归并排序是典型的分而治之策略的应用。主要是把一个数组分成若干个子数组进行从小到大的归并直至有序。下面所说的归并排序默认为2路归并排序。
所有模型的输出都是 ModelOutput 的子类实例。这些是包含模型返回的所有信息的数据结构，但也可以用作元组或字典。
根据给定的文章内容，撰写摘要总结。
输入格式 第一行输入一个正整数 mm（1 \leq m \leq 1001≤m≤100），代表一共有 mm 个操作。 接下来输入 mm 行，每行首先输入一个整数 tt，分别代表以下操作： t = 1，代表插入操作，输入两个整数 a 和 b（1000≤a,b≤100），表示在 a 的位置上擦入元素 b，如果插入成功输出success，否则输出failed。 t=2，代表删除操作，输入一个整数 a（1000≤a≤100），删除位置 a上的元素，如果删除成功输出success，否则输出failed。 t=3，代表查找操作，输入一个整数 a（1000≤a≤100），查找元素值为 a 的元素，如果查找成功输出success，否则输出failed。 t=4，代表遍历操作，输出当前顺序表的所有元素。 输出格式 对应每个操作，输出结果。对于前三个操作，如果操作成功输出success，否则输出failed；对于第四个操作，从下标为 00 的位置开始输出当前顺序表的所有元素，每两个整数之间一个空格，最后一个整数后面没有空格。
最近在看paddle相关，于是就打算仔细过一遍百度ERNIE的源码。之前粗看的时候还没有ERNIE2.0、ERNIE-tiny,整体感觉跟BERT也挺类似的，不知道更新了之后会是啥样~看完也会整理跟下面类似的总结，刚好也在研究paddle或ERNIE的同学可以加我一起讨论哈哈哈
之前在《MySQL Text 字段的限制》一文中讲过了关于 MySQL 在 Server 层和 InnoDB 层的限制，但是限制的算法没有详细展开，这里进行补充说明，先回顾一下 MySQL 的两个限制：
With the combination of sac and rnn. we can solve POMDP problem theoretically, but in practice, we face a lot problem.
class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma = 2, alpha = 1, size_average = True): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.size_average = size_average self.elipson = 0.00000
In this article, we will be unveiling techniques to find the length of a Python list. Finding the length actually means fetching the count of data elements in an iterable.
零、前言 手机SD卡里有很多文件夹，感觉挺乱的，写个代码整理一下吧,就当巩固一下文件操作 封装一下文件夹信息，更方便获取其中的信息，如总大小，文件个数、文件夹个数 很多文件隐藏着，让它暴漏出来，获取空文件夹，然后清理一下空文件夹 自定义文件夹大小的过滤，最后以一个文件夹的浏览器的小案例总结全文。 一、获取文件夹信息 1.初阶：获取一个文件夹内容的大小 直接获取文件夹的length()为0，可以通过递归遍历出所有文件夹的文件大小，再累加。 private long dirSize(File
在C++中，类的正确初始化是确保程序正常运行的关键步骤之一。尤其是在使用初始化列表时，我们需要注意一些潜在的陷阱，以避免在代码执行过程中产生意外的结果。
参考：http://www.ilovematlab.cn/thread-101148-1-1.html
今天接着上次的内容详细讲，用Java实现一个顺序表。名字就取MyArrayList，有点随便。上次讲了，顺序表的实现是使用数组实现的，那么在编写顺序表的时候就需要一个成员数组。但是数组是定长的，要怎么实现增删呢？实现思路如下，后面再具体解释：
BERT模型也出来很久了， 之前有看过论文和一些博客对其做了解读：NLP大杀器BERT模型解读，但是一直没有细致地去看源码具体实现。最近有用到就抽时间来仔细看看记录下来，和大家一起讨论。
在判断的时候write > read, 比如147行,但是当计算的时候,由于write是独立的线程,它已经将write递增并回绕到56.而且read由于在本线程,仍然保留了706,所以已经不符合判断时候的逻辑write>read.
队列（queue）在计算机科学中，是一种先进先出的线性表。 它只允许在表的前端进行删除操作，而在表的后端进行插入操作。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列。
在文本分类任务中常用的网络是RNN系列或Transformer的Encoder，很久没有看到CNN网络的身影（很久之前有TextCNN网络）。本文尝试使用CNN网络搭建一个文本分类器，命名为：ADGCNN。
以不正义开始的事情，必须用罪恶使它巩固。 ——莎士比亚《麦克白》 最近很多事似乎印证了这句话，一句谎言最后要用一百句谎言来圆谎。 本文为读 lodash 源码的第二篇，后续文章会更新到这个仓库
在brpc源码的src目录下，有一级子目录名为butil。代码中的util目录一般就是存放常用的工具类或函数的地方。今天我们来聊一下butil/strings/string_piece.h(cpp) 中的StringPiece类。
@return the length of the sequence of characters represented by this object.
