随想录 训练营 序列 随想
代码随想录算法训练营第六天 |● 哈希表理论基础 ● 242.有效的字母异位词 ● 349. 两个数组的交集 ● 202. 快乐数 ● 1. 两数之和
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 = ......
c5w3_序列模型和注意力机制
序列模型和注意力机制 Seq2Seq模型 Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型能够应用与机器翻译、语音识别等各种序列到序列的转换问题。一个Seq2Seq模型包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，它们通常是两个不同的RNN。如下图所示，将编码器的输出作 ......
c5w1_循环序列模型
循环序列模型 自然语言和音频都是前后相关联的数据，对于这些前后相关联的序列数据通过循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来进行处理。 使用RNN收i先的应用有下图所示的例子： 上图中所有的这些问题都可以通过有监督学习，通过输入给定的标签数据\(（X,Y）\)作为训 ......
AcWing 1017. 怪盗基德的滑翔翼——最长上升子序列
最长上升子序列 1、\(O(n^{2})\) 简单DP做法 \[dp[i]=\max_{h[j] < h[i]} [dp[j] + 1] \]#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 105; int h[N]; int d ......
代码随想训练营第三十七天（Python）｜ 738.单调递增的数字、968.监控二叉树
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 ......
代码训练营第三十八天（Python）｜ 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
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 ......
【动态规划】最长公共子序列问题
问题描述： 字符串s1=BDCABC，字符串s2=ABCBDAB；求它们的最长公共子序列。 定义dp[ i ][ j ] :s1的前 i 个字符串和s2前 j 个字符串的最长公共子序列长度。 以下讨论三种情况： s1[ i ] == s2[ j ] s1的第 i 个字符等于s2的第 j 个字符 dp ......
使用亿图画时序图（序列图）
1、打开亿图，新建页面，软件和数据库 → 软件 → UML图，双击打开 2、在打开的绘图页面，点击“UML序列”，即可画时序图（序列图） 3、常用的几个图标 ......
java反序列化----CC2利用链学习笔记
书接 java反序列化 CC1利用链学习笔记(TransformedMap和LazyMap) 利用链 PriorityQueue.readObject()->TransformingComparator.compare()->ChainedTransformer.transform()->Invok ......
自然语言处理预训练——全局向量的词嵌入
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 ......
P9744 「KDOI-06-S」消除序列
P9744 「KDOI-06-S」消除序列 我们可以很容易发现操作 1 只可能使用一次。 先考虑序列固定的情况下的做法。 我们设 \(f_i\) 表示 \(1\sim i\) 用操作 1，\(i+1\sim n\) 不用的最小值。（\(i\) 可以取 \(0\)，表示不用操作 1） 对于前半部分，先 ......
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 ......
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 ......
C/C++ 实现获取硬盘序列号
获取硬盘的序列号、型号和固件版本号，此类功能通常用于做硬盘绑定或硬件验证操作，通过使用Windows API的DeviceIoControl函数与物理硬盘驱动程序进行通信，发送ATA命令来获取硬盘的信息。 ......
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 ......
(?=pattern) 正向先行断言 代表字符串中的一个位置，紧接该位置之后的字符序列能够匹配pattern。
以下哪些正则表达式满足regexp.test('abc') true？ A /^abc$/ B /...(?=.)/ C /[ab]{2}[^defgh]/ D /[defgh]*/ 正确答案：ACD 补充一下B的先行断言： (?=pattern) 正向先行断言 代表字符串中的一个位置，紧接该位置之 ......
[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 ......
通过时序和上下文对比学习时间序列表征《Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting》(时间序列、时序表征、时态和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习)
现在是2023年11月14日的22:15，肝不动了，要不先回寝室吧，明天把这篇看了，然后把文档写了。OK，明天的To Do List. 现在是2023年11月15日的10:35，继续。 论文：Time-Series Representation Learning via Temporal and C ......
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 ......
机器学习——序列到序列学习（seq2seq）
我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器， 并将其应用于序列到序列（sequence to sequence，seq2seq）类的学习任务。 编码器 由于这里使用的是门控循环单元， 所以在最后一个时间步的多层隐状态的形状是 （隐藏层的数量，批量大小，隐藏单元的数量）。 如果使用长短期记忆网络，st ......
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 ......
R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=2623 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于Copula GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元 ......
ACwing 334 K匿名序列
首先这道题很容易发现如果已经知道了最后的答案序列，那么操作顺序是无所谓的 所以我们可以假设从头操作到尾 由于题目给的是非严格递增序列，我们猜想最后的答案一定是一段一段的，段与段之间单调递增 比如1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 4 5 5 反证：如果最终的答案序列存在\(a_{i}\)和\(a ......