LeetCode训练第97页

代码随想录训练营Day16:二叉树查找最近的公共祖先

1.501二叉搜索树中的众数两种方法来求解一个二叉搜索树中的众数1.使用通用的递归的方式来求解一个众数思路：首先我们生成一个哈希表来存储一个数据的频数，然后写一个自定义的比较器，根据比较器将数组进行一个排序，最后输出一个结果。重点：1.二叉搜索树的中序遍历。确定一个返回值，终止条件和每一层的操作就按照中序遍历的递归方式进行改写。2.vector>vec，其中对应的一个是一个有序对。vec.firs

mooc666quq·2025-04-13 07:18

力扣第272场周赛

周赛链接：竞赛-力扣（LeetCode）全球极客挚爱的技术成长平台这场周赛是在课堂上模拟的,总体来说比较简单,但不幸被老师压力了。

一只鱼^_·2025-04-13 06:41

基于跨架构算法的高效物联网漏洞挖掘系统跨架构高效物联网漏洞挖掘系统搭建可视化界面构建上

网页前端由js、html、css语言编写完成，使用Python语言完成后端实现核心算法的编写和检测模型的训练。

XLYcmy·2025-04-13 05:03

验证二叉搜索树c语言,2019 算法面试相关(leetcode)--树、二叉树、二叉搜索树

树是一种数据结构，它是由n(n>=1)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：每个结点有零个或多个子结点；没有父结点的结点称为根结点；每一个非根结点有且只有一个父结点；除了根结点外，每个子结点可以分为多个不相交的子树二叉树(BinaryTree)是每个结点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”(l

miao君·2025-04-13 04:28

LeetCode精选TOP面试题098.验证二叉搜索树

题目描述给定一个二叉树的根节点root，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。有效二叉搜索树定义如下：节点的左子树只包含小于当前节点的数。节点的右子树只包含大于当前节点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。exampleinput:root=[2,1,3]output:trueinput:root=[5,1,4,null,null,3,6]output:false解题思路深度优先搜索中序遍历

whtli·2025-04-13 04:58

【Python训练营】Python每日一练----第18天:贪吃蛇长度（三引号用法）

Hello，大家好我叫是Dream呀，一个有趣的Python博主，多多关照2021年度博客之星TOP100,2021年度博客之星领域TOP5，Python领域优质创作者，欢迎大家找我合作学习（文末有VX想进学习交流群or学习资料欢迎+++）入门须知：这片乐园从不缺乏天才，努力才是你的最终入场券！最后，愿我们都能在看不到的地方闪闪发光，一起加油进步“一万次悲伤，依然会有Dream，我一直在最温暖的地

是Dream呀·2025-04-13 03:54

Checkpoint 模型与Stable Diffusion XL（SDXL）模型的区别

架构和应用场景上有显著区别，以下是主要差异的总结：1.基础架构与定位Checkpoint模型是基于StableDiffusion官方基础模型（如SD1.4/1.5）通过微调（Fine-Tuning）或融合训练得到的衍生模型

不确定性确定你我·2025-04-13 02:20

「实战拆解」我用ChatGPT搞定整个季度绩效总结，效率翻倍！

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-04-13 01:10

层归一化详解及在 Stable Diffusion 中的应用分析

在深度学习中，归一化（Normalization）技术被广泛用于提升模型训练的稳定性和收敛速度。本文将详细介绍几种常见的归一化方式，并重点分析它们在StableDiffusion模型中的实际使用场景。

AIGC_增益·2025-04-13 01:10

【人脸识别中的“类内差异”和“类间差异】

对应DeepID1：只用SoftmaxLoss训练模型分类，模型只学会“爸爸和妈妈是不同的人”。

学渣67656·2025-04-13 00:34

科技快讯 | DeepSeek 公布模型新学习方式；Meta发布开源大模型Llama 4；谷歌推出 Android Auto 14.0 正式版

Meta同时训练更强大的Behemoth模型。Llama4已在40个国家更新为MetaAI助手，多模态功能仅限美国英语。MetaCEO扎克伯格强调开源

最新科技快讯·2025-04-12 23:01

Transformer大模型实战教师学生架构

然而，由于Transformer模型的参数量巨大，训练和推理的时间和计算资源成本也非常高昂，因此在实际应用中，如何在保证模型效果的同时，降低计算资源的消耗，成为了一个重

