LeetCode训练第64页

11.19 机器学习-岭回归+拉索回归+逻辑回归

#欠拟合训练不够#过拟合训练太够了噪声也学进去了#一般来说w的值越大误差越大w的值小误差小但也不能太小不然失去了应用的意义#防止欠拟合和过拟合的方式就岭回归和拉索回归正则化#本质上就是牺牲模型在训练集上的正确率来提高推广

Seeklike·2025-05-20 02:48

使用PyTorch训练MobileNetV2模型进行图像分类

1.使用PyTorch训练MobileNetV2模型进行图像分类在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch框架训练一个MobileNetV2模型进行图像分类。

云端.代码农夫CloudFarmer·2025-05-20 02:17

产品构建设计的人性密码：从“假需求陷阱”到“人性博弈”，拆解售前翻车现场的底层逻辑

产品思维训练视频课程已更新至https://edu.csdn.net/course/detail/40430程序员老张狠狠砸了下键盘：“第18版了！客户又说要改回第一版？！”

结构化知识课堂·2025-05-20 01:45

loso训练策略

问：loso训练策略是保留一个受试者作为测试集，其他受试者作为训练集那在一个epoch中，是只有一个受试者作为测试，还是说在这个一个epoch中每个受试者都轮流作为测试呢？

一只波加猹~·2025-05-20 01:12

服务器选购指南：从零开始了解服务器

网站托管：运行网站程序，存储网页内容和数据库应用部署：运行各种应用程序，如邮件系统、CRM系统等数据存储：提供大容量存储空间，保存重要数据计算处理：执行复杂的计算任务，如大数据分析、人工智能训练游戏服务

Luck_ff0810·2025-05-20 01:40

【LeetCode 热题 100】56. 合并区间 —— 一文弄懂排序+遍历经典解法（附Python代码）

题目链接LeetCode56.合并区间一、引言：区间合并，刷题路上的绊脚石？区间类问题是算法面试中常见的经典题型，尤其是“合并区间”问题，考察你对排序、区间重叠判断及边界处理的理解和编码能力。

未名编程·2025-05-20 01:09

R语言机器学习算法实战系列（二十五）随机森林算法多标签分组分类器及模型可解释性

文章目录介绍教程内容加载必要的R包（带详细注释）1.加载数据2.数据分割（按Species分层抽样）3.数据预处理配方4.创建随机森林模型（多分类）5.创建工作流6.设置交叉验证和参数调优7.参数调优8.选择最佳参数9.最终模型训练

生信学习者1·2025-05-20 00:04

AI-多模态-2021：FILIP【一种基于交互的细粒度图文预训练模型】

前言FILIP（Fine-grainedInteractiveLanguage-ImagePretrain）是一种基于交互的细粒度图文预训练模型，用于解决图文双塔匹配模型中的细粒度匹配问题。

u013250861·2025-05-20 00:02

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-ms-swift-单机多卡-RTX 4090双卡（十四）

是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。2.2.参数高效微调(

开源技术探险家·2025-05-20 00:30

大模型原理？一文详细解释

这些模型通过大规模的数据预训练和微调，能够在多种任务上展现出卓越的性能。大模型的“大”不仅体现在参数数量上，还包括其训练数据集的广泛性和模型结构的复杂性。

Noos_·2025-05-19 23:56

模型评估与调优(PyTorch)

交叉验证方法Holdout验证K折交叉验证留一验证十折交叉验证网格搜索交叉验证随机搜索PyTorch实现交叉验证源代码地址代码内容准确度为0的问题分析和解决解决方法：❌原始错误原因分析1.数据分布不合理2.训练集和验证集无

缘友一世·2025-05-19 22:23

(LeetCode 动态规划（基础版）)309. 买卖股票的最佳时机含冷冻期（动态规划dp）

题目：309.买卖股票的最佳时机含冷冻期思路：动态规划dp，时间复杂度为0(n)。细节看注释C++版本：classSolution{public:intmaxProfit(vector&prices){intn=prices.size();vector>f(n+2,vector(2,0));//f[i][0]:指在第i-2天时,没有持有股票的情况下的最大值//f[i][1]:指在第i-2天时,持有

