Codeforces Round #508 (Div. 2) A. Equality

实测!Gemini+ChatGPT赋能学术写作:我的论文写作SOP(附提示词) 各位同仁好,我是七哥。一个在高校里从事人工智能相关领域研究,钻研用大模型AI实操的学术人。可以和七哥交流学术写作或Gemini、GPT、Claude等大模型学术实操相关问题,多多交流,相互成就,共同进步。为什么ChatGPT逻辑清晰却写不长?为什么Gemini能深入分析但废话连篇?这其实是两种模型架构的本质差异,GPT系列擅长指令跟随和语言精炼,而Gemini原生支持超长上下文,适合深度文本生成。两者在深度生成与精炼表达上形成了天然互补。我们可以将它们组合起来使用发挥他们各自的特长。 阅读详情
  1. problem link:http://codeforces.com/contest/1038/problem/A
  2. 题意:给你一个含有n个字符的字符串,其中该字符串由字母表的前k个字母随意组合而成。求这个字符串中从A到A+K-1个字符中最少的那个字母的数量乘以k。代码敲出来的时候刚过比赛不到7分钟,交上去就已经十分钟了,看到题目已经过了两分钟。我的电脑怕不是有毒了。
  3. 题意讲完就很简单啦。
    AC code:
#include<iostream>
using namespace std;
int a[27],n,k,ans=1e8;string s;
int main(){
    ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);
    cin>>n>>k>>s;
    for(int i=0;i<n;i++)a[s[i]-'A']++;
    for(int i=0;i<k;i++)ans=min(ans,a[i]);
    cout<<ans*k<<endl;
}
Ubuntu 22.04+/WSL2 中解决 `error: externally-managed-environment` 并成功安装 PyTorch + vLLM 的完整指南 Ubuntu 22.04+/WSL2 因遵循 PEP 668 规范,系统 Python 被标记为“外部管理”,导致直接使用 pip install 安装包时报错 externally-managed-environment。解决方案是创建虚拟环境: 通过 python3 -m venv ~/vllm-env 创建隔离环境 激活环境后安装 PyTorch(CUDA 12.1)和 vLLM 避免使用 sudo pip 或 --break-system-packages,防止破坏系统依赖 关键点: 虚拟环 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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