该映射包含key-value对，并且提供了一些方法来检索键或值的列表作为Collection，但它不适合“元素组”范式。 7、什么是迭代器？ 迭代器接口提供了对任何Collection进行迭代的方法。...迭代器允许调用者从基础集合中删除Enumeration无法实现的元素。迭代器方法名称已得到改进，以使其功能更清晰。 9、为什么没有像Iterator.add()这样的方法将元素添加到集合中？...16、为什么没有Iterator接口的具体实现？ Iterator接口声明了用于迭代集合的方法，但是其实现是Collection实现类的责任。...如果这些方法的实现不正确，则两个不同的Key可能会产生相同的hashCode()和equals()输出，在这种情况下，HashMap不会考虑将它们存储在不同的位置，而是将其覆盖并覆盖它们。...myHashMap.get(new MyKey("Pankaj")); 这就是为什么String和Integer大多用作HashMap键的原因。
由此我们得到了需要的结果。 注：第二个输出中使用了head（）函数，因为结果中包含很多行。 # 3–填补缺失值 ‘fillna()’可以一次性解决：以整列的平均数或众数或中位数来替换缺失值。...我们可以根据“性别”，“婚姻状况”和“自由职业”分组后的平均金额来替换。 “贷款数额”的各组均值可以以如下方式确定： ? ? # 5–多索引 如果你注意到#3的输出，它有一个奇怪的特性。...但是相信我，即使在目前这个精准度上再提高哪怕0.001%的精度仍会是一项充满挑战性的任务。你会接受这个挑战吗？ 注：这个75%是基于训练集的。测试集会略有不同，但接近。...另外，我希望这能提供一些直觉，即到底为什么哪怕0.05%的精度提升，可造成Kaggle排行榜（数据分析竞赛网站——译者注）上的名次上升500位。...# 12–在一个数据帧的行上进行迭代 这不是一个常用的操作。毕竟你不想卡在这里，是吧？有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如，我们面临的一个常见问题是在Python中对变量的不正确处理。
15 程序员为什么学算法 昨日作业题总结 迭代法： 今日作业题 Day 16 时间复杂度入门 为什么要学算法，25位星友给出各自的答案 今日作业题 Day17 算法好坏度量：大 O 记号 1 数学定义...不考虑答案输出的顺序。...首先建立 1->7->3->6->5->6 的链表，注意查看链表的迭代过程，对于习惯了 i+=1 迭代的朋友，可能对链表的迭代逐渐熟悉起来：tmp=newNode 上面的删除是根据val判断删除的节点，...这两天训练链表时，也有一些星友实际上完成了列表转化为链表的任务，代码如下所示： 传入lst转化链表返回cur_Node: 以上代码实现有一个巧妙之处：self.head=ListNode(None)，设置一个空的哨兵表头...打卡 300 天，退还除平台收取的其他所有费用。 Day 16 时间复杂度入门 为什么要学算法，25位星友给出各自的答案 近来经常有朋友问，程序员需要学算法吗？为什么需要学算法？
上一篇主要是对卷积神经网络的整个训练过程中公式以及误差的推导给出详细的分析。 ...博客地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/1011546 这一篇主要对卷积神经网络中出现的一些问题进行一个详细的阐述。...,在k-1次实验中被用作训练样例;每次实验中,使用上面讨论的交叉验证过程来决定在验证集合上取得最佳性能的迭代次数n*,然后计算这些迭代次数的均值,作为最终需要的迭代次数。...关于正则化具体的解释请移步到博主另一篇博文中： (https://cloud.tencent.com/developer/article/1011153) 第二个问题：数据集不平衡 不平衡训练集会对结果造成很大的负面影响...因为在后向传播的过程中仍然需要计算激活函数的导数，所以一旦卷积核的输出落入函数的饱和区，它的梯度将变得非常小。 梯度弥散。
在 OpenAI 给出的描述中，ChatGPT 是一个“可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的前提并拒绝不适当的请求”的对话模型。...2 ChatGPT 为什么厉害 从目前的用户反馈来看，ChatGPT 的语言能力总体上是过关且十分出色的，清华大学计算机系副教授黄民烈告诉 AI 科技评论，ChatGPT 的关键能力来自三个方面：基座模型能力...很多用户发现，它有时会给出看似合理、但并不正确或甚至荒谬的答案。...这意味着它们缺乏关于世界上某些系统如何运作的硬编码规则，所以会倾向于产生许多看似可信的废话，而我们难以确定模型的输出中错误信息占有多少比例。 ChatGPT 的这一固有缺点已经造成了一些实际影响。...尽管在某些单个提问上，ChatGPT 似乎能给出比目前一些主流的搜索引擎更好的答案，但在答案的真实可考性上，后者仍占据优势，而且搜索引擎能给出更丰富的答案。