详解: http://data.biancheng.net/view/157.html
自己的slam车关于ros和stm32控制板的通信部分，之前一直使用rosserial_python包，前段时间重新编写了上、下位机的通信程序，本篇只对数据的RingBuffer做点总结。
①首次适应算法(First Fit) FF算法要求空闲分区链以地址递增的次序链接。 — 在分配内存时，从链首开始顺序查找，直至找到一个大小能满足要求的空闲分区为止； — 然后再按照作业的大小，从该分区中划出一块内存空间分配给请求者，余下的空闲分区仍留在空闲链中。 — 若从链首直至链尾都不能找到一个能满足要求的分区，则此次内存分配失败，返回。
// 自己实现 function chunk(list, size) { let len = list.length; if (size < 1 || !len) { return []; } if (size > len) { return [list]; } // 最终返回数组 let res = []; // 向下取整 let integer = Math.floor(len / size);
https://github.com/NM512/dreamerv3-torch/issues/18
分别定义一个数值数组和一个关联数组. $age=array("lili"=>"23","bob"=>"30","ben"=>"44"); $cars=array("volvo","bmw","toyota"); 1.sort()-对数组进行升序排列 //对数组进行升序排列 sort($cars); //格式化打印 print_r($cars,false); //输出变量的内容、类型或者字符串的内容、类型、长度。常用来调试 var_dump($cars); //结果 array
https://referencesource.microsoft.com/#mscorlib/system/collections/queue.cs
基于perl,使用IO::Select实现，并非多线程。可指定分几部分下载。 基本上没有作异常处理，没有处理redirect,甚至也没有判断对range头的响应是否为206.
题目： Write a function to find the longest common prefix string amongst an array of strings. 即求给定的一组字符串的公共前缀。
原题链接 https://leetcode-cn.com/problems/longest-palindromic-substring/
在推荐系统中，协同过滤算法是应用较多的，具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法，核心点就是基于"一个人"或"一件物品"，根据这个人或物品所具有的属性，比如对于人就是性别、年龄、工作、收入、喜好等，找出与这个人或物品相似的人或物，当然实际处理中参考的因子会复杂的多。
1、进入mysql数据库 2、查看所有库： select TABLE_SCHEMA, concat(truncate(sum(data_length)/1024/1024,2),' MB') as data_size, concat(truncate(sum(index_length)/1024/1024,2),'MB') as index_size from information_schema.tables group by TABLE_SCHEMA order by data_length desc
计划 ES6语法翻译Lodash计划是本人为自己制定的半年Flag?。 目的是使用ES6语法实现Lodash的单个函数功能，每次分享两个Lodash函数的翻译，涉及到Lodash的类型、字符、数值、
来源：DeepHub IMBA本文约1200字，建议阅读6分钟本文为你介绍神经网络的内存计算方法。 在微调GPT/BERT模型时，会经常遇到“ cuda out of memory”的情况。这是因为transformer是内存密集型的模型，并且内存要求也随序列长度而增加。所以如果能对模型的内存要求进行粗略的估计将有助于估计任务所需的资源。 如果你想直接看结果，可以跳到本文最后。不过在阅读本文前请记住所有神经网络都是通过反向传播的方法进行训练的， 这一点对于我们计算内存的占用十分重要。 total_me
以一个 fh_joinactivity 表和 fh_activity 表联查为例: $id = $_SESSION['user'] ? $_SESSION['user']:'0'; 第一种方式： $d
在微调GPT/BERT模型时，会经常遇到“ cuda out of memory”的情况。这是因为transformer是内存密集型的模型，并且内存要求也随序列长度而增加。所以如果能对模型的内存要求进行粗略的估计将有助于估计任务所需的资源。
本文代码的github连接：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/chat_bot_seq2seq_attention 1、attention model原理介绍 1.1 attention model 为什么要有attention机制 原本的Seq2seq模型只有一个encoder和一个decoder，通常的做法是将一个输入的句子编码成一个固定大小的state，然后作为decoder的初始状态（当然也可以作为每一时刻的输入
本篇为一个新的章节《手动绑定 C 库入门》的第一篇。从这个章节开始，我们将会进行使用 Rust 对 C 库进行封装的实践。
本博客对原始IMDB数据集进行预处理，建立一个简单的深层神经网络模型，对给定数据进行情感分析。
LongT5 模型是由 Mandy Guo、Joshua Ainslie、David Uthus、Santiago Ontanon、Jianmo Ni、Yun-Hsuan Sung 和 Yinfei Yang 在LongT5: Efficient Text-To-Text Transformer for Long Sequences中提出的。它是在文本到文本去噪生成设置中预训练的编码器-解码器变压器。LongT5 模型是 T5 模型的扩展，它可以使用两种不同的高效注意力机制之一——（1）局部注意力，或（2）瞬时全局注意力。
最近复习数据结构，写了一个顺序存储的线性表，代码粘在这里：） 代码下载：git@github.com:Wang-Sen/algorithm.git /* * Simple array implementation. */ #include <stdbool.h> #define MAX_SIZE 50 #define data_t int #define array_length_t int #define ERR_OUT_OF_RANGE -1 #define ERR_EMPTY_ARRAY -
很多时候，查看一个文件夹下的每个文件大小可以轻易的做到，因为文件后面就是文件尺寸，但是如果需要查看一个文件夹下面所有的文件夹对应的尺寸，就发现需要把鼠标放到对应的文件夹上，稍等片刻才会出结果。
ndgrid 函数用于生成 n 维空间中的矩形网络坐标。 【注】ndgrid 和 meshgrid 生成网络坐标的区别在于对第一、二维度的处理。
heapify(): 这里是指最大heapify。 我们只需要从 k = N / 2开始， 在k >= 1的条件下对 k 进行shiftDown()， 然后k--就可以了。从最后一个不是叶子的节点开始，执行shiftDown()操作。
南海诸岛子图绘制cartopy比较简单，然而目前基本是用Basemap和geopandas做的。把cartopy加上南海诸岛子图基本上是与BUG斗争，遂放弃。于是直接使用偷懒做法，把南海诸岛加到图中。
链模式是一种链式调用的方式，准确来说不属于通常定义的设计模式范畴，但链式调用是一种非常有用的代码构建技巧。
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