使用长度为 n 的数组 answer 返回获奖，其中 answer[i] 是第 i 位运动员的获奖情况。 示例 1： 输入：score = [5,4,3,2,1] 输出：[“Gold Medal”,“Silver Medal”,“BronzeMedal”,“4”,“5”] 解释：名次为 [1st, 2nd, 3rd, 4th, 5th] 。 示例 2： 输入：score = [10,3,8,9,4] 输出：[“GoldMedal”,“5”,“BronzeMedal”,“Silver Medal”,“4”] 解释：名次为 [1st, 5th, 3rd, 2nd, 4th] 。
我们从用户的角度来看，用户不关心什么索引结构是倒排还是签名文件，也不需要知道相关排序算法。用户提交了查询，就需要获取满意的搜索结果。这个搜索结果就是搜索引擎是否提供有效的服务。
国际乒联现在主席沙拉拉自从上任以来就立志于推行一系列改革，以推动乒乓球运动在全球的普及。其中 11 分制改革引起了很大的争议，有一部分球员因为无法适应新规则只能选择退役。华华就是其中一位，他退役之后走上了乒乓球研究工作，意图弄明白 11 分制和 21 分制对选手的不同影响。在开展他的研究之前，他首先需要对他多年比赛的统计数据进行一些分析，所以需要你的帮忙。
由于测序仪机器读长的限制，在构建文库的过程中首先需要将DNA片段化，测序得到的序列只是基因组上的部分序列。为了确定测序reads在基因组上的位置，需要将reads比对回参考基因组上，这个步骤叫做mapping。
生成式大语言模型（LLM）可以针对各种用户的 prompt 生成高度流畅的回复。然而，大模型倾向于产生幻觉或做出非事实陈述，这可能会损害用户的信任。
2.2.如何获取随机整数值？ 引入random模块的使用 randint(a,b)函数：作用：返回给程序一个[a,b]范围内的随机整数注意：含头含尾闭区间 思路步骤： 第一步：导入random模块到相应的.py文件中 import random 第二步：通过random模块名调用randint(a,b)执行得到随机整数 random.randint(1,5) #案例1： #演示random模块中randint函数的使用
注意力（Attention）机制，是神经机器翻译模型中非常重要的一环，直接影响了翻译的准确度与否。
腾讯云开发者社区联合Cloud Studio（基于浏览器的集成开发环境（IDE），从浏览器打开网站可快速进行开发）共同推出“运行代码块”新功能——开发者朋友在阅读技术文章时，可实现文章中代码的“可阅读、可编辑和可运行”，为开发者打开更流畅地创作与阅读代码类内容的“Playground”。
在大语言模型完成 SFT 监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数，能对当前的状态刻画一个分数，来说明这个状态产生的价值有多少。在大语言模型微调中的奖励模型是对输入的问题和答案计算出一个分数。输入的答案与问题匹配度越高，则奖励模型输出的分数也越高。
现在，大语言模型迎来了「无所不能」的时代，其中在执行复杂多步推理方面的能力也有了很大提高。不过，即使是最先进的大模型也会产生逻辑错误，通常称为幻觉。因此，减轻幻觉是构建对齐 AGI 的关键一步。
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在前言中，已经提到经常使用深度学习的领域就是模式识别。编程初学者都是从打印“Hello World”开始，深度学习中我们则是从识别手写数字开始。 本章中，我会讲解如何在TensorFlow中一步步建立单层神经网络，这个建立的神经网络用来识别手写数字，它是基于TensorFlow官方新手指南中的一个例子改变而来。 根据本书的风格，在本例子中会简化一些概念与理论证明。 如果读者在读完本章后，有兴趣研究例子中相关的理论概念，建议读者去阅读神经网络与深度学习一书，该书同样可在网上获得，该书阐述了本例子中的一些深度理
当你入门的时候，可能觉得机器学习很复杂……甚至很可怕。另一方面，电子表格却很简单。电子表格并不酷炫，但却能避免分散你的注意力，同时帮助你以直观的方式可视化代码后面发生的事情。
由于每期都是逐步改进，重复的不在赘述，所以建议先阅读前面的，这期我们继续改进，学习一下Faster RCNN都做了哪些改进？
选自Stream 作者：Thierry Schellenbach 机器之心编译 参与：黄小天、李亚洲 转用一门新语言通常是一项大决策，尤其是当你的团队成员中只有一个使用过它时。今年 Stream 团队
来源：机器之心 作者：Thierry Schellenbach 本文为你介绍八个短时间可以完成的趣味机器学习项目。 转用一门新语言通常是一项大决策，尤其是当你的团队成员中只有一个使用过它时。今年Str
