LeetCode Sqrt(x)

大模型训练(1):流水线并行 Gpipe的方法是,在训练时计算和运用的是micro-batch里的均值和方差,但同时持续追踪全部mini-batch的移动平均和方差,以便在测试阶段进行使用。流水线并行的核心思想是:在模型并行的基础上,进一步引入数据并行的办法,即把原先的数据再划分成若干个更小的batch,分批送入GPU进行训练,算一部分就让下一个GPU动起来。从实验结果可知,在关掉NVlinks的情况下,Gpipe一样也能实现随着GPU数量的增加,训练速度也增加的效果。前文说过,随着模型的增加,每块GPU中存储的中间结果也会越大。 阅读详情

原题链接在这里:https://leetcode.com/problems/sqrtx/

很自然的想到由小到大每个数算平方和x比较,但如此会用O(n)时间。

类似此类查找可以用 Binary Search, 先找middle = (left + right)/2, middle^2 和 x 比较,比x小就在middle 和 right这段找,反之亦然。

Note: 1. middle 要设为long, 否则middle * middle 可能overflow

2. while loop的条件是l<=r, 别忘了=

3. return 别忘了加cast

4. 即使这不是一个perfect square 也是返回right, 因为此时right就是那个较小的值。

AC Java:

public class Solution {
    public int mySqrt(int x) {
        //Binary Search
        if(x<0){
            return 0;
        }
        int l = 0;
        int r = x;
        while(l<=r){        //error
            long middle = (l+r)/2;
            if(middle * middle < x){
                l = (int)middle + 1;
            }else if(middle * middle >x){
                r = (int)middle - 1;
            }else{
                return (int)middle; //error
            }
        }
        return r;
    }
}


【论文精读】DisCo: Graph-Based Disentangled Contrastive Learning for Cold-Start Cross-Domain Recommendat 源域中具有相似偏好的用户在目标域中可能会表现出不同的兴趣。因此,直接迁移嵌入可能会引入不相关的源域协同信息。提出了一个基于图的解耦对比学习框架,以捕捉细粒度的用户意图并过滤掉不相关的协同信息,从而避免负迁移。 具体而言,对于每个域,我们使用多通道图编码器来捕捉多样化的用户意图。然后,我们在嵌入空间中构建亲和图,并执行多步随机游走以捕捉高阶用户相似性关系。将一个域视为目标域,我们提出了一种以用户相似性为指导的解耦意图对比学习方法,以优化跨域的用户意图桥接。 阅读详情

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Dylan_Java_NYC
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