随想录 训练营 序列 随想
C 序列（seq）
Day \(|\Sigma|\)。 模拟赛里面的题，早上降智没调出来。题意大概就是求区间所有子区间的只出现在子区间内的数的最大值的和。 记录一个数 \(i\) 的最左出现位置 \(l_i\) 和最右出现位置 \(r_i\)，一个数只在 \([L,R]\) 中出现当且仅当 \([l_i,r_i]\su ......
Llama2-Chinese项目：2.3-预训练使用QA还是Text数据集？
Llama2-Chinese项目给出pretrain的data为QA数据格式，可能会有疑问pretrain不应该是Text数据格式吗？而在Chinese-LLaMA-Alpaca-2和open-llama2预训练使用的LoRA技术，给出pretrain的data为Text数据格式。所以推测应该pre ......
Llama2-Chinese项目：2.1-Atom-7B预训练
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍，但是中文预训练数据的比例依然非常少，仅占0.13%，这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力，可以采用微调和预训练两种路径，其中： 微调需要的算力资源少，能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见， ......
给PG数据库已有表，已存在列添加序列并设置序列当前值为自增列的最大值
CREATE OR REPLACE FUNCTION "public"."add_sequence_to_table"("p_table_name" text, "p_column_name" text) RETURNS "pg_catalog"."void" AS $BODY$ DECLARE m ......
LongLoRA:不需要大量计算资源的情况下增强了预训练语言模型的上下文能力
麻省理工学院和香港中文大学推出了LongLoRA，这是一种革命性的微调方法，可以在不需要大量计算资源的情况下提高大量预训练语言模型的上下文能力。 LongLoRA是一种新方法，它使改进大型语言计算机程序变得更容易，成本更低。训练LLM往往需要大量信息和花费大量的时间和计算机能力。使用大量数据(上下文 ......
python 文件 json序列号和反序列化
json序列号和反序列化： file1 = open('test1.txt','r') content = file1.read() print(content) result = json.loads(content) print(result) print(type(result)) for i ......
Leetcode 1143. 最长公共子序列
https://leetcode.cn/problems/longest-common-subsequence/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 ......
最大上升子序列和
题目概述：给定一个序列，求解该序列的最大上升子序列的和 解题思路：我们在LIS的集合定义为：以i结尾的上升子序列的最大长度，那其实我们只需要将集合定义改为：以i结尾的上升子序列的最大和即可。 #include <iostream> #include <algorithm> #include <cst ......
国家智能网联汽车创新中心自动驾驶操作系统训练营第二期开始啦，欢迎报名参加！
自动驾驶OS开发训练营是国家智能网联汽车创新中心发起的技术培训项目，旨在为在校大学生和智能汽车领域工作人员提供专业的自动驾驶操作系统开发技能和知识。 培训课程涵盖三个阶段，初阶实现驱动开发，中阶完成OS移植适配，终阶面向自动驾驶场景应用。 初阶训练营历时约4周，旨在让学员初步掌理解自动驾驶知识，掌握 ......
GLM大模型训练
ChatGPTBook/LLMFTProj Name Last commit message Last commit date parent directory .. ChatGLM-6B (Directory) update code 3 months ago data (Directory) u ......
线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=21467 最近我们被客户要求撰写关于北京房价的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化 目的 人们得到更多的资源（薪水），期望有更好的房子 人口众多 独生子女政策：如何影响房子的几何结构？更多的卧室，更 ......
R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法： sim <- svsim(1000,mu=- ......
R语言Copula对债券时间序列数据的流动性风险进行度量|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32707 原文出处：拓端数据部落公众号 在金融市场中，债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。流动性风险是指在市场上，债券价格的波动程度受到市场流动性的影响，这种影响可能导致债券价格的剧烈波动，从而影响投资者的收益。因此，对于债券流动性风险的度量 ......
随想录Day8|344. 反转字符串、541. 反转字符串Ⅱ、LCR 122. 路径加密、151. 反转字符串里的单词、LCR182. 动态口令
随想录Day8|344. 反转字符串、541. 反转字符串Ⅱ、LCR 122. 路径加密、151. 反转字符串里的单词、LCR182. 动态口令 题目越来越长了…… 344. 反转字符串 文章&视频讲解 编写一个函数，其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组 s 的形式给出。 不要给另外 ......
尝试用ColabPro训练深度学习模型
Colab中使用.ipynb文件，即我们平时使用的Jupyter Notebook文件来完成相关代码的执行。如果要训练模型，需要将模型封装成可以经过ipynb文件执行的形式。 在具体的运行时类型中，可以选择不同的运行时，其中包含了可选的GPU和CPU。GPU中有V100、A100、T4这几种可以选择 ......
深度学习 学习与训练中遇到的问题 记录
RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Got 61 and 60 in dimension 2 错误产生原因：在模型中有以下操作：torch.cat(x, y) 当x, y的尺寸不一致时，就会出现以上错误。 ......
