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接着,利用人工标注数据通过 DPO 模型调整LLM参数,DPO 实质上是一个二分类任务,它从<Prompt,Good Answer,Bad Answer>的三元数据中学习,调整模型参数以促使模型输出 Good Answer,避免输出 Bad Answer。这样就完成了一个后训练迭代周期。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级
近日 Kmesh 发布了 v0.4.0 版本,感谢社区的贡献者在两个多月的时间里做出了巨大的努力,使得 Kmesh 取得功能完整度、稳定性、可靠性的多重提升。
在接触到Kubernetes集群之前,我所需要的服务都是以docker的形式部署在三台不同的服务器上的,由于docker服务数量越来越多,我有时分不清某个服务部署在哪台服务器上,或者我想将一个服务由A服务器迁移至B服务器就很麻烦,还有一个就是我想接入promethese来做监控综上原因,我打算将这三台服务器组成一个Kubernetes集群,并且将所有的docker服务都迁移至Kubernetes集
描述忍者道具有很多种,苦无,飞镖,震爆弹。L君热衷于收集忍者道具,现在他有N个道具,每个道具的重量分别是C1、C2…CN。现在他想把这N个道具装到载重量为W的工具包里,请问他最少需要多少个工具包?输入第一行包含两个用空格隔开的整数,N和W。接下来N行每行一个整数,其中第i+1行的整数表示第i个道具的重量Ci。输出输出一个整数,最少需要多少个工具包。样例输入5 19961219941229样例输出2
注意:这里需要使用一个pair记录前一个dp[i]的最长子串的始末位置,在判断s[i]与s[i-1]不等时,需要继续往前判断s[i]是否包含在前一个dp[i-1]的子串中,如果在,则当前的dp[i]需要减去dp[i-1]子串的前一部分。对于二维dp的状态转移方程,大致都会是要从左、上及左上三个方向来推导,即:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1
算法描述 0-1背包问题是子集选取问题。一般情况下,0-1背包问题是NP难得。0-1背包问题的解空间可用子集树 表示。在搜索解空间的时,只要其左儿子节点是一个可行节点,搜索就进去其左子树(约束条件)。当右子树中可能包含最优解时才进入右子树搜索(限界函数)。否则就将右子树剪去。 计算右子树中解的上界的更好方法是将剩余物品依其单位重量价值排序,然后依次装入物品,直至装不下时,再装入物品的一部分而装满背
详细的介绍了ST表数据结构的原理以及拓展,并且在文末附上了一个ST表的题单,适合各个年龄端的同学,希望能对你有帮助
迪克斯特拉Dijkstra算法使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块,且权值不能为负。
哈夫曼编码的解决方案是这样的:不断找到当前出现频率最小的两个结点(字符或频率),将它们结合,作为一个新生成的结点的左右子结点,并将新生成的结点继续放入比较,直到没有落单的字符。②每次都从还未访问的顶点中选择与当前巨型防护罩最近的顶点(记为Vk(0≤k≤5)),使用“爆裂模式”的能力恢复这条最近的边(并成为最小生成树中的一条边),前往访问。如果我们已知各字符在文本中的出现频率,考虑到为了让压缩后的数
为了方便复习 下面内容摘自:数据结构期末总结_夏日 の blog-CSDN博客_数据结构期末目录绪论知识点习题线性表知识点习题栈和队列知识点习题串、数组和广义表知识点树和二叉树知识点习题赫夫曼树及其应用一步一步写平衡二叉树(AVL树)图知识点习题查找知识点习题排序知识点习题各类型存储结构顺序表单链表双向链表顺序栈链栈循环队列链队小结顺序二叉树(不常用).
屯点例题,自用
基本原理:每一步都选择局部最优解,而尽量不考虑对后续的影响,最终达到全局最优解。局限性:贪心算法不能保证获得全局最优解,但在某些问题上具有高效性。特征:贪心选择性质、最优子结构性质(根据我的观察,很多贪心的题目会出现“不同的操作产生的贡献相同”的特征,在此特征下我们每次选择代价最小的。贪心类型多且杂,需要积累联系。二、贪心算法实现步骤1、确定问题的最优子结构(贪心往往跟排序、优先队列等一起出现)。
十、常用的10种排序算法文章目录十、常用的10种排序算法1、二分查找(非递归)2、分治算法3、动态规划4、KMP算法4.1暴力匹配算法4.2KMP匹配算法5、贪心算法6.普利姆算法7、克鲁斯卡尔算法8、迪杰斯特拉算法9、弗洛伊德算法10、马踏棋盘算法1、二分查找(非递归)概念:二分查找算法只适用于从有序序列中进行查找,比如(数字和字母等),将数列排序后在进行查找。二分查找运行的时间复杂度为O...
