LeetCode算法训练-动态规划

欢迎关注个人公众号:爱喝可可牛奶LeetCode算法训练-动态规划理论知识动态规划当前状态是由前一个状态推导出来的,而贪心没有状态的转移动态规划需要借助dp数组,可能是一维也可能是二维的 首先要明确dp数组是用来干什么的,下标对应什么状态如何转移 ? 也就是理清递推公式dp数组如何初始化如何遍历举个栗子模拟推导一遍 LeetCode 509. 斐波那契数分析F(n) = F(n -...

LeetCode算法训练-贪心算法 455.分发饼干 376. 摆动序列 53. 最大子序和

欢迎关注个人公众号:爱喝可可牛奶LeetCode算法训练-贪心算法 455.分发饼干 376. 摆动序列 53. 最大子序和前置知识贪心算法核心是找局部最优解,通过局部最优推导出全局最优LeetCode 455. 分发饼干分析要求:把饼干分给孩子,并返回分了多少个孩子局部最优:小饼干分给胃口小的代码class Solution { public int findContentChil...

LeetCode算法训练-回溯总结

欢迎关注个人公众号:爱喝可可牛奶LeetCode算法训练-回溯总结适用问题 组合问题:N个数里面按一定规则找出k个数的集合排列问题:N个数按一定规则全排列,有几种排列方式切割问题:一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题:一个N个数的集合里有多少符合条件的子集棋盘问题:N皇后,解数独等等 通用模板result 存放结果集path 某个符合条件的结果void backtracking...

〖产品思维训练白宝书 - 核心竞争力篇⑯〗- 产品经理核心竞争力解读之如何学习的又快又好并学以致用

文章目录 ❤️‍🔥 如何学的又快又好 对学习者而言,有一个永恒的矛盾。就是想学的东西永远都非常的多,而时间却又是不够的,这要怎么办?当然就需要科学的学习方法,提高自己的学习效率,从而让自己学的更快、更好。 ❤️‍🔥 如何学的又快又好 在这一章节,我回味各位小伙伴分享一个四步学习法。跟着这套学习方法,就能够一步一步的向上迈开台阶、提升学习效率。 这四个步骤分别是:`` ...

.NET 云原生架构师训练营(基于 OP Storming 和 Actor 的大型分布式架构三)--学习笔记

目录 为什么我们用 OrleansDapr VS OrleansActor 模型Orleans 的核心概念结合 OP Storming 的实践 结合 OP Storming 的实践 业务模型设计模型代码实现 代码实现 HelloOrleans.HostOrleans.Providers.MongoDBHelloOrleans.ContractHelloOrleans.BlazorWe...

完整复现YOLOv8:包括训练、测试、评估、预测阶段【本文源码已开源,地址在文章末尾】

训练过程展示: 目录 1、复现过程 1.1、配置开发环境 1.2、demo预测实现过程 2 、项目实现方法与代码(包括训练、测试、评估、预测阶段) 2.1、训练、测试、评估、预测代码适配 2.2、同时开始训练、测试、评估、预测 2.3、训练完之后进行预测 2.4、训练、评估、混淆矩阵、召回曲线等 3、本文档教程开源地址 参考 YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10...

YOLOv6 训练自己的数据集

更好的准确度性能(即 49.5%/52.3%)。 模型指标 文章目录 模型指标1. 获取代码2. 准备数据集2.1 标注数据集2.2 划分数据集2.3 创建数据集配置文件 3. 创建模型配置文件4. 训练4.1 单个显卡训练4.2 多显卡训练 5. 验证6. 推理7. 像 YOLOv5 一样训练 YOLOv6 🍀 1. 获取代码 $ git clone https://github.com/meitu...

〖产品思维训练白宝书 - 产品思维认知篇②〗- 破局高手都具备的一种底层认知 - 产品思维

文章目录 ❤️‍🔥 产品思维的来源❤️‍🔥 什么是产品思维❤️‍🔥 什么不是产品思维 接下来将正式的进入到 “产品思维” 的世界了,我们都知道在学习任何一门新知识首先就是搞清楚它的概念、范围和对我们的意义,让我们一步一步来,了解一下究竟什么是 “产品思维” 。 ❤️‍🔥 产品思维的来源 在上一章节,简单的向大家介绍了我个人理解的 “产品思维” ,那就是 长期有效的解决方案 的思考模式。 既然提到了 ...

PyTorch for Audio + Music Processing(8/9/10) :基于CNN的模型构建/训练/推理

基于CNN的模型构建/训练/推理 文章目录 基于CNN的模型构建/训练/推理前言08 Implementing a CNN network09 Training urban sound classifier10 Predictions with sound classifier 一、构建CNN模型构建过程如下:网络结构通过torchsummary打印出来输入输出shape和参数数量说明输出shape...

【自然语言处理】【ChatGPT系列】InstructGPT:遵循人类反馈指令来训练语言模型

\text{High-level} High-level方法 ​ 本文的方法论遵循Ziegler et al.和Stiennon et al.的工作,并且以及被应用于文本续写和摘要领域。起始时包含:预训练语言模型、 prompt \text{prompt} prompt分布(期望模型能够产生出的对齐输出)以及一队训练有素的人类标注师团队。然后应用下面三个步骤: **步骤1:**收集演示数据 (demo...
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