GGG——六月月赛Round2

最新推荐文章于 2024-08-21 15:35:09 发布
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分类专栏： 酱油之旅
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这场考试，可以说是暴露出了很多问题吧。。。
A题。。。还好，单调栈就能解决。。
B题。。。把数据范围看错了，一直在想整体二分。。并且低估了NKOJ的运行速度，冥思苦想如何优化。。。
C题。。一眼题，可惜手贱打错了数组大小。。。
D题。。。完全没往最短路方向想。。。DP敲G了。。。但是好像DP也做不了。。
rank倒数第二。。。
感觉以后看题要更仔细，考前还是要复习各个知识点（至少名字过一遍吧），避免今天的场面

AI架构师必读：实验数据处理的联邦学习方案
AI云原生与云计算技术学院
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实验数据是AI研究的基石——无论是训练癌症预测模型的医疗数据，还是优化推荐算法的用户行为数据，都需要大量高质量数据的支撑。但现实中，数据往往分散在不同机构（比如医院、高校、企业），形成“数据孤岛”；同时，《GDPR》《个人信息保护法》等法规严格限制原始数据的共享（比如医疗数据中的患者隐私、企业数据中的商业机密）。本文的目的是：让AI架构师理解——联邦学习是解决实验数据“共享难”的核心方案。我们将聚焦实验数据处理的全流程。
《别错过干货攻略！程序人生凭借项目经验在职业生涯学习成长的秘籍》
架构师的AI之路，分享AI应用开发架构的学习与实践。
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尽管项目经验对职业成长至关重要，但大多数程序员面临经验转化效率低下经验浅尝辄止：完成项目但未深入理解底层原理，导致类似问题重复解决知识碎片化：掌握的技术点缺乏系统性连接，难以形成解决复杂问题的能力能力固化：长期停留在舒适区技术栈，难以突破能力瓶颈情境依赖：在A项目中掌握的技能无法迁移到B项目中应用反思缺失：完成即结束，缺乏结构化反思过程提取经验精华这些问题的本质是缺乏经验转化的系统化方法论，导致大量项目经验未能有效转化为个人能力资产。
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搜索RaySource资源的8大方法 1、RaySource网盘资源Google检索式 ，可直接输入关键词来查找，遇到进不去的链接就点快照。　　http://www.google.cn/swr?q=(rayfile+%7C+fs2you)(11dc+%7C+11dd)&hl=zh-CN&newwindow=1&swrnum=236000　　2、到rayfile的阿里妈妈广告展示位链
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