把二叉树打印成多行

线性回归做糖尿病分析(diabetes数据集),并分析单个特征值与病情的关系 1.diabetes数据集 共442个样本,每个样本有十个特征,分别是 [‘age’, ‘sex’, ‘bmi’, ‘bp’, ‘s1’, ‘s2’, ‘s3’, ‘s4’, ‘s5’, ‘s6’],对应年龄、性别、体质指数、平均血压、S1~S6一年后疾病级数指标。 Targets为一年后患疾病的定量指标,值在25到346之间。 ... 阅读详情

题目描述

从上到下按层打印二叉树,同一层结点从左至右输出。每一层输出一行。

/*
struct TreeNode {
    int val;
    struct TreeNode *left;
    struct TreeNode *right;
    TreeNode(int x) :
            val(x), left(NULL), right(NULL) {
    }
};
*/
class Solution {
public:
vector<vector<int> > Print(TreeNode* pRoot) {
	vector<vector<int>> ans;
	vector<int> flag;

	if(!pRoot)
		return ans;

	queue<TreeNode*> temp;
	queue<TreeNode*> tempPlus;
	temp.push(pRoot);

	while(!temp.empty())
	{
		TreeNode* cur = temp.front();
		flag.push_back(cur->val);
		temp.pop();

		if(cur->left)
			tempPlus.push(cur->left);
		if(cur->right)
			tempPlus.push(cur->right);

		if(temp.empty())
		{
			temp = tempPlus;
            queue<TreeNode*> odd;
			tempPlus = odd;
			ans.push_back(flag);
			flag.clear();
		}
	} 
	
	return ans;
}
    
};

 

【Qwen2微调实战】LLaMA-Factory框架对Qwen2-7B模型的微调实践 在人工智能的浪潮中,大型语言模型(LLMs)正逐渐成为研究和应用的热点。它们在自然语言处理(NLP)的各个领域,如文本生成、翻译、问答等任务中展现出了卓越的能力。Qwen2-7B模型,作为该领域的佼佼者,不仅因其庞大的参数量和强大的表示能力受到关注,更因其在微调后能够更好地适应特定任务而备受关注。本文将详细介绍如何利用LLaMA-Factory这一高效的微调框架对Qwen2-7B进行微调,以期达到提升模型在特定任务上的表现。 阅读详情

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