LeetCode训练第117页

leetcode日记（108）验证回文串

看上去很简单，其实很麻烦。一开始写的递归，但是内存超限……搜了下发现原因是每次递归调用都会创建一个新的字符串副本，这在处理长字符串时会占用大量内存。classSolution{public:boolisPalindrome(strings){if(s.size()==0||s.size()==1)return1;elseif(s[s.size()-1]==s[0]||(s[s.size()-1]-

梭七y·2025-03-22 19:23

个人学习编程(3-21) leetcode刷题

链接列表的中间值：测试用例1：创建链表[1,2,3,4,5]，调用middleNode，预期返回值是3。测试用例2：创建链表[1,2,3,4,5,6]，调用middleNode，预期返回值是3。判断长度，然后length/2structListNode*middleNode(structListNode*head){intlength=0;for(structListNode*curr=head;

Rsecret2·2025-03-22 18:12

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname

豆芽819·2025-03-22 18:10

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

更新时间：2025-03-21LeetCode刷题目录：算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录：计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！

Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！

三花AI·2025-03-22 15:49

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6

溯源006·2025-03-22 14:47

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容

Geeksongs·2025-03-22 14:14

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

【贪心算法】1、分发饼干

可用于解决分配问题e.g.leetcode455分发饼干解题思路：目标：尽可能满足越多数量的孩子。根据目标，可以容易想到，先去满足胃口值小的孩子。

念奕玥·2025-03-22 13:32

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

但是，RM和SFT微调之间存在几个关键差异：训练数据差异：对于SFT微调，数据是查询（query）和答案（answer）拼接在一起。

u013250861·2025-03-22 13:31

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。

AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）

学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。

Honeysea_70·2025-03-22 10:09

笔记-LeetCode 787: K 站中转内最便宜的航班

题目描述有n个城市通过一些航班连接。给你一个数组flights，其中flights[i]=[fromi,toi,pricei]，表示该航班都从城市fromi开始，以价格pricei抵达toi。现在给定所有的城市和航班，以及出发城市src和目的地dst，你的任务是找到出一条最多经过k站中转的路线，使得从src到dst的价格最便宜，并返回该价格。如果不存在这样的路线，则输出-1。代码模板（BFS+最短

我只是什么都不会而已·2025-03-22 10:35

122. 买卖股票的最佳时机 II

题目分析LeetCode第122题是“买卖股票的最佳时机II”。题目描述为：给定一个数组prices，其中prices[i]是一支给定股票第i天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。

请向我看齐·2025-03-22 09:25

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

蓝桥杯动态规划实战：从数字三角形到砝码称重

适合人群：蓝桥杯备考生|算法竞赛入门者|DP学习实践者目录一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷2.砝码称重：背包问题的变形二、蓝桥杯高频算法考点三、蓝桥杯DP专项训练题四、备考建议一

藍海琴泉·2025-03-22 06:22

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践，我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足：如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。

同学小张·2025-03-22 05:43

【论文阅读】PERSONALIZE SEGMENT ANYTHING MODEL WITH ONE SHOT

PERSONALIZESEGMENTANYTHINGMODELWITHONESHOT原文摘要研究背景与问题：SAM是一个基于大规模数据预训练的强大提示框架，推动了分割领域的发展。

s1ckrain·2025-03-22 04:42

DeepSeek-R1核心技术深度解密：动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析

DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘：从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE（MixtureofExperts

Coderabo·2025-03-22 04:41

代码随想录算法训练营第八天| 344 反转字符串、541 反转字符串II

这两天开的是字符串专题，我准备在做题的时候用C++做一遍，再用C做一遍，因为一直刷leetcode用的都是C++，导致C的基础太薄弱了，之后工作中有可能用到C，相当于再复习复习一、Leetcode344

Anjoubecoding·2025-03-22 04:33

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

随着深度学习技术的飞速发展，通过构建和训练神经网络模型，手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

【leetcode hot 100 39】组合总和

错误解法一：每一次回溯都遍历提供的数组classSolution{publicList>combinationSum(int[]candidates,inttarget){List>result=newArrayList>();Listtemp=newArrayList();intsum=0;backtrack(candidates,target,result,temp,sum);returnre

longii11·2025-03-22 00:01

自用leetcode IDEA插件配置

velocityTool.camelCaseName(${question.titleSlug})代码模版：${question.content}packageleetcode.editor.cn;//

