训练日志 2019.1.26

最新推荐文章于 2020-10-15 14:38:02 发布
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今日专注于2-SAT问题解决，面对此类题目仍感生疏，未能精准把握条件。下午参与比赛，遗憾失误连连，包括精度溢出、代码错误及输入误解，导致排名不佳。晚自习题巩固，计划明日休整。

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

上午补了道 2-sat 的题，这类问题还是不太熟练，不是很能准确的找到条件

下午打比赛，立的 flag 成功崩了。。。数组没开小但把精度爆了。。+= 把 + 忘了。。。一道巨水的题把输入看错了。。。大家都是出了 5 道题，就自己排名 100 开外。。。再也不立 flag 了。。。

晚上照例补题。。。

明天休息一天。。终于你能睡个懒觉了。。。

                                                                                                                                                          2019.1.26

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03-07 5032
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训练日志 2019.4.14
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liuweizj12的博客
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开源|如何用Caffe深度学习框架实现A-Fast-RCNN
人工智能
04-14 8765
全球人工智能 文章来源：arxiv、Github 编译：马卓奇 文章投稿：news@top25.cn 　　论文摘要：A-Fast-RCNN模型通过用对抗网络生成具有遮挡和变形的样本，并用其训练检测网络，从而使得网络能够对样本的遮挡和变形问题更加的鲁棒。 　　如何学习一个具有变形和遮挡不变形的目标检测器？目前的方法是使用数据驱动的方法来收集大规模的数据集，然后其中会含有不同条
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02-20
1. **数据预处理**：AI项目往往需要大量的数据，预处理步骤包括清洗、标准化、缺失值处理、特征选择等，以确保数据质量和模型性能。 2. **模型训练**：可能使用各种机器学习或深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch...
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02-20
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Alex_McAvoy的博客
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