摘要：
训练核心组件 训练部分一般包括 9 个核心组件，总体流程是： 任何一个 batch 的图片先输入到 backbone 中进行特征提取，典型的骨干网络是 ResNet 输出的单尺度或者多尺度特征图输入到 neck 模块中进行特征融合或者增强，典型的 neck 是 FPN 上述多尺度特征最终输入到 he 阅读全文
摘要：
题目背景 NOIP2015 普及组 T1 题目描述 国王将金币作为工资，发放给忠诚的骑士。第一天，骑士收到一枚金币；之后两天（第二天和第三天），每天收到两枚金币；之后三天（第四、五、六天），每天收到三枚金币；之后四天（第七、八、九、十天），每天收到四枚金币……；这种工资发放模式会一直这样延续下去：当 阅读全文
摘要：
题目描述 用高精度计算出 S = 1! + 2! + 3! + \cdots + n!S=1!+2!+3!+⋯+n!（n \le 50n≤50）。 其中 ! 表示阶乘，定义为 n!=n\times (n-1)\times (n-2)\times \cdots \times 1n!=n×(n−1)×( 阅读全文
摘要：
题目描述 输入一组勾股数 a,b,c（a\neq b\neq c）a,b,c（a=b=c），用分数格式输出其较小锐角的正弦值。（要求约分。） 输入格式 一行，包含三个正整数，即勾股数 a,b,ca,b,c（无大小顺序）。 输出格式 一行，包含一个分数，即较小锐角的正弦值 输入输出样例 输入 #1 阅读全文
摘要：
题目描述 学校和 yyy 的家之间的距离为 ss 米，而 yyy 以 vv 米每分钟的速度匀速走向学校。 在上学的路上，yyy 还要额外花费 1010 分钟的时间进行垃圾分类。 学校要求必须在上午 \textrm{8:00}8:00 到达，请计算在不迟到的前提下，yyy 最晚能什么时候出门。 由于路 阅读全文
摘要：
pytorch.gather eg 四个输出 分别为 1 1 3 3 if dim=0 3,4,1,2 阅读全文
摘要：
logistic回归中 w权重矩阵为列向量，转置后为行向量 阅读全文
摘要：
梯度下降法: w= w - α*dw (dw是损失函数J对w的导数) 在a点时 αdw时负数 w-αdw 一直减小到全局最优解 在b点同理, 损失函数为凸函数，则函数在一点用梯度下降法走到最低点的过程中，梯度一直减小到极值点（最值点）梯度为0，停止迭代； 所以损失函数一般为凸函数。 阅读全文
摘要：
代码实现: public int maxSubArray(int[] nums) { int[] dp = new int[nums.length]; dp[0] = nums[0]; int max = nums[0]; for (int i = 1; i < nums.length; i++) 阅读全文
摘要：
解法一: 序列dp class Solution { int count[]= new int[10001]; public int deleteAndEarn(int[] nums) { int max =0; int n=nums.length; if(n==0) return 0; for ( 阅读全文