training-www-robots training robots www

考虑到不管怎么变化 \(x_i\) 的值其在 \(t\) 时刻的位置都能被一个一次函数 \(x_i\times t + b\) 表示。 而且 \(b\) 是好算的，考虑到知道现在的斜率 \(k\) 和现在的时间 \(t\) 以及现在的值 \(f(t)\)，则整个函数就是 \(f(x) = f(t) ......

http://www.nfls.com.cn:20035/submission/781868 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int N, ct[45], b[25], ans, a[45][5]; void dfs(int t, int s ......

题目链接：https://codeforces.com/contest/1687/problem/C 题意简述 有两个长为 \(n\) 的数列 \(a\) 和 \(b\)。有 \(m\) 条线段，你可以进行任意次以下操作： 选择一条线段 \([l, r]\)，若 \(\sum\limits_{i = ......

本文于2015年底完成，发布在个人博客网站上。 考虑个人博客因某种原因无法修复，于是在博客园安家，之前发布的文章逐步搬迁过来。 在查询favicon.ico相关的资料时，无间中看到了robots.txt。当时没有太注意，后来在百度的站长平台上看到了robots.txt的说明，咨询了度娘，找到几处说明 ......

代码 原文地址 预备知识： 1.什么是束搜索算法（beam search）? beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法，作为最终决策层，用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场（Conditional Random Fi ......

www出现的原因 最早出现是为了区分互联网上的各种服务（ftp、smtp、http等），而www作为World Wide Web的缩写，代表着超文本传输协议 www是否是域名的必须成分 www并不是所有域名都会有的，但浏览器在解析带www和不带www时是相同的，不会影响浏览器的正常工作！ 例：www ......

题目链接：洛谷 或者 CF 本题考虑转化为 cdq 分治模型 对于 cdq 分治来说，只需要考虑左边对右边的影响，那我们要考虑该怎样设置第一维度的左右对象。很显而易见的是抛开 \(q\) 限制而言，我们着眼于，如何让双方互相看到的严格条件转化为只需要关注单体看见。考虑什么情况下只需要一方看到对方，对 ......

Azure: https://docs.microsoft.com/python/api/overview/azure/cognitive-services https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python https://azure.microsoft.c ......

题目链接：[Cerc2007] robotic sort 机械排序 前置知识点：文艺平衡树 具体的我们会将序号下标作为平衡树的键值，这样一来每个节点其实就是数组中的每个位置，又因为这个位置是具有有序性的，所以我要找某个位置的当前值是可以在树上二分出来的，同时考虑平衡树的一段子树打翻转标记，交换左右子 ......

原题链接 题解 事实1.两个数合并后的数一定是偶数 事实2.如果没有发生奇数和偶数合并，那么最终的结果一定是所有数的和 事实3.每发生一次奇数和偶数合并，最后的结果会减一 总结 综上所述，Masha会尽量选择同奇或同偶合并，但在有同奇的情况下，会优先选择同奇，因为合并会产生偶数，且Olya需要用到奇 ......

思路 首先，我们可以考虑两个人会怎么操作，如果是选择了两个偶数和两个奇数，那么答案不会减小，如果选择了一个奇数一个偶数，那么答案会减小一。 所以想使答案大的人应该尽量选择前一种方案，想使答案小的人应该尽量选择后一种方案。 但这还不是最优的，想使答案大的人在可以选择两个奇数时，绝对不会选择两个偶数，因 ......

背景 GPT-3 虽然在各大 NLP 任务以及文本生成的能力上令人惊艳，但是他仍然还是会生成一些带有偏见的，不真实的，有害的造成负面社会影响的信息，而且很多时候，他并不按人类喜欢的表达方式去说话。在这个背景下，OpenAI 提出了一个概念“Alignment”，意思是模型输出与人类真实意图对齐，符合 ......

问题： 像push代码到github，失败 解决方案： git config --global http.proxy http://127.0.0.1:1080 git config --global https.proxy http://127.0.0.1:1080 注：1080是代理端口，查一下 ......

