LeetCode训练第93页

程序员转行大模型全指南：五大热门岗位，抓住IT行业最后的风口！AI大模型学习路线，非常详细！

此外，工程师还需要关注模型训练过程中的性能优化，确保模型在有限的计算资源下达到最佳效果。

AGI大模型老王·2025-04-17 14:37

如何将深度学习模型部署到Web应用 - 深度学习教程

但是，如何将这些在实验室中训练好的深度学习模型部署到实际的Web应用中，却是一个让很多人头疼的问题。别担心，今天我们就来详细解读这个过程，带你一步步实现深度学习模型的Web应用部署。

shandianfk_com·2025-04-17 11:44

Nautilus脚本踩坑记录：为Gnome文件浏览器（Nautilus）添加右键菜单，快速打开Tensorboard

引子当使用Tensorboard进行神经网络训练的可视化时，训练完后可能有许多记录文件夹，在shell里使用命令查看各个训练结果十分不便（需要指定具体的文件夹），因此有了在文件浏览器中添加右键菜单，快速打开

步子大了吧·2025-04-17 10:39

2025年水利水电安全员B证考试好考吗？

复习准备：充分的复习和模拟考试训练有助于提高通过率

学视线123·2025-04-17 06:13

LeetCode 2105给植物浇水II

LeetCode算法题解析：两人浇灌植物的最少补水次数一、题目详细解读在这个有趣的算法问题中，我们面临这样一个场景：Alice和Bob要给花园里排成一行的n株植物浇水。

雾月55·2025-04-17 05:33

训练缩短95％！Event3DGS让你的3DGS全面提速！

编辑：计算机视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫码加入！

计算机视觉工坊·2025-04-17 04:56

LeetCode算法题(Go语言实现)_47

题目给你一个mxn的迷宫矩阵maze（下标从0开始），矩阵中有空格子（用‘.’表示）和墙（用‘+’表示）。同时给你迷宫的入口entrance，用entrance=[entrancerow,entrancecol]表示你一开始所在格子的行和列。每一步操作，你可以往上，下，左或者右移动一个格子。你不能进入墙所在的格子，你也不能离开迷宫。你的目标是找到离entrance最近的出口。出口的含义是maze边

LuckyLay·2025-04-17 03:50

LeetCode算法题(Go语言实现)_42

题目给定一个二叉搜索树的根节点root和一个值key，删除二叉搜索树中的key对应的节点，并保证二叉搜索树的性质不变。返回二叉搜索树（有可能被更新）的根节点的引用。删除步骤：首先找到需要删除的节点如果找到了，删除它一、代码实现funcdeleteNode(root*TreeNode,keyint)*TreeNode{ifroot==nil{returnnil}ifkeyroot.Val{root.

LuckyLay·2025-04-17 03:20

LeetCode算法题(Go语言实现)_36

题目给定一个二叉树的根节点root，和一个整数targetSum，求该二叉树里节点值之和等于targetSum的路径的数目。路径不需要从根节点开始，也不需要在叶子节点结束，但是路径方向必须是向下的（只能从父节点到子节点）。一、代码实现（双重递归法）funcpathSum(root*TreeNode,targetSumint)int{ifroot==nil{return0}//计算以当前节点为起点的

LuckyLay·2025-04-17 03:50

LeetCode算法题(Go语言实现)_45

题目n座城市，从0到n-1编号，其间共有n-1条路线。因此，要想在两座不同城市之间旅行只有唯一一条路线可供选择（路线网形成一颗树）。去年，交通运输部决定重新规划路线，以改变交通拥堵的状况。路线用connections表示，其中connections[i]=[a,b]表示从城市a到b的一条有向路线。今年，城市0将会举办一场大型比赛，很多游客都想前往城市0。请你帮助重新规划路线方向，使每个城市都可以访

LuckyLay·2025-04-17 03:49

【初阶数据结构篇】单链表OJ题（上篇）

前言：本篇文章是一篇训练题，以锻炼自己的思维为主，题目相对较简单，便

far away4002·2025-04-17 01:12

大语言模型（LLM）的训练和推理

一、大语言模型简介大语言模型（如GPT、BERT、LLaMA、Grok等）是基于深度神经网络（主要是Transformer架构）的模型，通过在大规模文本数据上训练，学习语言的统计规律、语义和上下文关系。