AI天才研究院·2025-04-12 23:30

从零开始构建智能聊天机器人：Rasa与ChatGPT API实战教程

本文将通过详细教程，手把手教你使用Rasa框架和ChatGPTAPI构建可交互的Web端聊天机器人，涵盖环境搭建、模型训练、API调用到部署运维的全流程。

Tech Synapse·2025-04-12 23:29

重磅推荐-2024大模型与研发提效最佳实践PPT资料合集（27份）.zip

1、3D虚拟人AIGC全链营销提效.pdf2、AIChecklist：Qunar结合AIGC在测试域的提效实践.pdf3、AIGC与业务提效：多模态预训练模型在OPPO端云场景的落地实践.pdf4、AIGC

安全方案·2025-04-12 23:29

Leetcode-最长回文子串

1.题目描述给你一个字符串s，找到s中最长的回文子串。示例一：输入：s="babad"输出："bab"解释："aba"同样是符合题意的答案。示例二：输入：s="cbbd"输出："bb"示例三：输入：s="a"输出："a"2.解题思路根据题目的意思我们可以知道简单的循环暴力解法加上判断字符串是否是回文字符串时间可能会超出限制。所以我们在判断回文字符串的时候采用双指针的思想，运用中心扩展法来解决问题。

一梦花海·2025-04-12 22:57

【AI】LoRA技术深度解析：大模型高效微调的革命性突破

其核心原理是将预训练模型的权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积（W′=W+BAW'=W+BAW′=W+BA），仅训练新增的秩为r的低维参数（通常r=8-64）。

酱学编程·2025-04-12 22:26

LeetCode 409. 最长回文串

LeetCode409.最长回文串文章目录LeetCode409.最长回文串题目描述一、解题关键词二、解题报告1.思路分析2.时间复杂度3.代码示例2.知识点总结题目描述给定一个包含大写字母和小写字母的字符串

大涛小先生·2025-04-12 22:56

微调和蒸馏：详细技术全解_蒸馏微调

微调，这涉及调整预训练模型的参数，以提高在特定领域任务上的表现。虽然完整的微调会更新所有权重，但近年来如LoRA（Low-RankAdaptation，低秩适

慕烟疏雨·2025-04-12 22:56

大模型微调和蒸馏有什么技术性差别？_微调和蒸馏的区别是什么

通过训练学生模型模仿教师模型的行为，实现模型压缩和性能保留的目标。蒸

慕烟疏雨·2025-04-12 22:56

硅基流动：免费领取2000万Token，畅享AI大模型盛宴！

其核心团队来自清华大学、MIT等顶尖高校，致力于为企业和开发者提供高性能的AI模型推理和训练解决方案。

·2025-04-12 22:57

LeetCode每日一题4.12

3272.统计好整数的数目问题分析题目要求找到n位数中有多少个“好整数”，即其数位重新排列后能得到一个k回文整数的整数。核心思想是直接生成所有可能的k回文整数，然后检查这些回文整数的数位排列是否唯一，以避免重复计数。枚举思考枚举所有长为n的回文数，（枚举左半边）如果回文数可以被k整除怎么计算有多少个与之对应的好整数（重排后的数字）如何不重不漏的统计生成回文数：回文数的特点是对称。例如，对于长度为5

WaitWaitWait01·2025-04-12 22:52

GPU集群上分布式训练大模型

总结一下如何在超算系统上进行预训练大模型的分布式训练/微调，文中代码已上传至github实验环境集群1：国家广州超算星逸A800智能AI集群GPU：8*NvdiaTesla-A80080G显存CPU：2

沐岩:)·2025-04-12 21:48

《多模态大语言模型视觉提示》综述

多模态大语言模型（MLLMs）为预训练的大语言模型（LLMs）赋予了视觉能力。尽管LLMs中的文本提示已被广泛研究，视觉提示则为更细粒度和自由形式的视觉指令开辟了新天地。

大语言模型·2025-04-12 21:47

003 数据结构入门：八大数据结构核心详解，从此告别“无从下手”！

本文将详解数组、链表、栈、队列、哈希表、集合等基础数据结构，从底层原理到应用场景，搭配LeetCode经典题目，助你快速构建数据结构知识体系！

智趣代码实验室·2025-04-12 20:14

AI大模型重塑新媒体变现格局：智能写作技术助力腾飞！

这些大型神经网络模型，经过海量的数据训练，具备了出色的

AGI学习社·2025-04-12 20:42

leetcode322. Coin Change

题目：题目链接思路：第一反应是dfs，然后感觉太麻烦了，想到dp，感觉dp简单点。首先令dp[i]为amount=i时最少的硬币数，那么可以得到其状态转移方程：dp[i]=forcoinincoins:if(i>=coin)max(dp[i−coin]+1,dp[i])dp[i]=for\coin\in\coins:if(i>=coin)max(dp[i-coin]+1,dp[i])dp[i]=f

