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给你一个下标从 0 开始的数组 nums ，它含有 n 个非负整数。每一步操作中，你需要：选择一个满足 1<=i<n 的整数 i ，且 nums[i]>0 。将 nums[i] 减1。将 nums[i-1] 加1。你可以对数组执行 任意 次上述操作，请你返回可以得到的 nums 数组中 最大值

最小化安装Ubutun后的初始化操作由于Ubutub相关配置路径与红帽系操作系统有些差异，这边进行一些简单初始化记录。使用的操作系统镜像为：ubuntu-20.04.6-desktop-amd64.iso1.root账户配置使用该镜像安装系统，没有红帽系安装过程中对root用户的配置。需要进入系统后使用sudopassw

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给你一个长度为2n的整数数组，需要将它分成两个长度为n的数组，分别求出两个数组的和，并最小化两个数组和之差的绝对值。nums中每个元素都需要放入两个数组之一，求最小的数组和之差。1<=n<=15;-1E7<=nums[i]<=1E7直接暴搜的话最坏时间复杂度是O(2^30)，会TLE，可以使用双向dfs优化，每次df

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在机器学习中，我们通常使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数。这些优化算法的目标是使损失函数达到最小值。在交叉熵损失函数的定义中，负号的存在实际上是为了将最小化问题转化为最大化问题。交叉熵损失函数的一般形式是：\[\text{Loss}=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}[y_i\lo

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