09 训练赛 表现十分不好

最新推荐文章于 2023-09-16 15:13:04 发布
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分类专栏： 比赛 文章标签： c
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本次比赛中因使用STL导致时间超出，策略失误后改用数组通过。C题中忽略了题目细节，耗费大量时间仍未解决。此类失误多次出现，需提高注意。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

今天B题因为用了STL 时间被卡了一点点，结果策略严重失误，然后重写又wa，然后最后换成数组才过，被卡了将近2个小时，这个地方十分失误。 然后 C 题 题目说的变化是针对去年，你的改变不要改变以前的。因为会影响到下次比较。这个在比赛过程中，这个错误根本检查不出来。 这种trick 不是一次了。又被10级的掠残了。加油阿

Transformer课程 第7课Gavin大咖 BERT文本分类-BERT Fine-Tuning
大模型与Agent智能体
12-08 892
Transformer课程 第7课Gavin大咖 BERT文本分类-BERT Fine-Tuning Part III - BERT Fine-Tuning 4. Train Our Classification Model 现在，我们的输入数据已正确格式化，是时候对BERT模型进行微调了。 4.1. BertForSequenceClassification 对于这项任务，我们首先要修改预训练的BERT模型以提供分类输出，然后我们要继续在数据集上训练模型，直到整个模型（端到端）非常适合我们的任务。
[网络安全提高篇] 一一三.Powershell恶意代码检测 (1)论文总结及抽象语法树（AST）提取
杨秀璋的专栏
03-11 1万+
这是作者网络安全自学教程系列，主要是关于安全工具和实践操作的在线笔记，特分享出来与博友们学习，希望您喜欢，一起进步。这篇文章将详细讲解PowerShell、Powershell恶意代码检测总结及抽象语法树（AST）提取。希望这篇文章对您有帮助，也推荐大家去阅读论文，且看且珍惜。
深度学习11个实用技巧
吴建明wujianming_110117
05-04 864
深度学习11个实用技巧 深度学习工程师George Seif发表了一篇博文，总结了7个深度学习的技巧，本文增加了几个技巧，总结了11个深度学习的技巧，主要从提高深度学习模型的准确性和速度两个角度来分析这些小技巧。在使用深度学习的时候，我们不能仅仅把它看成一个黑盒子，因为网络设计、训练过程、数据处理等很多步骤都需要精心的设计。作者分别介绍了7个非常实用小技巧：数据量、优化器选择、处理不平衡数据、迁移...
深度学习模型在训练集上很好而在测试集表现得不好而拟合次数并不多_机器学习中的过拟合，欠拟合和偏倚方差折衷...
weixin_39846664的博客
12-03 4751
过度拟合在机器学习中很重要。很直观的解释过拟合：假设我们现在让机器学习考试做题，想象一种情况，机器逐字记住每个问题的答案(拟合非常好-完美)。然后，我们可以在练习题上得分很高；我们这样做是基于希望实际考试中的问题与练习中的问题相同。但是，实际上，我们在用该机器在实际考试问题上的得分会非常低，因为很少有在实际考试中会出现完全相同的问题。记忆现象可能导致过度拟合。就是说我们过度地从训练集中提取了太多信...
深度学习模型在训练集上很好而在测试集表现得不好而拟合次数并不多_深度学习中的过拟合...
weixin_39928106的博客
11-22 3045
这篇⽂章主要是介绍⼀下神经⽹络中的过拟合问题，并总结⼀下⽬前都有哪些有效的⽅法来缓解过拟合问题。过拟合表现在深度学习任务中，过拟合最直观的表现就是，模型在测试集的表现远远差于训练集，也就是模型的泛化性能太差。直观分析为什么在测试集上的表现差于训练集？最简单的回答，因为模型就是在训练集上训练出来的，它对训练集接触的⽐较多，好！那为什么测试集和训练集是同⼀类数据(训练集和测试集同⼀分布)，表现就这么差...
深度学习模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，可能原因
最新发布
XreqcxoKiss的博客
09-16 9557
深度学习模型在训练集上表现良好，测试集上效果不好，可能存在的问题以及改进措施
Pytorch——报错解决：匈牙利匹配
Irving.Gao的博客
10-06 1661
学习率太高，导致不收敛cost为nan。
一笔画: 表现绘画过程的美
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魔笔玩家的博客
09-23 4万+
书法比绘画厉害在哪里？为何国画强调书法入画? 书画同源就表现为画作上的题字吗？编程和绘画有毛关系？看完本文，定能获得清晰的解答。 对比分析了大量案例，既讲画理，也谈书法，讨论了诸多有关书法与绘画关系的问题，提出一种“一笔画”的画法，综合了绘画、书法和编程的思想，打通书法与绘画艺术的任督二脉。最后，探讨了一笔画与书法、绘画、科技有关的多个问题，尝试打通科学和艺术思维的任督二脉。愿帮助读者提高审美力...
青少年体育训练中Clark和Metcalfe模型的实战应用
[青少年体育训练中Clark和Metcalfe模型的实战应用](http://img.51miz.com/preview/element/00/01/09/80/E-1098047-D002ABFB.jpg) # 摘要 本文综合探讨了Clark和Metcalfe模型在体育训练中的应用及其理论基础。首先...
