LeetCode训练第91页

LeetCode 258 超通俗讲解：各位相加的两种打开方式

文章目录摘要描述题解答案做法一：暴力模拟做法二：数学法（O(1)解法）题解代码分析方法一：暴力法方法二：数学法（O(1)解）示例测试及结果时间复杂度空间复杂度总结摘要这篇文章来聊聊LeetCode258

网罗开发·2025-04-19 20:27

神经网络设计指南：如何避免你的AI模型“又慢又笨”？

原则1：深度>宽度原则2：防止“脑退化”（ResNet残差连接）3.训练加速技巧：让AI学习“开挂”(1)BatchNormalization（批标准化）(2)Dropout：防止AI“死记硬背”4.终极设计流程图总结

A宝呀·2025-04-19 20:26

PyTorch 深度学习实战（38）：注意力机制全面解析（从Seq2Seq到Transformer）

在上一篇文章中，我们探讨了分布式训练实战。本文将深入解析注意力机制的完整发展历程，从最初的Seq2Seq模型到革命性的Transformer架构。

进取星辰·2025-04-19 18:16

PyTorch计算机视觉入门：从官方数据集到自定义数据集的获取

在计算机视觉任务中，如图像分类、目标检测、图像分割等，PyTorch提供了丰富的API和预训练模型，帮助开发者快速搭建和优化模型。

自动驾驶实战(AIFighting)·2025-04-19 18:16

第 5 期（进阶版）：训练第一个 DDPM 模型（使用 CIFAR-10 数据集）

——用DDPM模型生成彩色图像，感受扩散魔法在CIFAR-10上的威力！本期目标将MNIST替换为CIFAR-10；模型结构适配RGB三通道输入；保持原始扩散与采样流程；增加图像可视化对比！数据准备（CIFAR-10）导入必要库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDat

厚衣服_3·2025-04-19 18:14

LeetCode 76.最小覆盖子串 - Java滑动窗口+哈希计数详解（附调试过程与复杂度分析）

今天分享的是最小覆盖子串先看题目解题思路这道题的核心在于滑动窗口配合哈希计数我使用两个哈希表来跟踪字符出现频率：tMap：记录目标字符串t中每个字符的出现次数sMap：记录当前滑动窗口内字符的出现次数具体流程初始化阶段：检查边界条件（s比t短等情况）构建tMap统计t的字符频率滑动窗口遍历：扩展窗口右边界，逐个处理s的字符当遇到t中的字符时，更新sMap并检查是否构成有效匹配窗口收缩条件：当窗口包

不会写力扣！·2025-04-19 18:42

Scikit-Learn决策树

Scikit-Learn决策树初体验2.3、Scikit-Learn决策树实践（葡萄酒分类）2.4、决策树的生长与最优属性选择2.5、决策树剪枝2.6、参数调优与选择1、决策树分类决策树是一种简单但广泛使用的分类器，它通过训练数据构建决策树

对许·2025-04-19 17:09

大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4 / Claude / PaLM-2全面对比与核心差异揭秘

本文将深入剖析这些大模型在架构设计、训练策略、推理速度、开放性与定制化等方面的核心差异，并通过详细代码示例展示如何构建统一接口进行模型对比测试。

荣华富贵8·2025-04-19 16:57

LeetCode- 轮转数组,除自身以外数组的乘积

leetcode_hot100189.轮转数组238.除自身以外数组的乘积189.轮转数组已解答中等相关标签相关企业提示给定一个整数数组nums，将数组中的元素向右轮转k个位置，其中k是非负数。

Jessie_waverider·2025-04-19 15:54

MindSpore开源创新实践

在默认下是静态图test集只要标准化训练集才要增强梯度退化梯度爆炸relu激活函数优缺点学习计算机导论bn层不会改变维度超参数：人为自己设置的参数，训练前自己写的训练中加参数：往callback（回调函数

.YY001.·2025-04-19 14:43

提示词编程的持续集成与部署

引言核心概念术语说明提示词编程：一种基于预训练模型和自然语言理解的技术，通过输入提示词来生成目标代码或文本。持续

AI天才研究院·2025-04-19 12:02

LLM训练技巧：大批量长序列和梯度累积

《LLM训练技巧：大批量、长序列和梯度累积》文章关键词本文将围绕大规模语言模型（LLM）训练中的关键技巧展开讨论，关键词包括：大批量数据训练：分析如何处理海量数据，探讨其在训练过程中的优势和挑战。

