问题背景西西艾弗岛荒野求生大赛还有n天开幕！问题描述为了在大赛中取得好成绩，顿顿准备在n天时间内完成“短跑”、“高中物理”以及“核裂变技术”等总共m项科目的加强训练。其中第i项（1≤i≤m）科目编号为i，也可简称为科目i。已知科目i耗时天，即如果从第a天开始训练科目i，那么第天就是该项训练的最后一天。大部分科目的训练可以同时进行，即顿顿在同一天内可以同时进行多项科目的训练，但部分科目之间也存在着依赖关系。如果科目i依赖科目j，那么只能在后者训练结束后，科目i才能开始训练。具体来说，如果科目j从第a天训练到第天，那么科目i最早只能从第天开始训练。还好，顿顿需要训练的m项科目依赖关系并不复杂，每项
文献阅读：Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback1.文献工作简介2.模型优化设计3.实验结果4.总结&思考文献链接：https://arxiv.org/abs/2203.021551.文献工作简介这篇文章是OpenAI在上年提出的一篇对于GPT3的改进文章，提出了InstructGPT。其主体的思路应该是借鉴了Google的Flan。Google的Flan这个工作中提出，使用标注数据对预训练模型进行Finetune，即使对于标注数据没有涉及的新的领域任务，模型的效果也是可以提升的，也就是说，对于大模型而言，使用标注
我们喜欢认为内存访问是快速且持续的，但在现代架构/操作系统上，这不一定是正确的。考虑以下C代码:inti=34;int*p=&i;//dosomethingthatmayormaynotinvolveiandp{...}//3dayslater:*p=643;如果在CPU指令中最后一次分配的估计成本是多少i在一级缓存中，i在二级缓存中，i在三级缓存中，i在RAM中，i被调出到SSD磁盘，i被调出到传统磁盘？i还能在哪里？当然数字不是绝对的，但我只对数量级感兴趣。我试着在网上搜索，但这次谷歌并没有祝福我。 最佳答案 这里有一些确切的数
我们喜欢认为内存访问是快速且持续的，但在现代架构/操作系统上，这不一定是正确的。考虑以下C代码:inti=34;int*p=&i;//dosomethingthatmayormaynotinvolveiandp{...}//3dayslater:*p=643;如果在CPU指令中最后一次分配的估计成本是多少i在一级缓存中，i在二级缓存中，i在三级缓存中，i在RAM中，i被调出到SSD磁盘，i被调出到传统磁盘？i还能在哪里？当然数字不是绝对的，但我只对数量级感兴趣。我试着在网上搜索，但这次谷歌并没有祝福我。 最佳答案 这里有一些确切的数
我尝试学习C++。在“TheC++ProgrammingLanguageThirdEdition”一书中，我在第854页(附录C.13.1)找到了代码:templateclassX{staticTdef_val;staticT*new_X(Ta=def_val);};templateTX::def_val(0,0);templateT*X::new_X(Ta){/*...*/}templateintX::def_val=0;templateint*X::new_X(inti){/*...*/}我修改它:templateclassX{staticTdef_val;staticT*new_
我尝试学习C++。在“TheC++ProgrammingLanguageThirdEdition”一书中，我在第854页(附录C.13.1)找到了代码:templateclassX{staticTdef_val;staticT*new_X(Ta=def_val);};templateTX::def_val(0,0);templateT*X::new_X(Ta){/*...*/}templateintX::def_val=0;templateint*X::new_X(inti){/*...*/}我修改它:templateclassX{staticTdef_val;staticT*new_
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、背景知识--CSPNet二、CSP结构分析1、总括2、CSP1_X结构（BottleneckCSP和C3均有分析）3、CSP2_X结构（BottleneckCSP和C3均有分析）三、源码分析（内含注释分析）1、BottleneckCSP部分2、C3部分一、背景知识--CSPNet有关CSPNet的介绍分析可以康康博主之前的博客深度学习之CSPNet分析_tt丫的博客-CSDN博客二、CSP结构分析1、总括YOLOv5s的CSP结构是将原输入分成两个分支，分别进行卷积操作使得通
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、背景知识--CSPNet二、CSP结构分析1、总括2、CSP1_X结构（BottleneckCSP和C3均有分析）3、CSP2_X结构（BottleneckCSP和C3均有分析）三、源码分析（内含注释分析）1、BottleneckCSP部分2、C3部分一、背景知识--CSPNet有关CSPNet的介绍分析可以康康博主之前的博客深度学习之CSPNet分析_tt丫的博客-CSDN博客二、CSP结构分析1、总括YOLOv5s的CSP结构是将原输入分成两个分支，分别进行卷积操作使得通
大型语言模型综述，非常详细，格局打开！ASurveyofLargeLanguageModels返回论文和资料目录论文地址项目地址1.导读讲得通俗易懂，且格局拉满！基本覆盖了自ChatGPT以来的AI比较火的事件，还多次提到强人工智能AGI（人工通用智能）。对近几年的大型语言模型（LargeLanguageModels）进行了详细介绍。非常建议感兴趣大模型和强人工智能的读者阅读！！！2.摘要和引言从图灵测试开始讲起，人类一直在探索用机器掌握语言智能的方法。在过去20年，语言模型得到了广泛研究。从统计语言模型到了基于神经网络的语言模型（LSTM等）。最近这些年，通过在大规模语料库（数据集）上对Tr
CCF-CSP【202303-3LDAP】C++CCF真题网址第一次提交结果超时只有20分题目思路我的思路较为简单，即对于每个匹配表达式，遍历N个用户，验证是否匹配。对于每个表达式有两种情况：原子表达式复杂表达式对于原子表达式，我们利用编写的函数atomic_expression()进行求解。由于不确定属性及属性值的位数，所以直接find()断言操作符:或者~，之后将断言操作符左边的提取为属性，将断言操作符右边的提取为属性值。对于复杂表达式，我们需要考虑&(1:2)(2:3)和&(|(1:2)(3~4))(555:666)以及更复杂的嵌套更多的表达式。我们自然选择递归。那么如何递归呢，由于表达
