随想录 最大值 队列 训练营
自然语言处理预训练——用于预训练词嵌入的数据集
读取数据集 下采样 提取中心词和上下文词 下面的get_centers_and_contexts函数从corpus中提取所有中心词及其上下文词。它随机采样1到max_window_size之间的整数作为上下文窗口。对于任一中心词，与其距离不超过采样上下文窗口大小的词为其上下文词。 #@save de ......
自然语言处理预训练——近似训练
近似训练是一种用于加速训练过程的技术。 负采样 负采样是在训练过程中对目标函数进行简化的一种方法。在传统的训练中，需要计算整个词汇表的概率分布，这在大规模任务中会非常耗时。负采样的思想是通过随机采样一小部分负例来近似计算全局的目标函数。具体来说，对于每个正例（例如一个正确的词对应的上下文），从词汇表 ......
自然语言处理预训练——词嵌入(word2vec)
自然语言是用来表达人脑思维的复杂系统。 在这个系统中，词是意义的基本单元。顾名思义， 词向量是用于表示单词意义的向量， 并且还可以被认为是单词的特征向量或表示。 将单词映射到实向量的技术称为词嵌入。 近年来，词嵌入逐渐成为自然语言处理的基础知识。 为何独热向量是一个糟糕的选择？ 自监督的word2v ......
使用FP8加速PyTorch训练
现代的人工智能硬件架构(例如，Nvidia Hopper, Nvidia Ada Lovelace和Habana Gaudi2)中，FP8张量内核能够显著提高每秒浮点运算(FLOPS)，以及为人工智能训练和推理工作负载提供内存优化和节能的机会。 在这篇文章中，我们将介绍如何修改PyTorch训练脚本 ......
万字长文：从 C# 入门学会 RabbitMQ 消息队列编程
RabbitMQ 教程 目录RabbitMQ 教程RabbitMQ 简介安装与配置安装 RabbitMQ发布与订阅模型生产者、消费者、交换器、队列多工作队列交换器类型DirectFanoutTopic交换器绑定交换器消费者、消息属性Qos 、拒绝接收消息确认模式消息持久化消息 TTL 时间队列 TT ......
ChatGPT的训练费用以及成功原因
参考： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1772914234034992726&wfr=spider&for=pc 关于ChatGPT的成功原因，引用中的回答： 益于ChatGPT商业和营销方面的成功，能够瞬间让人们目睹了大模型的可落地性，而不是继续隐匿在漫长的技术 ......
activemq 配置延时队列
conf/activemq.xml 新增配置 <broker xmlns="http://activemq.apache.org/schema/core" brokerName="localhost" dataDirectory="${activemq.data}" schedulerSupport ......
setTimeout可以将字符串当成代码执行，类比eval函数。当遇到setTimeout或者SetInterval,他们会进入宏任务队列，此时，函数不执行，但是他们的时间会开始计算
请问以下JS代码的输出顺序是？ let date = new Date() setTimeout(() => { console.log('1') }, 2000) setTimeout('console.log(2)',1000); setTimeout(function() { console. ......
pytorch训练过程中显存爆掉
之前学c/c++，for循环中的变量只在for循环内部有效，for循环结束，则变量也被销毁。 for(int i = 0; i < 10; ++i){ int x = i + 1; } cout << x << "\n"; //error: ‘x’ was not declared in this ......
队列
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 队列结点的定义 typedef struct QNode { int data; struct QNode* next; } QNode; // 链式队列的定义 typedef struct { QNode* fro ......
[整理]赛前训练
第一场 A 是简单题，注意到矩形形成的是一个单调的阶梯，我们只需要排序然后枚举计算即可。需要注意处理一下完全包含的情况，用二维数点即可。（找单调性） B 见到树上路径，想到拆分成点到根的异或和。注意到每个点的异或和确定了，边权就都确定了（钦定 1 的异或和是 0），这样就和树的结构无关了，直接变成了 ......
循环队列
一、普通队列（顺序存储结构） 说明：rear指向队尾元素，front指向对头元素的下一个元素。 i.判断元素个数：number=rear-front; ii.判断队空：rear==front iii.插入元素：rear++； iiii.删除元素：front++; iiiii.队满操作：rear==l ......
代码随想训练营第三十六天（Python）｜ 435. 无重叠区间、763.划分字母区间、56. 合并区间
435. 无重叠区间 class Solution: def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[int]]) -> int: intervals.sort(key=lambda x: x[0]) count = 0 for i in r ......
损失函数---训练集降低，验证集升高
损失函数在训练集下降而在验证集上升，通常被称为过拟合（overfitting）的现象。 这意味着模型在训练数据上表现得很好，但在新的、未见过的数据上表现较差。过拟合可能是由于模型过于复杂，以至于学到了训练数据中的噪声或细微特征，而这些特征在验证数据中并不普遍存在。 我通过降低学习率，统一的方向 ......
青少年CTF训练平台 — CRYPTO通关WP
🚩A2-Crypto Caesar vxshyk{g9g9g099-hg33-4f60-90gk-ikff1f36953j} 凯撒解码 qsnctf{b9b9b099-cb33-4a60-90bf-dfaa1a36953e} 一组BASE cXNuY3RmezY4NjkwOGJjLTFiZjItN ......
