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RSS订阅原创 深度学习第一课：线性回归的双重演练——从底层逻辑到高阶 API 实践
本文对比了线性回归的两种实现方式：从零开始的手动实现和使用PyTorch框架的简洁实现。手动方式通过定义线性模型、损失函数和SGD优化器，完整展现了梯度下降的底层原理；而框架方式利用nn.Linear、DataLoader和optim.SGD等组件，大幅简化了开发流程。文章特别强调了梯度清零(zero_grad)的重要性，解释了向量求导需要sum()的原因，并对比了两种实现中损失函数处理的差异（手动实现需除以batch_size而框架自动处理）。通过代码示例和Q&A，清晰呈现了线性回归从理论到实践的
2026-05-06 09:41:03
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原创 算法冲刺篇
本文展示了多个编程问题的解决方案，涵盖模拟和枚举两大类算法。模拟类包括零花钱管理、欢乐跳检测、灌木修剪、时间显示、进制转换和回文字符串判断等6个问题，提供了核心代码实现和优化思路。枚举类包含质数查找和特殊数字求和2个问题，展示了高效枚举方法。所有解决方案均采用C++实现，注重代码简洁性和算法效率，如利用排序优化欢乐跳检测、数学规律处理灌木修剪问题等。特别是回文字符串问题，提供了初始实现和优化后的完整解法，体现了算法优化的思考过程。
2026-04-10 21:41:14
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原创 算法实战篇-洛谷网
本文介绍了几个算法实战案例，主要涉及贪心算法和枚举算法。在贪心算法部分，通过牛客网和洛谷的题目，展示了如何优化代码以避免数组越界和使用合适的数据类型（如long long）。枚举算法部分则通过洛谷题目，演示了如何判断"好数"（奇数位为奇数、偶数位为偶数）的解题思路。文章强调了对边界条件的处理（如数组索引检查）和算法优化的重要性，为算法初学者提供了实用的编程技巧和问题解决思路。
2026-04-03 12:37:04
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空空如也
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