leetcode训练

基于PaddleOCR的表格识别系统开发

系统将处理2500张合成表格图像作为训练数据，并在合成测试集上进行评估。系统核心功能包括表格检测、表格结构识别和表格内容识别三部分。1.1项目背景表格是信息传递的重要载体，广泛存在于各类文档中。
pk_xz123456·2025-06-29 14:37

RDK X5/X3 yolov5目标检测从环境搭建到设备集成

1、RDKX5yolov5目标检测之训练环境搭建2、RDKX5yolov5目标检测之pt转onnx3、RDKX5yolov5目标检测之开发机环境部署4、RDKX5yolov5目标检测之onnx转bin5
激萌の小宅·2025-06-29 14:07

口罩检测数据集-1591张图片疫情防控管理 智能门禁系统 公共场所安全监控

口罩检测数据集-1591张图片已发布目标检测数据集合集（持续更新）口罩检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示文件结构与使用建议使用建议技术标签YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8
cver123·2025-06-29 14:37

Deepoc大模型在半导体技术芯片性能应用协助突破物理极限

半导体垂直大模型在芯片设计中的应用与技术突破半导体垂直大模型（SemiconductorVerticalLLM）是专为芯片设计、制造与优化领域训练的大规模人工智能模型，其通过融合半导体物理、工艺知识、设计规则及行业经验
Deepoch·2025-06-29 13:32

Windows系统部署YOLOv5 v6.1版本的训练与推理环境保姆级教程

环境安装3.1创建并激活虚拟环境3.2安装`Pytorch`与`torchvision`3.3校验`Pytorch`安装3.4下载`YOLOv5``v6.1`源码3.5安装`YOLOv5`依赖3.6下载预训练模型
lujx_1024·2025-06-29 12:57

分布式训练架构解析

一、分布式训练的问题根源与需求驱动在深度学习领域，模型与数据规模呈指数级增长趋势，传统单机训练模式已难以满足日益复杂的业务需求，分布式训练技术应运而生，其核心驱动力源于以下三大关键困境：1.1算力瓶颈与训练效率危机单
·2025-06-29 11:55

C++入门笔记

出于未来找工作的需要，开始学习C++，并使用C++刷LeetCode。背景：本科有C语言课程，甚至学过汇编，研究生阶段主要使用Python。
张峻铖·2025-06-29 10:15

微调大语言模型(生成任务)，怎么评估它到底“变好”了？

一、微调时的评估：关注训练过程中的模型表现1.验证集Loss（ValidationLoss）微调训练时，我们会准备一部分数据作为验
茫茫人海一粒沙·2025-06-29 09:38

【AI大模型】26、算力受限下的模型工程：从LoRA到弹性智能系统的优化实践

然而，对于大多数企业和研究者而言，动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时，模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
无心水·2025-06-29 09:37

基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目 检测 输电线异物数据集 输电线缺陷数据集 绝缘子 如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集

张5种检测目标：‘burst’-爆裂‘defect’-缺陷‘foreign_obj’-异物‘insulator’-绝缘体‘nest’-窝（巢）带标注-YOLO格式可直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练如何使用
QQ67658008·2025-06-29 09:36

不懂的还在争论AI，懂行的已用Python+DeepSeek变现！逆袭机会就在AI应用层

大模型训练动辄千万美金，算法高深莫测，似乎离我们太远。别急，AI真正的革命性力量，正从神秘实验室涌向普通人的键盘——它的名字叫“AI应用层”。而拿到这张船票的钥匙，就是你早该学起来的：Python。
渡难繁辰·2025-06-29 09:06

【LeetCode 热题 100】42. 接雨水——（解法一）前后缀分解

Problem:42.接雨水【LeetCode热题100】42.接雨水——（解法二）双指针【LeetCode热题100】42.接雨水——（解法三）单调栈整体思路这段代码旨在解决经典的“接雨水”问题。
xumistore·2025-06-29 08:59