AI天才研究院·2025-04-19 12:01

1、AI大模型理论入门

1、AI大模型理论入门1、LLM大模型1、LLM大模型是什么‌LLM大模型（LargeLanguageModel）是一种使用大量文本数据训练的深度学习模型，旨在理解和生成人类语言。

小薛博客·2025-04-19 11:26

浅谈大语言模型（LLM）的微调与部署

大语言模型如GPT、BERT等，通常是在大规模通用语料库上预训练的，具备广泛的语言理解能力。但要在特定任务（如医疗问答、法律文档分析）上表现更好，就需要微调。

云端源想·2025-04-19 11:24

yolov8复现

若有，后续可安装GPU版本的pytorch以加速训练；若没有，则安装CPU版本，不过训练速度会较慢。安装所需软件Anaconda3安装：可从清华镜像源选择对应系统版本的Anaconda3安装包下载。

吹风看太阳·2025-04-19 10:22

Tensorflow实现用接口调用模型训练和停止训练功能

语言：Python框架：Flask、Tensorflow功能描述：存在两个接口，一个接口实现开始训练模型的功能，一个接口实现停止训练的功能。实现：用一个全局变量存储在训练中的模型。

NLP的小Y·2025-04-19 09:14

时间/空间复杂度（C语言）

1.2算法的复杂度2.时间复杂度2.1时间复杂度的概念2.2大O的渐进表示法2.3常见时间复杂度计算举例3.空间复杂度4.常见复杂度对比5.复杂度的oj练习消失的数字：面试题17.04.消失的数字-力扣（LeetCode

pzn）·2025-04-19 08:41

从零开始：YOLOv4 目标检测实战指南 (环境配置、训练到优化全流程)

本篇博客将带你一步步从零开始，完成YOLOv4的环境配置、数据集准备与训练，并涵盖常见的优化和问题解决。

LIUDAN'S WORLD·2025-04-19 07:34

基于深度学习的行人车辆检测与计数系统（UI界面 + YOLOv8/v7/v6/v5代码 + 训练数据集）

1.引言随着全球城市化的加速发展，城市交通流量的增加导致了交通拥堵、交通事故和行人安全问题的日益严重。为了实现智能化的交通管理和提高交通效率，基于深度学习的行人和车辆检测系统成为智能交通系统（ITS，IntelligentTransportationSystem）中重要的组成部分。传统的行人和车辆检测方法主要依赖于人工视觉或简单的图像处理方法，但由于光照变化、遮挡、视角变化等复杂环境因素，检测的准

深度学习YOLO目标检测实战项目·2025-04-19 04:15

【大模型面试必备】最全AI大模型面试题汇总：存下吧很难找全的！

大模型-增量预训练面✅1.为什么要增量预训练？✅2.进行增量预

大模型入门学习·2025-04-19 04:42

大模型面试题

钢门狂鸭·2025-04-19 04:11

Python结合AI生成图像艺术作品代码及介绍

生成图片代码importtorchfromdiffusersimportStableDiffusionPipeline#加载预训练模型pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained

前进的程序员·2025-04-19 04:10

数字化音乐教育软件 UI 设计的关键要点

一、教学功能的直观呈现与便捷操作（一）课程体系结构化展示音乐教育涵盖乐理知识、乐器演奏、声乐训练等丰富内容，UI设计需将复杂的课程体系进行结构化梳理与清晰展示。

UI设计兰亭妙微·2025-04-19 03:06

【pytorch】BatchNorm2d官方文档解读

目录研究背景研究方法实验设计结果与分析总体结论点评优点与创新研究背景研究问题：本文介绍了BatchNormalization（批量归一化）技术，旨在通过减少内部协变量偏移，加速深度网络的训练过程。

loinleeai·2025-04-19 02:56

记录Docker部署CosyVoice V2.0声音克隆

#记录工作CosyVoice是由FunAudioLLM团队开发的一个开源多语言大规模语音生成模型，提供了从推理、训练到部署的全栈解决方案。

love530love·2025-04-19 00:19

LLMs基础学习（七）DeepSeek专题（4）

LLMs基础学习（七）DeepSeek专题（4）文章目录LLMs基础学习（七）DeepSeek专题（4）DeepSeek-R1训练过程的四个阶段具体流程小结“规则化奖励”具体原因小结“自我认知”（self-cognition

