训练营pytorch 2023 cann

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？ ......

11.数据库主从复制 1.MySQL数据库传统复制 2.MySQL数据库Gtid复制 3.MySQL数据库多源复制 4.MysQL数据库读写分离 5.MySQL数据库架构演变 Mysql的主从架构模式，是很多企业⼴泛使⽤，并且是⼴为熟知的⼀种架构模式，这是 DBA 所应该熟练掌握的技 能。 1.my ......

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 ......

After Effects 2023 (版本 23.4) 发布 有哪些值得关注的新功能？AE2023改进了用户请求的工作流程并进行了重要修复，用户可在 After Effects 中更高效地工作，在不影响创意构想的情况下设计更加优质的细节。 AE2023 for Mac AE2023 新增功能如下： ......

从大学第一次从网上找技术贴起，便一直有一个写博客的想法，但苦于学业繁忙(打游戏时间都不够)，且自己太菜(这才是真实原因)，一直没能真正落地。大学毕业后，由于学习和工作需要时常翻起博客园里众多大佬的技术分享贴，收获满满，因此也想加入其中。即使难免会产出垃圾，或成为知识的搬运工。但我相信如果能一直坚持下 ......

还没写完。 *** 这个东西也许和 OI 有关？反正也要复习，干脆写篇博客。 ## introduction 传统算法设计一般考虑有效算法（多项式时间），以及追求“精确解”，尤其是“经典”算法或者数据结构。这节课一般考虑那些不那么传统的、更加偏向现代的算法设计。 一种就是近似算法，比如探索 NP-h ......

虽然有点看不上 王石。。。 但是，王石说的，房地产企业未来的方向，参照日本房地产大公司的转型，从房地产为主、到服务为主 回到我们软件行业； 软件的本质是服务；提高商业效率、增加商业能效、减少商业成本、为商业主航道保驾护航 企业降本增效，不擅长的东西，都走外包，提供外包服务，也算是回归本质了 ......

完整报错： A problem occurred configuring root project '项目名'. > Could not resolve all dependencies for configuration ':classpath'. > Using insecure protoco ......

# 3D_maze **迷宫问题关键找迷宫** 结合移动以及最终的提示输出  ![img](https:// ......

# 2023冲刺国赛模拟20 越来越废物了。 ## A. 树染色 $f_{x, 1 / 0}$ 表示考虑 $x$ 子树内，第一条链为黑色/白色，不考虑第一条链在子树外方案数的答案。 转移枚举第一条链是哪个，用组合数给各个子树的链定序。 code ```cpp #include using names ......

本题目要求用先序序列和中序序列构造一棵二叉树（树中结点个数不超过10个），并输出其后序序列。 输入格式: 在第一行中输入元素个数。 第二行中输入先序序列，用空格分隔。 第三行中输入中序序列，用空格分隔。 输出格式: 输出此二叉树的后序序列，用空格分隔，最后也有一个空格。 输入样例: 5 10 20 ......

我是越来越摆了，一下午就改了一道题；而且这么菜，看了半天的题解做法还没看懂。又是被暴踩的一天。 ## T1 树染色 比较套路的想法是考虑当前以 $u$ 为根的子树，考虑第一次选择 $u$ 子树内的叶节点，此时我们必须选择 $u$ 以上的节点作为链顶，这会对方案数产生贡献。 考虑通过第一条链划分子问题 ......

# 案例描述 在DataWhale的针对VOC数据集进行目标检测的[案例](https://datawhalechina.github.io/dive-into-cv-pytorch/#/chapter03_object_detection_introduction/3_2)中，有这么一段代码（已用 ......

我安装的tp6没有.env文件，官网的文档是说把tp6在根目录生成的.exmaple.env文件改名为.env就可以了， 如果没有该文件就直接创建一个，然后在里面添加代码：APP_DEBUG = true；如果想关闭调试则设置为false即可。 注意：官方说明该调试只可用于本地测试，部署到生产环境时 ......

我们都是行走在镜面边缘的人。低下头看到的，是半个迷茫的自己，和半个不见底的深渊。——百度贴吧noip，《行走在镜面的边缘》 记2023.5.5-2023.6.17，谨以此送给一个半月以来疯狂的自己。 日志 阶段性sum 瞎扯(bushi) 2023.5.7 新的开始 NOC AI创新编程初赛&&蓝桥 ......

东方甄选：Kafka和mq区别Varchar建立索引后 用int查是否能使用索引Redis集群模式 和非集群模式 client有什么区别Redis集群模式怎么知道key在哪个槽 是server端做的逻辑还是client做的分槽逻辑 白龙马setnx和设置过期时间是原子操作不联合索引，如果用A bet ......