【机器学习&深度学习】前馈神经网络（单隐藏层）

四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失（Loss）6.4反向传播（手动）6.5更新参数（梯度下降）6.6循环训练七、训练过程可视化（思维图
一叶千舟·2025-06-29 08:59

【day51】复习日

内容来自@浙大疏锦行python打卡训练营@浙大疏锦行作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高
daomingwu017·2025-06-29 07:55

【行云流水a】淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL OpenRL/openrl PPO-for-Beginners: 从零开始实现强化学习算法PPO 强化学习框架verl 港大等开源GoT-R1

以下是DQN（DeepQ-Network）和PPO（ProximalPolicyOptimization）的全面对比流程图及文字解析。两者是强化学习的核心算法，但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异：graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式]A-->G[稳定性]A-->H[样本效率]A-->I[关键
行云流水AI笔记·2025-06-29 07:55

LeetCode Hot100(二分）

35.搜索插入位置题意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。请必须使用时间复杂度为O(logn)的算法。题解首先理解二分的做法，我们对于一个有序的序列，每一次都查询他中间的位置，如果当前位置大于他，那就肯定在大于他的那侧，反之就在他小于他的那侧，代码实现如下代码importjava.util.ArrayList;im
asom22·2025-06-29 07:54

LeetCode Hot 100：回溯

LeetCodeHot100：回溯46.全排列classSolution{private:vector>ans;public:vector>permute(vector&nums){if(nums.empty
UestcXiye·2025-06-29 07:54

《三生原理》如何优化注意力机制？

AI辅助创作：《三生原理》通过融合《周易》哲学的数理模型，对注意力机制进行了多维度优化，主要体现在动态计算重构、位置编码革新与训练效率提升三方面，具体路径如下：‌一、动态筛网替代传统注意力计算‌‌三级筛网分层过滤‌‌初级筛网‌
·2025-06-29 07:53

LeetCode Hot 100复习 移动零

给定一个数组nums，编写一个函数将所有0移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。请注意，必须在不复制数组的情况下原地对数组进行操作。classSolution{public:voidmoveZeroes(vector&nums){intn=nums.size();intleft=0;intright=0;while(right
源·2025-06-29 07:21

LeetCode Hot100(回溯)

46.全排列题意给定一个不含重复数字的数组nums，返回其所有可能的全排列。你可以按任意顺序返回答案。题解因为是所有的排列组合，我们每一个位置都取一遍数组的所有元素看看有没有重复的即可代码importjava.util.*;publicclassSolution{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]nums={1,2,3};permute(nums);}
asom22·2025-06-29 07:50

Bagel: 开源协作式AI数据管理平台的使用指南

Bagel:开源协作式AI数据管理平台的使用指南引言在人工智能和机器学习领域，高质量的数据集对于模型训练和推理至关重要。
llzwxh888·2025-06-29 07:46

衡水中学状元数学学习资料完整攻略

资料包含基础知识、题型解析、模块训练、思维拓展和学习方法，引导学生深入理解数学概念，培养逻辑思维和解决问题的能力。
向沙托夫问好·2025-06-29 06:14

CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络

CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型，并提供高级Python接口（类似于keras、pytorch等）。
struggle2025·2025-06-29 05:37

层归一化Layer Normalization

层归一化层归一化（LayerNormalization）是一种神经网络中常用的归一化技朧，用于在训练过程中加速收敛、稳定训练，并提高模型的泛化能力。
Summer_Anny·2025-06-29 05:06

【PyTorch】分布式训练报错记录-ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1)

最近，我在服务器上起基于PyTorch分布式框架的预训练实验，起初实验都在顺利进行，但是当我们把模型的深度与宽度调大之后，模型在训练几代之后便会出现如下的报错：WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api
XuecWu3·2025-06-29 05:05

力扣第10题-正则表达式匹配

力扣链接：10.正则表达式匹配-力扣（LeetCode）给你一个字符串s和一个字符规律p，请你来实现一个支持'.'和'*'的正则表达式匹配。'.'
清风序来·2025-06-29 04:33

