leetcode训练第50页

华为盘古 Ultra MoE 模型：国产 AI 的技术突破与行业影响

2025年5月30日，华为正式发布参数规模达7180亿的盘古UltraMoE模型，全程基于昇腾AI计算平台完成训练。

未来智慧谷·2025-06-05 12:57

AI工程师必看：提升应用可控性的8个实用技巧

从模型设计、训练过程、评估与监控等多个方面展开，通过通俗易懂的语言和实际案例，帮助AI工程师更好地理解和掌握这些技巧，从而提高AI应用的稳定性和可预测性。

AI原生应用开发·2025-06-05 11:27

机器翻译模型笔记

代码：#下载TED2020数据集的压缩文件#-wget命令用于从指定URL下载文件#--O选项指定下载文件的保存路径和名称#-目的：获取训练所

D11PMINDER·2025-06-05 10:21

Java详解LeetCode 热题 100(26):LeetCode 142. 环形链表 II（Linked List Cycle II）详解

文章目录1.题目描述1.1链表节点定义2.理解题目2.1问题可视化2.2核心挑战3.解法一：HashSet标记访问法3.1算法思路3.2Java代码实现3.3详细执行过程演示3.4执行结果示例3.5复杂度分析3.6优缺点分析4.解法二：Floyd快慢指针法（最优解）4.1算法思路4.2数学原理推导4.3算法步骤详解4.4详细执行过程演示4.5执行结果示例4.6数学原理的可视化证明4.7复杂度分析4

全栈凯哥·2025-06-05 10:20

深度学习中的负采样

深度学习中的负采样负采样（NegativeSampling）是一种在训练大型分类或概率模型（尤其是在输出类别很多时）中，用来加速训练、降低计算量的方法。

洪小帅·2025-06-05 10:47

AlphaCode：人工智能编程的突破性进展

1.AlphaCode技术原理AlphaCode基于Transformer架构，采用了大规模无监督预训练和有监督微调相结合的方法。其核心创新点包括：大规模代码

亿只小灿灿·2025-06-05 09:45

CLIP论文阅读：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

他的训练数据是400milion图文对。最大的贡献是为大家提供了这样一个经过对齐的视觉特征提取模型，后续很多工作中视觉提取模型都是利用CLIP训练的VIT。全文太长了，写的很仔细，比较难懂。

pureblacker·2025-06-05 07:32

CLIP论文笔记：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

本文开发了一种简单的预训练任务，通过预测图片与其对应标题的匹配关系，从而有效地从一个包含4亿

Q同学的nlp笔记·2025-06-05 07:30

论文笔记：Large Language Models are Zero-Shot Next LocationPredictors

然而，这些方法并不具备地理转移能力因此，一旦这些模型在某个地理区域训练完毕，如果部署到不同的地理区域，它们将面临严重的性能下降尽管已经做出努力改善地

UQI-LIUWJ·2025-06-05 07:59

论文笔记：LSTPrompt: Large Language Models as Zero-Shot Time Series Forecastersby Long-Short-Term Prompt

202402arxiv1intro1.1大模型+时间序列预测一般有两种类型的方法使用海量时间序列数据重新训练一个时间序列领域的大模型论文笔记：TimeGPT-1_timegpt论文-CSDN博客直接利用现有的大模型

UQI-LIUWJ·2025-06-05 07:29

CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision学习笔记

文章目录1.预训练阶段2.zero-shot推理阶段3.模型整体结构的伪代码4.训练AlecRadford,JongWookKimet.al.PMLR,2021.

sky赞·2025-06-05 07:58

[论文阅读笔记] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

文章提供了从零预训练的CLIP模型，用以训练的大数据集，以及基于对比学习的对齐方案。IntroductionNLP领域下，使用大量数据pretrain>使用高质量标注数据集。

Heartache Doctor·2025-06-05 07:28

【大模型入门指南 10】大模型推理部署：vLLM和llama.cpp

提示词工程【大模型入门指南04】Transformer结构【大模型入门指南05】LLM技术选型【大模型入门指南06】LLM数据预处理【大模型入门指南07】量化技术解析【大模型入门指南08】微调和分布式训练

青松ᵃⁱ·2025-06-05 06:18

jony0917·2025-06-05 05:41

内积模型的性质

emb(y)⋅emb(x)p(y|x)\proptoemb(y)\cdotemb(x)p(y∣x)∝emb(y)⋅emb(x)是一种在嵌入学习领域常使用的模型，模型首先得到物品的嵌入，然后通过最大似然估计训练模型参数

jony0917·2025-06-05 05:41

程序员创富：IT培训何选择刚需赛道

以下是具体策略：一、聚焦IT培训核心刚需方向1.高需求技术赛道（企业招聘热门）新兴技术领域：AIGC应用开发（AI大模型训练、Prompt工程、AI工具开发）：2024年企业需求爆发式增长，岗位薪资较传统开发岗高

