随想录 训练营 九天 随想
一些关于智能硬件的随想
# 一些关于智能硬件的随想 最近在给自己的开源项目[Lithosphere IoT Platform](https://github.com/TheFirstLineOfCode/Lithosphere)补文档。 Lithosphere IoT平台里，包括了名为sand-demo演示范例。在项目文档 ......
代码随想录算法训练营第十一天| 239. 滑动窗口最大值 347.前 K 个高频元素
239. 滑动窗口最大值 难点： 1，想好怎么快速找到区块内的最大数值，往常使用的是在遍历一次，但是是O（m*n） 思路： 1，使用单调队列，所有的数值都必须是从大到小， 2，用队列保持必要的顺序，而且对于大于K的循环，每次都要求pop push这两个操作 代码： 1 void pop(deque< ......
训练营 |【AIRIOT大学计划暑期训练营】第三期即将开营，报名从速！
培养新生力量，聚焦产业融合。为了促进物联网产业的纵深发展和创新，推进教育链、产业链与创新链的有机衔接，提高学生理论、实践和创新能力，为行业培养更多优秀人才，航天科技控股集团股份有限公司将于2023年7月3日以线上形式开展第三期【AIRIOT大学计划暑期训练营】，训练营面向全国高校相关专业学子全面开放 ......
代码随想录｜回溯算法（终回）
* 491.递增子序列 * 46.全排列 * 47.全排列 II 332.重新安排行程 51. N皇后 37. 解数独 总结 491.递增子序列 注意使用set来判断这一层是否有用过相同的数字，因为这题的数不是order的，所以不能和前者相对比 在python中的set使用add来增加 class ......
编程随想曲周刊（第33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。 # 工具 1. [科技爱好者周刊（第 259 期）：如何免费使用 ChatGPT](http://www.ruanyifeng.com/blog/2023/06/weekly-issue-259.html) 2. [ChatX-A ......
行行AI人才直播第2期：八友科技创始人梁斌博士《大模型训练数据的一些事》
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？ ......
代码随想录算法训练营第十天| 20. 有效的括号 1047. 删除字符串中的所有相邻重复项 150. 逆波兰表达式求值
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 ......
代码随想录Day24｜回溯算法+JAVA大作战
今日任务 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串 93.复原IP地址 78.子集 90.子集II 39. 组合总和 class Solution { List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>(); LinkedList<Integer> n ......
在高中OI训练中学习到的一点道理
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 ......
代码随想录day08
第四章 字符串part01 344.反转字符串 541. 反转字符串II 剑指Offer 05.替换空格 151.翻转字符串里的单词 剑指Offer58-II.左旋转字符串 344.反转字符串 class Solution { public void reverseString(char[] s) ......
利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别
[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 ......
GPT生成式预训练Transformer架构应用实战
[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 ......
利用生成式预训练Transformer实现智能问答与人机交互
[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 ......
基于生成式预训练Transformer的跨语言文本摘要与情感分析
[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 ......
生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用
[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 ......
2.6 类神经网路训练不起来怎么办 (五):批次标准化 (Batch Normalization)简介
# 1. 提出背景 在前文,我们提过$error\ surface$在不同方向的斜率不一样,因此采用固定的学习率很难将模型$train$起来,上节提出了自适应学习率,这里还有一个方法就是直接将e$rror\ surface$铲平. 或许首先想要提出的是为什么会产生不同方向上斜率相差很大的现象.观察下 ......
代码随想录算法训练营第九天| 232.用栈实现队列 225. 用队列实现栈
232.用栈实现队列 注意： 1，构造函数不需要 2，需要有两个成员变量 in out 代码： 1 class MyQueue { 2 public: 3 stack<int> in; 4 stack<int>out; 5 MyQueue() { 6 7 } 8 9 void push(int x) ......
模型训练
1. bert为什么attention除以根号下d 原因：因为点积的数量级增长很大，因此将 softmax 函数推向了梯度极小的区域。 案例： 在没有除以根号d时， raw_tensor = torch.tensor([[2.1,3.3,0.5,-2.7]]) torch.softmax(raw_t ......
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习） ......
超市管理系统（系统模块设计）-自我训练
本系统分为以下几个模块：（1）登陆系统模块：管理员或用户登录账号密码，可根据登录的账号身份不同赋予相应的权限，显示相应的模块。 （2）首页模块：包括个人中心、退出登录等简单便捷的功能。 （3）管理员管理模块：包括新增管理员、删除管理员、查询、重置查询、编辑等人员信息管理。 （4）用户管理模块：包括新 ......
超市管理系统（数据库设计）-自我训练
数据库设计本系统采用关系型数据库MySQL进行数据存储。数据库中包括以下数据表：（1）用户表：存储用户（或管理员）的登录信息。（2）仓库表：存储仓库的基本信息。（3）物品分类表：存储商品类别单信息。（4）物品表：存储具体物品信息。（5）记录表：记录商品出、入库存，操作时间等信息。（6）菜单表：存储各 ......
超市管理系统（环境配置与采用技术）-自我训练
环境配置:JDK17.0.3、Maven3.9.2、Mysql 5(配合Navicat 16 MySql使用) 本系统主要采用IDEA专业版进行开发（Spring 自带Tomcat） 前端使用HTML、CSS、JavaScrip技术，框架采用nodejs 、 vue脚⼿架、element-ui 后端 ......
超市管理系统（实体类）-自我训练
其中User代码如下： package com.wms.entity;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;import com.bao ......
代码随想录Day23｜回溯算法
今日任务： 77. 组合 216.组合总和III 17.电话号码的字母组合 什么是回溯法 回溯法也可以叫做回溯搜索法，它是一种搜索的方式。 在二叉树系列中，我们已经不止一次，提到了回溯，例如二叉树：以为使用了递归，其实还隐藏着回溯 (opens new window)。 回溯是递归的副产品，只要有递 ......
生成式预训练Transformer在机器翻译中的应用与挑战
[toc] 机器翻译是人工智能领域的重要应用之一，而生成式预训练Transformer(GPT)技术则是目前机器翻译领域的前沿之一。本文将介绍GPT技术的原理、实现步骤和应用场景，并探讨其在机器翻译中的挑战和发展趋势。 ## 1. 引言 机器翻译是一个重要的应用领域，因为翻译需要将一种语言的文字转化 ......
利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别
[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 ......
GPT生成式预训练Transformer架构应用实战
[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 ......
利用生成式预训练Transformer实现智能问答与人机交互
[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 ......
基于生成式预训练Transformer的跨语言文本摘要与情感分析
[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 ......
生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用
[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 ......