随想录 队列 训练营 随想
Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)
中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景，尤其在技术文章或者技术视频领域里，其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词，我们当然不希望AI口播只会念中文，Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理，但更新了底模之后，V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix) ......
Net 高级调试之十二：垃圾回收机制以及终结器队列、对象固定
一、简介 今天是《Net 高级调试》的第十二篇文章，这篇文章写作时间的跨度有点长。这篇文章我们主要介绍 GC 的垃圾回收算法，什么是根对象，根对象的存在区域，我们也了解具有析构函数的对象是如何被回收的，终结器队列和终结器线程也做到了眼见为实，最后还介绍了一下大对象堆的回收策略，东西不少，慢慢体会吧。 ......
day10栈与队列
栈与队列理论基础 来源：第 5 章 栈与队列 - Hello 算法 (hello-algo.com) 代码随想录 (programmercarl.com) 提问： C++中stack 是容器么？ 我们使用的stack是属于哪个版本的STL？ 我们使用的STL中stack是如何实现的？ stack 提 ......
2023 年 12 月训练记录
2023 年 12 月训练记录 怎么就寄了呢。 没救了。 不能再摆了。 CF1824E LuoTianyi and Cartridge 我们对最小值做扫描线，现在就转化成了使得 \(\sum b+\sum d\) 最大。 我们考虑点与边合法的充要条件。 注意到假设有 \(k\) 个点，\(k-1\) ......
队列
队列是先进先出（FIFO，First-In-First-Out）的线性表。队列只允许在后端（称为back，rear，tail）进行插入操作，在前端（称为front，head）进行删除操作。 队列的操作 入队：在队尾（称为back）进行插入或添加操作； 出队：在队头（称为front）进行删除操作。 数 ......
体育产业中的图像识别创新：运动分析与训练优化
在现代体育产业中，图像识别技术正成为一项重要的创新，为运动员的表现分析、训练优化和比赛策略提供了全新的视角。以下是体育产业中图像识别创新的一些关键应用和优势： 1. 运动员动作分析： 动作精准度评估： 图像识别技术可用于捕捉运动员的关键动作，分析动作的精准度和流畅度，为提高技术水平提供指导。 实时运 ......
tk界面多线程，使用队列控制
主程序 # 创建一个队列对象q = queue.Queue()qq = queue.Queue()thread1 = Tkui(q,qq)# thread2 = MyThread("Thread 2")# 启动线程thread1.start()while True: # 从队列中获取数据 data ......
day8、9字符串代码随想录
第四章 字符串 ● 344.反转字符串 ● 541. 反转字符串II ● 卡码网：54.替换数字 ● 151.翻转字符串里的单词 ● 卡码网：55.右旋转字符串 1 反转字符串 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 char[] 的形式给出。 不要给另外的数组分配额外的 ......
代码随想训练营第58天（Python）｜ 739. 每日温度、496.下一个更大元素 I
739. 每日温度 class Solution: def dailyTemperatures(self, temperatures: List[int]) -> List[int]: n = len(temperatures) ans = [0] * n # 单调增的栈 stack = [] fo ......
深度学习笔记3：使用预训练模型之特征提取
我们在小型图像数据集上做深度学习时，一种高效且实用的方法是采用预训练模型。预训练模型，指的是在大型数据集上预先训练好的模型。如果原始数据集具有足够的规模和通用性，那么预训练模型所学习到的特征的空间层次结构可以被视为视觉世界的通用模型。与许多早期的浅层学习方法相比，这种在不同问题之间移植特征的能力是深 ......
神经网络优化篇：详解训练，验证，测试集（Train / Dev / Test sets）
训练，验证，测试集 在配置训练、验证和测试数据集的过程中做出正确决策会在很大程度上帮助大家创建高效的神经网络。训练神经网络时，需要做出很多决策，例如： 神经网络分多少层 每层含有多少个隐藏单元 学习速率是多少 各层采用哪些激活函数 创建新应用的过程中，不可能从一开始就准确预测出这些信息和其他超级参数 ......
使用预训练语言模型作帖子分类
预训练语言模型PLMs或PTMs应用广泛且效果良好。有的文章中把自然语言处理中的预训练语言模型的发展划分为4个时代:词入时代，上下文嵌入(Context Word Embedding)时代、预训练语言模型时代、改进型和领域定制型时代。 为什么需要预训练 模型通常需要非常大的参数量，但并不 ......
1.消息队列基础
什么是消息队列？ 可以把消息队列看作是一个存放消息的容器，当我们需要使用消息的时候，直接从容器中取出消息供自己使用即可。由于队列 Queue 是一种先进先出的数据结构，所以消费消息时也是按照顺序来消费的。 参与消息传递的双方称为 生产者 和 消费者 ，生产者负责发送消息，消费者负责处理消息。消息队列 ......