提醒一下，二叉搜索树满足下列约束条件： 节点的左子树仅包含键 小于 节点键的节点。节点的右子树仅包含键 大于 节点键的节点。左右子树也必须是二叉搜索树。...输出：[3,3,2] 示例 4： 输入：root = [3,2,4,1] 输出：[7,9,4,10] 提示： 树中的节点数介于 0 和 104 之间。...为什么变成数组就是感觉简单了呢？ 因为数组大家都知道怎么遍历啊，从后向前，挨个累加就完事了，这换成了二叉搜索树，看起来就别扭了一些是不是。...迭代法其实就是中序模板题了，在二叉树：前中后序迭代法和二叉树：前中后序统一方式迭代法可以选一种自己习惯的写法。...另外因为公众号改版，时间线被打乱，一些精彩文章大家可能错过了。如果感觉这里的文章对你有帮助，赶紧给「代码随想录」加一个星标吧，方便第一时间阅读文章。
给定一个参数模型，我们可以定义一组数据的可能性和参数，简单说来，作为经由观察给出的参数概率。如果我们为了最大限度地利用这一可能性可以调整参数，我们得到一个给定的模型和数据集的参数的最大似然估计。...如果这些假设对于给定的数据集不正确，则这些方法将可能给出错误的结果。幸运的是，存在一组完整的单独的一组方法来测量误差，而不进行这些假设，就是使用数据本身来估计真实的预测误差。...常见的错误是创建留出集，训练模型，在留出集上测试，然后在迭代过程中调整模型。 如果您在开发过程中重复使用留出集测试模型，则留出集会被污染。...其数据已被用作模型选择过程的一部分，并且不再给出真实模型预测误差的无偏估计。...优点 没有参数或理论假设 给定足够的数据，高度准确 概念上简单 缺点 计算密集 必须选择折叠大小 潜在保守偏差 选择 总之，这里有一些技术，你可以用来更准确地测量模型预测误差： 调整后的
Python 库中定义了许多内置的异常。让我们看看一些常见的错误类型。 下表列出了 Python 中重要的内置异常。 例外 描述 断言错误 assert 语句失败时引发。...导入错误 找不到导入的模块时引发。 索引错误 当序列的索引超出范围时引发。 键错误 在字典中找不到键时引发。 键盘中断 当用户点击中断键(Ctrl+c 或 delete)时引发。...停止迭代 由 next()函数引发，表示迭代器不再返回任何项。 句法误差 遇到语法错误时由解析器引发。 内建 Error 当缩进不正确时引发。...TabError 当缩进由不一致的制表符和空格组成时引发。 系统误差 解释器检测到内部错误时引发。 系统退出 由 sys.exit()函数引发。 类型错误 当函数或操作应用于不正确类型的对象时引发。...unicode 翻译错误 当转换过程中出现与 Unicode 相关的错误时引发。 值错误 当函数获得类型正确但值不正确的参数时引发。 零分割错误 当除法或模块运算的第二个操作数为零时引发。
200以内的数字中，绝大多数都可以在30步以内变成回文数，只有一个数字很特殊，就算迭代了1000次，它还是顽固地拒绝回文！ 请你提交该顽固数字，不要填写任何多余的内容。...每年，蓝桥村都要举行一次集会。今年，由于村里的人口太多，村委会决定要在4个地方举行集会，其中3个位于公路中间，1个位最公路的终点。...已知每户家庭都会向着远离公路起点的方向去参加集会，参加集会的路程开销为家庭内的人数ti与距离的乘积。...【输出格式】 输出一行，包含一个整数，表示村内所有人路程的开销和。...【样例输入】 6 10 1 3 2 2 4 5 5 20 6 5 8 7 【样例输出】 18 【样例说明】 在距起点2, 5, 8, 10这4个地方集会，6个家庭需要的走的距离分别为
下图展示了一个 CodeContests 数据集中的典型问题示例： 为什么CodeContests是一个评估代码生成任务的LLM的优秀数据集？...更糟糕的是，单个整体代码损害了执行迭代修复的能力——即使给出了错误消息，模型也难以查明和修复问题。 具有双重验证的软决策 LLM往往会在需要思考、推理并做出严格、重要决策的代码任务中遇到困难。...以针对问题生成附加测试的任务为例。很多时候，模型生成的一些测试是完全错误的。 通过双重验证过程，作者添加了一个额外的步骤，在给定生成的输出的情况下，要求模型重新生成相同的输出，但在需要时进行更正。...只有在获得模型对上述任务的答案后，我们才会开始实际的代码生成和运行修复迭代。 测试锚点 即使经过双重验证，一些人工智能生成的测试也会是错误的。...如果测试通过，则将其添加到测试锚点列表中 -如果测试失败，假设是因为代码不正确，并尝试修复代码。 然而，要求固定代码也通过已经获得的所有测试锚点。因此，测试锚点将保护输出免受错误固定代码的影响。
小编说：在多台机器上分布数据以及处理数据是Spark的核心能力，即我们所说的大规模的数据集处理。为了充分利用Spark特性，应该考虑一些调优技术。...本文每一小节都是关于调优技术的，并给出了如何实现调优的必要步骤。...这就是为什么当缓存不再被使用时很有必要调用 un- persist 方法。对迭代算法而言，在循环中常用下面的方法调用模式 ： 调用 Graph 的 cache 或 persist 方法。...要考虑数据集会被访问多少次以及每次访问时 重计算和缓存的代价对比，重计算也可能比增加内存的方式付出的代价小。...下面清单中的代码示范了如何使用 checkpointing，这样就可以持续输出 顶点，更新结果图。 ?
