT中文小型预训练模型：结合了全词掩码（Whole Word Masking）技术和两段式知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，加快推理速度 ![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/61bc6f918 ......

VLE基于预训练文本和图像编码器的图像-文本多模态理解模型：支持视觉问答、图文匹配、图片分类、常识推理等 ......

## 概述 主要是求以下三个式子： $$f(a,b,c,n)=\sum_{i=0}^n \left\lfloor\dfrac{ai+b}{c}\right\rfloor$$ $$g(a,b,c,n)=\sum_{i=0}^n i\left\lfloor\dfrac{ai+b}{c}\right\rf ......

# Dijkstra最短路径算法及其优化 > 图示过程可以参考[图文详解 Dijkstra 最短路径算法 (freecodecamp.org)](https://www.freecodecamp.org/chinese/news/dijkstras-shortest-path-algorithm-v ......

手推不难。 [P5170 【模板】类欧几里得算法](https://www.luogu.com.cn/problem/P5170) 求 $$f(a,b,c,n)=\sum_{i=0}^{n}\lfloor\frac{ai+b}{c}\rfloor$$ $$g(a,b,c,n)=\sum_{i=0}^ ......

本文主体译自 [Collection of little techniques](https://codeforces.com/blog/entry/100910) 并有所删改 前言略 # 1.bitset优化空间 考虑 **DAG上的可达性** ，给定一个 $n$ 个节点和 $m$ 条边的 DAG ......

1、链表，两两交换位置，不允许修改值，只能改节点 例如 1234，=> 2143 2、拔河比赛选拔队员，输入 身高，体重。按这两个优先级排序 例如输入 182 70 190 60 输出 190 60 190 60 3、最小花费问题（这个分值200，比前面的难） 输入产品数量n，需要输出k种方案 n个 ......

进程/线程模型 进程模型 （一）多道程序设计 (Multi programming) 允许多个程序同时进入内存并运行，其目的是为了提高系统效率。 并发环境与并发程序 并发环境：一段时间间隔内，单处理器上有两个或两个以上的程序同时处于开始运行但尚未结束的状态，并且次序不是事先确定的。 并发程序：在并发 ......

# 基本概念 双向链表概念和单向链表是一致的，区别在于双向链表在单向链表的基础上，指针区域多了一个指向上一个节点的指针。单向链表内容可以参考我的上一篇文章：http://t.csdn.cn/Iu56H。 基本的数据结构如图所示：![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnim ......

在这篇博文中，我们介绍了 SHAP 值，这是一种解释机器学习模型输出的方法。我们已经展示了如何使用 SHAP 值来解释单个预测和模型的整体性能。我们还提供了如何在实践中使用 SHAP 值的示例。 ......

1.算法仿真效果 本系统进行了Vivado2019.2平台的开发，并使用matlab2022a对结果进行星座图的显示： 将FPGA的频偏基带QPSK信号和频偏补偿后的QPSK基带信号使用matlab显示星座图，结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 QPSK（Quadrature Phase Shif ......

1.算法理论概述 波前检测技术是现代光学中的重要技术之一，可以用于衡量光学系统的成像质量和研究光学系统的异常现象。随着现代光学技术的不断发展，波前检测技术也在不断地发展和完善。其中，基于位相光栅的四波横向剪切干涉法波前检测算法是一种常用的波前检测算法，本文将从专业角度详细介绍该算法的实现步骤和数学公 ......

# 训练误差和泛化误差 - **训练误差:模型在训练数据上的误差** - **泛化误差:模型在新数据上的误差** 例子:根据摸考成绩来预测未来考试分数 - 在过去的考试中表现很好(训练误差)不代表未来考试一定会好（泛化误差) - 学生A通过背书在摸考中拿到很好成绩 - 学生B知道答案后面的原因 类似 ......

1、 "AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random_normal'"问题解决办法 使用 import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior() 替换 import ......

ABC313，逆天 为了 ABC313G，来学一下最简单形式的类欧算法。 类欧几里得算法似乎和欧几里得唯一的共性是复杂度证明。 形式化的，我们需要计算 $f(a,b,c,n)=\sum_{i=0}^n\lfloor \dfrac{ai+b}{c}\rfloor$。 首先，如果 $a\ge c$ 或者 ......

python的数据模型：python风格的设计思想完全体现在Python的数据模型上，而数据模型所描述的API，为使用最地道的语言特性来构建你自己的对象提供了工具。数据模型其实是对 Python 框架的描述，它规范了这门语言自身构建模块的接口，这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器 ......

前言 对于谷歌 DeepMind 的 Soft MoE，有人表示：「即使它不是万能药，仍可以算得上一个突破」。 本文转载自机器之心 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 ......

# 字符串 ## 反转字符串(力扣344.) - **如果题目关键的部分直接用库函数就可以解决，建议不要使用库函数。** 毕竟面试官一定不是考察你对库函数的熟悉程度， 如果使用python和java 的同学更需要注意这一点，因为python、java提供的库函数十分丰富。 - **如果库函数仅仅是 ......

随着硬件技术的飞速发展，多核处理器已经成为计算设备的标配，这使得开发人员需要掌握并发编程的知识和技巧，以充分发挥多核处理器的潜力。然而并发编程并非易事，它涉及到许多复杂的概念和原理。为了更好地理解并发编程的内在机制，需要深入研究内存模型及其在并发编程中的应用。本文将主要以 Java 内存模型来探讨并 ......

```python %matplotlib widget import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl from scipy.spatial import Delaunay from sklearn.cluster i ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9390 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯向量自回归（BVAR）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 介绍 向量自回归（VAR）模型的一般缺点是，估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。因此，随着滞后次数的增加，每个参数 ......

# 21. 合并两个有序链表 ## 题目信息 将两个升序链表合并为一个新的 **升序** 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 **示例 1：** ``` 输入：l1 = [1,2,4], l2 = [1,3,4] 输出：[1,1,2,3,4,4] ``` **示例 2：** ......