首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
    • 综合排序
    • 最热优先
    • 最新优先
    时间不限
  • 来自专栏刷题笔记

    【2020HBU天梯赛训练7-9 天梯赛座位分配

    7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员,要保证同一所学校的所有队员都不能相邻,分配座位就成为一件比较麻烦的事情。

    86310发布于 2020-06-23
  • 来自专栏刷题笔记

    7-9 人以群分 (25 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”

    77520发布于 2019-11-08
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    【笔记】Operator课程(7-9)

    Indexer缓存k8s资源对象,并提供便捷的方式查询。例如获取某个namespace下的所有资源

    43120编辑于 2023-04-12
  • 来自专栏刷题笔记

    7-9 最长对称子串

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串,本题要求你输出最长对称子串的长度。

    78130发布于 2019-11-08
  • 来自专栏后端开发从入门到入魔

    7-9 JAVA-水仙花数

    水仙花数是指一个N位正整数(7≥N≥3),它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如:153=13+53+33。 要求编写程序,计算所有N位水仙花数。

    45610编辑于 2024-03-01
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-9 目录树 (30 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中,保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称

    74810发布于 2019-11-07
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 7-9 人脸识别与特征脸

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章的最后一个小节介绍PCA在人脸识别领域的一个特殊的应用,也就是所谓的特征脸。本小节会介绍什么是特征脸,并通过可视化的方式直观的感受特征脸。

    1.4K20发布于 2019-11-23
  • 来自专栏yuyy.info技术专栏

    《代码整洁之道》笔记(7-9章节)

    多个条件分支记录错误信息,可以封装进一个方法,在记录异常信息的地方抛出异常,并给出相应信息。在该方法外部捕获,记录异常信息。异常处理和正常业务流程隔离。

    61510编辑于 2022-06-28
  • 来自专栏ReganYue's Blog

    【PTA】7-9 递归实现逆序输出整数 (15point(s))

    本题目要求读入1个正整数n,然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。

    1.5K10发布于 2021-09-16
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-9 电路布线 (30 分)15分

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时,一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格

    44820发布于 2019-11-08
  • 来自专栏IT技术圈(CSDN)

    2017年天梯赛大区赛题集 7-9 人以群分

    7-9 人以群分 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”,现希望根据这个指标把人群分为两大类,即外向型(outgoing,即活跃度高的)和内向型(introverted,即活跃度低的)。

    42020发布于 2020-09-15
  • 来自专栏Debian中国

    CPU 漏洞补丁对内核性能影响:4.15 比 4.11 快 7-9%

    根据Google+博文显示,最近发布的Linux Kernel 4.15的速度要比4.11快7-9%;在激活内核页表隔离(KPTI)情况下速度仅比4.11慢了1-2%。 ?

    66020发布于 2018-12-21
  • 来自专栏全栈程序员必看

    训练模型还要训练吗_多模态预训练模型

    若使用已保存好的镜像reid_mgn:v1,在本机上可按如下操作训练 # 1.进入已保存环境的镜像(reid_mgn:v1(8.48G)、pytorch/pytorch:1.0.1-cuda10.0 personReID ufoym/deepo:testv1 /bin/bash (75服务器) # 2.进入到工程目录 cd /home/personReID/MGN-pytorch-master # 3.复制预训练模型到指定路径 打开另一个终端 docker ps 查看容器内镜像(找到reid_mgn:v1 前对应的数字字符串%%%%) docker stats %%%%% 实时监测内存情况 # 4.训练 (在原终端继续进行,注:demo.sh是已改好参数的) sh demo1.sh 补充: 训练前需要修改的文件及代码 1.demo.sh文件 修改data路径(把你的数据集路径添加到 –datadir)、 :需将数据集文件名由原始的Market-1501-****改为和代码匹配的Market1501 2.trainer.py 修改train、test中的epoch 3.main.py 如果是单GPU训练

    1K20编辑于 2022-11-08
  • 来自专栏用户6093955的专栏

    7-9 有重复的数据I (20 分)】【此题卡输入,需要自己写个输入挂】

    参考一个博客的输入挂,先挂在此处,以备以后使用。 import java.io.*; import java.util.*; import java.math.*; public class Main { public static void main(String[] args) { InputReader in = new InputReader(); PrintWriter out = new PrintWriter(System.out);

    72020发布于 2019-09-30
  • 来自专栏学习之路

    【算法训练】:贪心(算法 & 题目训练

    在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。

    37710编辑于 2024-10-22
  • 来自专栏IT技术圈(CSDN)

    浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 练习7-9 计算天数

    练习7-9 计算天数 本题要求编写程序计算某年某月某日是该年中的第几天。 输入格式: 输入在一行中按照格式“yyyy/mm/dd”(即“年/月/日”)给出日期。

    1.9K40发布于 2020-09-15
  • 来自专栏用户2442861的专栏

    Tesseract:训练

    资源文件的训练 如果刚才按照建议进行过了尝试,应该能发现哪些是必要的文件,它们是: unicharset inttemp pffmtable normproto shapetable 训练的过程就是为了从训练数据中产生这些东西 数据准备 首先要准备好训练用的文本数据,根据不同的应用场景,对文本数据的要求会不一样。 项目网站上说到,每个字在训练用的数据文件中一般应该有 10 个样本,低频字也至少要有 5 个,高频的应该在 20 个以上。 不过就我目前进行的中文训练情况来看,每个字一个样本得到的结果也没有明显的差异,读者可以自行试验。 图像与BOX文件生成 有了数据文件后,我们需要用这些数据文件中的文字来生成图像,用这些图像去进行训练

    2.2K10发布于 2018-09-19
  • 来自专栏Timeline Sec

    渗透训练

    专项训练 SQL注入: https://github.com/Audi-1/sqli-labs XSS: https://github.com/haozi/xss-demo https://xss-game.appspot.com Tj1ngwe1/upload-labs XXE: https://github.com/c0ny1/xxe-lab SSRF: https://github.com/m6a-UdS/ssrf-lab 综合训练

    52710发布于 2019-12-17
  • 来自专栏全栈程序员必看

    对抗训练

    对抗训练 对抗训练是防御对抗样本攻击的一种方法。将对抗样本和正常样本一起训练是一种有效的正则化,可以提高模型的准确度,同时也能有效降低对抗样本的攻击成功率。 不过这种防御也只是针对同样用来产生训练集中的对抗样本的方法。 探索网络对底层任务的理解层次,通过对抗训练减少原有独立同分布的测试集的错误率——在对抗扰动的训练集上训练网络 对抗样本的定义和产生 从2013年开始,深度学习模型在多种应用上已经能达到甚至超过人类水平

    1.1K30编辑于 2022-09-20
  • 来自专栏MySQL解决方案工程师

    模型训练

    模型训练是改变词汇分布的一个更重要的方法,从零开始训练一个模型需要耗费大量的成本,对于一般用户来说是不可能完成的任务。 用户通常会使用一个已经在大规模数据上训练好的预训练模型进行进一步训练,这个预训练模型可能是在一个通用任务或数据集上训练得到的,具有对一般特征和模式的学习能力。 Fine-tuning:微调会采用预先训练的模型(例如,BERT)和带有标签的数据集对全部的参数进行调整,是经典的机器学习训练方法。 Prarm. Efficent FT:通过将一组非常小的参数隔离起来进行训练或者向模型中添加一些新参数,可以降低训练成本。 训练成本 模型训练需要耗费硬件成本,最后给出一个基于OCI的不同训练方法的硬件成本。

    98610编辑于 2024-06-14
领券