随想录 最大值 队列 训练营

本章节参考:2020,2021 年 CF 简单题精选 - 题单 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 首先，很容易观察到点的一些特征: - 都在第一象限；- 点的分布越来越稀疏。 以样例为例： 还有无限个点没有画出来。 根据点的分布越来越稀疏的特性，能不能发现收集点的规律 ......

以下考虑完备匹配（非完备匹配要用到网络流） 给定一张二分图，其最大匹配方案不一定是唯一的。若任何一个最大匹配方案的匹配边都包括\((x,y)\)，则称\((x,y)\)为二分图匹配的必须边。若\((x,y)\)至少属于一个最大匹配的方案，则称\((x,y)\)为二分图匹配的可行边 以下证明假设我们已 ......

题意 给定长度为 \(n\) 的数列 \(a\)。以及字符串 \(S\)。 你需要在每一个数字之间插入一个字符 \(x \in S\)。 求使得最终表达式的值最大的方案。 \(S \in [+, -, *]\) Sol 考虑分讨。 当 \(|S| = 1\) 时，直接填入即可。 当 \(S \in ......

栈和队列问题： 循环队列问题: 首先要知道队列的最大大小是多少要多开一个空间才能确定到底是空还是满的比如说，如果是 \((rear+1)\)%\(size\)=\(front\), 那么这个队列就是空的，要至少剩余一个空间，就是要相隔两位此时队列已经满了，不能往里面添加元素了！所以有以下操作 保证队 ......

UVA1331 区间 dp。 有一个很经典的问题：给定一个凸多边形，求它的最优三角剖分，对每个三角形规定一个权函数 \(f(i,j,k)\)，求所有剖分方案中最大的权值。 发现这个东西不好直接入手。但是这个东西与矩阵最优链乘是相似的。考虑区间 dp。因为随意的转移是难以维护的，维护区间信息就等于强制 ......

1.【删除乱码并打标签】删前缀（用户名），删后缀（乱码），加统一标签，并打开excel微调。（输入项为1.单个文件夹地址 2.需要文件夹内加上的标签名） *注意：此时若要加多个标签，请用英文逗号“,”隔开。 import os import openpyxl import re UNWANTED_U ......

周末被OpenAI董事会闹剧刷屏，ChatGPT之父Sam Altman前一天被踢出董事会，免职CEO，后一天重返OpenAI，目前结局未知。 很多同学想要围观，缺少背景知识，这里老章为大家简单介绍前因后果及涉及的人物，时间线，让大家轻松围观。 备好瓜子，开始。 1、主角 先看一张图，看一下Open ......

MySQL最大连接数 MySQL最大连接数 通常MySQL的最大连接数默认是151 最大可以达到16384。 查看mysql最大连接数: show variables like '%max_connections%’; 查看当前实际最大使用连接数： show global status like ' ......

这里记录每周的所见所闻，周日发布。点击阅读原文可以直接访问文章链接。 文章 关于王自如和董明珠的那点事 虽远必诛！缅北明家被一网打尽，网友：战狼3都不敢这么拍！ 我们对世界的假设，几乎决定了我们的个人命运 失败不是人生终点，和丈夫在一起，就有希望！｜叶檀回信 2023国庆假期能做的6件小事 生活 装 ......

今日学习的内容 ● 20. 有效的括号 var isValid = function(s) { let stack = [] ; for(let i = 0 ;i < s.length ; i++){ let temp = s[i]; if(temp == '('){ stack.push(')') ......

今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/栈与队列理论基础.html ● 232.用栈实现队列 var MyQueue = function() { this.stackIn = []; this.stackOut = [] }; /** * @param ......

import os from PIL import Image def flip_and_duplicate_image(image_path, output_path): """ Flip an image horizontally and save a copy with a suffix. " ......

问题 G: 夜刀与黑角 如果两个人全部访问则 ans = 4*（n-1） 考虑删除没有遍历的节点 对于角色A: 1.对于以u为根的节点，如果存在A需要访问的节点，则u必须要访问 2.对于以u为根的节点，如果存在B需要访问的节点x,dep[x]-dep[u]>=D,则u须要访问 3.其他情况，可以不用 ......

今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/字符串总结.html#什么是字符串 https://programmercarl.com/双指针总结.html#数组篇 ●28. 实现 strStr() var strStr = function (haystack ......