Java序列serialVersionUID字段
Spring框架默认使用Java的序列化机制，也就是说，Spring默认使用Java的内置序列化器。Java的序列化机制中，每个序列化的对象都有一个serialVersionUID字段，这个字段用来标识序列化对象的版本。 Java的序列化机制是这样的：当一个对象被序列化时，Java会先检查对象的类是 ......
《prufer 序列》小记
今天模拟赛被卡科技了，学一下这个东西，之前也看到很多次，只不过一直都没学。 算法简介 这是一种可以将带标号的树，转成唯一的整数序列表示的方法。而在“数树”题中也有大用。 算法流程大概是将带标号的 \(n\) 个节点的数用 \([1,n]\) 中的 \(n-2\) 个整数来表示一个树。 也可以理解成完 ......
腾讯云 Cloud Studio 实战训练营结营&活动获奖公示
点击链接了解详情 “腾讯云 Cloud Studio 实战训练营” 是由腾讯云联合 CSDN 推出的系列开发者技术实践活动，通过技术分享直播、动手实验项目、优秀代码评选、有奖征文活动等，让广大开发者沉浸式体验腾讯云开发者工具 Cloud Studio 的同时，实现技术实战能力提升。 本次实战训练营活 ......
算法训练day22 LeetCode235
算法训练day22 LeetCode235.701.450. 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 题目 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 - 力扣（LeetCode） 题解 代码随想录 (programmercarl.com) 对于二叉树，可以用递归回溯的方式 对于二叉搜索树，由其根节点大于左右子 ......
[JSON|序列化] fastjson自定义字段命名规则 (转发)
1 序言 博主本人近期也遇到了 基于 fatsjson 自定义命名字段规则的问题，为加强对此的学习和记忆，故转发这篇博文。 博主本人最终采取的方法2 1.1 前置知识 fastjson 在将对象转变为 JSON 字符串时，字段默认使用 CamelCase 规则命名。 在1.2.15版本之后，fast ......
代码随想录day21 | ● 530.二叉搜索树的最小绝对差 ● 501.二叉搜索树中的众数 ● 236. 二叉树的最近公共祖先
530. 二叉搜索树的最小绝对差 class Solution { private: int result = INT_MAX; TreeNode* pre = NULL; void traversal(TreeNode* cur){ if (cur == NULL) return; travers ......
大模型增量训练--基于transformer制作一个大模型聊天机器人
ChatGPTBook/UniLMProj 代码地址 Folders and files Name Last commit message Last commit date parent directory .. data (Directory) update code 3 months ago i ......
SpringBoot | Redis序列化与分布式锁
Redisson提供了一个监控锁的看门狗，它的作用是在Redisson实例被关闭前，不断的延长锁的有效期，也就是说，如果一个拿到锁的线程一直没有完成逻辑，那么看门狗会帮助线程不断的延长锁超时时间，锁不会因为超时而被释放。 ......
SpringBoot | Jackson序列化
Spring MVC 默认采用Jackson解析Json，尽管还有一些其它同样优秀的json解析工具，例如Fast Json、GSON，但是出于最小依赖的考虑，也许Json解析第一选择就应该是Jackson。 ......
算法训练day21 LeetCode 530
算法训练day21 LeetCode 530.501.236 530二叉搜索树的最小绝对差 题目 530. 二叉搜索树的最小绝对差 - 力扣（LeetCode） 题解 代码随想录 (programmercarl.com) 中序遍历二叉平衡树 --> 有序数组 --> 遍历数组得到最小绝对差 clas ......
最长上升子序列
母题 求最长上升子序列。 令 \(f_i\) 表示以 \(i\) 结尾的答案，然后考虑对于 \(a_i>a_j,f_i=\max(f_j+1)\)。 1 类似，但是需要预处理，结构是一样的。 2 前缀和、差分，还是很类似。 3 多记录当前选取的子段个数，考虑最后一段选取即可。 4 状态还是前xxx+ ......
B3637 最长上升子序列
B3637 最长上升子序列 dp模板题 以样例 1 2 4 1 3 4作为说明 每个数都是自己的一个子序列，所以全部初始化为1 从 1 - n 开始循环，定下来当前要计算的数 i 再从 1 - i 开始循环，判断 i 的最长上升子序列，定为 j 如果 i 比 j要大，则说明是上升的，此时的长度为 i ......
随想录Day7|454. 四数相加Ⅱ、383. 赎金信、15. 三数之和、18. 四数之和
随想录Day7|454. 四数相加Ⅱ、383. 赎金信、15. 三数之和、18. 四数之和 454. 四数相加Ⅱ 文章&视频讲解 给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 ，数组长度都是 n ，请你计算有多少个元组 (i, j, k, l) 能满足： 0 <= i, j, ......