爱看烟花的码农·2025-04-17 01:12

leetcode_跳跃游戏

你是一颗棋子。你总是担心你到不了彼岸。每走一步，你都会好奇，这一次，你是不是拥有了更远的距离。然而有时候，你甚至都迈不出下一步。有，你就赢了；一直没有，你就输了。classSolution{public:boolcanJump(vector&nums){intmaxr=0;intn=nums.size();for(inti=0;i=n-1)returntrue;}returnfalse;}};

Roswellii·2025-04-17 01:38

LeetCode-55.跳跃游戏详解

文章目录问题背景解题思路示例讲解示例1示例2代码实现总结问题背景给你一个非负整数数组nums，你最初位于数组的第一个下标。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个下标，如果可以，返回true；否则，返回false。示例1：输入：nums=[2,3,1,1,4]输出：true解释：可以先跳1步，从下标0到达下标1,然后再从下标1跳3步到达最后一个下标。示例2：输入

zhang.ys·2025-04-17 01:38

SpringAI+DeepSeek大模型应用开发——1 AI概述

AI领域常用词汇LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）能理解和生成自然语言的巨型AI模型，通过海量文本训练。例子：GPT-4、Claude、DeepSeek、文心一言、通义干问。

空说·2025-04-16 22:51

机器学习KNN算法

1.KNN的核心原理KNN是一种基于实例的学习（Instance-BasedLearning），也称为惰性学习（LazyLearning），因为它不会在训练阶段构建显式模型，而是在预测时直接计算

zhglhy·2025-04-16 22:16

8、C++算法之代码随想录（链表）——环形链表II

（1）题目力扣——142.环形链表II-力扣（LeetCode）给定一个链表的头节点head，返回链表开始入环的第一个节点。如果链表无环，则返回null。

画个逗号给明天"·2025-04-16 21:44

C PRIMER PLUS——第4节：三大结构

目录1.顺序结构2.选择结构3.循环结构4.3种无限循环5.跳转控制语句6.扩展7.综合训练（1）while练习（2）for练习（3）if-else练习①判断一个数是奇数还是偶数②判断一个年份是否为闰年

航Hang*·2025-04-16 21:42

RT-2论文深度解读：视觉-语言-动作统一模型的机器人泛化革命

1.核心问题与挑战传统机器人学习存在两大瓶颈：数据效率低下：依赖特定场景的机器人操作数据（如抓取、推压），收集成本高泛化能力局限：模型仅能完成训练中出现过的任务，无法应对长尾场景RT-2的创新目标：利用互联网规模的视觉语言预训练知识

zhaoyqcsdn·2025-04-16 21:11

贡献 Triton 算子库

1FlagGemsFlagGems是使用OpenAI推出的Triton编程语言实现的高性能通用算子库，旨在为大语言模型提供一系列可应用于PyTorch框架的算子，加速模型的推理与训练。

哦豁灬·2025-04-16 20:39

Rasa中config.yml文件信息详细解释

config.yml是非常关键的配置文件之一，它的作用是定义你的对话机器人使用哪些模型组件来完成：意图识别（NLU）实体抽取（NER）对话管理（Core）作用简述部分功能recipe指定使用哪种Rasa模型训练流程

YiHanXii·2025-04-16 20:37

深度学习——图像分类（CNN）—训练模型

训练模型1.导入必要的库2.定义超参数3.读取训练和测试标签CSV文件4.确保标签是字符串类型5.显示两个数据框的前几行以了解它们的结构6.定义图像处理参数7.创建图像数据生成器8.设置目录路径9.创建训练和验证数据生成器

芜蓼·2025-04-16 20:06

新一代AI架构实践：数字大脑AI+智能调度MCP+领域执行APP的黄金金字塔体系

新一代AI架构实践：数字大脑+智能调度+领域执行的黄金金字塔体系一、架构本质的三层穿透性认知1.1核心范式转变（CPS理论升级）传统算法架构：数据驱动→特征工程→模型训练→业务应用新一代AI架构：物理规律建模

Julian.zhou·2025-04-16 17:16

LLaMA Factory 微调框架的部署

二、LLaMAFactory部署1.环境说明1.1硬件要求1.2环境版本推荐2.部署2.1下载git源码2.2安装2.3启动总结前言在深度学习的浪潮中，预训练大语言模型（LargeLan

