随想录 训练营 祖先 随想
2.1类神经网路训练不起来怎么办 (一):局部最小值 (local minima) 与鞍点 (saddle point) - 李宏毅
# 1. When gradient is small 本小节主要讨论优化器造成的训练问题. ## 1.1 Critical Point（临界点） 如果训练过程中经过很多个epoch后,loss还是不下降,那么可能是因为梯度(斜率)接近于 0,导致参数更新的步伐接近于0,所以参数无法进一步更新,lo ......
代码随想录算法训练营第二十八天|93. 复原 IP 地址
【参考链接】 93. 复原 IP 地址 【注意】 1.切割问题就可以使用回溯搜索法把所有可能性搜出来。 2.startIndex一定是需要的，因为不能重复分割，记录下一层递归分割的起始位置。 3.本题我们还需要一个变量pointNum，记录添加逗点的数量。 4.分割的段数作为终止条件。pointNu ......
代码随想录Day17｜二叉树（五）
今日任务 513.找树左下角的值 112. 路径总和 113.路径总和ii 106.从中序与后序遍历序列构造二叉树 105.从前序与中序遍历序列构造二叉树 100.相同的树 572.另一个树的子树 513.找树左下角的值 层序遍历 /** * Definition for a binary tree ......
从0到1：如何建立一个大规模多语言代码生成预训练模型
国产AI辅助编程工具**[CodeGeeX](https://codegeex.cn/)**是一个使用AI大模型为基座的辅助编程工具，帮助开发人员更快的编写代码。可以自动完成整个函数的编写，只需要根据注释或Tab按键即可。它已经在Java、JavaScript和Python等二十多种语言上进行了训练 ......
代码随想录算法训练营第二十七天|39. 组合总和，40. 组合总和 II，131. 分割回文串
【参考链接】 39. 组合总和 【注意】 1.candidates 中的数字可以无限制重复被选取。 2.在for循环中进行剪枝。剪枝前需要对数组进行排序。 【代码】 1 class Solution(object): 2 def __init__(self): 3 self.path = [] 4 ......
实验三 综合性训练（搭建中小企业园区网）
实验三 综合性训练（搭建中小企业园区网） 一、实验目的： 1.通过对网络设备的连通和对拓扑的分析，加深对常见典型局域网拓扑的理解； 2.通过路由建立起网络之间的连接，了解网络路由的设计与配置； 3.进一步熟悉交换机、路由器的基本操作命令。 二、项目背景： 以企业为计划建设自己的企业园区网络，希望对通 ......
代码随想录day16| 二叉树（四）
110.平衡二叉树 递归法 /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode() {} * TreeN ......
王道训练营C语言课时2作业3
```c /*读取一个65到122之间的整型数,然后以字符形式输出它,比如读取了97,输出a*/ #include #include #pragma warning(disable:4996) int main() { int a; scanf("%d", &a); if(a>=65 && a<=1 ......
蓝桥杯----动态规划训练
最长上升子序列 之前我定义的dp是： dp[n][i]：表示在前n个数中选，并以数a[i]结尾的最长上升序列 但是这个状态的转移有点不自然，感觉就想有很多多余的感觉 if (i<=n-1) dp[n][i]=dp[n-1][i] if (a[i]>a[j] && j<=n-1) dp[n][i]=m ......
王道训练营课时6-作业2
```c /*输入一个整数,然后申请对应大小空间内存,然后读取一个字符串,字符串的输入长度小于最初的输入的整数大小,最后输出输入的字符串即可 涉及到malloc函数的使用,在考研初试中出现的概率较高*/ #include #include #pragma warning(disable:4996) ......
王道练训练营习题7.1
```c /*题目：输入一个整型数,存入变量i,通过子函数change把主函数的变量i除2,然后打印i,,例如:如果输入的为10,打印出5,如果输入的是7,打印3*/ #include #pragma warning(disable:4996) void change(int *j) { *j = ......
对成就行为的归因及其训练
## 成就行为的归因模型 在学习和工作当中，人们都会体验到成功与失败，同时人们还会去寻找成功与失败的原因，这就是对成就行为的归因。由于这种归因会影响下一步的学习和工作，因此引起了很多研究者的关注。早在海德（Heider，1958）对归因问题进行研究的时候，曾指出人们会把行为归结于内部原因和外部原因， ......
代码随想录算法训练营第二十五天|216. 组合总和 III、17. 电话号码的字母组合
【参考连接】 216. 组合总和 III 【注意】 1.组合不强调元素之间的顺序。 【代码】 1 class Solution(object): 2 def __init__(self): 3 self.res = [] 4 self.sum_now = 0 5 self.path = [] 6 d ......
