- 博客(11)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 VSCode配置C/C++环境
C 和 C++ 编译运行的过程通常包括以下几个主要步骤：以 C++ 为例，使用 g++ 工具链，编译和运行一个 C++ 程序的过程如下：编写源代码文件：预处理：编译：汇编：链接并生成可执行文件：运行可执行文件：在实际开发中，通常使用简化的命令一步完成编译和链接：这个命令会直接生成可执行文件 ，然后你可以通过 运行它。Java 文件的编译过程与 C/C++ 有所不同，主要是因为 Java 采用了独特的“编译一次，到处运行”的模式，即 Java 源代码首先被编译成字节码文
2024-10-21 19:37:10
1140
原创 比较C/C++、Java与Python编译运行的异同
Python 的执行过程比较灵活，不同于 Java 的严格编译和运行步骤。Python 直接将源代码转换为字节码，并在运行时解释执行。这种机制使得 Python 具有良好的交互性和易用性，但在执行效率方面相较于编译型语言会稍显劣势。逐行执行：Python 代码由 Python 解释器逐行读取并执行，这和编译型语言需要将整个代码转换为机器语言形成的二进制文件的过程不同。交互性：Python 允许在交互式环境（如 REPL）中逐行输入和执行代码，这使得开发和调试更加方便。
2024-10-21 19:36:31
1152
原创 C++、Python、Java类的异同
类用于指定对象的形式，是一种用户自定义的数据类型，它是一种封装了数据和函数的组合。类中的数据称为成员变量，函数称为成员函数。类可以被看作是一种模板，可以用来创建具有相同属性和行为的多个对象。
2024-07-03 15:37:36
1079
原创 基础算法整理
近年来，数据结构与算法的理解和应用在计算机科学教育和工业界中变得越来越重要。对于计算机科学和软件工程领域的学生和从业者而言，掌握经典的数据结构与算法题型是提升编程能力和解决复杂问题的关键。这篇精心整理了近100道经典的数据结构与算法题目，涵盖了广泛的主题和难度级别。这些题目旨在帮助读者深入理解数据结构如数组、链表、栈、队列、树、图等的基本原理和高效应用方法。同时，算法部分涵盖了排序、搜索、递归、动态规划等重要的计算技巧，以及它们在实际问题中的应用。
2024-06-18 22:04:32
550
1
原创 深度学习与大模型综述
本文综述了深度学习与大模型的过去、现在、未来，探究其在各个领域的技术进展和应用现状。首先介绍深度学习的基本原理和发展历程，分析概述深度学习基本模型，重点探讨深度神经网络的结构、训练方法以及优化技术，对前馈神经网络、反馈神经网络以及双向神经网络的代表性深度神经网络模型进行分析，解释其原理以及特性。随后，介绍现今涌现和流行的大模型，阐述了大型模型的特点和优势，包括参数数量的增加、模型规模的扩展以及计算资源的需求，详细介绍在各个领域各公司研究的大模型历史与发展，解释大模型的基础模型Transfo
2024-06-09 03:12:28
943
1
原创 神经网络——优化算法
一文概览神经网络优化算法优化算法是一类数学方法和技术，用于寻找在给定约束条件下使目标函数取得最优值的参数或变量。在机器学习、数据挖掘、工程优化等领域中，优化算法被广泛应用于解决各种问题。优化算法的目标通常是最小化或最大化一个被称为目标函数或者代价函数的数学表达式。这个函数通常描述了一个系统的性能或者误差，例如机器学习中的损失函数或者工程中的成本函数。优化算法通过不断地调整参数或变量的取值，使得目标函数达到最小值或最大值。而对于我们这里即将介绍的神经网络中的优化算法。
2024-05-17 19:04:26
3246
原创 Lost Cows(0ms)——详细解析
线段树是一棵二叉树。顾名思义，二叉树的每一个节点都代表了一个线段。线段树的根节点代表最大的线段，每个节点的左儿子是这个线段的前一半，右儿子是线段的后一半，叶子结点是单个点。在每一个节点中，都记录了这个区间的一些相关信息。假如一个节点是[left, right]，那么它的左儿子是[left, (left + right) / 2]，右儿子是注意到，线段树的每个节点，要么是有两个儿子节点，要么就是叶子结点（不存在只有左儿子或只有右儿子的情况）。
2024-05-10 01:13:06
1002
1
原创 线性数字图像处理-对比度调整
定义alpha和beta分别表示对比度调整的缩放因子和偏移量，使用adjusted_img_array = np.clip(alpha * img_array + beta, 0, 255).astype(np.uint8)对每个像素值进行线性变换（np.clip()将调整后的像素值限制在0到255之间，.astype(np.uint8)将调整后的像素值转换为uint8类型）。常见的对比度调整操作包括伽马校正、对比度拉伸等，它们都可以通过对图像的像素值进行线性变换来实现。
2024-05-09 23:03:42
481
原创 基于ChatGPT的英语四六级单词高效记忆
人工智能+教育：自主获取数据集，使用人工智能方法，解决教育中的问题。本次主题是针对即将来临的四六级英语考试，而自主开发的一款面向学生进行科学趣味背单词的项目。作为对AIGC方向的探索，基于LLM的能力，我对其进行进一步封装，利用OpenAi接口能力，投入已事先爬取清洗的数据集进行fine-tune，调用ChatGPT中我们训练而得的模型，让它能够基于艾宾浩斯遗忘曲线来辅助我们高效记忆四六级单词，生成趣味并且高质量的单词记忆方法，从而从容面对英语单词难以记忆的问题。设计目标与意义。
2024-05-09 02:59:10
1664
深度学习与大模型综述（文献综述）
2024-06-09
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人