CF链接：LeastPrefixSumLuogu链接：Least PrefixSum${\scr\color{CornflowerBlue}{\text{Solution}}}$先来解释一下题意：给定一个数组，问最少把多少个数变成相反数，使得$\forall\cal{i}$,$\sum_{k=1}^ia_k$$\le$ $ \sum_{k=1}^ma_k$发现对于所有数据点，$\cal{n}\le2\times10^5$，说明需要$Ο(\cal{n\logn})$或者$O(\cal{n})$的算法。分析一下题目，发现要分成$\cal{i}>\cal{m}$与$\cal{i}当$\cal{i}$
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这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数，只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微调参数量，是轻量级的微调替代品。和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比，微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型（Embedding），而非和Token对应的离散型模板。核心在于我们并不关心prompt本身是否是自然语言，只关心prompt作为探针能否引导出预训练模型在下游任务上的特定能力。固定LM微调Prompt的范式有以下几个优点性价比高！微调参数少，冻结LM只微调prompt部分的参数无人工参与！无需人工设计prompt模板，
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看我不如看【参考】参考：WGDI|https://github.com/SunPengChuan/wgdiWGDI|https://wgdi.readthedocs.io/en/latest/Introduction.htmlbilibili|WGDI的简单使用（一）bilibili|WGDI的简单使用（二）简书|xuzhougeng|如何用WGDI进行共线性分析(上)简书|xuzhougeng|如何用WGDI进行共线性分析(中)简书|xuzhougeng|如何用WGDI进行共线性分析(下)简书|xuzhougeng|WGDI之深入理解blockinfo输出结果简书|xuzhougeng|使用
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MUMmer4是一个快速比对DNA或蛋白序列的软件，最常用的program就是nucmer和promer，分别是比对核苷酸和氨基酸序列的，接下来以nucmer为例详细介绍。安装wget https://github.com/mummer4/mummer/releases/download/v4.0.0rc1/mummer-4.0.0rc1.tar.gztar -zxvf mummer-4.0.0rc1.tar.gzcd mummer-4.0.0rc1./configure --prefix=/path/to/installationmakemakeinstall简单上手取一个参考基因组re
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