LeetCode训练

每日一题，力扣leetcode Hot100之560.和为K的子数组

解法一：暴力解法循环直接判断从每个index开始的切片是否满足classSolution:defsubarraySum(self,nums:List[int],k:int)->int:#要求的连续子数组count=0n=len(nums)foriinrange(n):forjinrange(i,n):ifsum(nums[i:j+1])==k:count+=1returncount超时了，对于求和
温涛·2025-04-02 02:53

力扣热题HOT100_C++笔记

LeetCode热题HOT100目录1.两数之和2.两数之和3.无重复字符的最长子串4.寻找两个正序数组中的中位数5、最长回文子串（待完善）10.正则表达式匹配(待完善)11、盛最多水的容器15、三数之和
EaseThan·2025-04-02 02:22

leetcode 2109. 向字符串添加空格 中等

给你一个下标从0开始的字符串s，以及一个下标从0开始的整数数组spaces。数组spaces描述原字符串中需要添加空格的下标。每个空格都应该插入到给定索引处的字符值之前。例如，s="EnjoyYourCoffee"且spaces=[5,9]，那么我们需要在'Y'和'C'之前添加空格，这两个字符分别位于下标5和下标9。因此，最终得到"EnjoyYourCoffee"。请你添加空格，并返回修改后的字符
圣保罗的大教堂·2025-04-02 01:49

DesNet和ResNet 结合

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊创新思路：ResNet的核心在于通过残差连接解决了深度神经网络中梯度消失和网络退化的问题，使得网络可以更容易地学习恒等映射，能够训练更深的网络
义小深·2025-04-02 00:09

leetcode0050. Pow(x, n) - medium

题目：Pow(x,n)实现pow(x,n)，即计算x的整数n次幂函数（即，xn）。示例1：输入：x=2.00000,n=10输出：1024.00000示例2：输入：x=2.10000,n=3输出：9.26100示例3：输入：x=2.00000,n=-2输出：0.25000解释：2-2=1/22=1/4=0.25提示：-100.00。−104<=xn<=104-10^4<=x^{n}<=10^4−1
智趣代码实验室·2025-04-02 00:08

进击J5：DenseNet+SE-Net实战

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、实验目的：在DenseNet系列算法中插入SE-Net通道注意力机制，并完成猴痘病识别改进思路是否可以迁移到其他地方测试集accuracy
Doctor老王·2025-04-02 00:38

AI训练师入行指南（五）：模型评估

——从珠宝鉴定到参数微调，让智能珍宝闪耀全场一、开篇在《AI训练师入行指南（四）：模型训练》中，我们完成了模型训练的“核心锻造”——用数据玉料雕出了智能珠宝的雏形。
云心雨禅·2025-04-01 23:33

深入解析AI技术：从深度学习到GPT大模型的全面探索

本文旨在通过扩展和深化对深度学习、机器学习分类、强化学习原理、神经网络基础、GPT大模型训练过程及其在自然语言处理（NLP）中的应用等
初眸࿐·2025-04-01 23:32

LeetCode 每日一题 2140. 解决智力问题 LeetCode你怎么骂人哇QAQ，就算是愚人节也不能原谅（

2140.解决智力问题解决俺自己的智力问题先给你一个下标从0开始的二维整数数组questions，其中questions[i]=[pointsi,brainpoweri]。这个数组表示一场考试里的一系列题目，你需要按顺序（也就是从问题0开始依次解决），针对每个问题选择解决或者跳过操作。解决问题i将让你获得pointsi的分数，但是你将无法解决接下来的brainpoweri个问题（即只能跳过接下来的
软行·2025-04-01 23:30

【大模型基础_毛玉仁】6.1 检索增强生成（RAG）简介

目录6检索增强生成（RAG）6.1检索增强生成（RAG）简介6.1.1检索增强生成（RAG）的背景1）训练数据导致的幻觉2）模型自身导致的幻觉3）小结6.1.2检索增强生成的组成6检索增强生成（RAG）
XiaoJ1234567·2025-04-01 22:59

Leetcode-100 回溯法-单词搜索

LeetCode79:单词搜索—深度优先搜索(DFS)回溯法题目描述给定一个mxn的二维字符网格board和一个字符串word，如果word存在于网格中，返回true；否则返回false。
LuckyAnJo·2025-04-01 22:24

DPO vs PPO

大语言模型强化微调方法DPO（DirectPreferenceOptimization）PPO简单回顾在PPO中，存在两个待训练的网络：Valuenetwork与Policynetwork。
LuckyAnJo·2025-04-01 22:24