生活在这一周里面陷入了一团糟，不妨称之为随机生活。 像吃饭睡觉这样的最最基础的物质生活完全没法保证规律，作息是随机作息：第一天到家的作息是三点到六点，中午睡了一小时，晚上熬夜看了欧冠决赛；前天是十二点到六点，昨天是十点到五点。 你觉得这不是迈上正轨了吗，我觉得不然，比如我们看看另一个极端： ![im ......

1.change to directory cd /media/munication/59A4D5FD759E1997 2.mount R2023a_Doc_Linux.iso sudo mount -o loop R2023a_Doc_Linux.iso cdrom/ 3. change to d ......

2023-06-17：说一说redis中渐进式rehash？ 答案2023-06-17： 在Redis中，如果哈希表的数组一直保持不变，就会增加哈希冲突的可能性，从而降低检索效率。为了解决这个问题，Redis会对数组进行扩容，通常是将数组大小扩大为原来的两倍。然而，这个扩容过程会引起元素在哈希桶中的 ......

1. 心态很重要。也许有人说是策略最重要，但是后者无论是制定还是实行都与前者强相关。要加强获得性心态。退一步海阔天空，可能反而发现与目标更近一步。 2. 要有大局观。有可能学了十几年学之后发现每一两年过去就会觉得过去很愚蠢，这时候就说明目前的规划有局限，在可能的情况下可以与前辈多交流。 3. 结合以 ......

2023-06-17《计算方法》- 陈丽娟 - 插值法（二）Matlab计算方法插值法埃尔米特插值分段低次插值三次样条插值 一、埃尔米特插值 埃尔米特插值即是找到一个插值函数, 使得不仅在节点上与原函数值相同，且还要求与原函数在节点处有相同的一阶(n阶)导数。下面是该问题的数学表达： 对于节点, 寻 ......

去年写过新加坡 NOI 2022 的题解，当时感觉那套题还挺有趣的……但数据结构题怎么这么多。 脱离文化课苦海之后发现 2023 的题也有了，所以就有了这篇题解。 和去年一样 E 只翻译了题面而没有题解，因为 E 是个交互，最近暂时没有练习交互题的打算。而且我估计我也不会做。 ## 题面 注：所有题 ......

# C++通讯录管理系统[2023-06-17] 通讯录管理系统 手机通讯录中的联系人的信息既可以存储在手机中，也可以存储在手机卡中，也可以同时存储在两个位置上（每个位置上的存储容量为1000，即手机卡中或手机上最多只能存储1000个联系人）。存储在手机中的联系人的信息只包含用户名和电话号码两项信息 ......

流量分析 1.计算流量包文件的SHA256值是？[答案：字母小写][★☆☆☆☆] 结果为2d689add281b477c82b18af8ab857ef5be6badf253db1c1923528dd73b3d61a9 2.流量包长度在“640-1279”之间的的数据包总共有多少？[答案：100][★ ......

## 原题链接 #### B: [Codeforces Round 691 (Div. 1) - A](https://codeforces.com/contest/1458/problem/A) ## B. Row GCD - 1600 ### 题目大意 给定两列大正数 $a_1,\dots, a ......

[toc] 利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别 随着人工智能技术的不断发展，文本分类和命名实体识别成为了人工智能领域的重要应用。在这些应用中，使用生成式预训练Transformer模型已经成为了一种流行的解决方案。本文将介绍如何利用生成式预训练Transformer实现 ......

[toc] GPT生成式预训练Transformer架构应用实战 ## 1. 引言 人工智能在过去几年发展迅速，深度学习和Transformer架构成为了当前人工智能领域的热点。GPT生成式预训练Transformer架构是深度学习中的一种新型架构，可以更好地处理自然语言生成任务，因此受到了广泛关注 ......

[toc] 利用生成式预训练Transformer实现智能问答与人机交互 随着人工智能技术的不断发展，智能问答和人机交互已经成为了人工智能领域中的重要研究方向。在智能问答中，机器能够以自然的方式与人类进行对话，通过理解人类的问题，为其提供相关的答案。在人机交互中，机器能够与人类进行更加流畅和自然的交 ......

[toc] 标题：《基于生成式预训练Transformer的跨语言文本摘要与情感分析》 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，跨语言文本摘要和情感分析成为了许多应用场景的重要需求。在这些应用中，文本摘要通常是为了简洁、准确地概述文本内容，而情感分析则是为了分析文本中的情感倾向。这些技术需要处 ......

[toc] 生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用 ## 1. 引言 自然语言处理 (NLP) 是一项具有巨大潜力的技术领域，近年来得到了广泛的关注和发展。其中，生成式预训练Transformer(GPT) 是一种先进的神经网络模型，被广泛应用于文本生成、机器翻译、语 ......