大家好，我是章北海 今天高考，上午的语文结束，市面上又要来一场大模型参考的文章了。 我也凑凑热闹，让通义千问、Kimi、智谱清言一起来写一下高考作文。 公平起见，不加任何其他prompt，直接把题目甩过去。 感觉写的都很一般，通篇口水文，都能拿个及格分吧。 有点好奇，就加了几个国外选手参赛：Gemi
目录令牌桶算法(Token Bucket)漏桶算法(Leaky Bucket)滑动窗口(Sliding Window)总结 限流器(Rate Limiter)是一种用于控制系统资源利用率和质量的重要机制。它通过限制单位时间内可以执行的操作数量,从而防止系统过载和保护服务的可靠性。在Java中,可以使
系列文章目录 机器学习算法（一）：1. numpy从零实现线性回归 机器学习算法（一）：2. 线性回归之多项式回归（特征选取） @目录系列文章目录前言一、理论介绍二、代码实现1、导入库2、准备数据集3、定义预测函数（predict）4 代价（损失）函数5 计算参数梯度6 批量梯度下降7 训练8 可视
现代语音增强算法利用大量递归神经网络(RNNs)实现了显著的噪声抑制。然而，大型RNN限制了助听器硬件(hearing aid hardware，HW)的实际部署，这些硬件是电池供电的，运行在资源受限的微控制器单元(microcontroller units，MCU)上，内存和计算能力有限。在这项工
一、概述 在一般形式的回归问题中，会得到系列的预测值，它们与真实值（ground truth）的比较表征了模型的预测能力，为有效量化这种能力，常见的性能评价指标有可解释方差（EVS）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）等。值得一提的是，回归问题分单输
前置知识 Cpp实现 基础算法 // base method bool basement(int num) { for (int i = 2; i <= sqrt(num); ++i) { if (num % i == 0) return false; } return true; } 证明 筛法初
随着硬件算力的发展，以及AI技术的日益增进，我们不仅可以借助深度学习框架来加速分子动力学模拟，以及降低分子模拟开发的门槛。还可以实现高通量模拟，使得用最小的开销并行的运行多个分子模拟成为可能。
论文提出CeiT混合网络，结合了CNN在提取低维特征方面的局部性优势以及Transformer在建立长距离依赖关系方面的优势。CeiT在ImageNet和各种下游任务中达到了SOTA，收敛速度更快，而且不需要大量的预训练数据和额外的CNN蒸馏监督，值得借鉴 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:
论文设计了用于密集预测任务的纯Transformer主干网络PVT，包含渐进收缩的特征金字塔结构和spatial-reduction attention层，能够在有限的计算资源和内存资源下获得高分辨率和多尺度的特征图。从物体检测和语义分割的实验可以看到，PVT在相同的参数数量下比CNN主干网络更强大
一、写在开头 在前面的博文中我们学习了volatile关键字，知道了它可以保证有序性和可见性，但无法保障原子性，结局原子性问题推荐使用synchronized、Lock或者AtomicInteger；我们还学习过CAS算法，在那篇博文中我们同样也提及atomic。那么今天，我们就来好好学一学Atom
论文提出了T2T-ViT模型，引入tokens-to-token（T2T）模块有效地融合图像的结构信息，同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络，增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时，T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当 来源：晓
我们在使用分类算法训练数据后，评价分类模型的优劣时，经常会遇到一个词，“基尼系数”。那么，什么是基尼系数呢？ 本文将尝试用最简单的方式介绍什么是“基尼系数”以及它的计算方法和意义。希望能让大家对基尼系数有个直观的印象，而不仅仅是记住它枯燥的计算公式。 1. 从分类模型开始 首先，先假设有一个分类案例
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 咳嗽检测是一种很有前途的检测呼吸道疾病各种病理严重程度的技术。自动咳嗽检测系统的开发将成为早期诊断的最佳跟踪工具。长期以患者为中心的远程咳嗽严重程度监测将改变医疗基础设施的游戏规则，因为在过去几十年中，远
ACO.Visualization项目 本项目演示蚁群算法求解旅行商问题的可视化过程，包括路径上的信息素浓度、蚁群的运动过程等。项目相关的代码：https://github.com/anycad/ACO.Visualization 注：本项目基于.NET8开发，需要安装VS2022最新版本。 运行效
【学习笔记】基础算法：二次离线莫队/回滚莫队 二次离线莫队 前置知识：莫队 前置知识：值域分块 值域分块，就是对 \(A\) 的值域进行分块，每个块维护该值域内数的个数 众所周知，莫队的复杂度是 \(O(n \sqrt m)\) 的，而在维护一些问题时左右端点移动一格并不是 \(\mathcal O
最近，有一些大型内核卷积网络的研究，但考虑到卷积的平方复杂度，扩大内核会带来大量的参数，继而引发严重的优化问题。受人类视觉的启发，论文提出了外围卷积，通过参数共享将卷积的复杂性从 \(O(K^{2})\) 降低到 \(O(\mathrm{log} K)\)，有效减少 90% 以上的参数数量并设法将内
1. 安装apk到手机 2. 随意输入账号和密码，点击register，报错crackme1:ERROR 3. 将apk拖入到jadx中进行观察 public native String register(String str); static { System.loadLibrary("nativ
1. apk安装到手机，一样的界面，随便输入一样的报错 2. apk拖入到jadx重看看 public native String sha1(String str); static { System.loadLibrary("native-lib"); } /* JADX INFO: Access
这题的目标是算法还原，并写出注册机 1. 9月份算法第一题.apk 安装到手机 2. 随意输入账号密码，提示错误 3. apk拖入到jadx中 public native boolean register(String str, String str2); static { System.loadL
这题比较简单 1. app-release.apk 安装至手机 提示需要输入账号和密码 2. jadx 打开看看 public native boolean check(byte[] bArr, byte[] bArr2); static { System.loadLibrary("native-l