[2025年最新]关于使用python和Java调用AI大模型

监督学习作为机器学习的关键分支，依靠已标记数据进行模型训练。例如在图像分类任务中，为算法提供大量已标注好类别（如“猫”“狗”
尤物程序猿·2025-04-01 21:19

Leetcode 3500. Minimum Cost to Divide Array Into Subarrays

Leetcode3500.MinimumCosttoDivideArrayIntoSubarrays1.解题思路2.代码实现题目链接：3500.MinimumCosttoDivideArrayIntoSubarrays1
Espresso Macchiato·2025-04-01 21:19

媒体声音｜专访阿里云数据库周文超博士：AI就绪的智能数据平台设计思路

大模型在实际业务场景的落地过程中，必须有海量数据的支撑：经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程，才能最终产生业务价值。
数据库知识分享者小北·2025-04-01 21:18

机器学习： LightGBM模型（优化版）——高效且强大的树形模型

它具有高效的训练速度、低内存占用、支持并行和GPU加速等特点，非常适合大规模数据的训练任务，尤其在分类和回归任务中表现突出。
秀儿还能再秀·2025-04-01 21:15

PyTorch + torchvision是什么

PyTorch是一个开源的深度学习框架，由FacebookAI开发，它的特点是：易用性强：Python风格代码，好写好调试动态图机制：代码运行即图构建，更灵活支持GPU：训练快，效率高社区活跃：资料多，
太阳照常升起--·2025-04-01 20:11

大模型训练｜动态梯度压缩+混合精度架构：显存直降65%、效率飙升300%！攻克显存爆炸与带宽瓶颈

百度自研动态梯度压缩技术让大模型训练效率提升300%核心价值北京百度网讯科技有限公司通过动态梯度压缩算法（DynamicGradientCompression,DGC）与混合精度分布式训练框架，实现训练速度提升
CodePatentMaster·2025-04-01 19:33

大模型训练｜混合精度+梯度压缩：显存直降50%！破局显存墙的双效方案

颠覆性突破！百度智能搜索技术让意图识别准确率提升60%标注信息申请人：北京百度网讯科技有限公司|申请号：CN202411615206.5|优先权日：2024-11-12一、技术原理深度剖析痛点定位：搜索意图识别的"最后一公里"难题传统搜索系统面临两大核心挑战：语义鸿沟：用户搜索词与真实意图存在表达偏差（如"苹果手机最新款价格"vs“iPhone15Pro256GB官网价”）行为信号浪费：95%的用
CodePatentMaster·2025-04-01 19:33

计算机视觉技术的优势与挑战：深入探讨与未来展望

目录计算机视觉技术的优势与挑战：深入探讨与未来展望计算机视觉技术的优势1.高效处理大量数据2.自动化和高精度3.实时应用4.多领域应用计算机视觉技术的挑战1.数据质量和多样性2.复杂场景和语义理解3.训练数据和算法设计
猿享天开·2025-04-01 18:26

NVIDIA A100能效跃迁与架构精解

其核心创新围绕第三代TensorCore展开，通过引入细粒度结构化稀疏支持与增强型混合精度计算，使稀疏模型训练速度提升至传统架构的2.5倍。
智能计算研究中心·2025-04-01 18:51

AI训练师入行指南（六）：模型部署

——从保险箱到展览柜，让智能珠宝闪耀人间一、开篇在《指南（五）》中，我们像顶级珠宝鉴定师一样，用F1-Score和AUC-ROC给模型打了分。但正如鉴定证书不能直接变现，模型也需要走出实验室的保险箱，才能真正创造价值。现在，我们要做的是：把珍宝摆进展览柜，还要确保它不会在聚光灯下突然裂开。二、部署三板斧：从实验室到生产线1.打包封装：给珍宝穿上防弹衣格式转换（模型瘦身术）ONNX：万能展览架tor
·2025-04-01 15:34

GEE训练教程——从 JRC 洪水风险数据集中提取不同返回周期的洪水风险信息统计，进行直方图可视化和分析并下载数据

GEE训练教程——从JRC洪水风险数据集中提取不同返回周期的洪水风险信息，进行可视化和分析，并导出特定数据代码解释这段代码使用GoogleEarthEngine(GEE)处理全球洪水风险数据。
此星光明·2025-04-01 14:01

