微软100题-天天做-第29题

微软Gumbel-GAN:让生成对抗网络真正支持离散符号生成 生成对抗网络(GAN)作为经典生成模型,天然适配图像、语音等连续数据,但在代码、协议、JSON Schema、SQL语句等以离散符号为核心的软件工程场景中长期受限——根本症结在于离散决策不可导导致梯度回传中断。本文聚焦离散数据生成这一基础技术命题,解析如何通过符号嵌入、连续松弛与Gumbel-Softmax可微采样,在保持离散语义本质的前提下重建可训练闭环。该路径不仅突破了传统GAN的数学瓶颈,更支撑API测试数据合成、数据库迁移脚本生成、安全策略推演等高价值工业场景,显著提升语法正确率(达98.2%)与边 阅读详情

发布一个k8s部署视频:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/26967

课程内容:各种k8s部署方式。包括minikube部署,kubeadm部署,kubeasz部署,rancher部署,k3s部署。包括开发测试环境部署k8s,和生产环境部署k8s。

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/478827?taid=4373109931462251&tuin=ba64518

第二个视频发布  https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27109

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/484107?tuin=ba64518

介绍主要的k8s资源的使用配置和命令。包括configmap,pod,service,replicaset,namespace,deployment,daemonset,ingress,pv,pvc,sc,role,rolebinding,clusterrole,clusterrolebinding,secret,serviceaccount,statefulset,job,cronjob,podDisruptionbudget,podSecurityPolicy,networkPolicy,resourceQuota,limitrange,endpoint,event,conponentstatus,node,apiservice,controllerRevision等。

第三个视频发布:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27574

详细介绍helm命令,学习helm chart语法,编写helm chart。深入分析各项目源码,学习编写helm插件
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29.栈的push、pop序列(栈)
题目:输入两个整数序列。其中一个序列表示栈的push顺序,
判断另一个序列有没有可能是对应的pop顺序。
为了简单起见,我们假设push序列的任意两个整数都是不相等的。 

比如输入的push序列是1、2、3、4、5,那么4、5、3、2、1就有可能是一个pop系列。
因为可以有如下的push和pop序列:
push 1,push 2,push 3,push 4,pop,push 5,pop,pop,pop,pop,
这样得到的pop序列就是4、5、3、2、1。
但序列4、3、5、1、2就不可能是push序列1、2、3、4、5的pop序列。

 

 

package com.microsoft;

public class PushPopSeqence {
	private int[] pushSeq;
	private int[] popSeq;
	private boolean[] popEd;

	public PushPopSeqence(int[] pushSeq, int[] popSeq) {
		this.pushSeq = pushSeq;
		this.popSeq = popSeq;
		popEd = new boolean[pushSeq.length];
	}

	public boolean judge() {
		int index = -1;
		int indexBefore = -1;
		for (int i = 0; i < popSeq.length; i++) {
			for (int j = 0; j < pushSeq.length; j++) {
				if (pushSeq[j] == popSeq[i]) {
					index = j;
					break;
				}
			}
			if (index == -1) {
				return false;
			} else {
				if (indexBefore != -1) {
					if (index > indexBefore) {
						for (int j = indexBefore; j < index; j++) {
							if (!popEd[j]) {
								return false;
							}
						}
					} else if (index < indexBefore) {
						for (int j = index+1; j <=indexBefore; j++) {
							if (!popEd[j]) {
								return false;
							}
						}
					}
				}

				popEd[index] = true;
				indexBefore = index;
			}

		}
		return true;
	}

	public static void main(String[] args) {
		int[] push = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5 };
		int[] pop1 = new int[] { 4, 5, 3, 2, 1 };
		int[] pop2 = new int[] { 4, 3, 5, 1, 2 };
		PushPopSeqence seq = new PushPopSeqence(push, pop1);
		System.out.println(seq.judge());
		PushPopSeqence seq2 = new PushPopSeqence(push, pop2);
		System.out.println(seq2.judge());
	}

}

 

 

 

 

 

LLM 2023年总结 2024年展望 1- 2022年11月30日ChatGPT推出(我就把它当2023年了)因为热度烧到我们这边基本也是2023年了,不同于前作GPT-3,ChatGPT推出后,因为它采用RLHF的对齐方式和Chat的友好交互模式,让人类真正实现了和机器的友好人机互动,在几个月之内迅速霸榜,成为当时人类有史以来最快达到一亿用户的应用。2023年我认为今后我们回头看这一年,它肯定是大模型的元年了,这一年发生了太多的代表性的事件,我挑点重要的说 ,我觉得不太重要的在这就没画面了,大家可以回帖补充。 阅读详情

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