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【C++】B2124 判断字符串是否为回文

前言 判断一个字符串是否为回文是编程中常见的问题。回文字符串是指从前往后读与从后往前读都一样的字符串。例如，“abcdedcba” 就是回文，而 “abcde” 则不是。...在本篇文章中，我们将分析四种不同的做法，并进行对比与优化，以帮助大家更好地理解如何判断字符串是否为回文。...C++ 参考手册 题目描述 B2124 判断字符串是否为回文 输入一个字符串，判断该字符串是否是回文。回文是指顺读和倒读都一样的字符串。 输入格式： 输入一行字符串，长度小于100。...-; } cout << "yes" << endl; // 如果没有不同字符，输出yes return 0; } 解析 双指针法：通过两个指针 left 和 right 从字符串的两端向中间逼近...优点 空间复杂度为 O(1)，避免了额外的空间开销。 效率高，每次只进行一次字符比较，比反转字符串的方法更直接且高效。

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    生鲜行业S2B2C平台重塑农产品生态圈，打造移动生鲜综合商城

    S2B2C作为一种全新的电子商务营销模式，是一种将供货商、分销商和采购商三者无缝结合的供销一体化营销模式。S即大供货商，B指渠道商，C为顾客。...通过这种模式，一方面通过S2B2C电商平台为供货商提供技术支持，让其用低廉的成本迅速推广产品；另一方面可以将优秀的供货商筛选出来让分销商采购，分销商则无需任何库存和成本，为顾客提供更好的服务。...S不能只是为上游带来流量，S更多的责任在于为下游提供服务，这才是S2B2C商业模式的核心价值。 对于生鲜电商来说，供货商要打通整个链条，就一定要依赖高度的信息化和数据化。...生鲜行业S2B2C商业模式的核心价值就是将互联网与生鲜供应链进行深度的结合，重塑农产品生态圈。...生鲜企业可选择构建一套成熟的生鲜供应链S2B2C商城系统，赋能传统农产品产业链数字化和智能化，为客户提供标准化产品和服务。

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    S2B2C供应链：发展产业互联网，为企业带来深度价值

    2020年疫情的存在，让整个行业产业都发生变化，这场改变或多或少都督促企业从内部进行自我变革。然而这都是插曲，像一个涟漪，始终无法阻止产业互联网浪潮到来的事实。...B2B产业，S2B2C供应链产业模式越来越多的被媒体报道，提高产业效率，降低企业成本，产业互联网正在发挥越来越多的价值。...B2B电子商务交易模式深化为供应链的S2B2C模式，就是一种以效率和价值服务为导向的产业互联网模式。...因此发展产业互联网，深化S2B2C供应链模式成为当下传统企业的迫切需求。...S2B2C供应链解决方案基于供应链互联网化与现代物流，让平台为渠道商/采购商提供海量货源，从而完成对消费者的服务，带动企业上下游。

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    DNSPod十问陈迪菲：从C到B，鹅厂设计师的中场战事

    从业务应用场景、面向用户、产品功能等层面来说，B端产品与C端产品都有很大不同，以至于to C领域的设计方法论在to B会水土不服。那么你认为to C设计与to B设计的主要差异在哪里？...to C和to B的设计核心技能是共通的，只是不同项目背景下设计师关注的侧重点不同。to C设计师经过一定的项目经验积累，了解清楚to B的侧重点，相信就能顺利转型to B业务的设计。...腾讯会议虚拟头像 腾讯云音视频avatar 5 田超：如果说to C设计是绞尽脑汁将用户体验做到极致，为的是让用户停留更久，to B设计则希望用户能快速解决问题，高效完成目标。...陈迪菲：这个问题会存在于前些年国内to B业务刚开始发展的时候，很多业务不知道怎么做，设计也是跟随模仿，但随着to B业务枝繁叶茂，产品形态发生了巨大的变化，从项目深度和广度上，to B项目比to C有过之而无不及...to B的深度和宽度都很广，从功能细节、产品线到整个腾讯云，关注点很多，丰富的项目经验会让你的评估体系越来越完善。

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    DNSPod十问陈迪菲：从C到B，鹅厂设计师的中场战事

