model train the fit
[CF1830F] The Third Grace
## 题目描述 You are given $ n $ intervals and $ m $ points on the number line. The $ i $ -th intervals covers coordinates $ [l_i,r_i] $ and the $ i $ -th ......
Autofac报错No constructors on type 'xxx' can be found with the constructor finder
**No constructors on type 'JK.TitanData.Repository.Fact_Sales_GMVTargetTotalRepository' can be found with the constructor finder 'Autofac.Core.Activat ......
G. The Great Equalizer
G. The Great Equalizer Tema bought an old device with a small screen and a worn-out inscription "The Great Equalizer" on the side. The seller said tha ......
CF1862F Magic Will Save the World
## 思路 假设总共耗时是 $s$ 秒，那么最多可以消灭的总生命值是 $s\times(w+f)$。 所以我们可以先求出所有怪物的生命值之和 $sum$，那么，至少需要时间 $t=\lfloor \frac{sum}{w+f} \rfloor$。 然后我们可以算出用这些时间最多可以用水魔法消灭的生命 ......
git中Updates were rejected because the tip of your current branch is behind解决方案
出现错误原因是操作过程中出现失误，git上进行的修改没有同步到本地的git仓库 解决方案：git push -u origin master -f 在远程仓库中进行的相关修改会被删除，是远程仓库回到你本地仓库为修改之前的版本。然后上传你本地仓库的修改。 注意：如果是多人开发则其他人的开发结果将会被恢 ......
Warning: /root/software/sqoop/../hcatalog does not exist! HCatalog jobs will fail. Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.问题的解决
# 问题描述  # 问题解决 进入到sqoop/bin的文件目录下：  As String Dim j As Integer Sub GetAll(Obj As Object) ' '- '- Recursively called sub routine to get the IDs of all ......
CF1862F Magic Will Save the World
bitset 优化可行性 DP。 注意到所有怪物需要魔法的和是一定的，问题转为判定是否能够恰好消耗 $i$ 点水魔法和 $sum-i$ 点火魔法，用 $f_i$ 表示这种分割方案是否可行，直接 dp 大概率会超时，使用 bitset 优化即可，最后根据 $f_i$ 统计答案。 代码： ```cpp ......
[CF1824D] LuoTianyi and the Function
## 题目描述 LuoTianyi gives you an array $ a $ of $ n $ integers and the index begins from $ 1 $ . Define $ g(i,j) $ as follows: - $ g(i,j) $ is the large ......
「学习笔记」meet in the middle（折半搜索）
meet in the middle，适用于输入数据较小，但也没小到可以直接用暴力搜索通过的情况。 主要的思想就是讲整个搜索过程分成两半进行，最后在将这两半的结果进行合并，对于搜索复杂度为 $O(a^b)$ 的情况，meet in the middle 可以将它优化为 $O(a^{\frac{b}{ ......
The database operation was expected to affect 1 row(s), but actually affected 0 row(s); 解决乐观并发
# [The database operation was expected to affect 1 row(s), but actually affected 0 row(s); 解决乐观并发](https://www.raokun.top/archives/thedatabaseoperatio ......
7月6日 Add bricks in the wall
# Add bricks in the wall ``` C++ #include #include using namespace std; int main() { int n = 0; // 测试用例数量 int t = 9; // 行数 cin >> n; while (n--) { int ......
[React Typescript] Updating the Global Namespace for an Additional Attribute
I want to add a common attribute to dom element globally: <> <div testId="123" /> <audio testId="123" /> <video testId="123" /> <a testId="123" /> <ab ......
mysql导入sql文件“Index column size too large. The maximum column size is 767 bytes.”
问题分析 由于 MySQL 的 InnoDB 引擎表索引字段长度的限制为 767 字节，因此对于多字节字符集的大字段或者多字段组合，创建索引时会出现该问题。 说明 注：以 utf8mb4 字符集字符串类型字段为例。utf8mb4 是 4 字节字符集，默认支持的索引字段最大长度是 191 字符（767 ......
Training Your Own LoRAs
https://tfwol.github.io/text-generation-webui/Training-LoRAs.html#format-files text-generation-webui Training Your Own LoRAs The WebUI seeks to make t ......
[论文理解] HACK: Learning a Parametric Head and Neck Model for High-fidelity Animation
# HACK: Learning a Parametric Head and Neck Model for High-fidelity Animation 上科大发布的头和脖子精细建模的参数化模型HACK。 ## 纹理转化 由于HACK没有开源纹理基，我将FLAME开源的纹理基迁移到了HACK上，代 ......