背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......

题意：有一个二维平面直角坐标系，给定一串向某个方向移动 \(1\) 个单位的操作。 有 \(q\) 个询问，对于每个询问给定 \(x,y,l,r\)，问如果倒着做 \(l\) 到 \(r\) 这段区间中的操作，是否会经过 \((x,y)\)。 ds 题。先预处理出 \(sx_i,sy_i\) 表示执 ......

概述 提出MOO: Manipulation of Open-World Objects 用预训练的VLM在图像中标记instruction的object的坐标，传入policy进行控制，可以zero-shot泛化到novel object，还支持手指、点击输入指令。 问题 机器人泛化到训练中没有见 ......

[root@server 8088]# cd .. [root@server www]# cd 8089 [root@server 8089]# echo "this is new port 8089 for website www.hubtuv.com">>index.html [root@ser ......

BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......

目录概Noise contrastive estimation Mnih A. and Teh Y. W. A fast and simple algorithm for training neural probabilistic language models. ICML, 2012. 概 NCE ......

题意 给定一个图，走过一条边的花费为权值，其中有 \(k\) 个充电点。 你需要确定一个电量的上限，使得满足从 \(a\) 走到 \(b\)。 Sol 先对于每个点求出她走到充电点最近的距离，用 \(dij\) 随便跑跑。 考虑从 \(a \to b\) 一条边的贡献。设当前的电量上限为 \(c\) ......

准备两台虚拟机分别作为controller节点和compute节点 主机 硬件 IP 虚拟机网卡 controller 2cpu+4GB内存+60GB硬盘 192.168.238.30 192.168.108.30 NAT模式 仅主机模式 compute 2cpu+4GB内存+50GB硬盘 192. ......

Cheap Robot 题面翻译 给你一张 \(N\) 个点的带权无向连通图，其中结点 \(1,2,…,k\) 为充电中心。 一个机器人在图中行走，假设机器人的电池容量为 \(c\)，则任何时刻，机器人的电量 \(x\) 都必须满足 \(0\le x\le c\)。如果机器人沿着一条边权为 \(w\ ......

CentOS7离线部署OpenStack Train版本CentOSOpenStack 一、在线安装OpenStack 在线安装的过程中，把下载的所有包都保存下来，然后导入到离线环境中再进行安装。 在虚拟机里装了一个CentOS 7系统，使用的CentOS 7 内核版本是：3.10.0-1160.e ......

CentOS7离线部署OpenStack Train版本CentOSOpenStack 一、在线安装OpenStack 在线安装的过程中，把下载的所有包都保存下来，然后导入到离线环境中再进行安装。 在虚拟机里装了一个CentOS 7系统，使用的CentOS 7 内核版本是：3.10.0-1160.e ......

PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW021 记忆树 1 When it comes to AI , Sophia the robot is mentioned again and again. 翻译 说到人工智能，总是会反复提到机器人索菲亚。 简化记忆 反复 句子结构 句子结构分析： 主句：So ......

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 ......

GLIP CVPR 2022 (Oral, Best Paper Finalist) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 如何将视觉-语言预训练技术应用在以目标检测为代表的 fine-grained image understanding 上面？ 如何在增加训练数据的同 ......

Grounded Language-Image Pre-training 目录Grounded Language-Image Pre-training简介摘要Introduction统一的损失函数方法总结参考资料 GLIPv1: Grounded Language-Image Pre-trainin ......

D. Robot Queries There is an infinite $2$-dimensional grid. Initially, a robot stands in the point $(0, 0)$. The robot can execute four commands: U — ......

Link CF1902 D Robot Queries Question Robot 初始在 \((0,0)\) ，有一个字符串 \(s\) ，表示运行列表 \(U\)：y+1 \(D\)：y -1 \(L\) ：x -1 \(R\) ：x+1 之后有 \(Q\) 次询问，有\(L,R,x,y\)， ......