pytorch的混合精度算法

一、合并两个有序链表将两个升序链表合并为一个升序链表后返回，新链表是通过拼接两个链表的节点组成的思路：分别比较两个链表头部的节点，将较小节点的连接到新链表后public ListNode mergeTwoList(ListNode l1,ListNode l2){if(l1 == null) return l2;if(l2 == null) return l1;ListNode resultNod

前些日子有一个项目需要从word文件中取表格数据并进行处理，网上大部分方案都是基于office的com组件实现，但是这样有一个缺点，如果电脑里没有安装office将无法使用，因为之前操作excel都是使用的NPOI，所以理所当然的想用NPOI解决此问题。于是找到了如下代码但是这样做又有一个缺点 ，NPOI仅支持.docx格式的文件，如果读取.doc会直接报错！于是后续又找到了另一开源组件freeS

基于C#的爬虫

YOLOv10的改进点主要由两点：①提出一种基于无NMS的一致的双重训练策略；②提出了整体效率-精度驱动的模型架构设计策略。这两项改进使得YOLOv10相较于RT-DETR快1.8倍，比YOLOv9-C在同性能下降低了46%的延迟，减少了1.8倍的参数。

U2Net的概述

本文提出了一种基于进化算法(EA)的神经网络架构搜索方法search-llm，用于高效裁剪大语言模型。该方法通过权重重要性计算初始化子网结构，利用改进的掩码变异算法进行全局搜索，并采用ADMM重构算法仅需少量样本即可优化权重。实验表明，search-llm能在保持原始模型性能的同时实现推理加速，且无需完整重训练。核心创新包括掩码共享机制和基于行列重要性的结构初始化策略，为LLM轻量化提供了一种新颖

本文提出NASSFG模型，针对医学图像目标检测中的两个关键问题：传统骨干网络缺乏多尺度特征感知能力，以及病灶小、边界模糊导致的识别困难。该模型通过三方面创新实现改进：(1)构建基于CSP块的可变搜索空间，采用遗传算法进行多目标网络结构搜索；(2)设计zero-shot代理模型，通过微分熵和梯度流动分析快速评估网络性能；(3)提出融合注意力傅里叶块(FAFB)，整合多尺度空间和频率信息增强病灶特征表

数据库设计的过程数据分析->数据建模->关系数据库模式->关系数据库管理用户需求->概念模型(E/R Model)->逻辑模型（三层结构）现实世界->信息世界->机器世界概念设计工具E-R图E-R图的组成元素：实体、属性、联系（而不是关系）概念设计阶段常用的模型：实体联系模型（E-R模型--属于概念模型）E-R图各部件的表示内容图形...

机器学习的数据预处理：读入、缺失数据补充、分类、分组、缩放