一些前端大牛都在学习的github库
孙叫兽的博客
03-02 2516
前端知识比较杂，长时间的工作容易沉浸在业务当中，技术提升有限，这里发现了前端的新大陆，可以帮助小伙伴们巩固基础知识，完善自己的知识体系，欢迎点赞收藏，兄弟们，赶紧干起来吧！1.JavaSc...
SVM测试程序
05-22
java的svm分类测试，包含数据集，包含数据集，包含数据集，包含数据集
SVM 训练--在训练集上acc为94% 在测试集上为70%
keyanxiaocaicai的专栏
08-11 9341
用SVM 训练的时候： 出现的问题是： Error: specified nu is infeasible 带有下标的赋值维度不匹配。 百度到的答案：赋值维度不匹配。。。说明等号两边的大小不一致，导致的  我也碰到了这个问题 出错的位置在 SVMngForClass (line 34)         cg(i,j) = svmtrain(train_label, train, c
Python代码问题之——matrix must be 2-dimensional问题解决
张琪的博客
03-14 3万+
1、问题发现     今天在处理服从泊松分布的随机数时遇到了问题。     首先，用循环直接生成了一个3*4阶的矩阵，所有数都服从均值为5的泊松分布。代码如下： x = [] d=4# 矩阵列数为d d天 z=3#矩阵行数为z z个采集点位 for i in range(0, z): #矩阵行数为z ...
Python Error 汇总
源的博客
06-30 5959
文章目录ModuleNotFoundErrorNo module named ‘pycocotools‘ ModuleNotFoundError No module named ‘pycocotools‘ cocoapi兼容window10：代码地址 下载好了之后通过cmd进入到pythonAPI下 运行一下代码 # install pycocotools locally python setup.py build_ext --inplace # install pycocotools to the P
员工离职率预测，练手赛
weixin_43329319的博客
01-20 2902
文章目录1、数据探索1.1 各特征总量及百分比1.2 heatmap2、特征选择&处理2.1 特征分类2.2 连续特征选择2.3 分类特征选择2.4 异常值处理2.5 连续特征处理2.5.1 分箱测试2.6 拼接特征，然后再筛选3、建立模型3.1、LR3.1.1 尝试修改LR模型阀值3.1.2 尝试下采样，堆叠LR3.2 XGBoost3.3 GBC3.4 SGD 该比赛为DC练习赛，要求...
模型评估(二)
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09-20 817
五、模型评估的方法 在样本划分和模型验证的过程中，存在着不同的抽样方法和验证方法。 1. 在模型评估过程中，有哪些主要的验证方法，他们的优缺点是什么？ Holdout检验 Holdout检验是最简单最直接的验证方法，它将原始的样本集合随机划分成训练集和验证集两部分。Holdout检验的缺点也很明显，即在验证集上计算出来的最后评估指标与原始分组有很大的关系。为了消除随机性，引入了交叉验证。 交叉验证 k-fold交叉验证：首先将全部样本划分成k个大小相等的样本子集；依次遍历这k个子集，每次把当前子集作为验证集
机器学习-员工离职预测训练赛
weixin_41927423的博客
02-18 4961
【数据来源】DC竞赛的员工离职预测训练赛 一共两个csv表格，pfm_train.csv训练（1100行，31个字段），pfm_test.csv测试集（350行，30个字段） 【字段说明】 Age：员工年龄 Attrition：员工是否已经离职，1表示已经离职，0表示未离职，这是目标预测值； BusinessTravel：商务差旅频率，Non-Travel表示不出差，Travel_Rarely表...
数据结构里的false、error、overflow、infeasible用法
fighting123678的博客
12-30 9123
1、overflow 一般用于exit的参数中，比如创建指针时，一般判断一下内存是否分配成功，不成功一般调用return exit(overflow); 2、infeasible 其意思是不可行的，一般在某个判断中，如果什么什么不可行，就会return infeasible 例如：求后继元素时，如果是最后一个元素，则求其后继是不可行的，此时就会return infeasible； 3、很...
HDOJ1015
weixin_30845171的博客
06-01 213
SafecrackerTime Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1033Accepted Submission(s): 574 Problem Description === Op tech briefing, 2002/...
智能垃圾分类工程训练赛成果展示
根据提供的文件信息，我们可以提取出以下几点关于工程训练赛的知识点： 1. **工程训练赛的性质和目的**：“工程训练赛——智能垃圾分类”通常指的是一种面向工程领域或技术领域的比赛，旨在通过实践项目来培养和...
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