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$$\le$ $ \sum_{k=1}^ma_k$发现对于所有数据点，$\cal{n}\le2\times10^5$，说明需要$Ο(\cal{n\logn})$或者$O(\cal{n})$的算法。分析一下题目，发现要分成$\cal{i}>\cal{m}$与$\cal{i}当$\cal{i}$
CF链接：LeastPrefixSumLuogu链接：Least PrefixSum${\scr\color{CornflowerBlue}{\text{Solution}}}$先来解释一下题意：给定一个数组，问最少把多少个数变成相反数，使得$\forall\cal{i}$,$\sum_{k=1}^ia_k$$\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$\cal{i}$
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，
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，
本文已收录至Github，推荐阅读?Java随想录微信公众号：Java随想录目录摘要redisObject类型与编码介绍字符串列表集合有序集合哈希表类型与编码底层原理编码转换数据结构总结摘要Redis是一款开源的高性能key-value数据库，广泛应用于各种场景。在Redis中，数据类型（type）和编码（encoding）是非常重要的概念。本篇博客将详细介绍Redis支持的数据类型以及相应的编码方式和底层实现原理。要查看Redis某个key的内部编码，可以使用Redis命令OBJECTENCODINGkey。其中，key是你想要查询的键名。例如，如果你想要查询名为mykey的键的内部编码，可
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httpWebRequest.AutomaticDecompressiondoesnotset"Accept_Encoding:gzip"header我在我的.net3.0应用程序中使用Web服务引用，并且正在尝试设置gzip解码。当我使用SoapUI时，响应是用gzip压缩的，因为在请求中设置了标题\\'Accept-Encoding:gzip,deflate\\'。发送我的.net请求时，它没有此标头，因此服务器未压缩响应。我找到了这个链接，它准确地描述了我想要做什么。我实现了代码并使用调试器验证它在每个请求上都被执行，但它仍然没有添加\\'Accept-Encoding:gzip\\'标
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