题意应该很好理解，其实就是给了很多个区间，求对于每一个区间，它属于多少个区间的真子集。例如下面的红色区间，被两个蓝色区间真包含。
前面介绍过Transformer作为一种特征抽取器的强大之处。那么，它有没有弱点呢？能不能改进呢？
Bash 不但是系统管理员与内核交互的利器，且是一种语言，可以编写大多数系统的自动化脚本，用于简化运维工作。
微信的启动画面：一个站在巨大星球下的孤独小人的背影，深深传递着与人沟通的渴望。画面地球原图为阿波罗 17 号太空船船员所拍摄的著名地球照片《蓝色弹珠》，不是在月亮上拍的。那么，如果不知道这个背景，能不
通过对定性数据的归纳整理，得出结论，针对产品不同属性的差异化，寻找竞争较少的蓝海市场 （知觉图样式） 知觉图又叫做认知图、感觉图谱，俗称“维度图”，对于产品来说，可以利用知觉图来对竞品的多个维度上进
一、引出问题 上一节我们讲到了微服务相互调用的过程。那我们思考一下这样一个问题，我们某个微服务有没有可能有多个机器呢?或者说端口有没有可能不一样呢？那我们如何管理我们的微服务呢？其实最笨的方式就是修改
这道题的意思就是给两个字符串，看p的顺序打乱后的所有可能的字符串在s中能不能找到，找得到就把所有找到的开始的位置记录下来。这个大概的思路要用到两个标记，去一点点比对p的重组字有没有可能找到，找不找得到这一点，不可能把p的所有可能的重组字先列出来，就只能一个字母一个字母地判断，如果用过了就去掉，看是全部字母都能找到还是只能找到部分。注意题目说了只有小写字母，而且p的长度不为空。我自己的做法在超长的测试用例时超时了，用的循环太多了。这里看别人非常精简巧妙的一个方法。
CTC每个时间步进行的解码是independent的，这样的设定能够简化模型，但却不是很合理。事实上，实际应用中的序列，往往前后token都是有约束关系的。为了达到比较好的识别效果，在CTC的输出之后，通常需要再经过一个Language Model进行后处理。因为本质上来说，Language Model得到的就是前后token之间的转化概率，Language Model的引入弥补了CTC中时间步之间独立假设的缺陷。那能不能不用Language Model，抛弃时间步独立假设呢？
这个和上面唯一的不同就是数组中只有正数，这里使用类似窗口移动的做法，给出两个指针，L,R表示窗口的左右边界 ,sum表示的是arr[L,R]之间的累加和，L，R一直往右动。
这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制。BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力。不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度，也限制了Transformer在长文本中的应用。
各位朋友上午好，我是来自中国移动的算法工程师汪海涛。接下来我主要聊一聊图数据库在中国移动，特别是金融风控场景的落地应用。
https://xxx..xxx.xxx.com/#/login，#后面带着login这里让我突然联想到，有种熟悉的感觉，对，就是熟悉的感觉，哪里见过，按住F12，看看是不是有Webpack(模块打包器,要目的是在浏览器上打包 JavaScript 文件。)
有这样一个经典的算法题，说是一个单向链表，它内部可能存在环，也可能不存在，用怎样的方法，可以检测出，这个链表是否存在环。下图即是这个形成环的示意，如果单向链表的尾部，指向了链表中的一个节点，而不是指向空，那就构成环了。
作者 / Sara N-Marandi, Product Manager, Android Platform Product
训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况：
集合判断还是用CollectionUtils,Optional有潜在的风险 public static void main(String[] args) { //null不执行 List<User> list = null; Optional.ofNullable(list).ifPresent(ll -> System.out.println("数据1："+ll.toString())); //不为null，但是这个用法需要分场景
