前一篇：《人工智能模型训练技术，正则化！》序言：人工智能模型的真正价值在于其实际应用，而不仅仅停留在理论阶段。本节将通过一个简单而常见的应用场景，展示如何将前面几节所设计和训练的模型应用于实际问题。我们将使用训练好的模型对句子进行分类，具体来说，识别社交平台上用户评论的类

题意定义一个长度为\(n\)的序列为k好序列当且仅当该序列存在一个长度为\(k\)的连续子序列构成\(1\simk\)的排列。定义一个k好序列的权值为特殊序列序列\(\{b_i\}\)在该序列中的出现次数。序列值域为\([1,k]\)，求所有k好序列的权值之和。\(n\le2.5\times10^4,k

上一篇：《人工智能模型训练中的数据之美——探索TFRecord》序言：自然语言处理（NLP）是人工智能中的一种技术，专注于理解基于人类语言的内容。它包含了编程技术，用于创建可以理解语言、分类内容，甚至生成和创作人类语言的新作品的模型。在接下来的几章中，我们将会探讨这些技术。此外，现在有

Description你有\(n\)个数，每个数长度为\(m\)。不过这\(n\)个数中，可能有某些位不确定，需要你在每个?位置上\(0\)到\(9\)之间填一个数。设你填出来的序列是\(\{S_i\}\)。请你求出，在所有可能的填数方案中，有多少种满足\(S_1<S_2<\dots<S_n\)？对\(998244353\)取

一个\(\mathcal{O}(m^{\frac{3}{4}}\logm)\)做法。令\(a_0=1\)。对于倍数问题，考虑类似差分的思想，定义\(b_i=\frac{a_i}{a_{i-1}}(1\lei\len)\)，那么合法的\(a\)和\(b\)是双射的，就只需要考虑对\(b\)计数了。考虑到因为有\(\prod\limits_{i=1}^nb_i\lem\)

JumpingSequences把移动的上下左右改成左上、左下、右上、右下（坐标轴旋转\(45\)°）。则最终目的地是\((A+B,A-B)\)。（以前移动的方式是\((\pmd_i,0),(0,\pmd_i)\)。现在每次移动的方式是\((\pmd_i,\pmd_i)\)）则\(x,y\)两维可以分开考虑。目标：从\(d_1\simd_n\)中选

可以在cnblog中阅读。题意给一个合法括号序列，问有多少区间\([l,r]\)，使得将区间内的每个括号翻转后，括号序列仍合法。分析十分套路地，我们将(看成\(+1\)，将)看成\(-1\)，则一个括号序列合法的充要条件是转换后的序列满足：前缀和任意位置非负；最后一项为\(0\)。考虑翻转

//https://img1.baidu.com/it/u=3991277133,2041185316&fm=253 <ImageSource="https://img1.baidu.com/it/u=3991277133,2041185316&fm=253"/>SeverityCodeDescriptionProjectFileLineSuppressionStateDetailsErr

首先我们考虑最暴力的方法，仿照着LIS板子题设计状态：\(dp_{i,j}\)表示考虑前\(\max(i,j)\)个，单减序列以\(i\)结尾，单增序列以\(j\)结尾，然后进行\(O(1)\)的转移。但是这样状态数就爆炸了，如何优化状态数呢？我们考虑进行换维。因为我们刚刚设计的是一个弱鸡的可行性DP，很强

大致题意让你按照字典序输出一些长\(n\)的序列，序列中的数字有范围，且序列和需要为\(k\)。分析直接深搜。搜索的时候对从第一个元素开始，每个元素从小到大枚举所有可能的值，这样就保证答案按照字典序升序排列。用一个vector存储序列，到达边界之后计算一遍和，判断是否满足条件，然

简要题意给定\(n,k\)和\(R_i\)，你需要输出所有满足下列条件的整数序列：长度为\(n\)。第\(i\)个元素的范围为\([1,R_i]\)。一个序列的所有元素的总和为\(k\)的倍数。输出请按照按照从左至右按位从小到大的顺序输出。题解注意到数据范围很小，我们可以直接爆搜，这里用