盘古云课堂·2025-06-05 04:38

python37天打卡

知识点回顾：过拟合的判断：测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint，还包含训练状态早停策略作业：对信贷数据集训练后保存权重，加载权重后继续训练50

zdy1263574688·2025-06-05 04:34

6.4 打卡

DAY44预训练模型知识点回顾：预训练的概念常见的分类预训练模型图像预训练模型的发展史预训练的策略预训练代码实战：resnet18作业：尝试在cifar10对比如下其他的预训练模型，观察差异，尽可能和他人选择的不同尝试通过

分散406·2025-06-05 04:34

6.2 打卡

DAY43复习日作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件image_classification_gradcam/├──config.py

分散406·2025-06-05 04:34

TensorFlow解决MNIST数字识别问题

TensorFlow解决MNIST数字识别问题废话这个MNIST数字识别问题是我实现的第一个神经网络，虽然过程基本上都是对着书上的代码敲，但还是对神经网络的训练过程有了一定的了解，同时也复习了前面几章关于

Leslie_Leung·2025-06-05 04:33

python训练营打卡第38天

Dataset和Dataloader类知识点回顾：1.Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）2.Dataloader类3.minist手写数据集的了解importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportData

ppdkx·2025-06-05 04:02

day40打卡

知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑

嘻嘻哈哈OK啦·2025-06-05 03:29

职坐标精选嵌入式AI物联网开源项目

在嵌入式领域，重点解析低功耗架构设计与实时任务调度机制；针对AI开发场景，探讨多模态数据集的采集标注规范与模型训练适配方案；物联网部分则聚焦设备协议兼容性、云端服务集成等核心问题，为开发者提供全链路

职坐标在线·2025-06-05 02:16

python编程训练网站,python做项目的网站

大家好，给大家分享一下python编程训练网站，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！

2401_84471631·2025-06-05 02:15

Swift 玩转 Nim 博弈：只需一句判断，稳赢所有对手！

LeetCode292《Nim游戏》是一道非常经典的博弈题，虽然题面看起来像是在做加减法，但实际上背后隐藏着数学思维——谁先出错，谁就输了。

网罗开发·2025-06-05 00:02

Python学习打卡第十天

学习内容今天的学习内容是训练模型，并用F1分数等指标作为判断标准评估模型性能复习对数据做预处理，继续锻炼代码编写能力importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata

xhxh0222·2025-06-04 23:56

(LLaMa Factory)大模型训练方法--准备模型（Qwen2-0.5B）

1、准备训练框架LLaMAFactory是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界最广泛使用的微调技术，支持通过WebUI界面零代码微调大模型，目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架。

风起晨曦·2025-06-04 23:21

模型推理‌和‌模型训练的区别

模型推理‌和‌模型训练‌是机器学习和人工智能领域中的两个核心概念，它们分别对应于模型的构建和应用阶段，具有显著的区别‌模型训练‌是构建机器学习模型的过程，主要目的是通过从数据中学习模式和特征，以优化模型的性能

ly_cyz·2025-06-04 21:44

【leetcode】9. 回文数

文章目录题目题解1.转为字符串切片2.取模反转题目9.回文数给你一个整数x，如果x是一个回文整数，返回true；否则，返回false。回文数是指正序（从左向右）和倒序（从右向左）读都是一样的整数。例如，121是回文，而123不是。示例1：输入：x=121输出：true示例2：输入：x=-121输出：false解释：从左向右读,为-121。从右向左读,为121-。因此它不是一个回文数。示例3：输入：

緈福的街口·2025-06-04 21:08

4. 如何减少大模型幻觉？⸺大模型外挂向量数据库的分析（知识延伸版）

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Raynan·2025-06-04 20:27

python打卡day40

神经网络训练和测试的规范写法知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭

(・Д・)ノ·2025-06-04 19:52

LeetCode第243题_最短单词距离

LeetCode第243题：最短单词距离问题描述给定一个单词数组wordsDict和两个单词word1和word2，返回这两个单词在数组中出现的最短距离。

@蓝莓果粒茶·2025-06-04 19:20

DAY7训练题 2024年pythonB组蓝桥杯第一题(连连看)

2024蓝桥题1小蓝正在和朋友们玩一种新的连连看游戏。在一个n×m的矩形网格中，每个格子中都有一个整数，第i行第j列上的整数为Ai,j。玩家需要在这个网格中寻找一对格子(a,b)−(c,d)使得这两个格子中的整数Aa,b和Ac,d相等，且它们的位置满足|a−c|=|b−d|>0。请问在这个n×m的矩形网格中有多少对这样的格子满足条件？n,m=map(int,input().split())matr

HEY_FLYINGPIG·2025-06-04 19:20

蓝桥杯康复训练 Day4 （前缀和）（树状数组）（线段树）

昨天没状态摆了一天，今天复习一下各种区间问题前缀和常规遍历区间求和复杂度O(n)单点修改复杂度O(1)前缀和区间求和复杂度O(1)单点修改复杂度O(n)前缀和数组中每个值覆盖的是从开始到该点整个区间的和值求i~j的区间和值可以通过s[j]-s[i-1]计算可以扩展成二维三维的前缀和在单点修改时需要对所有覆盖该点的值进行修改在对区间求和复杂度要求高时使用蓝桥杯–前缀和1树状数组对比前缀和复杂度前缀和

ooold_six·2025-06-04 19:19

Leetcode 261. 以图判树

1.2.题目地址https://leetcode.cn/problems/graph-valid-tree/description/2.解题方法2

Benjamin Tang·2025-06-04 18:13

自动驾驶转具身智能的切入点有哪些？

从算法维度上看，具身智能领域基本延续了机器人和自驾的一些算法，比如SLAM、规划控制、模型训练与微调方式、数据生成方式、大模型。当然也有很多具体的任务不太一样，比如数据采集方式、重执行硬件与结构。

