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RSS订阅原创 【Datawhale AI夏令营】——模型蒸馏方向学习笔记
AI夏令营：模型蒸馏学习与竞赛实践 摘要：本文介绍了参加Datawhale AI夏令营模型蒸馏方向的学习经历。夏令营采用"以赛带学"模式，围绕科大讯飞AI挑战赛"基于CoT范式的DeepSeek模型蒸馏驱动数学推理解题优化"展开。赛题要求将大模型的数学推理能力迁移到小模型，涉及模型蒸馏、思维链(COT)和微调等技术。通过清洗增强数据集、扩展训练数据等方法，作者在赛事中从77分提升到83分。文章推荐AI初学者通过Datawhale的详细学习手册和社群支持快速入门AI实践
2025-07-26 23:17:55
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原创 【C++11新特性】智能指针相关，shared_ptr、unique_ptr、weak_ptr
【C++11新特性】智能指针相关，shared_ptr、unique_ptr、weak_ptr，循环引用，线程安全性
2024-05-14 01:39:09
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原创 【STL学习笔记】 set 和 map 的基本概念和用法
C++ 标准模板库 STL 学习笔记，参考自黑马程序员 C++ 基础课程，set 和 map 篇
2024-03-23 19:16:16
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原创 【STL学习笔记】 stack、 queue 和 deque 的基本概念和用法
C++ 标准模板库 STL 学习笔记，参考自黑马程序员 C++ 基础课程，stack、queue、deque 篇
2024-03-17 16:16:32
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原创 【STL学习笔记】 string 的基本概念和用法
C++ 标准模板库 STL 学习笔记，参考自黑马程序员 C++ 基础课程，string 篇
2024-03-14 16:22:41
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原创 【Datawhale夏令营项目学习——用户新增预测挑战赛】学习笔记
分类模型除了这些叫基础的机器学习模型外，还有 lightgbm、xgboost、catboost 等集成模型提升机，都是kaggle、天池等数据大赛平台上大杀四方的利器，比如本人尝试了lightgbm，虽然刚开始的分数还不及 baseline 的决策树，但在不断的特征工程和模型优化后，分数得到了有显著的提高，如下图所示（自下至上）。在做完初步的特征工程后，就可以将处理后的数据丢给模型去训练和预测了，为了更好的发挥出数据和特征蕴藏的价值，需要选择一个合适且高效的模型，所以可以进行简单的模型选择和验证。
2023-08-18 23:27:43
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原创 Leetcode学习成长记：天池leetcode基础训练营Task02链表
Task02 链表单链表及Leetcode相关题目算法思路和C语言实现
2022-02-19 00:15:40
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原创 Leetcode学习成长记：天池leetcode基础训练营Task01数组
这是本人第一次参加由Datawhale举办的组队学习活动，这个活动每月一次，之前也一直关注。但未亲身参与过，这次看到活动中有一项组队刷LeetCode，恰逢本人正在准备考研复试机试，便欣然加入以求有所收获和提升。同时，这也是本人第一次在优快云写文章，希望在此记录并向大家分享自己在学习过程中总结的知识和收获的感悟，也可以在此和大家谈论遇到的问题，向诸位更优秀的优快云er们学习，我们共同进步！
2022-02-16 00:50:12
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[二分类预测模型]糖尿病遗传风险检测挑战赛baseline
2023-01-16
计算机图形学实验-基于OpenGL实现椭圆 Bresenham 算法和橡皮筋交互技术
2022-12-23
pandas中DataFrame转换dic类型数据出错
2020-04-18
Ubuntu18.04配置OPENCV3.3.1时make报错
2019-12-02
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