输入一个长度为 n 整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有的奇数位于数组的前面部分，所有的偶数位于数组的后面部分，并保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变。
从今天起，博主开始了 《 剑指offer 》 系列 算法专题的学习，希望大家 跟随着博主一起，开始这段美妙的算法之旅…
右边是可导入的外部 jar 包，双击即可进行添加，添加到左边就行了，添加后转化成的 jar 包就集成外部 jar 包。如果这里不添加，后面 exe4j 里也可以进行添加。
前言 排序指的是按照某种顺序（升序或降序）排列序列元素的一种算法，在实际工作中用得非常多，也是面试中经常被问到的知识点。本文将为大家介绍常见的几种排序算法的思想，并用Java语言进行实现，在文末附有源码地址，有需要的朋友可以自行下载。 冒泡排序 冒泡排序是最简单的一种排序算法了。其基本思想是迭代地对输入序列中相邻的2个元素进行两两比较，如果比较的结果与排序的次序相反则对它们进行交换，否则不做处理。因为经过每一次迭代之后，都能将该次迭代中的最小或最大元素移动到序列顶端，就像“冒泡”一样一个个地冒出来，所
前言： 多年之前接触过zxing实现二维码，没想到今日项目中再此使用竟然使用的还是zxing，百度之，竟是如此牛的玩意。 当然，项目中我们也许只会用到二维码的扫描和生成两个功能，所以不必下载完整的jar包，使用简化版的即可，下文可见。 这篇文章讲述：1、如果快速在项目中集成zxing，实现扫描和生成二维码功能 2、根据项目需求去修改源码实现我们的要求并进行优化 一、快速集成zxing二维码 1、下载库文件 ： http://download.
在集成时，我的思路是写一个公共JSP文件，里面包含一些常用的js文件，当然此处我用的就是Jquery插件了。
Java 开发中我们经常要获取文件的路径，比如读取配置文件等等。今天我们就关于文件的路径和如何读取文件简单地探讨一下。
前文我们介绍了Java并发编程中的两个关键字：volatile和synchronized。我们也知道了volatile虽然是轻量级，但不能保证原子性，synchronized可以保证原子性，但是比较重量级。
小伙伴们，在上文中我们介绍了Android常见布局中的LinearLayout，本文我们继续盘点介绍Android开发中另一个常见的布局，相对布局RelativeLayout。
今天的题目 每天的题目见github(看最新的日期): https://github.com/gzc426 具体的题目可以去牛客网对应专题去找。
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Spring Boot内部使用Commons Logging记录所有日志，它支持使用Java Util Logging、Log4J2和Logback日志工具，并为它们提供了默认配置，默认配置情况下日志只会输出到控制台，当然也可以修改配置将日志输出到文件。 本篇内容基于Spring Boot 2.0版本，将详细介绍Spring Boot对日志工具使用的支持，主要包含以下6部分内容： 默认日志配置； 日志输出到文件； 日志文件大小； 修改日志级别； 自定义日志工具； 配置文件优先级。 1.默认日志配置 如果项目
这一章我们主要关注transformer在序列标注任务上的应用，作为2017年后最热的模型结构之一，在序列标注任务上原生transformer的表现并不尽如人意，效果比bilstm还要差不少，这背后有
相对位置编码(Relative position encoding, RPE)是Transformer获取输入Token序列顺序的重要方法。在自然语言处理中已证实了其有效性。
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现，而不是像传统应用架构中放在数据库中。
线性布局LinearLayout是最常用的布局，顾名思义，它下面的子视图像是用一根线串了起来，所以其内部视图的排列是有顺序的，要么从上到下垂直排列，要么从左到右水平排列。排列顺序只能指定一维方向的视图次序，可是手机屏幕是个二维的平面，这意味着还剩另一维方向需要指定视图的对齐方式。故而线性布局主要有以下两种属性设置方法： 1. setOrientation: 设置内部视图的排列方向。LinearLayout.HORIZONTAL表示水平布局，LinearLayout.VERTICAL表示垂直布局。 2. setGravity: 设置内部视图的对齐方式。Gravity.LEFT表示靠左对齐、Gravity.RIGHT表示靠右对齐、Gravity.TOP表示靠上对齐、Gravity.BOTTOM表示靠下对齐、Gravity.CENTER表示居中对齐。 空白距离margin和间隔距离padding是另外两个常见的视图概念，margin指的当前视图与周围视图的距离，而padding指的是当前视图与内部视图的距离。这么说可能有些抽象，接下来还是做个实验，看看它们的显示效果到底有什么不同。下面是个实验用的布局文件内容，通过背景色观察每个视图的区域范围：
一篇来自微软关于Transformer中位置编码的文章，关于位置编码，我们之前也有讨论过，参见：
DeBERTa刷新了GLUE的榜首，本文解读一下DeBERTa在BERT上有哪些改造
1.文档流： 浏览器窗口，自上而下，自左到右元素的排班成为文档流 2.文档流和元素定位的关系： 由于文档流中每个元素都有固定的位置，为改变文档流的位置，或者隐藏元素在文档流中的物理空间。 3.元素定位的分类： 相对位置 绝对位置 固定位置 4.相对位置： 相对位置需要设置参照 position：relative属性将元素自身位置设为参照物。 如果一个元素设置了该属性 上下左右移动属性： bottom(向上移动，即距离相对位置下端的距离) top(向下移动，即距离相对位置上端的距离) left(向右移动，即