岁忧·2025-05-19 21:41

基于 Python 的自然语言处理系列（87）：RRHF 原理与实战

一、RRHF简介RRHF（RankResponseswithHumanFeedback）本质上是一种排名监督方法，用于训练语言模型更好地按照人类偏好进行响应排序。RRHF

会飞的Anthony·2025-05-19 18:18

模型蒸馏（Knowledge Distillation）

核心概念在传统的深度学习训练中，模型的目标是通过交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）来学习真实标签（HardLabels）。然而，知识蒸馏引入了一种新的学习

PWRJOY·2025-05-19 17:17

【LeetCode 热题100】394：字符串解码（详细解析）（Go语言版）

LeetCode热题394：字符串解码（多种方法详解）题目描述394.字符串解码给定一个经过编码的字符串，返回它解码后的字符串。

飞川001·2025-05-19 17:44

YOLO11解决方案之锻炼监测探索

这项技术可提供有关锻炼姿势的即时反馈、跟踪锻炼程序并测量性能指标，从而优化用户和教练的训练课程。演示代码Ultralytics提供了演示代码，展示如何使用锻炼监测解决方案。im

alpszero·2025-05-19 17:13

计算机视觉与深度学习｜ Python 实现SO-CNN-BiLSTM多输入单输出回归预测（完整源码和源码详解）

SO-CNN-BiLSTM**一、代码实现****1.环境准备****2.数据生成（示例数据）****3.数据预处理****4.模型构建****5.模型训练****6.预测与评估****二、代码详解**

单北斗SLAMer·2025-05-19 16:41

基于深度学习进行运输系统优化

生成运输任务和车辆的随机数据集基于线性规划的数学模型求解最优分配方案基于强化学习的深度学习模型求解分配方案对比两种方案的性能指标并可视化结果系统使用Python实现，主要依赖以下库：NumPy和Pandas：数据处理和分析PyTorch：构建和训练强化学习模型

欣然～·2025-05-19 16:06

贝叶斯估计、贝叶斯定理、贝叶斯公式

贝叶斯估计、贝叶斯定理、贝叶斯公式一、贝叶斯估计二、贝叶斯定理三、贝叶斯公式四、举例一、贝叶斯估计贝叶斯估计在给定训练数据DDD的情况下，旨在确定假设空间HHH中的最优假设。

xfysq_·2025-05-19 16:06

day4 leetcode-hot100-4（双指针系列1）

283.移动零-力扣（LeetCode）1.最简单的方法（）(1)目的就是将数组中的所有零放到最后，直接创建一个新数组，将所有不是零的值按原顺序保存，而且时间复杂度还是O(N)。

哭焦虑·2025-05-19 15:05

力扣（leetcode）每日一题 2012 数组美丽值求和

2012.数组美丽值求和-力扣（LeetCode）题目给你一个下标从0开始的整数数组nums。

sui5yue6_·2025-05-19 15:05

算法刷题Day9 5.18:leetcode定长滑动窗口3道题，结束定长滑动窗口,用时1h

12.1852.每个子数组的数字种类数1852.每个子数组的数字种类数-力扣（LeetCode）思想找到nums所有长度为k的子数组中不同元素的数量。

爱coding的橙子·2025-05-19 15:32

LeetCode题目：17. 电话号码的字母组合

题目题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/letter-combinations-of-a-phone-number/题目解析：这道题如果用循环的话，我发现要好多层

程序胖·2025-05-19 15:31

基于大模型预测癫痫的综合技术方案大纲

目录一、引言二、数据来源与处理三、大模型构建与训练四、术前预测与方案制定五、术中监测与风险预警六、术后护理与并发症预测七、统计分析与技术验证八、健康教育与指导九、结论与展望一、引言（一）研究背景阐述癫痫疾病的临床现状

