有人已经实现了配平的方法,在此不再重复介绍. https://www.cnblogs.com/Elfish/p/7631603.html 但是,上述的方法所提供的代码还是存在着问题,需要进一步修改. 首先,因为 frac 这个结构的成员函数和其它操作函数已被声明并定义至一个单一的文件里, 因此,首先要将它的声明和定义分开来.把 frac 结构体抽离至封装的类以外,作为前置声明. 因为原代码是直接 printf() 输出的,而我们需要的是获取它输出的结果. 所以,改变它输出的位置,声明一个 str…

感觉这个算法经常会用到,前段时间写过一次,现在push出来.原理是有两个数组,一个数组存放随机数,然后从另一个数组提取相关的数,然后把另一个数组的大小-1,remove掉这个数,unity里也是这个原理,用的是链表list 需要改写哈. public getRandomArray(max:number,returnnum:number): Array<number> {        //egret.log(" --- max" + max);        //egret…

城市平乱 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4   描述 南将军统领着N个部队,这N个部队分别驻扎在N个不同的城市. 他在用这N个部队维护着M个城市的治安,这M个城市分别编号从1到M. 现在,小工军师告诉南将军,第K号城市发生了暴乱,南将军从各个部队都派遣了一个分队沿最近路去往暴乱城市平乱. 现在已知在任意两个城市之间的路行军所需的时间,你作为南将军麾下最厉害的程序员,请你编写一个程序来告诉南将军第一个分队到达叛乱城市所需的时间. 注意,两个城市之间可能不只一条…

 题目链接 /* Name:nyoj-115-城市平乱 Copyright: Author: Date: 2018/4/25 17:28:06 Description: dijkstra模板题 枚举从部队所在的城市到叛乱城市取最小值 */ #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> using namespace std; , INF= 0x3f3f3f3…

OpenAI 推出的 ChatGPT 对话模型掀起了新的 AI 热潮,它面对多种多样的问题对答如流,似乎已经打破了机器和人的边界.这一工作的背后是大型语言模型 (Large Language Model,LLM) 生成领域的新训练范式:RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ,即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型. 过去几年里各种 LLM 根据人类输入提示 (prompt) 生成多样化文本的能力令人印象深刻.然而,对生成结果的评估是…

我们很高兴正式发布 trl 与 peft 的集成,使任何人都可以更轻松地使用强化学习进行大型语言模型 (LLM) 微调!在这篇文章中,我们解释了为什么这是现有微调方法的有竞争力的替代方案. 请注意, peft 是一种通用工具,可以应用于许多 ML 用例,但它对 RLHF 特别有趣,因为这种方法特别需要内存! 如果你想直接深入研究代码,请直接在 TRL 的文档页面 直接查看示例脚本. 介绍 LLMs & RLHF LLM 结合 RLHF (人类反馈强化学习) 似乎是构建非常强大的 AI 系统 (例…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

凤鸾宝帐景非常,尽是泥金巧样妆. 曲曲远山飞翠色:翩翩舞袖映霞裳. 梨花带雨争娇艳:芍药笼烟骋媚妆. 但得妖娆能举动,取回长乐侍君王. [摘自<封神演义>纣王在女娲宫上香时题的诗] 一首定场诗完毕,咱们书接上回.上回咱们说到使用基于MA长短周期均线上下穿越的方式对行情进行跟踪.同时也提出该方法的问题,即:当前K线在短时间内出现了类似正弦曲线的波动时,短周期均线和长周期均线会频繁的相互交差.这种情况的问题就是会导致系统进行频繁的交易,如果看官们有过手动交易的经验值,就不难发现,交易的越频繁,可能…

在上一篇文章:机器学习之PageRank算法应用与C#实现(1)算法介绍 中,对PageRank算法的原理和过程进行了详细的介绍,并通过一个很简单的例子对过程进行了讲解.从上一篇文章可以很快的了解PageRank的基础知识.相比其他一些文献的介绍,上一篇文章的介绍非常简洁明了.说明:本文的主要内容都是来自“赵国,宋建成.Google搜索引擎的数学模型及其应用,西南民族大学学报自然科学版.2010,vol(36),3”这篇学术论文.鉴于文献中本身提供了一个非常简单容易理解和入门的案例,所以本文就使…

考虑到知识的复杂性,连续性,将本算法及应用分为3篇文章,请关注,将在本月逐步发表. 1.机器学习之PageRank算法应用与C#实现(1)算法介绍 2.机器学习之PageRank算法应用与C#实现(2)球队排名应用与C#代码 3.机器学习之PageRank算法应用与C#实现(3)球队实力排名应用与C#代码 Pagerank是Google排名运算法则(排名公式)的一部分,是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法,是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准.在揉合了诸如Title标…