    从业务应用场景、面向用户、产品功能等层面来说，B端产品与C端产品都有很大不同，以至于to C领域的设计方法论在to B会水土不服。那么你认为to C设计与to B设计的主要差异在哪里？...to C和to B的设计核心技能是共通的，只是不同项目背景下设计师关注的侧重点不同。to C设计师经过一定的项目经验积累，了解清楚to B的侧重点，相信就能顺利转型to B业务的设计。...腾讯会议虚拟头像 腾讯云音视频avatar 5 田超：如果说to C设计是绞尽脑汁将用户体验做到极致，为的是让用户停留更久，to B设计则希望用户能快速解决问题，高效完成目标。...陈迪菲：这个问题会存在于前些年国内to B业务刚开始发展的时候，很多业务不知道怎么做，设计也是跟随模仿，但随着to B业务枝繁叶茂，产品形态发生了巨大的变化，从项目深度和广度上，to B项目比to C有过之而无不及...to B的深度和宽度都很广，从功能细节、产品线到整个腾讯云，关注点很多，丰富的项目经验会让你的评估体系越来越完善。

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    大模型中常用的注意力机制GQA详解以及Pytorch代码实现

    这篇文章中，我们将解释GQA的思想以及如何将其转化为代码。...可以表示为: 使用可视化的表示就能非常清楚的了解GQA的工作原理，就像我们上面说的那样，GQA是一个相当简单和干净的想法 Pytorch代码实现 让我们编写代码将这种将查询头划分为G组，每个组共享一个键和值...print(query.shape) # torch.Size([1, 4, 2, 256, 64]) 上面的代码我们将二维重塑为二维：对于我们定义的张量，原始维度8(查询的头数)现在被分成两组(以匹配键和值中的头数...)，每组大小为4。...g h n d, b h s d -> b h n s") print(scores.shape) # torch.Size([1, 2, 256, 256]) scores张量和上面的value张量的形状是一样的

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    深度学习中用于张量重塑的 MLP 和 Transformer 之间的差异图解

    计算机视觉中使用的神经网络张量通常具有 NxHxWxC 的“形状”（批次、高度、宽度、通道）。这里我们将关注空间范围 H 和 W 中形状的变化，为简单起见忽略批次维度 N，保持特征通道维度 C 不变。...我们将 HxW 粗略地称为张量的“形状”或“空间维度”。 在 pytorch 和许多其他深度学习库的标准术语中，“重塑”不会改变张量中元素的总数。...在这里，我们在更广泛的意义上使用 重塑（reshape） 一词，其中张量中的元素数量可能会改变。 如何使用 MLP 和 Transformers 来重塑张量？...使用 MLP 来改变输入张量的形状相对简单。对于只有一个全连接层的最简单形式的 MLP，从输入 X 到输出 O 的映射如下。...如果我们这里忽略激活函数和偏置b，本质是矩阵乘法，重塑过程完全被权重矩阵W捕获。张量重塑可以通过与W的左乘来实现。 我们在上面隐式假设特征通道维度C=1，张量格式为HWxC，忽略batch维度。

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    算法金 | 这次终于能把张量（Tensor）搞清楚了！

    # 创建两个形状不同的张量a = torch.ones((3, 1))b = torch.ones((1, 5))# 使用广播机制进行加法2.5 张量的索引与切片索引和切片是访问和修改张量特定元素的基本操作...高级张量操作3.1 张量的变形与重塑张量的变形和重塑是改变张量形状的操作，这在准备数据和模型推理中非常常见。...# 创建一个 1D 张量tensor_1d = torch.arange(0, 6)# 重塑为 2x3 的 2D 张量reshaped_tensor = tensor_1d.view(2, 3)# 使用...中张量（Tensor）的各个方面，从基础概念到高级操作，再到实际应用和性能优化技巧。...与向量、矩阵的关系：张量是向量和矩阵的高维推广，能够表示更复杂的数据结构。PyTorch 张量的操作与应用创建张量：介绍了使用 torch.tensor() 和从 NumPy 数组创建张量的方法。

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    小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构