2015年4月24日移动信息化研究中心在北京新世纪日航酒店举办的2015年SaaS软件峰会已圆满落幕，会中各大SaaS厂商和投资方的尖峰对话绝对是干货中的干货，针对T客抛出的问题，厂商方和投资方分别从自身角度给出了两个方面的观点： SaaS火的有点过火，某SaaS公司花3000万包机场广告屏，你怎么看？ SaaS厂商：如果没有客户更新的话是一件非常凶险的事情；不敢说死，还是会严格的去算客户的投入和产出，虽然花的是投资人的钱，但是也是有点心疼。市场投资的预算比例大概会在20%左右，不会特别夸张。一下涌入大
输入在第 1 行给出不超过 105 的正整数 N，即学生总人数。随后一行给出 N 名学生的百分制整数成绩，中间以空格分隔。最后一行给出要查询的分数个数 K（不超过 N 的正整数），随后是 K 个分数，中间以空格分隔。
Alice 先射 numArrows 支箭，然后 Bob 也射 numArrows 支箭。
腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的实用级大模型，拥有超千亿参数规模、预训练语料超2万亿tokens，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。腾讯已将大模型技术深度应用到多个业务场景中，包括腾讯云、腾讯广告、腾讯游戏、腾讯金融科技、腾讯会议、腾讯文档、微信搜一搜、QQ浏览器等在内的超百个业务和产品，已经接入腾讯混元大模型测试。
国产大模型进入长跑期，从参数至上转向实用优先。 9月7日，在2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯混元大模型正式亮相，并宣布通过腾讯云对外开放。到目前，腾讯已有上
下面贴出的代码在Windows系统上编译运行，需要使用conio.h头文件中的getch()函数来获取键盘输入，用于控制蛇的移动。可以通过按下’w’、‘s’、‘a’、'd’四个键来分别控制蛇的向上、向下、向左、向右移动。同时还有一个暂停函数Pause()，用于控制蛇的移动速度，可以根据需要调整暂停时间。
利用matlab编程,很容易根据变异系数法,求得多指标综合评价模型的权重。 代码如果有不懂的地方,可以联系我。
《变异系数法求权重matlab代码》由会员分享，可在线阅读，更多相关《变异系数法求权重matlab代码(1页珍藏版)》请在读根文库上搜索。
说回正题，今天我们将介绍两个NL2SQL模型，X-SQL和HydraNet。它俩都来自微软，分别推出于2019年和2020年。X-SQL跟它之前的方案比如SQlNET[2]、SQLOVA[3]都比较像，很有代表性；HydraNet对前人解决问题的大框架做了一些修改，变得更加简洁，也更符合预训练语言模型的使用习惯，应该会给大家一点启发。
在本专栏第28篇数学建模学习笔记（二十八）评价类：TOPSIS模型中，简单介绍了TOPSIS模型。本篇内容参照清风数学建模课程，对该部分内容进行重新整理和补充。
[ 导读 ]英雄联盟是一个需要默契团队配合的多人对战游戏。在瞬息万变的战斗中，如何做出正确的决策非常重要。最近，数据分析师 Philip Osborne 提出了一种利用人工智能技术提升英雄联盟中团队决策水平的方法，并将其开源。该方法不仅参考了大量真实游戏的统计结果，也将当前玩家的偏好计算在内。
本文介绍的内容为字节跳动 2020 年的工作——《Deep Retrieval: An End-to-End Learnable Structure Model for Large-Scale Recommendations》，一个用于大规模召回的端到端模型。
作者在 Kaggle 中上传了模型的每个部分，以便大家更好地理解数据的处理过程与模型结构：
因此，用线性分类器这种方法来满足大多数情况下的分类，因为他只需要训练 W 和 b 参数，一旦训练好了，就可以把训练集给扔了，并且也不用与每一个训练集进行比较，只要做一些简单的矩阵相乘相加就行。
Sklearn类的线性回归以sklearn.linear_model.LinearRegression为基础，以sklearn.linear_model.Ridge（岭回归）、sklearn.linear_model.Lasso（套索回归）和sklearn.linear_model.ElasticNet（弹性网络）为优化。
里面提到一个名词叫槽位。其实可以简单的理解为填表格。DPO发起询问，NLG生成回复，为了使得回复自然，这里采用推荐时的回复。
的正整数 N，即学生总人数。随后一行给出 N 名学生的百分制整数成绩，中间以空格分隔。最后一行给出要查询的分数个数 K（不超过 N 的正整数），随后是 K 个分数，中间以空格分隔。