【LeetCode】滑动窗口相关算法题

目录1、介绍2、核心思想3、算法题【1】长度最小的子数组1、介绍滑动窗口算法是一种高效处理数组/字符串子序列化问题的技术，它通过维护一个动态的窗口来避免不必要的重复计算。2、核心思想1、窗口定义：使用两个指针表示当前考察的子序列2、窗口移动：右指针扩张，扩大窗口范围，包含新元素；左指针收缩，缩小窗口范围，排除旧元素3、状态维护：在窗口移动过程中维护关键状态信息3、算法题【1】长度最小的子数组Lee
在成都搬砖的鸭鸭·2025-06-29 01:06

Leetcode百题斩-二叉树

二叉树作为经典面试系列，那么当然要来看看。总计14道题，包含大量的简单题，说明这确实是个比较基础的专题。快速过快速过。先构造一个二叉树数据结构。publicclassTreeNode{intval;TreeNodeleft;TreeNoderight;TreeNode(){}TreeNode(intval){this.val=val;}TreeNode(intval,TreeNodeleft,Tr
Owen_Q·2025-06-29 00:32

道路交通标志检测数据集-智能地图与导航 交通监控与执法 智慧城市交通管理-2,000 张图像

道路交通标志检测数据集已发布目标检测数据集合集（持续更新）道路交通标志检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.
cver123·2025-06-28 23:49

干货！大模型时代一定要收藏的 20 个LLM 中文数据集

大模型的训练和调优离不开优质庞大的数据支撑，精心构建的数据集不仅为大模型提供了充分的燃料，还为大模型在垂直领域的应用和性能提升提供了可能。
OpenBayes·2025-06-28 23:18

15.OCR训练

目录1.OCR训练2.助手训练13.助手训练24.算子训练5.OCR训练联合编程6.练习1.OCR训练*OCR训练*1.分类器文件*.omc*2.halcon官方的*1.局限性只能识别数字和字母*2.样式比较单一
Echo``·2025-06-28 22:47

Python机器学习元学习库higher

它扩展了PyTorch的自动微分机制，使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新，并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。
音程·2025-06-28 21:35

(LeetCode 面试经典 150 题 ) 238. 除自身以外数组的乘积 (前缀和)

题目：238.除自身以外数组的乘积思路：前缀和，时间复杂度0(n)。先用前缀和预处理出前n的乘计和，然后第二次遍历时，从后往前，同时维护右边的乘计和即可。C++版本：classSolution{public:vectorproductExceptSelf(vector&nums){intn=nums.size();vectorpre(n,1);pre[0]=nums[0];for(inti=1;i
岁忧·2025-06-28 20:30

算法训练营|数组总结

时间复杂度：算法执行语句的次数空间复杂度：算法在运行过程中临时占存储空间大小数组（C++）：存放在连续内存空间的相同类型固定大小的数据的集合，不能删除，只能覆盖列表（Python）：数据可以是不同类型，列表长度可变1.二分查找循环不变量原则，清楚区间定义时间复杂度：O(logn)空间复杂度：O(1)2.双指针法快指针找到新数组元素，慢指针指向新数组下标时间复杂度：O(n)空间复杂度：O(1)3.双
慧泽huize·2025-06-28 20:00

用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归（十）

用TensorBoard可视化线性回归模型TensorBoard是一种可视化工具，用于了解、调试和优化模型训练过程。它使用在执行程序时编写的摘要事件。
lishaoan77·2025-06-28 19:19

生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN）

生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks
盼小辉丶·2025-06-28 19:18

矩阵题解——搜索二维矩阵 II【LeetCode】

240.搜索二维矩阵II1.1核心思想问题描述：给定一个mxn的二维矩阵，矩阵的每一行从左到右递增，每一列从上到下递增。判断目标值target是否存在于矩阵中。解决思路：从矩阵的右上角（或左下角）开始搜索。如果当前元素等于target，返回True。如果当前元素小于target，则排除当前行（因为当前行的所有元素都小于target）。如果当前元素大于target，则排除当前列（因为当前列的所有元素
chao_789·2025-06-28 17:07