代码随想录Day15|二叉树III
104.二叉树的最大深度 递归法 本题可以使用前序（中左右），也可以使用后序遍历（左右中），使用前序求的就是深度，使用后序求的是高度。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数（取决于深度从0开始还是从1开始） 二叉树节点的高度：指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数 ......
# DP进阶训练：区间dp + 数位dp + 状压dp
# DP进阶训练：区间dp + 数位dp + 状压dp [vj题单](https://vjudge.net/contest/561870) **** ## A. Multiplication Puzzle (区间dp) >> 题意： 首先这道题题意大概是：n个数字，每次你能拿走一个数字(除了两边的) ......
代码随想录Day15｜二叉树
二叉树层序遍历登场 层序遍历方式就是图论中的广度优先遍历，只不过我们应用在二叉树上。 果然看java还是很不爽，C++和python的代码简洁明了 public List<List<Integer>> resList = new ArrayList<List<Integer>>(); //DFS-- ......
07.类神经网络训练--局部最小值与鞍点
局部最小值于鞍点 训练模型的参数时，随着参数不断地更新，loss函数不会再继续下降，但是仍然对这个loss不满意 ，或者有时候发现一开始model就训练不起来，不论怎么更新参数loss函数都不会掉下去。我们认为在某个地方参数对loss的微分是0，于是梯度下降就失去了作用，这个时候训练就停止了，这个现 ......
LeetCode 236_ 二叉树的最近公共祖先
```c class Solution { public: vector path1,path2; bool dfs(TreeNode* root,TreeNode* p,vector& path) { if(!root) return false; if(root==p||dfs(root->le ......
自然语言处理 - 前预训练时代的自监督学习
前预训练时代的自监督学习自回归、自编码预训练的前世  神经网络(Neural Network, NN) ![im ......
LeetCode235. 二叉搜索树的最近公共祖先
```c class Solution { public: TreeNode* lowestCommonAncestor(TreeNode* root, TreeNode* p, TreeNode* q) { if(p->valval&&q->valval) return lowestCommonA ......
Pytorch 分布式训练
Pytorch DDP分布式训练介绍 近期一直在用torch的分布式训练，本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell )，从基本概念，初始化启动，以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子：t ......
代码随想录算法训练营第二十三天|669. 修剪二叉搜索树
[参考链接] 669. 修剪二叉搜索树 [代码] 1 # Definition for a binary tree node. 2 # class TreeNode(object): 3 # def __init__(self, val=0, left=None, right=None): 4 # ......
OCR -- 文本检测 - 训练DB文字检测模型
PaddleOCR提供DB文本检测算法，支持MobileNetV3、ResNet50_vd两种骨干网络，可以根据需要选择相应的配置文件，启动训练。
本节以icdar15数据集、MobileNetV3作为骨干网络的DB检测模型（即超轻量模型使用的配置）为例，介绍如何完成PaddleOCR中文字检测模... ......
蓝桥杯----图论训练
STL 当想要维护一个数组，其中的元素要求有序，同时可能随时对这个数组中的元素进行增减 有没有一个STL可以快速维护一个这样的数组？ multiset(平衡二叉树） 默认从小到大排序 注意离散化中清除重复元素的原理： unique()函数 vector中的earse是删除指定一段，所以离散化有： 《 ......
Mysql训练营笔记
Mysql架构与内部模块 演示环境： MySQL 5.7 存储引擎：InnoDB 一、一条查询SQL是如何执行的？ 程序或者工具要操作数据库，第一步跟数据库建立连接。 1、通信协议 首先，MySQL 必须要运行一个服务，监听默认的端口（3306）。 通信协议 MySQL 支持多种通信协议。 第一个就 ......
代码随想录算法训练营第二十二天|235. 二叉搜索树的最近公共祖先,701. 二叉搜索树中的插入操作
[参考链接] 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 [注意] 1.因为是有序树，所以如果中间节点是 q 和 p 的公共祖先，那么中间节点的数组 一定是在[p, q]区间的。即中节点 > p && 中节点 < q 或者 中节点 > q && 中节点 < p。 2.那么只要从上到下去遍历，遇到 cur节点 ......
代码随想录Day14|二叉树
基本理论 https://programmercarl.com/二叉树理论基础.html#二叉树的种类 满二叉树：如果一棵二叉树只有度为0的结点和度为2的结点，并且度为0的结点在同一层上，则这棵二叉树为满二叉树。 完全二叉树：在完全二叉树中，除了最底层节点可能没填满外，其余每层节点数都达到最大值，并 ......
Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING,GBR回归训练和预测可视化|附代码数据
原文链接： http://tecdat.cn/?p=25939 最近我们被客户要求撰写关于多输出（多因变量）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在之前的文章中，我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。在本教程中，我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRES ......
DHVT：小数据集也能轻松训练！缩小VIT与CNN鸿沟，解决从零开始的训练难题
前言 VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新 ......