汤姆和佩琦·2025-04-18 23:13

leetcode 188. Best Time to Buy and Sell Stock IV

目录题目描述第一步，明确并理解dp数组及下标的含义第二步，分析明确并理解递推公式1.求dp[i][j].holding2.求dp[i][j].sold第三步，理解dp数组如何初始化第四步，理解遍历顺序代码题目描述这道题把第123题推广为一般情形。第123题限制最多可以完成两笔交易，这道题改为最多可以完成k笔交易。因此，两道题没有本质区别。仍然用第123题的思路来分析。第一步，明确并理解dp数组及下

洞阳·2025-04-18 23:07

开源：NVIDIA Isaac GR00T N1 一个机器人多模态行为推理基础模型

尽管人形机器人硬件平台已取得进展，但要实现通用自主性，还需一个在大规模多样化数据上训练的机器人基础模型，使机器人能够推理新情况、稳健处理现实世界的变化并快速学习新任务。

Panesle·2025-04-18 22:34

GR00T N1: An Open Foundation Model for Generalist Humanoid Robots

GR00TN1：一个面向通用人形机器人的开放基础模型目录简介数据金字塔方法双系统架构异构数据协同训练模型实现细节性能结果实际应用意义与未来方向简介开发能够与世界无缝互动并执行广泛任务的机器人一直是机器人技术和人工智能领域的长期目标

Alexguantp·2025-04-18 22:02

搜索插入位置--LeetCode

题目给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。你可以假设数组中无重复元素。示例1:输入:[1,3,5,6],5输出:2示例2:输入:[1,3,5,6],2输出:1示例3:输入:[1,3,5,6],7输出:4示例4:输入:[1,3,5,6],0输出:0classSolution{publicintsearchInsert(

xxjiaz·2025-04-18 21:55

算法Day9 | Leetcode232.用栈实现队列、225. 用队列实现栈、20. 有效的括号、1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

文章目录232.用栈实现队列思路代码225.用队列实现栈思路代码20.有效的括号思路代码1047.删除字符串中的所有相邻重复项思路代码232.用栈实现队列力扣链接思路有两个栈，当需要弹栈的时候把第一个栈的元素放到第二个栈中，这样第二个栈的栈顶就是原来第一个栈的栈底，把第二个栈栈顶元素弹出即可。后面再加元素的时候往第一个栈加，不影响我弹栈的时候弹第二个栈（已经顺序了），当第二个栈空了以后，再将第一个

m0_73799676·2025-04-18 20:23

Leetcode-day09-栈和队列

232.用栈实现队列栈是先进后出，队列是先进先出。要用栈实现队列的入队，出队等操作，入队其实很简单，就是入栈就可以，主要是出队，这里可以用两个栈，来实现队列的先进先出。进栈放到in栈，出栈的时候先把in栈里面所有的元素都放到out栈里，然后对out栈出，就实现了队列的先进先出的效果。classMyQueue{privateStackin;privateStackout;publicMyQueue(

Ning_SE·2025-04-18 20:53

Day 9 - Leetcode 232用栈实现队列 | Leetcode 225用队列实现栈

文章目录栈stack队列queueleetcode232leetcode225栈stack先进后出可以用链表、数组实现栈的结构java中容器：类：java.util.Stack实现：java.util.LinkedList

imlxinyu·2025-04-18 20:22

DAY 45 leetcode 28的kmp算法实现

KMP算法的思路例：文本串：aabaabaaf模式串：aabaaf两个指针分别指向上下两串，当出现分歧时，并不将上下的都重新回退，而是利用“next数组”获取已经比较过的信息，上面的指针不动，而下面的回退到第n个如：i指向b文本串：aabaabaaf模式串：aabaafj0&&s.charAt(j)!=s.charAt(i)){j=arr[j-1];}//如果相同，j先往前移动一格，再将arr[i

Fantasydg·2025-04-18 20:22

05-算法打卡-数组-二分查找-leetcode(367)-第五天

1题目地址367.有效的完全平方数-力扣（LeetCode）367.有效的完全平方数-给你一个正整数num。如果num是一个完全平方数，则返回true，否则返回false。

Bonnie_1215·2025-04-18 20:52

DAY 47 leetcode 232--栈与队列.用栈实现队列

题号232请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：classMyQueue{StackstackIn;StackstackOut;/**Initializeyourdatastructurehere.*/publicMyQueue(){stackIn=newStack();//负责出栈}/**Pushelementxtothe

Fantasydg·2025-04-18 20:21

Crawl4AI：重塑大语言模型数据供给的开源革命者

一、数据革命：大语言模型进化的新燃料1.1数据供给的范式转移传统LLM训练依赖的封闭数据集，在动态信息处理

芯作者·2025-04-18 19:47

【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~1.环境准备（亲测有效）

一、环境准备【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~1.环境准备（亲测有效）二、环境验证【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~2.环境验证（亲测有效