输入格式： 输入在第 1 行给出不超过 10 5 的正整数 N，即学生总人数。随后一行给出 N 名学生的百分制整数成绩，中间以空格分隔。最后一行给出要查询的分数个数 K（不超过 N 的正整数），随后是 K 个分数，中间以空格分隔。
本章我们将介绍 循环神经网络 Recurrent Neural Networks （RNNs），RNN的一大优点是为网络结构的搭建提供了很大的灵活性。通常情况下，我们提及的神经网络一般有一个固定的输入，然后经过一些隐藏层的处理，得到一个固定大小的输出向量（如下图左所示，其中红色表示输入，绿色表示隐藏层，蓝色表示输出，下同）。这种“原始”的神经网络接受一个输入，并产生一个输出，但是有些任务需要产生多个输出，即一对多的模型（如下图 one-to-many标签所示）。循环神经网络使得我们可以输入一个序列，或者输出一个序列，或者同时输入和输出一个序列。下面按照输入输出是否为一个序列对RNN进行划分，并给出每种模型的一个应用场景：
这个暑假真的是收获的季节，继第六届Sky Hackathon、CUDA on Arm Platform 线上夏令营之后，我们又迎来了NVIDIA TensorRT Hackathon 2022 Transformer 模型优化赛（简称NVIDIA TensorRT大赛）的收官之作。 本届比赛由NVIDIA和阿里天池联合举办，于2022年4月启动，经过初赛与复赛，历时3个月在近日圆满结束。 大赛的宗旨是助力开发者在编程实践中寻找更高效的解决路径，同时也让更多工程师通过大赛实践更好的掌握 TensorRT 这
在本专栏第三篇博文中列举了熵权法的公式数学建模学习笔记（三）熵权法Excel实现，但用Excel实现的讲解视频已经无法观看，这篇博文就来用matlab实现熵权法，比excel手动操作更加方便。
Transformer 是 Google 团队在 17 年 6 月提出的 NLP 经典之作， 由 Ashish Vaswani 等人在 2017 年发表的论文 Attention Is All You Need 中提出。
原文链接： What's Going On in Neural Constituency Parsers? An Analysisgodweiyang.com 论文地址：What's Going On
今天将分享Unet的改进模型SAUNet，改进模型来自2020年的论文《Shape Attentive U-Net for Interpretable Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
Linear-Time Constituency Parsing with RNNs and Dynamic Programminggodweiyang.com
1038. 统计同成绩学生(20) 本题要求读入N名学生的成绩，将获得某一给定分数的学生人数输出。 输入格式： 输入在第1行给出不超过105的正整数N，即学生总人数。随后1行给出N名学生的百分制整数成绩，中间以空格分隔。最后1行给出要查询的分数个数K（不超过N的正整数），随后是K个分数，中间以空格分隔。 输出格式： 在一行中按查询顺序给出得分等于指定分数的学生人数，中间以空格分隔，但行末不得有多余空格。 输入样例： 10 60 75 90 55 75 99 82 90 75 50 3 75 90 88 输出样例：
一长一短的两条序列，比较局部比比较全长更有意义。局部比对的算法和全局比对很相似，只是在选最大值时通过增加了第四个元素“0”，来达到比对局部的效果。序列p和序列q，一长一短，其他输入值跟全局比对的一样（图2.26）
输入在第1行给出不超过105的正整数N，即学生总人数。随后1行给出N名学生的百分制整数成绩，中间以空格分隔。最后1行给出要查询的分数个数K（不超过N的正整数），随后是K个分数，中间以空格分隔。
几十年来，统计机器翻译在翻译模型中一直占主导地位 [9]，直到神经机器翻译（NMT）出现。NMT 是一种新兴的机器翻译方法，它试图构建和训练单个大型神经网络，该网络读取输入文本并输出译文 [1]。
输入在第 1 行给出不超过 105 的正整数 N，即学生总人数。随后一行给出 N 名学生的百分制整数成绩，中间以空格分隔。最后一行给出要查询的分数个数 K（不超过 N 的正整数），随后是 K 个分数，中间以空格分隔。
给你一个由若干 0 和 1 组成的字符串 s ，请你计算并返回将该字符串分割成两个 非空 子字符串（即 左 子字符串和 右 子字符串）所能获得的最大得分。
众所周知STM32有5个时钟源HSI、HSE、LSI、LSE、PLL，其实他只有四个，因为从上图中可以看到PLL都是由HSI或HSE提供的。
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