- 博客(30)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 算法|动态规划及例题思路
确定dp[i]或dp[i][j]表示什么含义例子：在最大子数组问题中，dp[i]表示以第 i 个元素结尾的最大子数组和问题类型状态定义状态转移关键计算顺序线性DP一维数组与前1-2个状态相关顺序计算区间DP二维数组区间分割点选择区间长度从小到大背包DP二维数组选择/不选择物品物品顺序，容量从小到大树形DP递归返回值子树结果组合后序遍历。
2025-10-16 18:10:38
816
原创 算法|哈希与哈希表
我们说哈希表的操作是O(1)，这指的是平均时间复杂度。理想情况：没有冲突，每个键都均匀分布在不同的桶中。一次计算即可定位，时间复杂度为 O(1)。实际情况：存在冲突。假设有 n 个元素，数组大小为 m。负载因子α = n / m。在链地址法中，一次不成功查找的平均比较次数约为α。如果哈希函数是均匀的，α可以是一个常数（通过调整数组大小m来控制）。因此，平均查找时间仍然是O(1)。在最坏情况下，所有元素都冲突在同一个桶里，哈希表退化为一个链表，时间复杂度为 O(n)。结论。
2025-10-14 12:01:07
974
原创 BERT实战|推理与微调
如果需要评估指标，可以自定义评估函数，传入trainer作为参数compute_metrics# 如果你没有定义compute_metrics，那么：# trainer.evaluate()默认只会返回loss（以及epoch等训练状态信息），比如：{'eval_loss': 0.45, 'epoch': 1.0}
2025-09-03 20:53:04
678
原创 已解决|JupyterNotebook导出html的代码块是黑色的
然后再导出 HTML，代码块会变回白底黑字。使用了 dark theme（比如。1. 使用pip安装。2. 恢复默认主题。
2025-09-03 15:53:32
186
原创 阅读笔记|Attention is all you need(中英对照)
31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA, USA.The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing m
2025-08-31 14:01:37
1153
原创 tensorflow-gpu2.7下的tensorboard与profiler兼容（No module named ‘tensorflow.tsl‘/Failed to load libcupti ）
3. 不同的版本可能会影响修改方式，由于我并没有找到像上面两个链接里的报错，明确告诉我缺的是什么文件，因此推荐可以把.dll文件复制几份修改成不同的名称cupti64_112.dll或cupti64_113.dll或……我的cuda版本是12.0，路径中是cupti64_2022.4.0.dll，当我把这个文件复制一份修改名称为cupti64_112.dll后，发现问题解决。安装正确的tensorboard、tensorboard-plugin-profile插件版本。（不同的版本组合，报错信息可能不同。
2025-08-22 18:36:07
875
原创 关闭VSCode Markdown插件在Jupyter Notebook中的自动预览
问题描述：Jupyter Notebook中markdown代码块每次键入都会弹出侧边栏显示预览界面。
2025-08-19 15:14:10
354
原创 d:\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\lib\nvfuser_codegen.dll or one of its dependencies
OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。Error loading "d:\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\lib\nvfuser_codegen.dll" or one of its dependencies.1. 在文件夹找到了d:\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\lib\nvfuser_codegen.dll文件。
2025-08-15 20:39:21
288
原创 SOM概述
迭代次数：在SOM的训练过程中，ttt一般表示当前已完成的迭代次数（如第ttt次输入样本的权重更新）。连续时间模型：少数情况下，ttt可能代表连续时间变量（如模拟生物神经元动态时），但在标准SOM中罕见。
2025-07-24 18:16:33
969
原创 RBFN概述
给定CBP的诱导局部场vxv(x)vxvxb∑i1MwixiwM1∥x∥2vxbi1∑MwixiwM1∥x∥2步骤1：配方化为平方项vxwM1∥x∥2∑i1MwiwM1xibvxwM1∥x∥2i1∑MwM1wixib步骤2：引入中心ccc令c−12w1wM1wMwM1T。
2025-07-24 18:12:41
1089
原创 LSTM实战|新冠疫情病例预测
损失函数：我们使用 均方误差 (MSELoss) 来度量模型的预测值与真实值之间的偏差，适用于回归任务。训练和测试误差都会被记录以便后续分析模型收敛情况。:该错误是由于的训练数据与测试数据的batch_size不一致造成的。在本题中我们的batch是1，数据一次性通过，但训练数据的batch_size是992个，但是测试数据只有136个。因此我们选择在测试数据通过模型前对隐状态张量重置，使其形状与实际数据匹配。
2025-07-22 19:08:12
703
原创 LSTM概述
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年提出，旨在解决传统 RNN 的梯度消失/爆炸问题，使其能够学习长序列依赖关系。以下是 LSTM 的关键发展历程：1. 早期研究（1990s）1991: Hochreiter 的梯度问题分析1997: LSTM 的诞生2. 改进与扩展（2000s）2000: 遗忘门的引入2005: LSTM 在语音识别中的应用2009: LSTM 在时序预测的突破3. 深
2025-07-21 17:23:59
1140
原创 BPTT梯度问题