欲买桂花同载酒终不似少年游·2025-04-12 20:11

leetcode 204. Count Primes

题目描述这是道纯数学类问题。先回忆一下，素数的定义。质数（英文名：Primenumber）又称素数，是指在大于1的自然数中，除了1和它本身以外不再有其他因数的自然数。质数又称素数。一个大于1的自然数，除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数叫做质数；否则称为合数（规定1既不是质数也不是合数）。可以用简单好理解的Eratosthenes筛法，时间复杂度是O(nloglogn)。算法从小到大枚举所有

洞阳·2025-04-12 20:41

leetcode 264. Ugly Number II

动态规划解决。关键是理解如何生成新的丑数。这道题和经典的斐波那契数列问题其实是一样的。求第n个数，需要用第n个数前面的数来求。不同的是，斐波那契数列不会重复。而本题的丑数，会重复出现。classSolution{public:intnthUglyNumber(intn){//dp[i]表示第i个丑数，dp[0]无意义vectordp(n+1);dp[1]=1;intp2=1;intp3=1;int

洞阳·2025-04-12 20:41

leetcode 322. Coin Change 零钱兑换(中等)

一、题目大意标签:动态规划https://leetcode.cn/problems/coin-change给你一个整数数组coins，表示不同面额的硬币；以及一个整数amount，表示总金额。

okokabcd·2025-04-12 19:40

基础算法训练7

目录库存管理II翻转对合并K个升序链表存在重复元素II字符串相乘字符串解码在每个树行中找最大值数据流的中位数被包围的区域为高尔夫比赛砍树库存管理IILCR159.库存管理III-力扣（LeetCode）

祁小白2024·2025-04-12 19:09

leetcode 322. Coin Change

这道题也是完全背包问题。注意与第518题和第377题对比。这道题要求的是最少可以用多少个物品装满背包，不关心所选物品的组合方式和排列方式。因此，外层循环既可以是对物品的遍历，也可以是对容量的遍历。第518题，要求的是装满背包的物品的组合数，不关心所选物品的先后顺序，因此求的是组合数，所以外层循环必须是对物品做遍历，内层循环必须是对容量做遍历。第377题，要求的是装满背包的物品的排列数，选相同的物品

洞阳·2025-04-12 19:38

领域专用对话大模型深度适配方案

LLaMA-2-13B的LoRA+PTuning联合优化一、LLaMA-2-13B核心特性解析1.1架构创新点特性LLaMA-1LLaMA-2-13B上下文窗口2048tokens4096tokens训练数据量

Sirius Wu·2025-04-12 18:28

谁才是AI王者？ DeepSeek、Grok、千问、ChatGPT、Claude大模型终极PK

2月18日，马斯克推出了他的用20万张GPU训练的最新的“地表最强”的大模型Grok3。2月24日，Anthropic开发的最新版本的AI模型Claude-3.7Sonnet公布。

qweqwety·2025-04-12 15:10

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（十四）—— 用于弱光图像增强的零 DCE

目录简介下载LOL数据集创建TensorFlow数据集零DCE框架了解光线增强曲线DCE-Net损失函数色彩恒定损失曝光损失光照平滑度损失空间一致性损失深度曲线估计模型训练推论测试图像推理政安晨的个人主页

政安晨·2025-04-12 15:40

基于Python控制台的机器学习的恶意软件检测系统

模型训练：选择一个机器学习模型进行训练，比如决策树、随机森林

源码空间站TH·2025-04-12 14:38

2025终极指南：AI大模型从入门到精通

AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？

程序员丸子·2025-04-12 13:28

从零实现DCGAN：生成二次元动漫头像

一、GAN技术原理与DCGAN架构生成对抗网络（GAN）由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，通过对抗训练实现数据生成。

Evaporator Core·2025-04-12 11:47

搭建大模型知识库流程，以及基于langchain实现大模型知识库案例

“RAG检索增强生成是为了解决大模型知识不足的问题”大模型主要面临三个问题：垂直领域内的知识不足大模型知识有时间限制大模型幻觉问题第一个问题产生的原因是因为，没有经过垂直领域数据训练的大模型普遍表现不好

