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目录一、二分查找算法二、分支语句中应注意的小点 一、二分查找算法所谓二分查找,就是要在一组有序的数列中,查找给定的数是否在此数列中。最主要的步骤有三个:1.确定被查找的范围的左右下标left、right2.根据left和right,确定中间元素的下标mid3.根据mid锁定的元素和查找的元素比较,确定新的查找范围left和right 下面将用图示和代码来讲解上面的三个步骤:1.假定给定的数组中元素个数为奇数个2.假定给定的数组为偶数个 3.假定给定的数不在此数列中 根据以上这三种情况,代码可以写成如下形式:#include<stdio.h>intmain(){intarr[]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,1
亚马逊今天在Re:Mars大会上宣布推出CodeWhisperer,这是一款类似于CodeGeeX和GitHubCopilot的AI辅助编程工具,它根据一个注释或几个按键来自动补全整个函数。目前支持Java、JavaScript和Python,和CodeGeeX一样,使用了数十亿行公开可用的开源代码、自己的代码库、公开可用的文档和公共论坛上的代码进行了训练。现在,CodeWhisperer作为AWSIDE工具包的一部分在预览版中发布,这意味着开发人员可以在他们的IDE中使用它,包括VisualStudioCode、IntelliJIDEA、PyCharm、WebStorm和亚马逊自己的AWSCloud9。AWSLambda控制台的支持也即将到来。在今天的发布之前,负责亚马
文章目录数据集官方模型的成绩改进一改进二改进三总结数据集本来想选COCO数据集,但是我觉得训练相同的epoch是一种不公平的对比,因为预训练本来就是COCO数据集上得来的,这样对官方的模型有利,而我改动了模型的结构,导致了没有预训练参数。所以我更换一个数据集。数据集统一选择我自己标注的的飞机数据集。数据集的类别:names:[‘c17’,‘c5’,‘helicopter’,‘c130’,‘f16’,‘b2’,‘other’,‘b52’,‘kc10’,‘command’,‘f15’,‘kc135’,‘a10’,‘b1’,‘aew’,‘f22’,‘p3’,‘p8’,‘f35’,‘f18’,‘v22’,‘f4
官网地址:PyTorchPyTorch-Lightning安装PyTorch-Lightning1、不能直接使用pipinstallpytorch-lightning ,否则如下图会直接卸载掉你的torch而安装cpu版本的torch。Installingcollectedpackages:torch,lightning_fabricAttemptinguninstall:torchFoundexistinginstallation:torch1.9.1+cu111Uninstallingtorch-1.9.1+cu111:Successfullyuninstalledtorch-1.9.1+cu1112、在安装
前言如果你对这篇文章感兴趣,可以点击「【访客必读-指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」,查看完整博客分类与对应链接。大模型的涌现能力(EmergentAbility)下图是模型性能(Lossfornexttokenprediction)与「参数量」和「数据集大小」之间的关系,可以看出随着「参数量」和「数据集大小」不断变大,模型性能不断增强,仿佛不会遇到瓶颈。下图展现了大模型的涌现能力,即语言模型的性能随着参数量增加并不是线性关系,而是突然跃升,即涌现。在未达到门槛之前,性能一直在随机的水平徘徊。Calibration在上面的实验图中,Calibration指「模型置信度」与「真实概率」之间的关系,即满足「置信度高->正确」、「置信度低->
效果预览首先,先解释一下什么是面包屑导航栏和路由标签栏。如下图所示,面包屑导航栏就是展示当前所处路由信息和父辈路由信息的导航栏,它的作用是提示用户当前页面所在位置;路由标签栏就类似于浏览器的标签栏,每个标签对应一个路由页面,点击该标签可以进入该路由页面。在这里解释一下,我所说的父辈路由是父路由的超集,对于一个子路由,它的父路由、它的父路由的父路由、它的父路由的父路由的父路由…都属于它的父辈路由。我也不知道这种叫法是否规范,反正大家理解这个意思就行。然后展示一下效果:这是我自己做的一个基于vue3+typescript的网站,后端是用golang写的,网站有查询微博、百度、凤凰历史热搜的功能,以及上传图片、创建相册、分享相册等云图床相关功能。这是网站预览地址和gitee仓库地址。(p
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