对于单个样本，损失E通常是标量（如均方误差、交叉熵）。E21k1∑Kdk−yk2Kdkyk当一次处理N个样本时（批量训练），损失EE2N1n1∑N∥dn−yn∥2dnynnK×1∥⋅∥E−N1n1∑NdnTlogyndnlogyn。
2025-07-21 17:23:26
621
原创 细胞培养基本注意事项
进细胞房之前（进细胞房之后准备开始实验其它实验台内有风不断向外吹，可以阻挡外来细菌。实验台橱窗有一警戒高度，橱窗超过此高度时实验台会自动断电。3. 接触细胞的试剂通常都要水浴（37℃），以保证温度适宜。4. 移液枪用完刻度要调到标注值5. 显微镜用完也要调到最小（***放大倍数的旋钮用调到最小吗？***），灯光调到最暗6. 培养箱37℃恒温且有一定浓度的二氧化碳，培养基一般平铺以使其均匀接触底部，温度均匀分布。7. 每天用显微镜查看培养物确保未被污染。
2025-07-18 16:46:30
491
原创 RNN总结
的隐藏层梯度时，要把未来时间步的梯度“传回来”，这就是“来自未来时间步的误差”。这正是 LSTM 和 GRU 等结构出现的动因，它们能更好处理长期依赖。RNN 的反向传播会跨多个时间步展开，因为隐藏状态依赖于先前时间步。通常初始化为零向量（或训练中的 learnable 参数）。不仅影响当前时间步的输出，也影响未来时间步的隐藏状态。这些梯度通过累加每个时间步的贡献计算出来。权重和偏置：（共享，所有时间步相同）不存在，所以没有后续误差。在传统RNN中，隐藏状态。已经算好了，可以直接用。
2025-07-18 16:34:45
612
原创 多线程、进程、协程、异步
是CPython 解释器中的一个机制同一时刻只允许一个线程执行 Python 字节码（即使你有多个 CPU 核心）。CPython 中的很多底层对象（如 list、dict）不是线程安全的；为了避免多线程访问共享对象时发生数据竞争，GIL 简化了内存管理；牺牲了多核并行换取了线程安全的简单性。任务类型会释放 GIL？多线程是否有效？多进程是否有效？CPU 密集❌ 否❌ 无效（抢不到 GIL）✅ 有效（每进程独立）IO 密集✅ 是✅ 有效（切换快）✅ 有效💡 举例说明。
2025-05-18 01:01:11
543
原创 字节、WLAN，交换机，JAVA包装类等计算机基础杂项
协议层功能描述类比应用层写好信件内容传输层添加 TCP 头（端口号、序列号、校验等）放入信封，写收件人网络层添加 IP 头（源 IP + 目的 IP）写上城市地址数据链路层添加 MAC 地址，转换为帧，准备电信号发送快递打包、贴条码物理层通过网线或无线电波传出 bit 位流物流运输（物理发出）比较项网络层（IP）传输层（TCP/UDP）目标找到目标主机找到目标主机上的应用程序（端口）地址类型IP 地址（如端口号（如80443是否面向连接❌ 无连接（IP）
2025-05-17 23:36:45
1013
原创 flash_attn与pytorch gpu版本不兼容问题
flash-attn windows环境安装踩坑日记-优快云博客整了一下午，感谢博主救我狗命
2025-04-12 23:23:47
670
原创 CUDA同时安装两个版本（版本号不更新问题）
详细讲解如何在win10系统上安装多个版本的CUDA_win10安装多个cuda-优快云博客WIN10 中CUDA更新后显示老版本_重装cuda后 cuda还是原来版本-优快云博客
2025-04-12 22:10:43
162
原创 Rmd的pdf导出中问题
最简单完美解决Rmd导出PDF中文失效问题_rmd 中文常见问题-优快云博客Rmarkdown出现Locale ‘Chinese (Simplified)_China.936‘ is unsupported, and may crash the interpreter. - 知乎
2025-03-13 16:49:42
137
原创 Jupyter Notebook 设置自动打开与修改默认路径、输出多行
https://segmentfault.com/q/1010000043307861Jupyter notebook 无法自动打开浏览器（或）需要更改默认打开浏览器 - a最简单 - 博客园https://www.cnblogs.com/LackyQueen/p/16351790.html
2025-02-20 17:46:18
123
原创 Invalid parameter lr for estimator KerasClassifier.
https://stackoverflow.com/questions/70250928/activation-parameter-not-working-in-gridsearchInvalid parameter lr for estimator KerasClassifier. This issue can likely be resolved by setting this parameter in the KerasClassifier constructor: `KerasClassifier(
2024-11-30 21:53:41
381
原创 (0xC0000409)
tensorflow-gpu: Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)_loaded cudnn version 8302-优快云博客
2024-11-28 14:47:18
413
原创 tensorflow-gpu与scikeras版本冲突问题
安装scikeras时由于默认是最新的，导致其依赖的keras版本与tensorflow-gpu 2.7.0依赖的keras版本不同。出现报错 ModuleNotFoundError: No module named 'keras.src'我按照教程安装的是tensorflow-gpu 2.7.0版本，对应python版本3.9。官网上找到scikeras 0.9.0对应python版本3.9。pip install scikeras==0.9.0就可以啦。
2024-11-28 13:06:24
443
原创 latex问题
如何指定 \ref{mylabel} 时显示的文字 - LaTeX问答[转载]LaTeX中\ref{}引用标号不正确的问题_latex ref-优快云博客
2024-11-27 16:34:14
146
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人