目录前言 前言 相信做中文NLP的朋友们，对哈工大和科大讯飞发布的一系列中文预训练模型(https://github.com/ymcui/） 并不陌生。它们在各个预训练原论文的基础上，基于中文语料，发布了诸如BERT、RoBERTa、ELECTRA、XLNet等模型，极大推动了中文NLP的发展。 不同的预训练模型用了不同的tric
# Check for equality# 创建DataFramedf = pd.DataFrame({'a':[10, 40, np.nan], 'b':[10, 40, np.nan]})print('data:\n', df)print()# 查看a列与b列是否相同print('df.a == df.b:')print(df.a == df.b)print()# 查看两个空值是否相同,返回Falseprint(
偶然发现突然博客里东西太多了，现在还是创建一个目录去分类一下吧。 蒟蒻的做题记录 你踩过的坑们 一些比较有意思的tricks 你渴望力量么 剩下的一些例如题解什么的就不加入这里了。
（原创） hive的一些tricks 处理数据内含分号的 ; ，用 '\073' 代替 hive 9146 bug（新版本已修复），关联条件的顺序不一样： ... on (A) and (B) 和 ... on (B) and (A) 竟然导致不一样的结果， 详情见 https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-9
在算只有幂运算和积运算的高精度运算中，太多高精度运算可能会导致 TLE ，这时候开一个另外的 struct 去存每一个质因数的 指数和底数，然后比大小就不需要用高精比较了，最后一个最值在高精度计算，会节省很多常数。 \(2021/12/14\) 例题 题解
这里写目录标题 Condition边界排序过的list Number等效Java里Max/Min的式子x 同时是3和5的倍数 Calculation中间数Sparse matrix multiplication Condition 边界 排序过的list Input不为NoneInput > list[0] 以及 Input < list[-1] if not nums or target < nums[0] o
\(a\) 的平均数为 \(m\) 等价于 \(\sum a_i-m=0\)。可以配合其他算法处理一些平均数的最优解问题。 例：问平均数处于 \([p,q)\) 的区间数。 相当于需要处理平均数小于 \(p\) 的数量然后减一下即可。\(b_i=a_i-p\)，然后做前缀和 \(s_i=\sum_{j=1}^{i} b_i\)，相当于求有多少 \(i<j\)
1. yolov3的backbone为darknet53，整个网络中是没有用到池化层和全连接层 2. Rectangular inference（矩形推理）/ training(矩形训练) 矩形推理就是为了加快网络训练与推理速度速度，因为yolov3在训练的时候会对我们输入的图像数据进行预处理，将图像缩放到416*416，再送到
2. Pre-processing Tricks 2.1. Dataset Cleaning for Training TR1 We noticed by visual inspection that the training set of GLD v1 is clean and reliable, so we used the dataset as is for training. To obtain a semi-supervised learning effect [4, 23], we add
不太了解这个东西的具体定义是什么，总之应该是一个用数据结构维护 DP 状态的某几个维度的 trick 吧。 事实上你可以把这篇 post 理解为三个题的解集。 先直接来看 noi2020 - Destiny 这个题。 给定一棵树 T
不太了解这个东西的具体定义是什么，总之应该是一个用数据结构维护 DP 状态的某几个维度的 trick 吧。 事实上你可以把这篇 post 理解为三个题的解集。 先直接来看 noi2020 - Destiny 这个题。 给定一棵树 \(T = (V, E)\) 和点对集合 \(\mathcal Q \subseteq V \times V\) ，满足对于
文章目录 前言利用原理实战例题完 前言 测试环境为 ruby 2.7.0p0 (2019-12-25 revision 647ee6f091) [x86_64-linux-gnu]Ubuntu 20.04.2 LTS 利用 file = '|whoami' puts open(file).read() # ubuntu puts open(file).gets # ubuntu 原理 查看核心文件Kernel.rb，在28
References： Stable Baselines: Reinforcement Learning Tips and Tricks Blog: The 32 Implementation Details of Proximal Policy Optimization (PPO) Algorithm Blog: 曾伊言：深度强化学习调参技巧：以D3QN、TD3、PPO、SAC算法为例 Paper: Deep Reinforcement Learning that Matt