前言 MySQL一对多的数据分页是非常常见的需求，比如我们要查询商品和商品的图片信息。但是很多人会在这里遇到分页的误区，得到不正确的结果。今天就来分析并解决这个问题。 2....一对多关系 然后我分别写入了一些商品和这些商品对应的图片，通过下面的左连接查询可以看出它们之间具有明显的一对多关系： SELECT P.PRODUCT_ID, P.PROD_NAME, PI.IMAGE_URL...原来当一对多映射时结果集会按照多的一侧进行输出（期望 4 条数据，实际上会有 7 条），而前两条展示的只会是杯子的数据（如上图），合并后就只有一条结果了，这样分页就对不上了。...size}) P LEFT JOIN PRODUCT_IMAGE PI ON P.PRODUCT_ID = PI.PRODUCT_ID 这种写法的好处就是通用性强一些...总结 大部分情况下分页是很容易的，但是一对多还是有一些小小的陷阱的。一旦我们了解了其中的机制，也并不难解决。
为什么我的循环花了那么长时间呢? ? 在我代码中看不到任何的错误，那么为什么我的代码执行那么慢？ 为什么查找我想要的对象话费那么长时间？...我看不到任何的GC（垃圾回收器）处理，然而我的游戏为什么那么的延迟？ “这些是我们在开发一个游戏的时候经常遇到的一些常见问题。” 但正是这些常见问题最让游戏开发者苦恼了！！...Note 为了获得性能的确切数据，我们让每一个种类型的数据集合迭代10万次。 你的输出应该跟下面的图片一样： n) 那么，这就意味着Array（数组）是最好的吗？...，且在运行中按下“S”键后看输出日志的显示。...输出将是这样的: 从上图中便能得知，使用Dictionary（字典）进行搜索几乎不消耗任何时间 因此，如果在整个游戏运行的时候需要不断的寻找一些对象时，明智的选择就是选择使用Dictionary（字典
为什么？...，foreach 遍历编译后实质会替换为迭代器实现（普通for循环不会抛这个异常，因为list.size方法一般不会变，所以只会漏删除），因为迭代器内部会维护一些索引位置数据，要求在迭代过程中容器不能发生结构性变化...和 lastRet 值，直接不调用 next 而 remove 会导致相关值不正确。...为什么？...为什么？
正如我之前所说，DeepSeek R1 训练不是从头开始构建的，而是使用 DeepSeek V3 作为基础模型。那么我们需要了解 V3 的工作原理以及它为什么被称为 MOE？...他们所做的第一步是使用旧策略（即强化学习更新之前的 DeepSeek-V3-Base 模型）生成多个可能的输出。在一次训练迭代中，我们假设 GRPO 采样一组 G = 4 个输出。... 7 （不正确且推理不佳） 生成输出 每个输出将根据正确性和推理质量进行评估并分配奖励。 为了引导模型进行更好的推理，基于规则的奖励系统应运而生。...0.1 奖励细分 模型应该学会偏爱奖励更高的输出，同时降低生成不正确或不完整输出的概率。...GRPO 工作 这确保在下一次迭代中，模型更有可能生成正确的推理步骤，同时减少不正确或不完整的响应。 因此，RL 是一个迭代过程。使用不同的推理问题重复上述步骤数千次。
Map 的特点 Map 默认情况下不包含任何键，所有键都是自己添加进去的。不同于 Object 原型链上有一些默认的键。 Map 的键可以是任意类型数据，就连函数都可以。...Map结构，如果设置的key已经存在，则会更新value值，否则会新生成该键 也可以采用链式写法设置多组数据 成功输出如下： 2. get 通过get方法读取key对应的键值，如果传入的键值不存在，则会返回...我们可以通过entries方法来获得这个迭代器，从而利用for...of进行遍历操作 也可以采用如下进行遍历，每次item获取到一个数组 又因为entries是默认的迭代器，所以可以直接对Map实例使用扩展操作或者直接采用...对于弱引用，百度百科给出的答案： 在计算机程序设计中，弱引用与强引用相对，是指不能确保其引用的对象不会被垃圾回收器回收的引用。...了解了WeakMap的特性，相信对“为什么要有WeakMap？”
