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Summer Training 2023 Mini Comp 1 (Experts)
# Summer Training 2023 Mini Comp 1 (Experts) ## [2338 Carnival - PCOI Online Judge (pcoij8.ddns.net)](https://pcoij8.ddns.net/task/2338) ### 题目大意 交互题， ......
Codeforces 1662J - Training Camp
这种数据范围和题目特点一眼网络流。 对于一种选法，我们考虑建立两个黑白矩阵，如果一个点 $(i,j)$ 被选，我们就将第 $i$ 行中 $a_{i,k}\le a_{i,j}$ 的 $(i,k)$ 在第一张网格图中染成黑色，将第 $j$ 列中 $a_{k,j}\le a_{i,j}$ 的点 $(k, ......
Codeforces 1621H - Trains and Airplanes
这能 3500？ 对于一组在 $u$ 上的询问，考虑每种线路 $x$，假设 $1\to u$ 路径上线路 $x$ 的长度为 $len$，那么不难发现收罚款的次数只有两种可能：$\lfloor\dfrac{len}{T}\rfloor$ 或者 $\lfloor\dfrac{len}{T}\rfloor ......
X-Camp 2023 Summer Training 做题泛记
由于我懒，本 Blog 只记录暑期集训的难题 & 趣题，当然大部分难题我都不会做。 ## $\textbf{D1T2}$ 很奇妙的一题，不过我不会。可以看 xhgua 的博客。 ## $\textbf{D5T3}$ 模拟赛放 Ynoi，兄弟。 ## $\textbf{D5T4}$ ## $\text ......
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解 ......
REALM Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training
[TOC] > [Guu K., Lee K., Tung Z., Pasupat P. and Chang M. REALM: Retrieval-augmented language model pre-training. ICML, 2020.](http://arxiv.org/abs/20 ......
Train-金蝶系统--合同模块-采购端
系统介绍以及为何应用系统 --金蝶云星辰_云星辰_财务软件_税务软件_进销存软件 _ 金蝶精斗云 (jdy.com) 具体模块操作指导手册，step by step 合同基础资料 合同起草 合同签订--用印申请 合同台账 合同执行--收款管理--付款管理--发票管理--郃翅 合同参数设置 采购合同 ......
什么是 Entity Framework Core？ - Training - Microsoft Learn
> 了解 Entity Framework (EF) Core 的定义，以及如何将其与 API 一起使用。 大多数重要的 Web 应用程序都需要对数据可靠地运行操作，如创建、读取、更新和删除 (CRUD)。 它们还需要在应用程序重启之间保留这些操作所做的任何更改。 尽管有各种选项可用于在 .NET ......
UESTC 2023 Summer Training #02 Div.2
# Preface 都给我丑完了这怎么办啊， 被血虐了苦路西 这场本来前面感觉都还可以，但是当中期看了眼C的题意后准备开C后就不对劲了起来 最后1h扔掉一直T的C题去做H，结果因为被卡自然溢出的Hash一直挂到比赛结束，直接红温 感觉这场策略问题挺大的，比如没有跟榜去写更加简单的E题（比赛的时候题目 ......
KPCA matlab代码，可分train和test。 注释清晰
KPCA matlab代码，可分train和test。注释清晰YID:7220647215929418 ......
NLP | epoch、train_steps和batch_size的关系
在深度学习中，通常使用 `epoch`、`train_steps` 和 `batch_size` 三个参数来控制模型的训练过程。它们之间的关系如下： - `epoch` 表示模型训练过程中的迭代次数，**即遍历整个训练数据集的次数**。一个 epoch 完成之后，相当于模型已经看到了整个训练集的数据 ......
CTF WP 攻防世界 GFSJ0162 Training-WWW-Robots
#「场景」  #「思路」 根据题目提示，查看robots文件。 #「过程」 查看/robots.txt，文件内容如下： ......
SNN-RAT: Robustness-enhanced Spiking Neural Network through Regularized Adversarial Training
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 同大组工作 Abstract ......
Training-WWW-Robots
**Training-WWW-Robots** ![In this little training challenge, you are going to learn about the Robots exclusion standard. The robots-txt file is used b ......