看到这种类似的括号匹配的题目，一定要想到卡特兰数的证明过程呀（将(看成\(1\)，)看成\(-1\)，于是不难得出充分条件，虽然这道题目并不是直接这么给的，但是我看没人证明）剩下的看官方题解就好了，之所以可以删掉官方题解所说的\(x\)，是因为接下来如果\(x\)是\(r_1\)的答案候选项的话，由于\(r_1>

原题链接题解一个合法的括号序列，满足长度为偶数前缀和处处不小于0左括号等于右括号数量code#include<bits/stdc++.h>#definelllonglong#definelowbit(x)((x)&(-x))usingnamespacestd;constllinf=1e18;constllmod=1e9+7;llqpow(lla,lln){

首先根据\(\operatorname{xor}\)，就想到拆成二进制的\(a_{i,w},b_{i,w}\)来处理。类似竖式加法，考虑把得到的结果\(c_{w}\)分为\(a_{i,w}+b_{j,w}+x\)，其中\(x\)就是上一位的进位。进一步的，发现对于总的\(c_{w}\)，\(a_{i,w},b_{j,w}\)肯定都在这个位置加了\(

原题链接题解把（当作+1，）当作-1，我们可以得到这样的图像易得要保证翻完之后整体的合法性，\([l,r]\)内的左右括号数量要相等，在图上看就是\(pre[l-1]==pre[r]\)相等一个合法括号，要保证所有的\(pre[i]\)不小于0，因此反过来之后，最小的\(pre[i]\)等于\(pre[r]-\max(pre[k]),k\in

jQWidgets19.2.0VisualizeSequencesjQWidgets19.2.0addsanewcomponentforvisualizingchronologicaldatawithsupportforinteractivescrolling,customizablestyles,andrichcontent.jQWidgetsisacomprehensiveJavaScriptUIframeworkofferi

D.InvertibleBracketSequencesAregularbracketsequenceisabracketsequencethatcanbetransformedintoacorrectarithmeticexpressionbyinsertingcharacters'1'and'+'betweentheoriginalcharactersofthesequence.Forexam

前言 本文介绍了一些Transformers常用的加速策略。本文转载自DeephubImba仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。CV方向的准研究生们，未来三年如何度过？招聘高光谱图像、语义分割、di

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本文来自GithubGistfrom"fnky/ANSI.md"。下面是笔者翻译版本。持续更新中。ANSI转义序列标准Esc代码以Escape为前缀：Ctrl快捷键:^[八进制:\033Unicode:\u001b十六进制:\x1B十进制:27后面跟着命令，有时用左方括号（[）分隔，称为控制序列引导码（CSI），后面可选地跟着

oj:https://gxyzoj.com/d/hzoj/p/3575因为自己的脑残原因，调了8个小时啊！！！切入正题Part1假定1为根，可以发现，如果u的两棵子树同构，则他们遍历的顺序不影响答案所以，就可以将子树按哈希值分类，这道题就变成了一个可重复组合问题，设\(f_i\)表示以1为根时i的方案数，\(a_i\)表示某一种哈

据说很好用，先写一个例子看看：importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#构造简单的时间序列数据集defgenerate_time_series():time=np.arange(0,100,0.1)amplitude=np.sin(time)returnamplitude#将

序列是按需生成的一组整数1、2、3，...。序列在数据库中经常使用，因为许多应用程序要求表中的每一行都包含唯一值。本章介绍如何在MySQL中使用序列。AUTO_INCREMENT列MySQL中使用序列的最简单方法是将一列定义为AUTO_INCREMENT，其余部分留给MySQL处理。试试下面的例子，这将创建一

1.背景介绍舆情分析是一种利用人工智能和大数据技术对社交媒体、新闻报道、论坛讨论等多种信息源进行分析的方法，以了解公众对某个话题的情感、态度和观点。随着人工智能技术的发展，尤其是大模型的出现，舆情分析的精度和效率得到了显著提高。本文将介绍大模型在舆情分析中的应用，包括核

blastn多加上 blastn-short-task：设置比对模式，通常情况会有一个默认task，这里要设置为blastn-short-word_size：尽可能小，这里设为7-evalue：类似于p值的一个指标，越小说明越可靠 TasksTaskDescriptionblastpTraditionalBLASTPtocompareaproteinquerytoaproteindatabaseblas