前端小菜鸡一枚，分享的文章纯属个人见解，若有不正确或可待讨论点可随意评论，与各位同学一起学习~ JavaScript 为什么要进行变量提升，它导致了什么问题？...• 无论是函数还是变量在那个位置上声明，都会被提升到函数之前，可保证变量声明前可访问而不会报错 • 变量提升的本质：js 引擎在代码执行前有一个解析的过程，会创建一个执行上下文，初始化一些代码执行所需要的参数...执行阶段：按照代码顺序执行 为什么要进行变量提升？ 1....会变量提升成为一个全局变量，在函数结束之后不会被销毁， * 所以，一直修改的是之前的定义的全局变量，所以第一个输出三次 3, 第二个输出 0 1 2。...*/ /** * 在 for 循环中，let 声明的变量会存在一个块级作用域的概念，使用 let 声明的迭代变量时， * js 引擎会在后台为每一个迭代循环声明一个新的迭代变量，因此每次使用的 i
猫头虎分享：Python库 Pytorch 中强大的 DataLoader（数据迭代器）简介、下载、安装、参数用法详解入门教程 今天猫头虎带您探索 Pytorch 数据加载的核心利器 —— DataLoader...数据加载的难题 训练模型的第一步是加载数据，但直接加载大数据集会带来以下问题： 内存爆炸：数据量大时，无法一次性全部加载到内存。 处理速度慢：需要多线程支持以加速读取。...DataLoader 提供的功能 DataLoader 是专门为深度学习设计的高效数据迭代器， 它能： 支持批量加载数据； 支持多线程加载； 自动打乱数据顺序； 兼容 Pytorch Dataset...batch_size=2, shuffle=True, num_workers=2) # 遍历 DataLoader for batch in dataloader: print(batch) 输出示例...data': tensor([2, 4]), 'batch_size': 2} {'data': tensor([1, 3, 5]), 'batch_size': 3} ❓ 常见问题解答（Q&A） Q1: 为什么
为什么是契约测试 契约测试（ContractTest）第一次看到我是在Martin Fowler的文章里。...为了解释契约测试，我们在本文把TestDouble替换成MOCK，这也许并不正确，但是可以快速让我们理解。 MOCK服务相信很多人都知道主要是用来帮助解决外部依赖而存在的。...但是现在开发周期、迭代周期和迭代频率都在变短、变快，如果Service1在开发或者测试的使用应用了Service2的MOCK服务，同时Service2也被自己的Own团队进行了升级迭代，但是Service1...Pact官方给出的几个场景： （转自： https://insights.thoughtworks.cn/about-contract-test/） 适用场景： 团队能把控开发过程中的Consumer和...不适用的场景： 公共API或者是OAuth授权服务 Provider端和Consumer端没有良好的沟通渠道 针对性能的测试 Provider端的功能性测试（Pact只测试内容和请求格式） 对于不同输入有相同的输出
为了做到这一点，使用了强化学习（RL），当 LLM 做了一些有益于推理的事情时，进行奖励，否则进行惩罚。 但这不仅仅是一次简单的训练，而是一系列阶段，称之为流水线。...R1 的基础：DeepSeek V3 作为基础模型，DeepSeek V3是如何工作的呢？为什么它被称为 MOE？...例如，在一个训练迭代中，假设 GRPO 采样一组 G = 4 的输出： o1: 2 + 3 = 5, 5 * 4 = 20 20 (Incorrect order of operations) o2:...，同时减少产生不正确或不完整产出的可能性。...这确保了在下一次迭代中，模型更有可能生成正确的推理步骤，同时减少不正确或不完整的响应。因此， RL 是一个迭代过程。上述步骤使用不同的推理问题重复了数千次。
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