CF1344E Train Tracks
注意到第二问并没有什么意义：我们只在必须改道的地方改道就不会变差。 那我们自然会好奇哪些时候必须改道，这个是比较显然的：对于一个点 $u$，倘若在 $t_0$ 时刻有车往 $v$ 开，$t_1$ 时刻有车往 $w$ 开，并且这两个时刻之间，没有别的开往子树内的列车，那么我们只要在 $(t_0,t_1 ......
5、题目：Training in Creative Problem Solving: Effects on Ideation and Problem Finding and Solving in an Industrial Research Organization
期刊信息 （1）作者：George B. Graen，Stephen G. Graen （2）期刊：Organizational Behavior and Human Performance （3）DOI：10.1016/0030-5073(82)90233-1 （4）ISSN：0030-5073 ......
[cf1662J]Training Camp
对于一个元素，注意到其不合法当且仅当满足以下条件之一： - 自身、同行比其小、同列比其大 的元素均未选 - 自身、同行比其大、同列比其小 的元素均未选 将同行同列值相邻的元素连边，每个条件中的元素即构成一条从$1$到$n$的链 另外，若某行/某列元素均未选，也会产生一条从$1$到$n$的链 换言之， ......
「解题报告」CF1662J Training Camp
~~模拟赛题，数据水被 dfs 草过去了。~~ 我们可以把每个点分成两个点 $a_{i, j}, b_{i, j}$，设这一行中选取的数为 $v$，那么对于一行内 $\ge v$ 的点选 $a$，大于 $v$ 的点选 $b$，那么题目的限制相当于每个点只能够选一个颜色。 看起来就像网络流，考虑怎么转 ......
Learning to Pre-train Graph Neural Networks 学习如何预训练GNN
 让机器人有规划、执行动作序列的能力，以在物理环境中完成长期任务。本文提出EmbodiedGPT，它是一个端到端的多模态基础模型，赋予具身代理多模态理解和执行能力。本文的贡献主要有三点： 制作了一个大规模的具身规划数据集EgoCOT。该数据集包 ......
Uncovering the Representation of Spiking Neural Networks Trained with Surrogate Gradient
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published in Transactions on Machine Learning Research (04/2023) ......
x_train.flush()
``` if not os.path.exists(PATH + 'x_train.npy'): x_train = np.memmap(PATH + 'x_train.npy', dtype=cfg['data_type'], mode='w+', shape=( self.time_length ......
Sep 2022-Prioritized Training on Points that are Learnable, Worth Learning, and Not Yet Learnt
提出了Reducible Holdout Loss Selection (RHOLOSS)，一种简单但有原则的技术，近似地选择那些最能减少模型泛化损失的点进行训练 ......
论文阅读笔记《Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning》
Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning 训练社交机器人：使用批量强化学习对反馈信号行为进行建模 发表于TAC 2022。 Hussain N, ......
Twitter延迟转化论文《Addressing Delayed Feedback for Continuous Training with Neural Networks in CTR prediction》阅读
背景 由于用户的兴趣是实时变化的，现代推荐、广告系统采用了流式更新的方式来捕捉用户实时兴趣的变化。实时训练的方式面临的一个难题就是正样本的回传是有延迟的，一个实时发送的负样本其实是无法确认是否是真的负样本的。也就是说实时观测到的数据流是一个有偏数据流，并不是真实的数据。如果模型在这个有偏分布上学习， ......
tf.train.Example的用法
目录前言tf.train.BytesList等tf.train.Featuretf.train.Featurestf.train.Example前言最近在看到一个代码时，里面用到了tf.train.Example，于是学习了其用法，这里记录一下，也希望能对其他朋友有用。另外，本文涉及的代码基于pyt ......
论文解读《Interpolated Adversarial Training: Achieving robust neural networks without sacrificing too much accuracy》
论文信息 论文标题：Interpolated Adversarial Training: Achieving robust neural networks without sacrificing too much accuracy论文作者：Alex LambVikas VermaKenji Kawa ......
迁移学习（VMT）《Virtual Mixup Training for Unsupervised Domain Adaptation》
论文信息 论文标题：Virtual Mixup Training for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Takeru Miyato, S. Maeda, Masanori Koyama, S. Ishii论文来源：2019 CVPR论文地址：download ......