LCG元·2025-05-19 15:30

【LeetCode 热题100】17：电话号码的字母组合（详细解析）（Go语言版）

☎️LeetCode17.电话号码的字母组合（回溯+DFS+详解）题目描述给定一个仅包含数字2-9的字符串，返回所有它能表示的字母组合。答案可以按任意顺序返回。

飞川001·2025-05-19 14:27

使用 PyTorch 实现 CBOW 词向量模型

今天，我们将深入探讨并实现CBOW(ContinuousBag-of-Words)模型，这是一种经典的词向量训练方法。什么是CBOW模型？

进来有惊喜·2025-05-19 14:27

YOLOv4

Bagoffreebies(BOF)只增加训练成本，但是能显著提高精度，并不影响推理速度数据增强:调整亮

进来有惊喜·2025-05-19 14:27

【图像生成大模型】HunyuanVideo：大规模视频生成模型的系统性框架

HunyuanVideo项目概述核心技术1.统一的图像和视频生成架构2.多模态大语言模型（MLLM）文本编码器3.3DVAE4.提示重写（PromptRewrite）项目运行方式与执行步骤1.环境准备2.安装依赖3.下载预训练模型

白熊188·2025-05-19 13:17

leetcode hot100刷题日记——1.两数之和

涉及知识点:vector、哈希表vector概念一维vector二维哈希力扣第一题：两数之和[link5](https://leetcode.cn/problems/two-sum/description

姬公子521·2025-05-19 13:47

leetcodehot100刷题记录

hash1.hash映射给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数，并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素。你可以按任意顺序返回答案。wp: classSolution{ publicint[]twoSum(int[]nums,inttarget){ Mapmap=newHa

mengnankk·2025-05-19 12:15

leetcodehot100刷题——排序算法总结

排序算法总结冒泡排序介绍步骤（以升序排序为例）算法实现复杂度分析时间复杂度空间复杂度是否为稳定排序：是稳定排序的定义选择排序介绍步骤（以升序排序为例）算法实现复杂度分析时间复杂度空间复杂度是否为稳定排序：否举个栗子！今天先总结这俩，明天接着补~冒泡排序介绍冒泡排序（BubbleSort）是一种简单的比较排序算法，其工作原理类似于气泡在水中上升的过程。它通过重复遍历要排序的列表，比较相邻的两个元素，

姬公子521·2025-05-19 12:43

LeeCode刷题笔记

编程语言基础课|代码随想录LeetCode热题100-学习计划-力扣（LeetCode）全球极客挚爱的技术成长平台CSONCodeTop面试题目总结https://leetcode.com/problemset

Livan.Tang·2025-05-19 10:35

RK3568的rknn环境配置

本专栏部署为官方yolov8n模型，自己训练的1类物体的识别的部署（与官方的80类不一样）1.先安装rknn-toolkit2pipinstallrknn-toolkit22.第一步安装完成以后，可以实现

Livan.Tang·2025-05-19 10:34

【AI学习】AI大模型技术发展研究月报的生成提示词

—任务目标在今天（{{today}}）往前连续30天内，检索已正式公开发表的、与AI大模型（参数量≥10B）相关的高质量研究，按下列标准筛选、整理、输出月报：纳入标准研究类型✅理论研究（模型架构创新、训练算法突破

bylander·2025-05-19 10:32

优化算法实战：SGD 与 Adam，该选哪个更适合你？

在训练深度学习模型时，我们的目标是让模型预测更准确。为了达到这个目的，我们需要“调整”模型里的参数，使得预测误差（损失）尽可能小。

赵青临的辉·2025-05-19 10:01

机器学习实战02：学生成绩预测与可视化分析

、数据读取与初步处理三、数据可视化分析（一）相关性矩阵热图（二）父母教育水平与成绩关系（三）种族与成绩关系（四）测试准备课程与成绩关系（五）其他分析四、机器学习模型构建与评估（一）数据预处理（二）模型训练与评估五

