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如何训练生成模型来生成高质量的文本？
[toc] 如何训练生成模型来生成高质量的文本？ 随着人工智能技术的不断发展，生成对抗网络(GAN)已成为生成高质量文本的重要方法之一。然而，训练一个GAN模型并使其生成高质量的文本需要进行复杂的计算，并需要大量的数据进行训练。在本文中，我们将介绍如何训练生成模型来生成高质量的文本，并深入探讨相关的 ......
CatBoost的分布式训练与调优：解决大规模数据集问题
[toc] 《CatBoost 的分布式训练与调优：解决大规模数据集问题》 引言 随着深度学习的兴起，大规模数据集的存储和处理成为一个重要的技术挑战。由于数据集的规模巨大，传统的分布式训练方法已经无法满足大规模数据集的训练需求。为此，CatBoost 提出了一种高效的分布式训练框架，用于解决大规模数 ......
代码随想录算法训练营第十五天| 110.平衡二叉树 （优先掌握递归） 257. 二叉树的所有路径 （优先掌握递归） 404.左叶子之和 （优先掌握递归）
110.平衡二叉树 （优先掌握递归） 难点： 要求每个节点的左右字数的高度相减<=1，因此，需要对每个节点都进行检查，难就难在怎么获得任意节点的高度 其中递归是最简单的： 1 int isB_cursor(TreeNode* node, bool &isBalance) 2 { 3 if (isBa ......
【杂题乱写】6 月西安多校 DP 专题训练
这也太难了！这也太难了！这也太难了！ # A [UOJ-607 UR#20 跳蚤电话](https://uoj.ac/problem/607) 加点操作太抽象，改成删点，每次可以删一个叶子，或者删一个只有一个父亲和一个儿子的节点。 算方案还带顺序，子树间再算多重集组合数不方便，不如直接算任意顺序删点 ......
代码随想录｜贪心III
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: n1 = 0 #number of 5 n2 = 0 #numb ......
基于PCA降维的交通标志训练和识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 交通标志识别一直是计算机视觉和机器学习领域的研究热点之一。PCA（Principal Component Analysis）降维算法是一种常用的特征提取方法，可以将高维数据降低到低维空间中。本文介绍一种基于PCA降维的交通标志训练和识别算法，该算法可以从交通标志图像中提取特征，并训 ......
2023 年 6 月训练记录
# 训练 中考终于考完了！！！ 前面的题慢慢施工ing…… ## [ARC107F Sum of Abs](https://atcoder.jp/contests/arc107/tasks/arc107_f) 首先，我们现默认所有节点都被删了，可以用 $A_i$ 的收益插入第 $i$ 个节点。由于是 ......
自然语言处理 Paddle NLP - 基于预训练模型完成实体关系抽取
[自然语言处理 Paddle NLP - 信息抽取技术及应用](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17460173.html) 重点：SOP 图、BCEWithLogitsLoss # 基于预训练模型完成实体关系抽取 信息抽取旨在从非结构化自然语言文本中提取结构化知 ......
代码随想录算法训练营第十四天| 104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归） 111.二叉树的最小深度 （优先掌握递归） 222.完全二叉树的节点个数（优先掌握递归）
104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归） 迭代法，上一篇已经讲过，只需要对每一层+1，这里重要些递归法 递归法注意：如果当前节点为NULL，返回0，不是NULL，那么就是 1+ max(right,left) 代码： 1 void maxD_cursor(TreeNode* node, int& ......
代码随想录Day32｜贪心II
今日任务 ● 122.买卖股票的最佳时机II ● 55. 跳跃游戏 ● 45.跳跃游戏II ● 1005.K次取反后最大化的数组和 ● 134. 加油站 ● 135. 分发糖果 122.买卖股票的最佳时机 II class Solution: def maxProfit(self, prices: ......
代码随想录算法训练营第43天 | ● 1049. 最后一块石头的重量 II ● 494. 目标和 ● 474.一和零 - 第9章 动态规划part05
第九章 动态规划 part05 ● 1049. 最后一块石头的重量 II ● 494. 目标和 ● 474.一和零 详细布置 1049. 最后一块石头的重量 II 本题就和 昨天的 416. 分割等和子集 很像了，可以尝试先自己思考做一做。 视频讲解：https://www.bilibili.com ......
OOP训练集8-11心得体会
面向对象程序设计 前言: 1.哈哈哈,怎么说呢,也算有了前车之鉴,也就有了我后面比较周全的考虑对于之后的这几次题目集而言. 2.题目集8:这次的题目跟原本的菜单设计类题目大同小异,无异于是订购类似的程序设计,主要体现在一些课程的存储,特殊情况的考虑上,而正如我上述所说的,鉴于上一次经验惨痛的教训,我 ......
