LeetCode#1. Two Sum

Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.

You may assume that each input would have exactly one solution, and you may not use the same element twice.

Example:

Given nums = [2, 7, 11, 15], target = 9,

Because nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9,
return [0, 1].

问题大意:给定一个整形数组和目标和target,返回数组中,两个数的和等于目标和target的下标。(输入保证只有一个合法的解)

解题思路:直接hash, 把每个数作为key,下标作为值,放入hash表,然后遍历的时候找target – x。

#include<vector>
#include<iostream>
#include<map>
#include<iterator>
using namespace std;

vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
	map<int, int> vis;
	for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
		if (vis.find(target - nums[i]) != vis.end())
			return vector<int>{vis[target - nums[i]], i};
		vis[nums[i]] = i;
	}
	return vector<int>{-1, -1};
}

void test_twoSum(){
	vector<int> v1,v2;
	v1.push_back(2);
	v1.push_back(7);
	v1.push_back(11);
	v1.push_back(3);
	v1.push_back(32);

	int target = 9;
	v2 = twoSum(v1, target);
	for (vector<int>::iterator it = v2.begin(); it != v2.end(); it++){
		cout << *it << endl;
	}
}

int main(){
	test_twoSum();
	getchar();
}

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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