AI程序猿人·2025-04-12 10:42

【大模型】—LangChain开源框架介绍

然而现有预训练大模型也存在一定技术缺陷，如仅有通用知识表示，知识只截止在训练时的日期，对于新知识

麦道先生·2025-04-12 10:41

yolov8-pose关键点标注文件转换代码——json格式转txt格式

1、yolov8数据集txt文件的两种格式（两种格式都可用于关键点训练）（yolov8pose官方：PoseEstimationDatasetsOverview-UltralyticsYOLODocs）

深漂阿碉·2025-04-12 10:06

刷题日记3

2025.1.141838.最高频元素的频数1838.最高频元素的频数-力扣（LeetCode）classSolution{public:intmaxFrequency(vector&nums,intk

lululiangi·2025-04-12 09:01

tensorflow 多GPU训练

使用多块GPU训练多个算法不同算法在不同GPU上训练（实质上还是单GPU--->单算法）以上方法实现的是控制GPU的使用情况多GPU并行训练单个算法数据并行demo不同算法在不同GPU上训练（实质上还是单

马弄一下·2025-04-12 09:59

【C++经典例题】字符串转整数（atoi）的实现与解析

经典例题期待您的关注目录一、问题描述二、解题思路三、代码实现四、代码逻辑详解1.变量初始化2.忽略前导空格3.处理符号4.转换数字5.返回结果一、问题描述LCR192.把字符串转换成整数(atoi)-力扣（LeetCode

倔强的石头_·2025-04-12 08:57

大语言模型有什么区别？带你了解DeepSeek、Kimi、文心一言、通义千问

训练数据侧重：训练数据包含大量学术论文、代码库（如GitHub）、专业文献，在STEM（科学、技术、工程、数学）领域回

xingchenhy·2025-04-12 08:57

C++编程-字符串转化整数(atoi)-leetcode

题目：请你来实现一个myAtoi(strings)函数，使其能将字符串转换成一个32位有符号整数（类似C/C++中的atoi函数）。函数myAtoi(strings)的算法如下：1.读入字符串并丢弃无用的前导空格2.检查下一个字符（假设还未到字符末尾）为正还是负号，读取该字符（如果有）。确定最终结果是负数还是正数。如果两者都不存在，则假定结果为正。3.读入下一个字符，直到到达下一个非数字字符或到达

残心花·2025-04-12 07:21

C++ 手写实现字符串转整数atoi函数 (leetcode字符串转整数 atoi)

intMyatoi(stringstr){inti=0;intn=str.size();intflag=0;//标记正负intans=0;intans_end=0;for(i;i='0'&&str[i]='0'&&str[i]<='9'){ans_end=ans;//这里用ans_end标记转换前的数，目的是为了判断转换后是否值溢出（超过Int最大位或最小位）ans=ans*10+(str[i]-

Kingnoil·2025-04-12 07:51

DeepSeek打破AI天花板：MoE架构+RL推理，效率提升5倍的底层逻辑

文章目录一、引言二、MoE架构：高效计算的核心支撑（一）MoE架构概述（二）DeepSeekMoE架构的创新点（三）MoE架构的代码实现示例三、RL推理：智能提升的关键驱动（一）RL推理概述（二）R1的训练流程

程序边界·2025-04-12 07:49

DeepSeek 框架的主要核心架构、关键技术、模型训练

DeepSeek框架的工作原理主要体现在核心架构、关键技术、模型训练等多个层面，具体如下：核心架构混合专家架构（MoE）：MoE架构就像是一个有很多专家的团队，每个专家都擅长处理某一类特定的任务。

meisongqing·2025-04-12 07:42

如何基于BERT模型微调出一个医疗问答的模型

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种由Google开发的预训练语言模型，利用Transformer架构进行双向编码。

2401_89793006·2025-04-12 05:58

算法训练最大的算式（动态规划）

问题描述题目很简单，给出N个数字，不改变它们的相对位置，在中间加入K个乘号和N-K-1个加号，（括号随便加）使最终结果尽量大。因为乘号和加号一共就是N-1个了，所以恰好每两个相邻数字之间都有一个符号。例如：N=5，K=2，5个数字分别为1、2、3、4、5，可以加成：1*2*(3+4+5)=241*(2+3)*(4+5)=45(1*2+3)*(4+5)=45……输入格式输入文件共有二行，第一行为两个

f_zyj·2025-04-12 03:47

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