梦弦18·2025-05-19 10:00

图像分割——U-Net论文介绍+代码（PyTorch）

0、概要原理大致介绍了一下，后续会不断精进改的更加详细，然后就是代码可以对自己的数据集进行一个训练，还会不断完善，相应其他代码可以私信我。

yidaqiqi·2025-05-19 09:28

VLP-MABSA论文概要 2022 ACL（多模态情感分析）

VLP-MABSA论文概要2022ACL（多模态情感分析）一.过往研究的缺陷二.主要任务及创新点三.主要网络架构1.特征提取5.编解码框架2.预训练任务3.下游MABSA任务一.过往研究的缺陷单独使用预训练的视觉和文本模型

Musennn·2025-05-19 09:26

AI大模型技术学习路径：从入门到精通，解锁职场新机遇

前言随着人工智能技术的日新月异，大型预训练模型（简称“大模型”）已成为推动行业变革的关键力量。

和老莫一起学AI·2025-05-19 09:25

计算机视觉与深度学习｜ Python实现VMD-LSTM时间序列预测（完整源码和数据)

VMD-LSTM1.环境准备2.数据生成（示例数据）3.VMD分解4.数据预处理5.LSTM模型定义6.训练每个IMF分量7.预测与重构8.性能评估完整代码说明数据与参数调整建议典型输出结果以下是使用Python

单北斗SLAMer·2025-05-19 08:17

Pytorch实现卷积神经网络CNN

Pytorch是torch的Python版本，对TensorFlow造成很大的冲击，TensorFlow无疑是最流行的，但是Pytorch号称在诸多性能上要优于TensorFlow，比如在RNN的训练上

weixin_30312557·2025-05-19 08:45

大模型的微调步骤与技术栈

优化算法：AdamW、SGD等算法对模型训练的影响（如学习率调整策略）。微调方法LoRA：低秩矩阵适配，减少可训练参数，适合大模型

上有晨光·2025-05-19 08:45

【Python】异步优势演员-评论家（A3C）算法在Python中的实现与应用

A3C算法通过使用多个线程并行地探索环境，提高了训练效率并减少了计算资源的消耗。本文详细介绍了A3C算法的核心原理，并通过P

蒙娜丽宁·2025-05-19 07:41

大模型微调步骤整理

第一步是选择一个合适的预训练模型。PyTorch的torchvision.models模块提供了很多经典的预训练模型，比如ResNet、VGG、EfficientNet等。

Trank-Lw·2025-05-19 07:41

第18周：对于ResNeXt-50算法的思考

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊问题：在上一章代码中是ResNeXt-50的残差单元，问题:如果convshortcut=False那么在执行“x=Add0)…“语句时，通道数不一致的

?Agony·2025-05-19 06:31

【C++】map和set的使用

2.1set和multiset的参考文档2.2set类的介绍2.3set的构造函数和迭代器2.4set的增删查2.5find和erase的使用样例2.6multiset和set的差异2.7两个数组的交集-力扣（LeetCode

孙同学_·2025-05-19 05:25

【自然语言处理与大模型】大模型（LLM）基础知识①

GPT模型通过在大规模无标签文本上进行预训练，然后再特定任务上进行微调，具有很强的生成能力和语言理解能力。2.BERT（BidirectionalEncoderRepres

小oo呆·2025-05-19 03:11

微调大模型如何准备数据集——常用数据集，Alpaca和ShareGPT

微调大模型如何准备数据集——常用数据集，Alpaca和ShareGPT数据集准备常用数据集自定义数据集AlpacaShareGPT数据集准备常用数据集预训练数据集WikiDemo(en)RefinedWeb

prince_zxill·2025-05-19 03:41

LBM：潜在桥接匹配用于图像重照明

该模型经过训练，可以根据提供的背景重新照亮前景对象。请查看我们的实时演示和官方Github仓库。如何使用？

吴脑的键客·2025-05-19 00:26

YOLO算法

目录YOLO介绍Yolo的网络结构Yolo模型的训练yoloV4算法模型训练YOLO介绍YOLO，全称为YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection，

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-05-19 00:55

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