算力网协同驱动多场景智能升级

以异构计算与边缘计算为技术突破口，算力供给模式逐步从集中式向分布式演进，支撑AI模型训练、工业互联网及元宇宙等复杂场景的实时响应需求。
智能计算研究中心·2025-04-01 13:51

H800加速引擎与能效突破

值得注意的是，其混合精度计算单元通过灵活配置FP16、INT8及BF16精度模式，显著降低了大规模模型训练中的资源开销，而分布式缓存设计则通过数据局部性优化，减少了跨节点通信带来的延迟与能
智能计算研究中心·2025-04-01 13:50

[HOT 100] 0077. 组合

文章目录1.题目链接2.题目描述3.题目示例4.解题思路5.题解代码6.复杂度分析1.题目链接77.组合-力扣（LeetCode）2.题目描述给定两个整数n和k，返回范围[1,n]中所有可能的k个数的组合
水蓝烟雨·2025-04-01 13:47

PyTorch量化进阶教程：第三章 A 股数据处理与特征工程

PyTorch量化进阶教程：第三章A股数据处理与特征工程本教程通过深入讲解Transformer架构、自注意力机制及时间序列预测，结合Tushare数据源和TA-Lib技术指标，实现从数据处理到模型训练
船长@Quant·2025-04-01 12:46

高效向量检索实践：阿里云百炼生成+Milvus存储技术方案解析

另一边，一家汽车公司的自动驾驶团队正为如何用千万份单日PB级的仿真驾驶多模态数据的预训练发愁；同时还有更多企业在思考如何进一步提高智能客服回答问题的准确度并给用户提供相应参考信息。
·2025-04-01 12:01

从代码学习深度学习 - 残差网络（ResNet）PyTorch版

.ResNet的网络架构ResNet-18架构不同深度的ResNet瓶颈块（BottleneckBlock）1.4.优势与特点1.5.应用场景二、代码解析与实现2.1.数据加载2.2.模型定义2.3.训练工具函数
飞雪白鹿€·2025-04-01 11:37

AI大模型的规模化定律(Scaling Law)的本质：在对数据做更好的无损压缩

AI大模型的规模化定律(ScalingLaw)的本质：在对数据做更好的无损压缩AI大模型,规模化定律,数据压缩,无损压缩,模型性能,计算资源,训练效率1.背景介绍近年来，深度学习模型的规模不断扩大，从最初的几百万参数到如今的数十亿甚至千亿参数
AGI大模型与大数据研究院·2025-04-01 10:30

《Sklearn 机器学习模型--分类模型》--支持向量机（Support Vector Machine, SVM）

是否高斯分布/复杂边界多项式关系输入训练数据数据标准化处理数据是否线性可分?选择线性核函数选择非线性核函数数据特征类型?
非门由也·2025-04-01 10:54

LeetCode 精华75题

LeetCode751768.交替合并字符串-力扣（LeetCode）题目描述两个字符串，每个字符串都拆成字符，交替拼接，长的字符串（剩余的字符）拼接其后。
hnsqls·2025-04-01 10:23

基于大模型预测动脉导管未闭的多维度研究报告

国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、动脉导管未闭相关理论基础2.1动脉导管未闭的病理机制2.2现有诊断方法概述三、大模型在动脉导管未闭预测中的应用原理3.1大模型的选择与特点3.2数据收集与预处理3.3模型训练与优化四
LCG元·2025-04-01 08:46

GPT-SoVITS-WebUI可以中文声音克隆开源AI工具简介

传统方法对于训练数据的需求量大、效果受到声音质量和口音差异的影响。因此，在语音技术领域中，一种受到广泛关注的新技术GPT-SoVITS-WebUI应运而生。
愚梦者·2025-04-01 08:44

[leetcode]2685. 统计完全连通分量的数量

题目链接题意给定无向图，求完全连通分量连通分量就是一个连通块的意思完全连通分量：就是一个连通块中，所有点之间都两两有边相连思路一个完全联通分量有n个点那么应该有Cn2C_n^2Cn2条边并查集维护连通块检查每个联通分量是否有Cn2C_n^2Cn2条边如果有就ans++Code#definepiipair#definear2array#definear3array#definear4array#de
Joe_Wang5·2025-04-01 08:12

大模型在2型糖尿病预测及围手术期管理中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与创新点二、大模型预测2型糖尿病的原理与方法2.1大模型概述2.2用于2型糖尿病预测的大模型类型2.3模型训练与数据来源2.4预测指标与算法三
LCG元·2025-04-01 08:10