精进语言模型：探索LLM Training微调与奖励模型技术的新途径
# 精进语言模型：探索LLM Training微调与奖励模型技术的新途径 LLMs Trainer 是一个旨在帮助人们从零开始训练大模型的仓库，该仓库最早参考自 [Open-Llama](https://github.com/beichao1314/Open-Llama)，并在其基础上进行扩充。 有 ......
论文解读（IW-Fit）《Better Fine-Tuning via Instance Weighting for Text Classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Better Fine-Tuning via Instance Weighting for Text Classification论文作者：论文来源：2021 ACL论文地址：download 论文代码：d ......
IDEA修改SpringBoot多模块项目设置提示“Module A must not contain source root B. The root already belongs to module B”的解决办法
“Module A must not contain source root B/java/src/. The root already belongs to module B”的解决办法 ......
论文解读（WIND）《WIND: Weighting Instances Differentially for Model-Agnostic Domain Adaptation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：WIND: Weighting Instances Differentially for Model-Agnostic Domain Adaptation论文作者：论文来源：2021 ACL论文地址：dow ......
CF776D The Door Problem
## 思路 我们已经得知每盏灯的初始状态和哪两个开关控制它。 首先分类讨论： 如果最开始这盏灯是开着的，那么这两个开关应该做出同样的操作，即要么全按，要么全不按。 如果最开始这盏灯是关着的，那么这两个开关应该做出不同的操作，即一个按一个不按。 转化一个思路，就变成了有 $m$ 个数，其中有 $n$ ......
什么是 SAP S/4HANA 的 Virtual Data Model(VDM)
VDM 的具体实现技术是 ABAP CDS view.  **什么是 Vi ......
SAP Fiori Tools Application Modeler Page Map 标题的数据源
按照笔者下面这篇教程的文章，安装了 `SAP Fiori Tools` 之后： [SAP Fiori Elements 开发教程 - 从入门到精通](https://blog.csdn.net/i042416/category_12288659.html) [1. SAP Fiori Element ......
P9574 「TAOI-2」Break Through the Barrier
## 思路 首先我们可以肯定的是，无论如何变化，答案最多比原序列的连续 $T$ 的个数多 $2$。 理由很简单，对于 $...BT...TB...$，最好的可能就是前后两个 $B$ 可以变成 $T$，因为只可能是 $BTTB$ 变成 $TBBT$，所以变了以后再外面就一定是 $B$ 了，且无法再变。 ......
Mixture-of-Domain-Adapters: Decoupling and Injecting Domain Knowledge to Pre-trained Language Mod...
### 1. Abstract 经过预训练的语言模型（PLM）表现出在通用领域理解文本的出色能力，同时在特定领域中表现不佳。**尽管在大型领域特定语料库上继续预训练是有效的，但调整领域上的所有参数是昂贵的**。在本文中，我们研究了是否可以通过只调整几个参数来有效地调整PLM。具体来说，我们将Tran ......
Oracle script to check the database growth
1、Oracle script to check the database growth SET LINESIZE 200 SET PAGESIZE 200 COL "Database Size" FORMAT a13 COL "Used Space" FORMAT a11 COL "Used in ......
allowedOrigins cannot contain the special value "*"
Spring Boot的版本高于 2.4以后 ，原来的配置已经不适合目前的版本 将代码中的`allowedOrigins`改为`allowedOriginPatterns` ```java @Configuration public class WebConfig implements WebMvc ......
jmeter系列-线程组详解（10）-Open Model Thread Group
Open Model Thread Group 中文翻译：开放模式的线程组 介绍： 一般而言，当我们用JMeter编写测试计划时，我们要创建一个由一组线程循环的测试计划，线程只在一段时间内运行。但是，当启动时间ramp-up结束，线程在结束自己的第一次迭代的时候，这些线程将重新开始整个过程。 这就是 ......
A Neural Influence Diffusion Model for Social Recommendation
[TOC] > [Wu L., Sun P., Fu Y., Hong R., Wang X. and Wang M. A neural influence diffusion model for social recommendation. SIGIR, 2019.](https://dl.acm ......
语音合成技术6：DuTa-VC: A Duration-aware Typical-to-atypical Voice Conversion Approach with Diffusion Probabilistic Model
DuTa-VC: 一种具有扩散概率模型的时长感知典型到非典型语音转换方法 摘要 我们提出了一种新颖的典型到非典型语音转换方法（DuTa-VC），它具有以下特点：（i）可以使用非平行数据进行训练，（ii）首次引入了扩散概率模型，（iii）保留了目标说话者的身份，（iv）了解目标说话者的音素持续时间。D ......