多卡训练
## 1、前言 近期做到的一些工作涉及到多卡训练，不得不感慨深度学习真的是一个烧钱的活，顺便记录一下，主要记录用法，不涉及实现原理。 ## 2、单机多卡并行 官方DDP文档： [GETTING STARTED WITH DISTRIBUTED DATA PARALLEL](https://pytor ......
代码随想录算法训练营第十三天| 层序遍历 226.翻转二叉树 （优先掌握递归） 101. 对称二叉树 （优先掌握递归）
层序遍历 注意： 1，使用队列的形式，依次入队，同时对队列进行计数 2，知道数目消失，才进行下一个队列 代码： 1 vector<vector<int>> levelOrder(TreeNode* root) 2 { 3 vector<vector<int>> result; 4 if (root ......
代码随想录Day30｜贪心1
理论基础 ● 455.分发饼干 ● 376. 摆动序列 ● 53. 最大子序和 什么是贪心 贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。 这么说有点抽象，来举一个例子： 例如，有一堆钞票，你可以拿走十张，如果想达到最大的金额，你要怎么拿？ 指定每次拿最大的，最终结果就是拿走最大数额的钱。 ......
代码随想录算法训练营第39天 | ● 62.不同路径 ● 63. 不同路径 II - 第9章 动态规划part02
第九章 动态规划part02 ● 62.不同路径 ● 63. 不同路径 II 今天开始逐渐有 dp的感觉了，题目不多，就两个 不同路径，可以好好研究一下 详细布置 62.不同路径 本题大家掌握动态规划的方法就可以。 数论方法 有点非主流，很难想到。 https://programmercarl.co ......
代码随想录算法训练营第42天 | ● 01背包问题，你该了解这些！ ● 01背包问题，你该了解这些！ 滚动数组 ● 416. 分割等和子集 - 第9章 动态规划part04
第九章 动态规划part04 ● 01背包问题，你该了解这些！ ● 01背包问题，你该了解这些！ 滚动数组 ● 416. 分割等和子集 正式开始背包问题，背包问题还是挺难的，虽然大家可能看了很多背包问题模板代码，感觉挺简单，但基本理解的都不够深入。 如果是直接从来没听过背包问题，可以先看文字讲解慢慢 ......
代码随想录算法训练营第37天 | ● 738.单调递增的数字 ● 968.监控二叉树 ● 总结 - 第8章 贪心算法part06
第八章 贪心算法 part06 ● 738.单调递增的数字 ● 968.监控二叉树 ● 总结 详细布置 738.单调递增的数字 https://programmercarl.com/0738.%E5%8D%95%E8%B0%83%E9%80%92%E5%A2%9E%E7%9A%84%E6%95%B0 ......
代码随想录算法训练营第38天 | ● 理论基础 ● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯 - 第9章 动态规划part01
第九章 动态规划part01 ● 理论基础 ● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯 详细布置 今天正式开始动态规划！ 理论基础 无论大家之前对动态规划学到什么程度，一定要先看 我讲的 动态规划理论基础。 如果没做过动态规划的题目，看我讲的理论基础，会有感觉 是 ......
TensorFlow09.1 神经网络-其他训练Tricks(Early Stopping和Dropout)
Tricks ▪ Early Stopping ▪ Dropout ▪ Stochastic Gradient Descent # 1 Early stopping 我们走到最大指的时候我们可以提交stop掉，防止它overfitting。  2 { 3 if (root == NULL) 4 return; 5 result ......
pytorch 使用多GPU训练模型测试出现：TypeError: forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘可能解决方法
转载：https://blog.csdn.net/lingyunxianhe/article/details/119454778?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168718901716800227455818%2522 ......
如何使用YOLOv8训练自己的模型和进行预测
# 如何使用YOLOv8训练自己的模型和进行预测 ## 准备文件夹 删除重复的照片。然后以图片采集的日期新建一个文件夹，如“2023.6.19”，并在其中新建一个名为VOCdevkit的文件夹，VOCdevkit里面创建一个名为JPEGImages的文件夹存放需要打标签的图片文件；再创建一个名为An ......
旅游网管理系统（系统模块设计）-自我训练
旅游网是一款常见的旅游网站，项目分为管理员端和用户端。管理员端（后台）主要进行旅游产品的维护，用户端（前台）主要进行旅游产品的展示。 管理员端的主要功能有： 管理员管理 角色管理 权限管理 认证和授权 产品类型管理 旅游产品管理 用户端的主要功能有： 用户注册 用户登录 查询旅游产品列表 查询旅游产 ......
旅游网管理系统（环境配置与采用技术）-自我训练
本旅游管理系统采用的数据库是Mysql5.7+Navicat，使用SpringBoot + SpringMVC + Mybatis-Plus3.5.0框架开发。在设计过程中，充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护、操作方便以及页面简洁等特点。 ......
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 ......