题目描述 宁波天一广场上有美丽的喷泉，晚上常常还会播放美轮美奂的水幕电影。如果要把喷泉做为幕布的话，需要把喷泉的每根水柱高度尽量调成相似的高度。 假设把喷泉看成是长度为n的数组序列a，那么数组序列中的每个数字ai表示水柱的高度。喷泉设计工程师为了提高工作效率，想对数组中的每个数字只进行一次修改，他可以将数字ai修改为 ai + (0~ k)或ai - (0~ k) ，其中 1≤i≤n，k为正整数。喷泉...

引言： 在人工智能的世界里，大型语言模型（LLM）已成为一种强大的工具，它们不仅能理解和生成自然语言，还能在各种复杂任务中表现出色。本文将深入探讨这些模型的两个关键阶段：预训练和微调，以及它们在实际应用中的重要性。 1. 预训练阶段：建立基础 目的与过程：预训练是大型语言模型学习的起点，其目的是让模型掌握语言的基本统计规律和通用知识。这一阶段通常在大量无标签数据上进行，如网页文本、书籍、新闻等。学习内...

  通过简单的回归实例，可以说明数据分割为训练集和测试集的必要性。以下先建立示例数据: set.seed(123) #设置随机种子x <- rnorm(100, 2, 1) # 生成100个正态分布的随机数，均值为2，标准差为1y = exp(x) + rnorm(5, 0, 2) # 生成一个新的变量y，它是x的指数函数值加上5个正态分布的随机数# 均值为0，标准差为2plot(x, y)...

- height[mid]; int w = i - st.top() - 1; result += h * w; } } st.push(i); } } return result; }}; 算法训练营第五十九天打卡，看完项目有点学不动了不知道学啥了，看别人的简历和面经心里总是慌慌的，这两天屡屡思路继续学习，不要害怕，不要放弃，加油！！！...

1.数据集介绍 CIFAR-10 数据集由 10 个类的 60000 张 32x32 彩色图像组成，每类 6000 张图像。有 50000 张训练图像和 10000 张测试图像。 数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的 1000 张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之...

LO_v7不同的分支对应不同的任务，分割任务对应u7) 安装环境 pip install --upgrade pip && pip install -r requirements.txt； 2. 用预训练模型推理 下载与训练权重； wget https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-seg.pt；(更换代理会出...

435.无重叠区间 题目链接：435.无重叠区间 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 。 思路 贪心的思路如下图所示，首先按照右边界对区间进行排序。然后从左向右记录非交叉区间。 如上图，区间1、2、3重合，在移除时，需要移除区间2和区间3，保留右边界最小的区间1。因为非交叉 区...

在人工智能（AI）的领域中，我们经常听到训练（Training) 和 推理（Inference) 这两个词汇，它们是构建强大 AI 模型的关键步骤。我们通过类比人类的学习过程来理解这两个概念，可以更加自然而生动地理解AI大模型的运作原理。 想象一下，当一个人类宝宝刚刚降临人间，还没开始学会说话，但是已经开始了对周围生活环境的观察和学习，在这个早期的学习阶段，婴儿周围会有很多人类语言输入，包括听到医生...

目录 Leetcode121. 买卖股票的最佳时机Leetcode122.买卖股票的最佳时机II Leetcode121. 买卖股票的最佳时机 思路：这种做法（自己做的）是直接取第 i 天的最大收益，而随想录上的做法是把每天分成持有和不持有两种状态并分别记录，最后取最后一天不持有的值。 class Solution {public: int maxProfit(vector<int>& price...

文件夹 opencv训练文件 xml negdataposdata 说明 negdata目录: 放负样本的目录 posdata目录： 放正样本的目录 xml目录： 新建的一个目录，为之后存放分类器文件使用 neg.txt: 负样本路径列表 pos.txt: 正样本路径列表 pos.vec: 后续自动生成的样本描述文件 opencv_createsamples.exe: 生成样本描述文件的可执行程序(...