代码随想录算法训练营第七天| 344.反转字符串 541. 反转字符串II
LeetCode 344.反转字符串 题目链接: LeetCode344 思路: 定义left、right指针，将两指针对应的值反转即可 class Solution { public: void reverseString(vector<char>& s) { int n = s.size(); ......
第4章. 队列(Queue)
队列(Queue) 一、队列的基本概念 队列是一种特殊的线性表，只能在头尾两端进行操作 队尾(rear)：只能从队尾添加元素，一般叫做enQueue，入队 队头(front)：只能从队头移除元素，一般叫做deQueue，出队 先进先出的原则，FIRST IN FIRST OUT，FIFO 二、队列的 ......
Rabbitmq队列
rabbitmq 消息中间件 -消息队列 异步 开发语言erlang 爱立信公司 1.安装python rabbitMQ module 1 pip3 install pika 关闭防火墙 1 service iptables stop 关闭防火墙 2.实现最简单的队列通信 send端： 1 #sen ......
代码随想训练营第五十七天（Python）｜ 647. 回文子串、516.最长回文子序列
647. 回文子串 1、中心扩散法+双指针 class Solution: def countSubstrings(self, s: str) -> int: res = 0 for i in range(len(s)): # 以 i 为中心 res += self.countPalind(i, i ......
消息队列
简介： 在C#中，消息队列是一种用于在应用程序之间异步传递消息的通信机制。它通常被用于异步通信，允许发送者和接收者在不需要立即相互作用的情况下进行消息交换，可以用来解耦应用程序的各个组件，实现分布式系统之间的通信，并提供可靠性和可扩展性。 消息队列系统通常包括以下核心组件： 消息：消息是要传输的数据 ......
pointnet cfd训练
1 ##### Point-cloud deep learning for prediction of fluid flow fields on irregular geometries (supervised learning) ##### 9 import os # 提供与操作系统交互的功能，例 ......
单调栈与单调队列算法总结
单调栈 知识概览 单调栈最常见的应用是找到每一个数离它最近的且比它小的数。 单调栈考虑的方式和双指针类似，都是先想一下暴力做法是什么，然后再挖掘一些性质如单调性，最终可以把目光集中在比较少的状态中，从而达到降低时间复杂度的作用，都是算法优化的一种手段。 对于的情况，更有可能是答案，因此将删掉。最终， ......
代码随想录算法训练营第六天| 454.四数相加 15.三数之和 18.四数之和
LeetCode 454.四数相加 题目链接: LeetCode454 思路: 将两个数组中的数存放到一个map中，用另外两个数组的值在map中去减 class Solution { public: int fourSumCount(vector<int>& A, vector<int>& B, v ......
代码随想训练营第五十六天（Python）｜ 583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离
583. 两个字符串的删除操作 class Solution: def minDistance(self, word1: str, word2: str) -> int: n, m = len(word1), len(word2) # dp 数组代表使得 word1 以 i-1 结尾和 word2 ......
代码随想训练营第五十五天（Python）｜ 392.判断子序列、115.不同的子序列
392.判断子序列 1、双指针 class Solution: def isSubsequence(self, s: str, t: str) -> bool: m, n = len(s), len(t) i, j = 0, 0 while m > i and n > j: if s[i] == t ......
代码随想训练营第五十三天（Python）｜ 1143.最长公共子序列 、1035.不相交的线 、53. 最大子序和
1143.最长公共子序列 class Solution: def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int: m, n = len(text1), len(text2) # dp 数组代表 text1 以 i-1 结尾 ......
YOLO V8 图像训练
一、YOLO 简史 YOLO(You Only Look Once)，由华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi开发的流行目标检测和图像分割模型，于2015年推出，由于其高速和准确性而迅速流行。 从YOLOv2-YOLOv7不断优化升级，YOLOv8 是Ultralytics的 ......
使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字，而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展，这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样，从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型，那 ......
八、延迟队列
一、延迟队列的概念 二、延迟队列使用场景 三、RabbitMQ中的TTL 1、消息设置TTL 2、队列设置TTL 3、两者的区别 四、整合springboot 1、创建项目 2、添加依赖 3、修改配置文件 4、添加Swagger配置类 五、队列TTL 1、代码架构图 2、配置文件类代码 3、消息生产 ......
使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练
本文，我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel，FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机 🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加，ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载 ......
PriorityBlockingQueue 优先级队列
package study; import lombok.Data; import java.util.Comparator; import java.util.concurrent.PriorityBlockingQueue; public class PriorityBlockingQueueD ......