【日常】2022年4月11日 - 2022年4月18日

2022年4月AI工程化转折点:推理优化、多模态落地与开源模型工业化 在人工智能从实验室走向规模化应用的关键阶段,模型推理效率、跨模态理解能力与开源模型的可运维性,共同构成工业级AI落地的三大技术支柱。量化感知训练(QAT)使ViT等Transformer架构在保持精度前提下实现显存减半与延迟降低;BLIP-2等轻量多模态模型通过Q-Former桥接视觉与语言,支撑细粒度工业指令理解;而ONNX Runtime、Triton Inference Server与Hugging Face Optimum的协同成熟,标志着开源模型正式进入CI/CD与ITIL运维体系。本文聚焦202 阅读详情

剑指 Offer II 105. 岛屿的最大面积

比较简单的一道题,和之前那个求岛屿数量的差不多,都是同样的递归,但是求最大面积需要记录每隔岛屿的面积,然后求最大。这里递归有两种写法。本质上差不多。

class Solution:
    def maxAreaOfIsland(self, grid: List[List[int]]) -> int:
        # 和200岛屿数量差不多,这次只需要没遇到一个1,就在淹没它的同时,记录它的大小。最后取max操作
        m, n = len(grid), len(grid[0])

        res = 0
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if grid[i][j] == 0: continue
                area = self.dfs(grid, i, j, 0)
                res = max(res, area)

        return res
                
    
    def dfs(self, grid, i, j, area):
        # 淹没当前陆地同时计算大小
        if i < 0 or i >= len(grid) or j < 0 or j >= len(grid[0]):
            return 0
    
        if grid[i][j] == 0: return  0

        grid[i][j] = 0     # 淹没土地
        area = 1
        
        up = self.dfs(grid, i-1, j, area)
        down = self.dfs(grid, i+1, j, area)
        left = self.dfs(grid, i, j-1, area)
        right = self.dfs(grid, i, j+1, area)
        
        return area + up + left + right + down
class Solution:
    def maxAreaOfIsland(self, grid: List[List[int]]) -> int:
        # 和200岛屿数量差不多,这次只需要没遇到一个1,就在淹没它的同时,记录它的大小。最后取max操作
        m, n = len(grid), len(grid[0])

        res = 0
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if grid[i][j] == 0: continue
                area = self.dfs(grid, i, j)
                res = max(res, area)

        return res
                
    
    def dfs(self, grid, i, j):
        # 淹没当前陆地同时计算大小
        if i < 0 or i >= len(grid) or j < 0 or j >= len(grid[0]):
            return 0
    
        if grid[i][j] == 0: return  0

        grid[i][j] = 0     # 淹没土地
        area = 1

        for (di, dj) in [[-1, 0], [1, 0], [0, -1], [0, 1]]:
            next_i, next_j = i + di, j + dj
            area += self.dfs(grid, next_i, next_j)
        
        # up = self.dfs(grid, i-1, j, area)
        # down = self.dfs(grid, i+1, j, area)
        # left = self.dfs(grid, i, j-1, area)
        # right = self.dfs(grid, i, j+1, area)
        
        return area

114. 二叉树展开为链表

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def flatten(self, root: TreeNode) -> None:
        """
        Do not return anything, modify root in-place instead.
        """
        # 那就先序遍历呗
        nums = []

        def backtrack(root):
            if not root: return
            nums.append(root.val)
            backtrack(root.left)
            backtrack(root.right)
        
        backtrack(root)

        # 有了nums数组之后,开始对树进行修改
        # 因为只要根节点不动,就不会影响结果。所以就把他当作一个root开头的链表,每次往后面追加一个新节点就完了。不需要考虑树的插入什么的。
        i = 1
        for i in range(1, len(nums)):
            if root.left:
                root.left = None
            root.right = TreeNode(nums[i])
            root = root.right

113. 路径总和 II

其实就是一道回溯题。本来没想着一下子做出来,结果按照模板一下子直接AC了。😊

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def pathSum(self, root: Optional[TreeNode], targetSum: int) -> List[List[int]]:
        # 其实也是回溯
        res = []
        path = []

        def dfs(root, target_sum):
            if not root: return

            path.append(root.val)
            target_sum -= root.val
			
			# root是叶子节点,而且路径和等于目标值
            if not root.left and not root.right and target_sum == 0:
                res.append(path[:])

            dfs(root.left, target_sum)
            dfs(root.right, target_sum)
            path.pop()  # 撤销
        
        dfs(root, targetSum)
        return res

129. 求根节点到叶节点数字之和

还是回溯,不过这里注意,python中数字和字符串是不可变的,如果像上一题一样,把res和path作为全局变量,会出现局部变量未声明直接调用的bug。所以这里把path作为参数传入dfs函数,同时res也选择list来保存每一个数字,而不是直接加。

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def sumNumbers(self, root: TreeNode) -> int:
        # 应该也可以使用回溯
        res = []
        path = ''    # 字符串和list不一样,是不可变的,所以不能直接作为全局变量让dfs函数调用

        def dfs(root, path):
            if not root:
                return
            
            path = path + str(root.val)
            
            # 到了叶子节点
            if not root.left and not root.right:
            	# res += int(path)
                res.append(int(path))
            
            dfs(root.left, path)
            dfs(root.right, path)
            path = path[:-1]  # 撤销
        
        dfs(root, path)
        return sum(res)
2022年4月AI技术落地四大趋势:轻量化、PEFT微调、多模态对齐与MLOps去中心化 模型轻量化正从后处理压缩转向架构级设计,通过深度可分离卷积、动态稀疏注意力等技术实现‘设计即部署’;参数高效微调(PEFT)成为工业界标配,LoRA等方法依托统一API和Adapter Card规范,推动开源模型生态形成‘通用基座+垂直插件’双轨制;多模态技术突破聚焦跨模态对齐的可测量性与可控性,LAION-5B v2的对齐置信度标注与Stable Diffusion的Alignment Strength Slider标志着其从研究走向产品;MLOps工具链加速去中心化,Dagster-AI、MLflow 阅读详情

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