QHG7C0·2025-03-21 23:20

【AI 天才研究院】从 MoE 架构到 AGI：DeepSeek 将给未来带来哪些影响？

FP8低精度训练：DeepSeek采用了FP8

AI天才研究院·2025-03-21 22:40

一文搞懂 LeetCode 236「二叉树的最近公共祖先」，助你快速拿下面试！

今天我们用Swift来解LeetCode236：「二叉树的最近公共祖先」，不仅会给出代码，还会分析它的时间复杂度、空间复杂度，并结合实际场景聊聊它的应用。

网罗开发·2025-03-21 21:07

解析稳定率达99.99%！合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”

训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素，近期，上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线，基于领先的智能文档处理技术，对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理

·2025-03-21 21:56

(LeetCode 热题 100) 74. 搜索二维矩阵(二分查找)

题目：74.搜索二维矩阵方法一：数组按行拼接为一个不下降的一维数组。采用二分查找，时间复杂度0(lognm)。C++版本：classSolution{public:boolsearchMatrix(vector>&matrix,inttarget){intn=matrix.size(),m=matrix[0].size();intl=0,r=n*m-1;while(ltarget){r=mid-1

岁忧·2025-03-21 19:20

Leetcode 剑指 Offer II 032. 有效的变位词

给定两个字符串s和t，编写一个函数来判断它们是不是一组变位词（字母异位词）。注意：若s和t中每个字符出现的次数都相同且字符顺序不完全相同，则称s和t互为变位词（字母异位词）。示例1:输入:s="anagram",t="nagaram"输出:true示例2:输入:

我不是程序员~~~~·2025-03-21 19:47

LeetCode146.LRU 缓存（哈希表+双向链表）

请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。实现LRUCache类：LRUCache(intcapacity)以正整数作为容量capacity初始化LRU缓存intget(intkey)如果关键字key存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回-1。voidput(intkey,intvalue)如果关键字key已经存在，则变更其数据值value；如果不存在，则向缓存中插入该组k

techpupil·2025-03-21 19:17

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。

Nerous_·2025-03-21 19:15

(LeetCode 每日一题) 2680. 最大或值（前缀和、位运算）

题目：2680.最大或值思路：在多个数上乘2，不如都在一个数上乘。这样只需要枚举每一个数乘k次2，也就是位运算移位k次。通过前缀和可以预处理出左右俩边的或值，实际上只需要预处理出一边的，另外一边在遍历时可得出。时间复杂度0(n)classSolution{public:longlongmaximumOr(vector&nums,intk){intn=nums.size();vectorv(n);f

岁忧·2025-03-21 18:42

leetcode1042.不邻接种花

1042.不邻接植花-力扣（LeetCode）容器在这道题中输入类似[[1,2],[3,4]]，这意味着花园1连通了花园2，花园3连通了花园4。那么该怎么根据这个输入，获取一个方便后面算法的表示呢？

坠金·2025-03-21 18:39

【nnUnetv2】Code复现

相反的，把重心放在：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations

是Winky啊·2025-03-21 18:35

LeetCode 热题 100_跳跃游戏 II（79_45_中等_C++）(贪心算法)

LeetCode热题100_跳跃游戏II（79_45）题目描述：输入输出样例：题解：解题思路：思路一（贪心选择）：代码实现代码实现（思路一（贪心算法））：以思路一为例进行调试题目描述：给定一个长度为n的

Dream it possible！·2025-03-21 17:31

决策树算法及其python实例

每个内部节点表示在属性上的一个测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入：训练集D={(21,11),(z2,32),

m0_74831463·2025-03-21 17:57

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练

LCG元·2025-03-21 17:27

目标检测中归一化的目的？

这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像，而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的，而不是绝对像素值。这种相对性使得

林语微光·2025-03-21 14:37

关于神经网络中的正则化

神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？

文弱_书生·2025-03-21 14:07

写leetcode常用的库函数和常量

在Go中刷LeetCode，以下是一些常用的标准库函数和数据类型的最大值、最小值：✅常用标准库函数数学与排序math包math.Max(x,y)：返回两个float64类型数中的较大值。

xsh219·2025-03-21 14:06

leetcode刷题日记——轮转数组

[题目描述]：[思路]：题目要求将一个整数数组向右轮转k个位置，右边超出的数，从左边插入因为是向右轮转k个位置，所以可以直接遍历数组，将其存放位置index加上k，但index+k可能会超出数组长度，即需要轮转到数组前面。由于数组元素个数为numsSize，也就是数组长度，我们可以通过(index+k)%numsSize取余来确定超出元素的位置运行如下voidrotate(int*nums,int

许_安·2025-03-21 13:26

一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用

一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调（Fine-Tuning）的含义与特点定义与作用微调指在预训练好（通用）的基础模型上，通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数，使其在该领域任务中获得更优表现

AI Echoes·2025-03-21 13:54

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