老周有AI~算法定制·2025-04-18 18:35

AI测试入门：什么是大型语言模型（LLM）？

1.2大语言模型的历史发展二、大语言模型的工作原理2.1Transformer架构2.1.1自注意力机制2.2预训练与微调2.3.1预训练2.3.2微调三、大语言模型的应用场景3.1文本生成3.2机器翻译

blues_C·2025-04-18 17:34

4090租用，各云GPU平台价格对比清单及建议

智星云算力·2025-04-18 15:16

JAVA刷题记录:专题一双指针

283.移动零-力扣（LeetCode）classSolution{publicvoidmoveZeroes(int[]nums){for(intdest=-1,cur=0;cur=n-1)break;

用屁屁笑·2025-04-18 14:11

MuJoCo Playground 机器人强化学习入门教程（一）

系列文章目录目录系列文章目录前言一、学习RL智能体1.1使用braxPPO进行培训1.2使用RSL-RL进行训练二、欢迎来到MuJoCoPlayground！

强化学习与机器人控制仿真·2025-04-18 13:05

AI 产品开发流程全解析：从需求到部署的六大阶段

六大核心阶段总览需求分析（BusinessUnderstanding）数据收集与处理（DataCollection&Preprocessing）模型训练与优化（ModelTraining&Optimization

Yoan AI Lab·2025-04-18 13:29

机器学习：利用Spark MLlib实现分布式机器学习算法训练与预测。

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍近年来，随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，基于大规模数据处理的机器学习算法也在迅速发展壮大。机器学习（MachineLearning）是一门融合了统计、模式识别、计算机科学、数据挖掘等多领域知识而成的交叉学科，其目的是利用已知的数据，对未知的数据进行预测、分类、聚类、降维等任务，从而提高计算机程序的学习能力，改善自身的决策能力，解决实际问题。随着

AI天才研究院·2025-04-18 12:56

Leetcode链表题总结

一、链表介绍链表是用一组位于任意位置的存储单元存储线性表的数据结构，这组存储单元可以是连续的，也可以不连续。链表的操作有初始化、添加、遍历、插入、删除、查找等。链表分为单向链表和双向链表。使用链表时，可以直接用STLlist,也可以自己写链表。如果自已写代码实现链表，有两种编码实现方法：动态链表、静态链表。二、链表实现数组模拟单链表//head存储链表头，e[]存储节点的值，ne[]存储节点的ne

gdtdgxc·2025-04-18 12:25

Leetcode 325. 和等于 k 的最长子数组长度【Plus题】

1.2.题目地址https://leetcode.cn/problems/maximum-size-subarray-sum-equals-k/description/2.解题方法2.1.解题思路哈希表

Benjamin Tang·2025-04-18 12:55

Leetcode 2814. 避免淹死并到达目的地的最短时间【Plus题】

1.题目基本信息1.1.题目描述现给定一个n*m的索引从0开始的二维字符串网格land，目前你站在为“S”的单元格上，你需要到达为“D”的单元格。在这片区域上还有另外三种类型的单元格：“.”：这些单元格是空的。“X”：这些单元格是石头。“*”：这些单元格被淹没了。每秒钟，你可以移动到与当前单元格共享边的单元格（如果它存在）。此外，每秒钟，与被淹没的单元格共享边的每个空单元格也会被淹没。在你的旅程中

Benjamin Tang·2025-04-18 12:54

【LeetCode基础算法】滑动窗口与双指针

定长滑动窗口总结：入-更新-出。入：下标为i的元素进入窗口，更新相关统计量。如果iint:ans=0num_vowels=0forright,cinenumerate(s):ifcin'aeiou':num_vowels+=1#第一步：入ifright

huanjin_w·2025-04-18 12:24

大模型面经之bert和gpt区别

BERT和GPT是自然语言处理（NLP）领域中的两种重要预训练语言模型，它们在多个方面存在显著的区别。以下是对BERT和GPT区别的详细分析。

cv2016_DL·2025-04-18 11:49

分布偏移 (Distribution Shift)

分布偏移(DistributionShift)是指在机器学习中，模型在训练时所接触到的数据分布与模型在实际应用（测试或部署）时所遇到的数据分布存在差异的现象.换句话说，模型学习的是一个特定的数据模式，但当它遇到与训练数据不同模式的新数据时

frostmelody·2025-04-18 11:48

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