    两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 【pytorch默认的整数是int64】...例如创建随机张量的时候： print('命名规则') a = torch.rand(2,3,4) b = np.random.rand(2,3,4) 【张量重塑】 这部分会放在下一章节详细说明~ 3...张量 标量：数据是一个数字 向量：数据是一串数字,也是一维张量 矩阵：数据二维数组，也是二维张量 张量：数据的维度超过2的时候，就叫多维张量 3.1 张量修改尺寸 pytorch常用reshape和view...((2,3)) print(b) c = a.view((2,3)) print(c) a[0] = 999 print(b) print(c) 输出结果： tensor([[0, 1, 2],...变量，a和b a = torch.arange(0,6) b = a.view(2,3) print(a.stride(),b.stride()) 输出为： (1,) (3, 1) 变量a是一维数组

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    PyTorch 深度学习（GPT 重译）（二）

    四、使用张量表示真实世界数据 本章内容包括 将现实世界的数据表示为 PyTorch 张量 处理各种数据类型 从文件加载数据 将数据转换为张量 塑造张量，使其可以作为神经网络模型的输入...现在我们可以回答一个问题：我们如何将一段数据、一个视频或一行文本表示为张量，以便适合训练深度学习模型？这就是我们将在本章学习的内容。我们将重点介绍与本书相关的数据类型，并展示如何将这些数据表示为张量。...我们也可以对重塑后的daily_bikes张量执行相同操作。记住它的形状是(B, C, L)，其中L = 24。...我们可以使用 PyTorch 张量 API 有效地重塑数据。...我们将在后面的章节深入探讨这个主题，但现在是介绍 PyTorch 如何将优化策略从用户代码中抽象出来的正确时机：也就是我们已经检查过的训练循环。

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    PyTorch基础介绍

    1.pytorch介绍PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包，她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。...A：因为在神经网络的传递中，会有一个过程叫做reshape（重塑），即在网络中不同的点会有特定的形状，因此我们需要特别在意张量的形状，并在有能力根据需要进行重塑。...对于图形数据，[B , C , H , W]在fashion图像数据集里面H和W是28*28（mnist数据集也是28*28），VGG－16神经网络中图像的大学为224*224C代表着color，RGB...图片取值为3，灰度图取值为1B代表Batch－Size，通常使用的是批量的样本，而不是单一的样本（这个B的长度代表数据批中有多少个样本）假设一个28*28的灰度图，张量为[1 , 1 , 28 , 28...用pytorch构建神经网络，第一要创建一个神经网络类拓展nn.Module基类。第二在类构造函数中将网络的层定义为类属性。

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    【小白学PyTorch】9.tensor数据结构与存储结构

    两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 【pytorch默认的整数是int64】...例如创建随机张量的时候： print('命名规则') a = torch.rand(2,3,4) b = np.random.rand(2,3,4) 【张量重塑】 这部分会放在下一章节详细说明~ 3...张量 标量：数据是一个数字 向量：数据是一串数字,也是一维张量 矩阵：数据二维数组，也是二维张量 张量：数据的维度超过2的时候，就叫多维张量 3.1 张量修改尺寸 pytorch常用reshape和view...((2,3)) print(b) c = a.view((2,3)) print(c) a[0] = 999 print(b) print(c) 输出结果： tensor([[0, 1, 2],...变量，a和b a = torch.arange(0,6) b = a.view(2,3) print(a.stride(),b.stride()) 输出为： (1,) (3, 1) 变量a是一维数组

    1.4K21

    从头开始重新创建 PyTorch

    你可能已经有一个直观的理解，即张量是一个包含数值的多维数据结构的数学概念。但在这儿，我们得从计算的角度来理解如何构建这种数据结构。...张量的数据（即浮点数）实际上在内存中存储为一维数组： 所以，为了将这个一维数组表示为多维张量，我们利用了步长（strides）的概念。简单来说，思路是这样的： 我们有一个 4 行 8 列的矩阵。...接下来，让我们设想一个三维张量的情况： 你可以将这个三维张量视作矩阵的序列。比如，你可以把这个形状为 [5, 4, 8] 的张量看作是 5 个形状为 [4, 8] 的矩阵。...我打算给它命名为Norch，这个名字既表示“非PyTorch”，也隐含了我自己的姓氏Nogueira 首先需要了解的是，尽管PyTorch是通过Python接口使用的，但其核心实际上是用C/C++编写的...= ctypes.c_float(3.5) b = ctypes.c_float(2.2) # Call the C function result = lib.add_floats(a, b) print

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