该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2023-12-25 22:05
ricky_lin
阅读(0)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
v0.1 upsdate on 2023.11.07 较原版内卷监视工具，增加了一下功能： 计分板（宏观掌控他人的卷题数量和难度分布） 多次连续AC相同题目去重 可能会不定时更新 有什么建议可以提出 code for v0.1 var userlist = ["ricky_lin","Query_F 阅读全文
posted @ 2023-11-07 22:04
ricky_lin
阅读(969)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
各类题目解法总结 一、DP 性质： 最优子结构，可拆解并且子问题最优，父问题最优 子问题重复性，一个子问题可能会影响多个不同的下一阶段的原问题 (可以从数位DP中清楚地理解) 无后效性，即此时的之前状态无法直接影响未来的决策 1.1 区间DP 常见数据范围&解题方法： | 数据范围 | 类型 | 解 阅读全文
posted @ 2023-04-05 09:30
ricky_lin
阅读(132)
评论(0)
推荐(1)
摘要：
Notes Issues Linear interaction diatance 相邻的词很容易影响歌歌词的意义，但是也有距离很长的依赖关系 但是学习这些词的依赖关系是困难的 Lack of parallelizability CPU 可以勇士进行多个计算，但是 RNN 只能按顺序进行计算 If n 阅读全文
posted @ 2026-09-04 12:13
ricky_lin
阅读(6)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Notes 1. 评估模型的新方式 让模型评估所有测试文本的概率，结果越高，能力越强 困惑度（perplexity）：\(\sqrt[n]{\prod \frac 1 {\text{模型预测的概率}}}\) 困惑度是交叉熵的指数，也可以理解为平均每次 AI 会有多少选择 RNN greatly im 阅读全文
posted @ 2026-09-04 11:43
ricky_lin
阅读(10)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Notes How to evaluate machine translation BLUE measure 给出多个参考译文，求机器翻译的相似度（在机器翻译中找参考翻译的 1、2、3、4 元词组），以及对于太短的翻译的惩罚 缺点：翻译没有固定答案 humanbeings lokking at th 阅读全文
posted @ 2026-09-04 11:43
ricky_lin
阅读(3)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Notes 1. history 上一次流行 1980s & 1990s(backpropagation alorithm) allowed training neural nets with hidden layers 只有一层 2006 Greedy Layer-Wise Training of 阅读全文
posted @ 2026-08-24 13:57
ricky_lin
阅读(10)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
为什么北半球日食更多 为什么只有全食是太阳会变白 月球轨道有 \(5^\circ\) 倾斜，每半个月会落入太阳地球平面，每年有 2 个食季，每次 34 天 为什么偏食黄色，全食白色？ 会出现影带 在日食最后几秒，多个点光源会出现多个阴影，交叉阴影成为影带 阅读全文
posted @ 2026-08-24 11:12
ricky_lin
阅读(7)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Notes: 1. the linguistic structure of sentences & ambiguity 句子结构是一个树状结构（verb 作为根） Sicentists count whales from space 2 种理解形式： from space 修饰 whales 所以是 阅读全文
posted @ 2026-08-10 22:36
ricky_lin
阅读(4)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
一道概率题 tag: 期望 每个木板都有长度 \(l_i\)，小球每次弹到 \(i\) 号模板的概率为 \(\frac {l_i}{\sum_{i=1}^n l_i}\)，求连续在同一个木板上跳 \(3\) 次的次数期望 我们设 \(f_{i,j}\) 表示当前最后跳到了 \(i\) 号木板，连续弹 阅读全文
posted @ 2026-08-03 23:27
ricky_lin
阅读(6)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Notes 1. cross entropy loss(交叉熵损失) 真实概率 \(p\)，计算得到概率 \(q\)，那么交叉熵损失： \(H(p,q) = -\sum_{c=1}^C p(c)\log q(c)\) 为什么 2. 神经元->神经网络节点(binary logistic regres 阅读全文
posted @ 2026-07-30 23:12
ricky_lin
阅读(12)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1003 Best tag: DP 我们用一个数组 \(a_i\) 表示维护只考虑前 \(k\) 个数，子序列长度为 \(i\) 前缀和最小值即可 code #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int NN = 1e5 + 8; ty 阅读全文
posted @ 2026-07-29 11:01
ricky_lin
阅读(14)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Notes learning goals foundations & current methods big understandings of human languages and difficulties ability to build systems human language and 阅读全文
posted @ 2026-07-28 20:26
ricky_lin
阅读(24)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号