自动驾驶之心·2025-06-04 16:59

python学习打卡day33

cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）模型的定义继承nn.Module类定义每一个层定义前向传播流程定义损失函数和优化器定义训练流程可视化

vijaycc·2025-06-04 16:59

用Python训练自动驾驶神经网络：从零开始驾驭未来之路

用Python训练自动驾驶神经网络：从零开始驾驭未来之路哈喽，朋友们！我是Echo_Wish，今天咱们聊点超酷的话题——自动驾驶中的神经网络训练，用Python怎么玩转起来？

Echo_Wish·2025-06-04 16:29

【技术观点】AI大语言模型10大安全风险的思考

大模型训练需要大量数据，可能包含敏感信息（如个人信息、商业秘密等），造成信息泄漏；攻击者可以通过精心设计的输入（对抗性样本）欺骗AI模型，导致错误的输出，对自动驾驶、医疗诊断等构成严重威胁；大模型还可能被用于生成虚假信息

yxiaoyu__·2025-06-04 14:17

存得快查得准，但就是算不动？试试时序数据库 TDengine × Spark 的组合拳

每个工程师可能都遇到过类似场景：时序数据沉淀在数据库中，格式规范、查询快捷，但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。

·2025-06-04 14:42

【图像超分】论文复现：轻量化超分 | FMEN的Pytorch源码复现，跑通源码，整合到EDSR-PyTorch中进行训练、重参数化、测试

【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部

十小大·2025-06-04 13:10

多目标建模总结

为了能平衡最终的多个目标，需要对多个目标建模，多目标建模的常用方法主要可以分为：多模型的融合多任务学习底层共享表示的优化任务序列依赖关系建模多模型的融合是根据不同的指标训练不同的模型，最终对多个模型的结果做融合

zhiyong_will·2025-06-04 13:08

WeClone：用微信聊天记录克隆数字分身

WeClone是一个开源项目，它的目标很直接——用微信聊天记录训练出一个和“你”或“TA”极为相似的数字分身。这个“分身”不仅能通过文本和你互动，还能模仿你或者你朋友的声音进行语音对话。

开源项目精选·2025-06-04 13:36

深度学习框架与生成对抗网络：探索前沿技术的融合之美摘要：本文将深入探讨深度学习框架在生成对抗网络（GANs）中的应用，分析大模型训练的实践，并展望联邦学习在未来技术趋势中的位置。我们将通过实例

深度学习框架与生成对抗网络：探索前沿技术的融合之美摘要：本文将深入探讨深度学习框架在生成对抗网络（GANs）中的应用，分析大模型训练的实践，并展望联邦学习在未来技术趋势中的位置。

2401_89451588·2025-06-04 12:59

DeepSeek的预热策略到底是什么？如何优化模型初始表现？

引言在AI模型的训练过程中，预热（Warm-up）策略是一个看似简单却极其关键的技术细节。它直接影响模型在训练初期的稳定性和最终性能。那么DeepSeek的预热策略究竟是如何设计的？

AI多边形·2025-06-04 09:06

LeetCode第246题_中心对称数

LeetCode第246题：中心对称数问题描述中心对称数（StrobogrammaticNumber）是指在旋转180度后看起来依然相同的数。

@蓝莓果粒茶·2025-06-04 08:25

LeetCode第245题_最短单词距离III

LeetCode第245题：最短单词距离III问题描述给定一个字符串数组wordsDict和两个字符串word1和word2，返回列表中这两个单词之间的最短距离。

@蓝莓果粒茶·2025-06-04 08:55

使用Vscode运行leetcode需要插件

需安装名称:C/C++ID:ms-vscode.cpptools说明:C/C++IntelliSense,debugging,andcodebrowsing.版本:1.20.5发布者:Microsoft名称:Chinese(Simplified)(简体中文)LanguagePackforVisualStudioCodeID:MS-CEINTL.vscode-language-pack-zh-han

lst0426·2025-06-04 06:12

《终面危机时刻：用Ray_OnNX加速PyTorch模型推理》

面试官已经问了许多技术问题，包括深度学习模型的架构设计、分布式训练框架的原理等。然而，就在面试的最后5分钟，面试官突然抛出了一个意想不到的难题：面试官提问面试官：小明，我们来聊个实战问题。

itAred·2025-06-04 05:32

LeetCode - 101. 对称二叉树

目录题目递归方法步骤读者可能的错误写法正确的写法题目101.对称二叉树-力扣（LeetCode）递归方法步骤创建主函数isSymmetric判断整棵树是否对称处理空树的特殊情况（空树是对称的）对于非空树

GalaxyPokemon·2025-06-04 05:32

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