矩阵题解——螺旋矩阵 II【LeetCode】

59.螺旋矩阵II第一个算法：基于层数和偏移量的方法算法逻辑思路：初始化阶段：创建n×n的零矩阵，设置起始点(0,0)，计算需要循环的层数(n//2)，初始化计数器为1核心循环逻辑：通过偏移量控制每一层的边界外层循环：遍历每一层(offset从1到loop)内层四个循环：按顺时针方向填充当前层左→右：填充上边，范围[starty,n-offset)上→下：填充右边，范围[startx,n-offs
chao_789·2025-06-28 17:06

ResNet（Residual Network）

它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。
不想秃头的程序·2025-06-28 16:00

P25：LSTM实现糖尿病探索与预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM（长短期记忆网络）是RNN（循环神经网络）的一种变体，它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题
?Agony·2025-06-28 16:29

Python训练营打卡——DAY16（2025.5.5）

目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
cosine2025·2025-06-28 16:29

FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation

/arxiv.org/pdf/2307.1492code：https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H，1B外部数据集预训练
justtoomuchforyou·2025-06-28 16:55

LeetCode--38.外观数列

前言：之前我不是说，我后续可能会讲一下递归吗，现在它来了，这道题会用到回溯的方法，并且比较纯粹哦解题思路：1.获取信息：（下面这些信息差不多是力扣上面的题目信息了，所以我这一环节在这次题解中的意义不大）外观数列是一个数位字符串序列，由递归公式定义：countAndSay(1)="1"countAndSay(n)是countAndSay(n-1)的行程长度编码。行程长度编码（RLE）是一种字符串压缩
dying_man·2025-06-28 16:24

代码随想录算法训练营第52天 | 101.孤岛的总面积 、102.沉没孤岛、103.水流问题、104.建造最大岛屿

101.孤岛的总面积importjava.util.*;publicclassMain{privatestaticintcount=0;privatestaticfinalint[][]dir={{0,1},{1,0},{-1,0},{0,-1}};//四个方向privatestaticvoidbfs(int[][]grid,intx,inty){Queueque=newLinkedList=gr
Amor_Fati_Yu·2025-06-28 15:53

代码随想录算法训练营第52天| 101. 孤岛的总面积、102. 沉没孤岛、103. 水流问题、104.建造最大岛屿

101.孤岛的总面积卡码题目链接：101.孤岛的总面积学习链接：代码随想录题解：法一：count=0defdfs(grid,x,y):globalcountgrid[x][y]=0count+=1directions=[[1,0],[0,1],[-1,0],[0,-1]]fori,jindirections:next_x=x+inext_y=y+jifnext_x=len(grid)ornext_
扛过今天777·2025-06-28 15:52

川翔云电脑全新上线：三维行业高效云端算力新选择

二、硬件配置与性能参数CPU机型（侧重计算能力）GPU机型（图形渲染/AI训练）性能亮点支持最高8卡并联，显存叠加提升复杂场景处理能力。
渲染101专业云渲染·2025-06-28 15:51

右移的错误使用 造成 超出时间限制 解决方案

题目链接：https://leetcode.cn/problems/guess-number-higher-or-lower/?
aPurpleBerry·2025-06-28 15:51

【机器学习&深度学习】反向传播机制

换成人工智能流程说一遍六、图示类比：找山顶（最优参数）七、总结一句人话八、PyTorch代码示例：亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播（Backpropagation）是神经网络中训练过程的核心机制
·2025-06-28 14:47

010 【入门】链表入门题目-合并两个有序链表

▶JDK8+|⏱️O(m+n)核心代码实现packageclass010;//将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回//新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的//测试链接:https://leetcode.cn
要天天开心啊·2025-06-28 13:39

Solidity/Rust 实战 —— Web3 开发者免费训练营（第23期）

HackQuest第23期Solidity/Rust共学营即将开营！Solidity/Rust共学营信息清单8月13日-8月22日免费（成功结营的小伙伴还将获得专属周边）全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书主办社区:HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区，我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前，HackQuest组织的共学营已达22
moonshotcommons·2025-06-28 12:00
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