今日学习内容 ● 344.反转字符串 var reverseString = function(s) { // return s.reverse(); for(let i = 0 , j = s.length-1;i < Math.floor(s.length/2) ; i++,j--){ [s[i ......

① 在 actor 最大化 Q advantage 时，纳入一个 behavior cloning loss； ② observation 归一化；③ 让 Q advantage 跟 behavior cloning 的 loss 可比。 ......

本文将介绍如何在一个小型的数据集上使用卷积神经网实现图片的分类。在这个例子中，我们将使用一个经典的数据集，包含24000张猫狗图片（12000张猫的图片和12000张狗的图片），提取2000张用于训练和验证，1000张用于测试。我们将首先在2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络模型，然后... ......

原始的BERT有两个版本，其中基本模型有1.1亿个参数，大模型有3.4亿个参数。 在预训练BERT之后，我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。 在实验中，同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。 ......

为了预训练 14.8节中实现的BERT模型，我们需要以理想的格式生成数据集，以便于两个预训练任务：遮蔽语言模型和下一句预测。一方面，最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科（参见 14.8.5节）的合集上预训练的，但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面，现成的预训练BERT模型可能 ......

我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo（Embeddings from Language Models） ......

今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/链表理论基础.html ● 454.四数相加II var fourSumCount = function(nums1, nums2, nums3, nums4) { let count = 0 let map = n ......

在 14.4节中，我们在一个小的数据集上训练了一个word2vec模型，并使用它为一个输入词寻找语义相似的词。实际上，在大型语料库上预先训练的词向量可以应用于下游的自然语言处理任务，这将在后面的 15节中讨论。为了直观地演示大型语料库中预训练词向量的语义，让我们将预训练词向量应用到词的相似性和类比任 ......

在英语中，“helps”“helped”和“helping”等单词都是同一个词“help”的变形形式。“dog”和“dogs”之间的关系与“cat”和“cats”之间的关系相同，“boy”和“boyfriend”之间的关系与“girl”和“girlfriend”之间的关系相同。在法语和西班牙语等其他 ......

今日学习的文章链接和视频链接 https://programmercarl.com/哈希表理论基础.html 242.有效的字母异位词 var isAnagram = function(s, t) { if(s.length !== t.length) return false let map = ......

怎么找到三个数x, y, z中的最大者和最小者 可以使用三目运算符（条件运算符） 先让x和y比较，找到较大（小）者，将较大（小）者赋给x， 然后再和z比较，返回较大（小），即三个数中的最大（小）者 #include <stdio.h> int max(int x, int y, int z); in ......

昨天知识星球群里，大家聊到了关于深度思考相关的话题。 又是一个很容易引起焦虑和不安的话题，每次聊到类似的话题，总有很多同学会问：如何深度思考呢？我做不到怎么办？ 好问题，我也不知道如何引导你保持深度思考，甚至我自己也不知道自己到底是从哪一刻开始，才有了深度思考这个下意识的习惯。 近些年好像大家都很浮 ......

738.单调递增的数字 class Solution: def monotoneIncreasingDigits(self, n: int) -> int: # 主要思路当前数字比前面数字小时。前面数字 -1，当前数字变2为 9 str_n = str(n) for i in range(len(s ......

509. 斐波那契数 1、动态规划 class Solution: def fib(self, n: int) -> int: if n <= 1: return n # dp[i] 代表第 i 个数的斐波那契值 dp = [0] * (n+1) dp[0] = 0 dp[1] = 1 for i ......

队列 队列（queue）是一种具有「先进入队列的元素一定先出队列」性质的表。 由于该性质，队列通常也被称为先进先出（first in first out）表，简称 FIFO 表。 STL队列 ​ 以下操作的复杂度均为\(O(1)\)。 创建队列 queue<int> q queue<char> q ......

带全局语料统计的跳元模型 GloVe模型 从条件概率比值理解GloVe模型 总结 诸如词-词共现计数的全局语料库统计可以来解释跳元模型。 交叉熵损失可能不是衡量两种概率分布差异的好选择，特别是对于大型语料库。GloVe使用平方损失来拟合预先计算的全局语料库统计数据。 对于GloVe中的任意词，中心词 ......