目录 1.Use of Macros to Overcome Errors Faced in Package 2.fork-join_none 中使用loop 3.random 机制 3.1 如果名字重复，使用local 3.2 动态数组需要定义size 3.3 检查randomize 结果 4.uvm_config_db的使用要注意 5. 最小的factory override for stimulus objects 6.避免使
第一类问题：当前决策对未来的贡献只与当前决策有关 SDOI2008 Sue的小球 关路灯 BalticOI 2009 Day1甲虫 小结： 新增一维状态表示过去决策的影响，状态数过大无法承受。于是将影响在过去决策时计算，通过状态传递。 影响是必然的，后面无论发生什么，都会对未来结果产生贡献，即这个影响可以看
提高GAN训练稳定性的9大tricks 5. Unrolling and Packing (展开和打包) 文章 Mode collapse in GANs（http://aiden.nibali.org/blog/2017-01-18-mode-collapse-gans/）中提到一种预防 mode hopping 的方法就是在更新参数时进行预期对抗（anticipate counterplay）。展开的 GAN ( Unro
1.in js add id to html element and delete it var elem = document.getElementById("zzz");if (elem!=null) elem.parentElement.removeChild(elem); .attr({ id: "nps", }) 2.in js delete a few type of elements
作为一名Web开发者，CSS是必备技能之一，我一直以为自己对CSS的掌握已经够用了，直到读Lea Verou的《CSS揭秘》时，我发现自己充其量就算个会打CS的选手，书中针对我们常见的网页设计难题从不同的角度提出了多种实用又优雅的解决方案，在这里强烈的推荐给每一位从事前端相关的开发者，相信你一
作为一名前端工程师，CSS 是必备技能之一，然而在日常开发中，总有那么些时候，面对着炫酷的效果图，脑子里的 CSS 属性却一片空白，于是只能借助搜索引擎，在一堆复杂的介绍中找到需要的内容复制粘贴。有没有一个地方，没有一大堆介绍（我可能只是忘了怎么拼写），能让我直接复制粘贴呢？于是 CSS tricks
本文主要介绍通过不同的方法初始化神经网络中的图层权重。并且通过各种简短的实验和思想练习，我们将逐步发现为什么在训练深度神经网络时足够的重量初始化非常重要。在此过程中，我们将介绍研究人员多年来提出的各种方法，并最终深入研究最适合您且最有可能使用的当代网络架构的
原文链接：http://www.cnblogs.com/tonywoo/archive/2007/02/13/649053.html 1.一次建整棵目录树.今天在IBM Developer网站上看到一篇关于UNIX操作技巧的文章:《UNIX 高手的 10 个习惯：克服不良的 UNIX 使用模式》http://www.ibm.com/developerworks/cn/aix
文章作者：ktyanny 文章来源：ktyanny 转载请注明，谢谢合作。 虽然我们觉得scanf函数好像就那么回事，其实不然，有很多小tricks的。 至于最普通的用法，自己查看MSDN吧。 ktyanny今天看到一个很不错的trick，比如说当我想输入一个字符串，但是我在使用时为了方便，我并
1. @ConfigurationProperties#prefix 为空 import lombok.Data; import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties; @Data @ConfigurationProperties // @ConfigurationProperties#prefix没有设置值的场景 public class AnotherBean { private St
Ablation Study: An ablation study is where you systematically removeparts of the input to see which parts of the inputare relevant to the networks output. It is derivedfrom similar experiments in psychology which are usedto de
numpy.delete numpy 下的多维数组，如果要删除其中的某些行，或某些列，不可以用置空的方式，进行设置； A[1, :] = None, ⇒ 会将 A 中的第一行数据全部置为 Nan 1. 使用切片（slice） 比如删除第一行： B = A[1:, :] 1 注意此时得到的 B 是 A 通过切片索引的方式得到的，也即 B 相当于 A