TA zhao·2025-04-16 17:43

Ubuntu 服务器Llama Factory 搭建DeepSeek-R1微调训练环境

1.首先了解一下什么是LLM微调LLM微调指的是在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的任务数据或领域数据，通过进一步的训练来调整模型的参数，使其在特定任务或领域上能够表现得更好。

大鱼>·2025-04-16 16:40

C++每日训练 Day 15：构建线程池支持的事件中心 SignalHub（易学版）

本篇目标是：用通俗易懂的方式，从零构建一个支持线程池调度的事件中心SignalHub，结合我们前几天学到的协程与resume技术，打造一个结构清晰、易于学习、可用于实际工程的异步事件系统。✅简单回顾：我们已经学会了什么？技术点说明协程机制使用co_await挂起，resume恢复执行Awaiter类用于管理协程何时挂起、谁来恢复信号发射使用emit()来触发一个事件调度器接口使用Dispatche

嵌入式Jerry·2025-04-16 16:09

使用 LLaMA-Factory 对 DeepSeek R1进行微调教程

微调简介模型微调通过在特定任务数据集上继续训练预训练模型来进行，使得模型能够学习到与任务相关的特定领域知识。

斯晴晚·2025-04-16 16:08

贪心算法练习day.5

-力扣（LeetCode）题目描述：给定一个区间的集合intervals，其中intervals[i]=[starti,endi]。返回需要移除区间的最小数量，使剩余区间互不重叠。

console·2025-04-16 16:07

Day1——56.LeetCode 合并区间(贪心算法)

2.题目解答 OK废话不多说题目见连接LeetCode56。大概意思就是数组元素是一些区间，将相交的区间进行合并，最终输出结果。首先下意识的发现我们需要对区间进行排序，因为需要

到底怎么取名字不会重复·2025-04-16 15:36

Leetcode：贪心算法

总结：（1）排序【Leetcode455、Leetcode435(区间大小-排序尾区间)、Leetcode452(交区间-排序头区间)、Leetcode406(重要性)】；（2）相邻两侧关系【Leetcode135

小威威__·2025-04-16 15:36

代码随想录算法训练营Day35 | 435. 无重叠区间、763.划分字母区间、56. 合并区间 | Python | 个人记录向

无重叠区间做题基于左边界的贪心算法基于左边界，把452.用最少数量的箭引爆气球代码稍做修改763.划分字母区间做题看文章56.合并区间做题看文章以往忽略的知识点小结个人体会435.无重叠区间代码随想录：435.无重叠区间Leetcode

修远Python·2025-04-16 15:35

智能革命浪潮：大模型重塑商业未来

以下是核心进展与趋势：一、技术突破：算力与效率的跃升分布式训练框架云计算服务商通过千卡级并行计算技术，将模型迭代周期压缩至72小时。

Ai时事评说·2025-04-16 15:34

《多模态融合改进》目录一览 | 专栏介绍，多模态的全方位改进，提供多模态模型改进完整项目包-开箱即用

必读内容不清楚如何输入多个模态的图像⁉️输入后如何分别进行训练并融合⁉️如何进行多模态模型改进⁉️1️⃣本专栏提供完整的多模态改进项目框架，开箱即用，一键运行。2️⃣提供模型的全方位改进范式.

Limiiiing·2025-04-16 15:01

langchain +Ollama+调用本地deepseek模型python代码实现

你可以使用langchain定义的格式封装自己训练好的模型。通过langchain调用。首先是在python环境中创建一个项目，并指定创建的虚拟环境。如图所示。

嘘~~3·2025-04-16 13:53

DAY05：【pytorch】图像预处理

torchvision.transforms：常用的图像预处理方法torchvision.datasets：常用数据集的dataset实战，MINIST，CIFAR-10，ImageNet等torchvision.model：常用的模型预训练

CHO2022·2025-04-16 13:21

DAY06：【pytorch】图像增强

1、基本概念数据增强，又称数据增广、数据扩增，是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力2、裁剪——Crop2.1transforms.CenterCrop功能：从图像中心裁剪图片size

CHO2022·2025-04-16 13:49

NLP 现代教程：Transformer的训练与应用全景解读

NLP现代教程：Transformer的训练与应用全景解读一、Transformer的使用方式（TrainingandUse）如何使用Transformer模型？

pen-ai·2025-04-16 12:14

Day08【基于预训练模型分词器实现交互型文本匹配】

基于预训练模型分词器实现交互型文本匹配目标数据准备参数配置数据处理模型构建主程序测试与评估总结目标本文基于预训练模型bert分词器BertTokenizer，将输入的文本以文本对的形式，送入到分词器中得到文本对的词嵌入向量