显卡服务器的作用主要是什么？

显卡服务器中的高性能图形处理器是深度学习训练的首选硬件，能够帮助企业和用户并行处理大量数据，以此来加速神经网络的训练过程，其中CPU加速可以提高自然语言处理任务的效率，其中包括语音识别和机器翻译等应用场景当中
wanhengidc·2025-04-01 07:05

使用unsloth进行grpo训练报错及解决方法

说明前段时间用unsloth尝试了grpo训练，简单复现了deepseek用到的强化学习训练方法。期间遇到了很多问题，简单记录下解决办法。
yuanlulu·2025-04-01 06:32

# 使用 OpenCV 和神经网络实现图像风格化

本文将介绍如何使用OpenCV和预训练的神经网络模型来实现图像风格化的效果。我们将通过一个具体的例子，将一张普通照片转换成具有马赛克风格的图像。
www_pp_·2025-04-01 06:32

【蓝桥杯】入门训练 斐波那契数列 --- C语言

【蓝桥杯】入门训练Fibonacci数列—C语言问题是这样的：Fibonacci数列的递推公式为：Fn=Fn-1+Fn-2，其中F1=F2=1。
小黑在学习·2025-04-01 06:01

leetcode---mysql

1907.按分类统计薪水-力扣（LeetCode）表:Accounts+-------------+------+|列名|类型|+-------------+------+|account_id|int
破-风·2025-04-01 06:29

LeetCode面试经典150题 - 1. 数组、字符串题解记录（持续更新中）

LeetCode面试经典150题-1.数组、字符串题解记录（持续更新中）面试经典150题-学习计划-力扣（LeetCode）全球极客挚爱的技术成长平台88.合并两个有序数组-力扣（LeetCode）方法一
Mophead_Zarathustra·2025-04-01 03:10

DeepSeek环境适配实战：从云到端无缝部署的终极方案

一、环境适配的五大死亡陷阱在复杂异构环境中，开发者常陷入以下困境：场景典型问题经济损失案例云端训练/边缘推理TensorRT与PyTorch模型格式不兼容某安防企业交付延迟导致违约
恶霸不委屈·2025-04-01 03:07

手写数字识别（深度学习小实践）

参考书籍《深度学习入门：基于Python的理论与实现》一、神经网络学习与实践1.学习训练数据进行权重参数的学习2.推理使用学习到的参数，对输入数据进行分类二、手写数字识别1、读入mnist数
我是来学习的你们要干什么·2025-04-01 02:06

揭秘DeepSeek：Kubernetes+Slurm混合调度架构如何炼成AI算力？

摘要：在超大规模AI训练场景中，如何实现GPU资源的精细化调度？
恶霸不委屈·2025-04-01 02:05

leetcode hot100 多维动态规划

1️⃣2️⃣多维动态规划（区间DP、状态机DP）62.不同路径一个机器人位于一个mxn网格的左上角（起始点在下图中标记为“Start”）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。问总共有多少条不同的路径？题解:数组,动态规划由一维转为二维了,其实规划式子还是和前面的状态有关.比如dp[i][j]表示到达(i,j)的所有路径,又(i,j)只会
yadanuof·2025-04-01 02:33

RAG架构进化论：从个人用到企业级应用的架构设计指南

它巧妙地将预训练语言模型的生成能力与外部知识库的检索能力相结合，有效提升了AI在知
海棠AI实验室·2025-04-01 02:58

Labelme的安装及使用教程（手把手教会，适合小白）

它可以帮助用户轻松地在图像上标注目标对象，并生成可用于训练机器学习模型的数据集。LabelMe支持多种类型的标注，包括边界框（boundingboxes）、多边形（polygons）、点等。
HUANGXIAOYU2000·2025-04-01 01:57

DeepSeek-R1 的构建过程：架构与训练解析

目录2.架构深入解析2.1专家混合(MoE)架构2.2专家选择与路由算法2.3并行化策略3.训练过程：大规模强化学习3.1数据准备3.2预训练策略3.3强化学习实施奖励计算算法3.4优化技术4.结果与验证
知识小报童·2025-04-01 01:55

PyTorch量化进阶教程：第一章 PyTorch 基础

PyTorch量化进阶教程：第一章PyTorch基础本教程通过深入讲解Transformer架构、自注意力机制及时间序列预测，结合Tushare数据源和TA-Lib技术指标，实现从数据处理到模型训练、回测与策略部署的完整量化交易系统
船长@Quant·2025-04-01 01:53
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