五大算法思想贪心算法活动选择、钱币找零、背包问题、小船过河、区间覆盖
计算机背包问题是动态规划算法中的经典问题。本文将从理论和实践两个方面深入探讨计算机背包问题,并通过实际案例分析,帮助读者更好地理解和应用该问题。
TSP问题是指旅行商问题,即给定一组城市和每对城市之间的距离,求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。它是组合优化中的一个NP困难问题,在运筹学和理论计算机科学中有着广泛的应用。贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解(对有些问题这个要
一、最小生成树问题1. 问题描述设G =(V,E)是无向连通带权图,即一个网络。(V是顶点集合,E是边集合)如果G的子图G’是一棵包含G的所有顶点的树,则称G’为G的生成树。生成树上各边权的总和称为该生成树的耗费。在G的所有生成树中,耗费最小的生成树称为G的最小生成树。2. 算法分析Prim算法和Kruskal算法:都是解最小生成树问题的贪心算法;它们做贪心选择的方式不同,但都利用了下面的最小生成
贪心算法是一种求解最优解问题的算法,它的核心思想是每一步都采取当前状态下最优的选择,从而最终得到全局最优解。它是C++重要的一种算法。本文会介绍贪心算法。
用于计算多目标数学问题的一种计算方法。选取一个主目标函数,将其余目标函数转化为约束,从而计算每个子优化目标,得到帕累托最优解集。
文章目录前言一、最短路是什么?二、朴素Dijkstra算法三、堆优化版Dijkstra算法四、Bellman-Ford算法五、Spfa算法六、Floyd算法总结前言本篇文章讲的是图论里的最短路问题,如果你还没有图论的基础知识,可以看看我之前的文章:DFS(深度优先算法)BFS(广度优先算法)邻接表和邻接矩阵、树的遍历 (DFS和BFS)这些都是关于图论的基本知识。一、最短路是什么?最短路径: 从某
基于Q-learning的无人机三维路径规划(含完整C++代码)
贪心选择是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素。
山东大学计算机科学与技术学院程序设计思维与实践作业山大程序设计思维与实践作业sdu程序设计思维与实践山东大学程序设计思维实践作业H4山大程序设计思维实践作业H4山东大学程序设计思维与实践week4-贪心和二分相关资料:GitHub题目描述截绳子截绳子截绳子截绳子...
贪心算法总是选择当前看起来最优的选择(局部最优解),得到的结果是一个整体最优解。但是总是选择局部最优解并不总是能得到整体最优解,需要在问题具有:贪心选择性和优化子结构时才成立。贪心选择性:第一次做出贪心选择是正确的;优化子结构:第一次做完贪心选择后,得到一个与原问题定义相同(但输入不同)的子问题;贪心算法的基本要素贪心选择性质1.贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,即
1. 贪心算法的定义:贪心算法是指在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,只做出在某种意义上的局部最优解。2.注意:贪心算法对有些问题可以快速获得整体最优解。对有些问题虽不能得到整体最优解,却可以得到近似最优解。贪心选择性质:贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择来得到,即通过贪心选择来达到。最优子结构性质:一个问题的最优解包含其
作者:supernova出处:http://community.topcoder.com/tc?module=Static&d1=tutorials&d2=greedyAlgJohn Smith is in trouble! He is a TopCoder member and once he learned to master the "Force" of dynamic pr
原题链接:Leecode 402. 移掉 K 位数字代码一:class Solution {public:string removeKdigits(string num, int k) {int n=num.size();if(n==k) return "0";stack<int> st;int cnt=0;for(int i=0;i<num.size();i++){
Kubernetes 资源代码定义在pkg/apis目录下,同一资源对应着内部版本和外部版本,内部版本和外部版本资源代码结构并不相同。资源的内部版本定义了所支持的资源类型(types.go)、资源验证方法(validation.go)、资源注册至资源注册表的方法(install/install.go)等。而资源的外部版本定义了资源的转换方法(conversion.go)、资源的默认值(defaul
贪心算法
——贪心算法
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