Mechanotrooper·2025-04-16 12:12

Day08【使用不同的网络模型实现外卖评价情感分类】

使用不同的网络模型实现外卖评价情感分类1.目标2.文件目录3.主程序导入库配置全局随机种子训练主程序并行执行训练任务主程序入口超参数网格搜索并行训练和结果存储4.模型参数配置5.数据加载处理导入的库DataGenerator

Mechanotrooper·2025-04-16 12:42

机器学习--网格搜索

一、什么是网格搜索网格搜索（GridSearch），简单来说，就是通过遍历给定的超参数取值范围，尝试所有可能的超参数组合，并在每个组合下训练模型，根据模型在验证集上的性能指标（如准确率、均方误差等）来选择最优

2201_75491841·2025-04-16 11:39

Day09【基于Tripletloss实现的简单意图识别对话系统】

基于Tripletloss实现的表示型文本匹配目标数据准备参数配置数据处理TripletLoss目标TripletLoss计算公式公式说明模型构建网络结构设计网络训练目标损失函数设计主程序推理预测类初始化加载问答知识库文本向量化知识库查询主程序

Mechanotrooper·2025-04-16 11:39

大模型训练显存压缩实战：ZeRO-3 vs 梯度累积 vs 量化混合策略

一、显存瓶颈的本质与挑战大模型训练面临的核心矛盾是模型参数量指数级增长与GPU显存容量线性提升之间的鸿沟。

学术猿之吻·2025-04-16 10:02

打造自己的AI秘书矩阵：我的实战经验和避坑指南（实战技巧-1）

（提示词太模糊）；客服对话系统：AI直接把客户骂人的话翻译成英文发回去…（数据训练太菜）；本地部署失败：折腾了三天终于跑通模型，但只能在办公室

袁煦丞 cpolar内网穿透实验室·2025-04-16 10:31

DeepSeek-R1 私有化部署 ubuntu22.04 3060显卡

减少GPU依赖：DeepSeek有效降低了大规模训练对GPU资源的依赖，推动了AI产业链的重塑。国际

第十人i·2025-04-16 09:26

基于 PyTorch 的 LSTM 实现降雨量预测

包括数据准备、模型定义、训练和预测等。文章目录1.数据准备：2.模型定义：3.训练过程：4.预测和评估：5.可视化：代码实现1.数据准备：使用随机生成的数据作为示例，实际应用中请替换为真实数据。

hanfeng5268·2025-04-16 09:24

YOLOv2训练详细实践指南

BatchNormalization提高稳定性与收敛速度使用anchorboxes机制代替直接预测边界框引入维度聚类确定anchorboxes尺寸使用passthrough层融合高分辨率特征支持多尺度训练适应不同输入尺寸采用新的分类树结构支持更多

LIUDAN'S WORLD·2025-04-16 08:49

Leetcode 第426场周赛分析总结

3370.仅含置位位的最小整数AC代码classSolution{public:intsmallestNumber(intn){intx=1;while(x-1x相当于>=x+1，这是一种思维的转换能力。classSolution{public:intsmallestNumber(intn){return(1(n)))-1;}};3371.识别数组中的最大异常值AC代码classSolution{

王江奎·2025-04-16 07:11

PEFT实战（二）——基于Prompt的参数高效微调

这篇文章中，我们将一起学习如何使用软提示方法训练因果语言模型，以应用于分类任务。我们知道，prompt提示可以描述任务或提供我们希望模型学习的任务示例。

CM莫问·2025-04-16 06:34

YOLOv3 推理与后处理模块源码解析

一、YOLOv3模型推理过程源码解析推理过程指的是将输入图像送入训练好的YOLOv3模型，得到模型输出的预测结果。

LIUDAN'S WORLD·2025-04-16 06:32

基于深度学习与YOLOv的人脸表情识别方法研究

文中详细讨论了YOLOv3的工作原理，数据预处理方法，训练与测试流程，并展示了系统的应用场景，如图片识别、视频识别和实时识别等。适合人群：计算机视觉研究人员、深度学习爱好者和相关领域的工程师。

源码空间站TH·2025-04-16 05:31

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