个人编程助手: 训练你自己的编码助手
在编程和软件开发这个不断演变的领域中，对效率和生产力的追求催生了许多卓越的创新。其中一个显著的创新就是代码生成模型的出现，如 Codex、StarCoder 和 Code Llama。这些模型在生成类似人类编写的代码片段方面表现出惊人能力，显示出了作为编程助手的巨大潜力。 然而，虽然这些预训练模型在 ......
当下产业园区的最大误区
二十届中央财经委员会第一次会议上的一句话，引起了广泛的关注：坚持推动传统产业转型升级，不能当成“低端产业”简单退出。 不知道什么时候开始，我国所谓的“低端产业”，在各地频频遭遇冷眼对待。许多城市追求看上去高精尖的新兴产业，同时加速清退传统产业，颇有要将本土产业结构做个大换血的气势。各地产业园区在招商 ......
基于时间频率一致性对时间序列进行自监督对比预训练《Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency》(时序、时频一致性、对比学习)
2023年11月10日，今天看一篇论文，现在17:34，说实话，想摆烂休息，不想看，可还是要看，拴Q。 论文：Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency 或者是：Sel ......
初学者如何上手服务器训练模型
拿到一个服务器很迷茫，不知道如何使用，写一份本实验室的服务器使用方法： 1下载Xshell和Xftp 现在提供了家庭/学习免费版 2安装后新建会话 3 bash命令 切换到bash界面 bash，全称Bourne Again Shell，是绝大多数Linux系统默认的命令解释器，能够处理用户所输入的 ......
解决 keras 首次装载预训练模型VGG16 时下载失败问题
解决：Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h ......
代码随想训练营第三十五天打卡（Python）｜ 860.柠檬水找零、406.根据身高重建队列、452. 用最少数量的箭引爆气球
860.柠檬水找零 class Solution: def lemonadeChange(self, bills: List[int]) -> bool: five, ten, twenty = 0, 0, 0 for bill in bills: if bill == 5: five += 1 e ......
NLP文本生成全解析：从传统方法到预训练完整介绍
本文深入探讨了文本生成的多种方法，从传统的基于统计和模板的技术到现代的神经网络模型，尤其是LSTM和Transformer架构。文章还详细介绍了大型预训练模型如GPT在文本生成中的应用，并提供了Python和PyTorch的实现代码。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网 ......
11.滑动窗口最大值
题目概述：给你一个整数数组 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。 返回每个滑动窗口中的最大值 解题思路：这道题的难点在于需要在维护一个滑动窗口的同时，维护这个窗口中的最大值。通过滑动窗口那一节的练 ......
Vue 在内部对异步队列尝试使用原生的 Promise.then、MutationObserver 和 setImmediate，如果执行环境不支持，则会采用 setTimeout(fn, 0) 代替
下列关于Vue的描述错误的是（ ） A 当给某个组件修改某个值时，该组件不会立即重新渲染 B Vue内部使用原生Promise.then、MutationObserver和setImmediate实现异步队列，不会采用setTimeout(fn, 0) C $nextTick()返回一个Promis ......
代码随想训练营第三十四天（Python）｜ 1005.K次取反后最大化的数组和、134. 加油站、135. 分发糖果
1005.K次取反后最大化的数组和 class Solution: def largestSumAfterKNegations(self, nums: List[int], k: int) -> int: nums.sort(key=lambda x:abs(x), reverse=True) fo ......
C实现循环队列
1.循环队列的基本模型 1.1 此模型采用的队列判空条件是rear == front为真 1.2 此模型采用的队列已满条件是(rear+1)%maxsize == front为真，因此有一个数组单元（也就是front指向的数组单元）不可使用 1.3 可以在队列结点加一个成员表示最近一次对队列的操作为 ......
单调队列
acwing 154滑动窗口，单调队列q 存的是下标，真正的值需要再套一个a数组 1 #include<iostream> 2 using namespace std; 3 4 const int N = 1e6 + 10; 5 6 int n,k; 7 int a[N],q[N]; //q代表单调 ......
代码随想训练营第三十二天（Python）｜ 122.买卖股票的最佳时机 II、55. 跳跃游戏、45.跳跃游戏 II
122.买卖股票的最佳时机 II 1、贪心 class Solution: def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: res = 0 for i in range(1, len(prices)): res += max(prices[i]-pric ......
数据泄露成LLM应用最大障碍，如何用RPA Agent智能体破解谜题？
大语言模型数据泄露堪忧，超自动化Agent成解决之道 数据泄露成LLM应用最大障碍，如何用RPA Agent智能体破解谜题？ 从RPA Agent智能体安全机制，看AI Agent如何破解LLM应用安全谜题 GPTs数据泄露大语言模型安全刻不容缓，如何用AI Agent提升LLM应用安全系数？ 文/ ......
编程随想曲周刊（第54期）
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。 运维 Nginx 开启status用以监控状态信息d 工具 「犬岛」在 App Store 只有 3.1 分？首发推广又出现了怎样的严重失误？ 文章 第36届中国电影金鸡奖揭晓 家里这些东西千万别扔！扔它等于扔掉了钱！ 职业破茧重 ......