为了得到一个针对特定需求、可供重复利用的代码段 提高程序的复用性，减少重复性代码，提高开发效率
拷贝项目根目录的wxSearchView文件夹到你项目的根目录下（也可以其它位置）。 在你的wxss文件里导入组件的样式（文件位置为相对位置）：
因为，每个人的牙齿排列和每颗牙的咬合程度都是不一样的。一颗好用的假牙必须经过专门设计，甚至还会动用到CAD来建（牙冠）模。
TENER: Adapting Transformer Encoder for Name Entity Recognition
从历史发展的轨迹来看，中兴跟华为原本是并驾齐驱的国内通信设备巨头，但是华为的企业发展更胜一筹，二者差距不断被拉大，丝毫看不出中兴具有反超的迹象。单从手机行业来看，当年的国内智能手机第一阵营是“中华酷联”，中兴和华为都位列其中。但是几年过去了，中兴彻底掉队了，已经不再是主流手机生产商，而华为已经成长为世界第三的手机制造商。更加让中兴雪上加霜的是，由于中兴的运营不规范，被美国人抓住了小辫子，又是巨额罚款，又是技术封锁的，差点就要搞破产了。虽然最终死里逃生，但也元气大伤。而华为近年来发展势头强劲，企业经营蒸蒸日上。两相对比，中兴和华为的发展可以说是大相径庭。华为在不断成长，中兴则是发展受阻。这种情况下，很难相信中兴会有机会反超华为。
第四篇也非常有趣提出将独立的词向量替换成自变量为位置的函数，引入了复数空间综合了词向量和位置向量」
好长时间不进行研究了，最近被突发的问题想到了INDEX 的问题，随机想到数据和INDEX 存储在一起会怎样，我们将索引和数据进行分离后，会不会对数据库的性能有优化的可能。
针对图数据的Transformer正在被越来越广泛地研究，并在许多学习任务中取得成功。图归纳偏差对于Graph Transformers至关重要，之前的工作通过使用信息传递模块和/或位置编码来加入这些偏差。然而，使用信息传递的Graph Transformers继承了信息传递的已知问题，并且与在其他领域中使用的Transformers显著不同，这使得研究进展的迁移变得更加困难。另一方面，没有使用信息传递的Graph Transformers在较小的数据集上的表现通常较差，在这种情况下，归纳偏差更为重要。为了弥合这个鸿沟，我们提出了Graph Inductive bias Transformer（GRIT）—一种新的Graph Transformer，它在不使用信息传递的情况下融合了图归纳偏差。GRIT基于几个从理论和实证上都得到证明的架构变化，包括：使用随机游走概率初始化的学习相对位置编码，一种可以更新节点和节点对表示的灵活的注意力机制，以及在每一层注入度信息。我们证明GRIT是有表现力的——它可以表示最短路径距离和各种图传播矩阵。GRIT在各种图数据集中实现了最新的实证性能，这显示了不使用信息传递的Graph Transformers所能够带来的强大能力。
还可以解答各种各样的问题，而且显然不只 10 岁小孩子的智商，感觉它已经把互联网上所有的公开资料都吸收并消化了。
一句话总结：社区的本质是生活，所以要吸引相同的人，开放给有想法的设计师，以及运营社区而不是管理物业。
5-8:[BERT来临]、[浅析BERT代码]、[ERNIE合集]、[MT-DNN(KD)]
一般来说，整个内网只能上QQ和微信，基本上就是DNS的问题了，比如说，域控服务器上面的DNS转发失效了，那就会出现这样的故障，除非DHCP服务给客户端下发DNS服务器的时候，把内网DNS服务器设置为首选，而把外网的DNS服务器设置为备用，才能避免这个故障。
给你一个链表的头节点 head ，判断链表中是否有环。如果链表中存在环 ，则返回 true 。 否则，返回 false 。
论文: Conditional Positional Encodings for Vision Transformers
在配置中心中，有一个经典的 pub/sub 场景：某个配置项发生变更之后，需要实时的同步到各个服务端节点，同时推送给客户端集群。