自 2017 年发表“ Attention Is All You Need ”论文以来，Transformer 架构一直是自然语言处理 (NLP) 领域的基石。它的设计多年来基本没有变化，随着旋转位置编码 (RoPE) 的引入，2022年标志着该领域的重大发展。
第四篇也非常有趣提出将独立的词向量替换成自变量为位置的函数，引入了复数空间综合了词向量和位置向量」
大多数的生成模型（例如seq2seq模型），生成句子的顺序都是从左向右的，但是这不一定是最优的生成顺序。可能有人要说，反正最终都是生成一个句子，跟生成顺序有啥关系？但是大量实验确实表明了从左向右生成不一定是最好的，比如先生成句子中的核心词（出现词频最高的词，或者动词等）可能效果会更好。
现如今很多大模型都开始支持超过4096长度的推理，例如GPT-4支持超过30k，ChatGLM2-6B也支持最长为32K的文本。但是由于显存资源的限制，这些大模型在真正在训练过程中不一定要训练这么长的文本，通常在预训练时只会设计到4k左右。
论文: Conditional Positional Encodings for Vision Transformers
这要从Transformer设计之初说起。在人类语言中，单词的位置和顺序定义了语法，也影响着语义，无法捕获单词的顺序，会导致我们很难理解一句话的含义。
选择排序（Selection Sort）的基本思想是不断地从数组当中未排序的部分选取关键字最小的记录，并将该记录作为已排序部分的最后一个记录（考虑升序排列的情况）。算法主要就是维护一个给定数组的两个子数组：
5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]
我们知道，BERT无法处理超长文本的根本原因是BERT使用了从随机初始化训练出来的绝对位置编码，一般的最大位置设为了512，因此顶多只能处理512个token，多出来的部分就没有位置编码可用了。当然，还有一个重要的原因是Attention的O(n^2)复杂度，导致长序列时显存用量大大增加，一般显卡也finetune不了
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今天学习的是谷歌大脑的同学和 CMU 的同学于 2019 年联合出品的论文《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》，目前被引次数超 200 次。
本文小结：本文主要对原始 Transformer[1]、RPR[2]以及 Transformer-XL[3] 中使用的位置表示方法，进行详细介绍。从最初的绝对位置编码，与单词嵌入相加作为第一层的输入，再到 RPR 提出直接在注意力分数的计算中引入相对位置信息，并学习相对距离的表示矩阵(长度固定)，再到 Transformer-XL 中引入偏置信息，并重新使用 Transformer 中的编码公式生成相对距离的表示矩阵，使长度可泛化。
机器之心专栏 作者：Joshua 今年以来，中文 NLP 圈陆续出现了百亿、千亿甚至万亿参数的预训练语言模型，炼大模型再次延续了「暴力美学」。但 QQ 浏览器搜索团队选择构建十亿级别参数量的「小」模型，提出的预训练模型「摩天」登顶了 CLUE 总排行榜以及下游四个分榜。 2021 年，自然语言处理（NLP）领域技术关注者一定听说过预训练的大名。随着以 BERT 为代表的一系列优秀预训练模型的推出，先基于预训练，再到下游任务的微调训练范式也已经成为一种主流，甚者对于产业界来说，某种意义上打破了之前语义理解的技
近年来，LLM在各个领域的性能都有了显著的进展。随着这些LLM被用于越来越复杂的任务，它们经常需要更长的推理过程或理解更大的上下文。在这些情况下，LLM在长序列上的长度泛化失败问题变得更加突出。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说flash浏览器玩网页4399_网页版4399小游戏,希望能够帮助大家进步!!!
前言：周末闲来无事，在七月在线上看了看字符串相关算法的讲解视频，收货颇丰，跟着视频讲解简单做了一下笔记，方便以后翻阅复习同时也很乐意分享给大家。什么字符串在算法中有多重要之类的大路边上的客套话就不多
TENER: Adapting Transformer Encoder for Name Entity Recognition
众所周知，transformer的attention机制本身是不带有位置信息的，因此对于文本序列，attention机制本身就会丢失掉原文当中的序列信息，造成信息缺失，影响到模型的效果表达，这个应该已经算是面试中常见的八股文问题了。
字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。
SVG Path可用于绘制复杂的路径，如创建线条, 曲线, 弧形等等。其所有属性中，属性d是一个“命令+参数”的序列，用于描述路径，Path强大正在于d属性，因此掌握了d属性成了关键。
这篇文章主要是介绍自己对 Google 在《Attention is All You Need》中提出来的 Sinusoidal 位置编码
论文：https://arxiv.org/abs/2006.15595 代码：https://github.com/guolinke/TUPE
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