程序员从优秀到卓越的几点建议 和其他技术一样，编程也有层次阶段之分——业余爱好者、普通级别和专家级别。关于这个问题我问过很多很多次—— 如何从优秀到卓越？这是一个程序员应该扪心自问的最重要的问题。至少
编写程序不容易，编写多线程的程序更不容易。相信编写过多线程的程序都应该有这样的一个痛苦过程，什么样的情况呢？朋友们应该看一下代码就明白了，
知道概念—>学习理论—>大量练习—>逐渐清晰—>再大量练习—>清晰—>熟练运用—>融汇贯通
2021-08-28：给定一个正数数组arr，长度一定大于6（>=7），一定要选3个数字做分割点，从而分出4个部分，并且每部分都有数，分割点的数字直接删除，不属于任何4个部分中的任何一个。 返回有没有可能分出的4个部分累加和一样大，如：{3,2,3,7,4,4,3,1,1,6,7,1,5,2}，可以分成{3,2,3}、{4,4}、{1,1,6}、{1,5,2}。分割点是不算的！
输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有的奇数位于数组的前半部分，所有的偶数位于数组的后半部分，并保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变。
作为程序员，经常写 SQL 语句是正常不过了。然而，编写一些 SQL 语句，总会出现一些奇怪的问题。
2021-08-28：给定一个正数数组arr，长度一定大于6（>=7），一定要选3个数字做分割点，从而分出4个部分，并且每部分都有数，分割点的数字直接删除，不属于任何4个部分中的任何一个。返回有没有可能分出的4个部分累加和一样大，如：{3,2,3,7,4,4,3,1,1,6,7,1,5,2}，可以分成{3,2,3}、{4,4}、{1,1,6}、{1,5,2}。分割点是不算的！
小时候看《少儿科学画报》，深深烙在我脑海中的一个故事是「不可能先生」。史蒂文森在矿山上做了很多年蒸汽机工程师，对马车拉煤的低效深有感触，于是萌生了把蒸汽机运用在交通运输上的想法。但这个想法遭遇到了无数不可能先生的冷嘲热讽，比如「蒸汽机车不可能比马车更快」，「蒸汽机车不安全」等。他做了很多实验，遭遇了无数次失败。但最终，他通过不懈努力证明了「用火车拉煤」是一件更安全更高效成本更低廉的事情。
第一反应，想到的是用空间换时间，用一个HashSet统计里面字符是否出现过，只需要遍历一次字符串的字符，没有出现过的，添加到 set 里面，已经出现过的，则直接返回 false，重拳出击：
本文整理自腾讯云AI和大数据中心AI技术专家-叶聪于11月27日在极客说上的精彩分享。
假设slow进环的时候，fast跟slow的距离是N，fast追击slow距离变短。
无监督文本的深度神经网络的出现，nlp领域又火了起来，深度神经网络大大提升了nlp任务的效果。虽然早期的网络也是基于上下文进行的向量建模，但是由于单向信息流的弊端，效果上始终难以大幅度提升。Transformer中的多层self-attention的出现，推进了深度网络的发展。Google提出的BERT模型，通过掩盖的term，利用多层的self-attention的双向建模能力，横扫了NLP比赛的各大排行榜。
版权方授权转载 来源：药明康德（ID: WuXiAppTecChina） 现代医学治疗手段可以用6个 (英文) 单词概括：Have disease (生病)、Take pill (吃药)、Kill s
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借助Set，如果add方法返回false，则意味着有数据重复。或者使用contains方法，判断是否已有数据存在，如有则意味着该数据重复。
如果这些错误在产生前就能预判，并给与一定的提醒，那对于后续的使用会非常的方便，即使发生了错误，也能知道错误的原因以及怎么去修改错误。怎么去判断是否错误呢？可以使用try，之前有认识过try语句大部分情况是和otherwise同时出现，但是try也可以单独使用，以上面这个案例来说，如果使用try就可以发现，这些提醒的信息实际上是一个记录格式。
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