本系列文章将于2021年整理出版，书名《算法竞赛专题解析》。前驱教材是：《算法竞赛入门到进阶》(京东 当当 ) 清华大学出版社。目录1.概念和模板代码2. 例题2.1. hdu 24762.2. hdu 42832.3. 二维区间DP3. 习题1.概念和模板代码 区间DP[1]是常见的DP应用场景。
经
一、背景 多样性和相关性是衡量推荐系统的常用的指标，这两个指标同时影响着推荐系统的商业目标和用户体验。假设我们有一个待推荐的候选商品集合 ，针对一个给定的用户，推荐系统需要选择商品集合 中的 个商品展现给用户，同时希望展现给用户的商品列表满
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2023-07-24 17:54:44
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# Android WiFi DPP科普
## 什么是Android WiFi DPP？
Android WiFi DPP（Wi-Fi Device Provisioning Protocol）是一种用于快速而安全地将新设备连接到Wi-Fi网络的协议。它允许用户在没有密码的情况下，通过简单的步骤将设备添加到Wi-Fi网络中。这种方式比传统的Wi-Fi连接方式更加简便和安全。
## Andro
原创
2024-05-14 03:37:45
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整理一下之前所学过的关于回归问题的思路：问题引入：房屋估价，给定新的房屋信息，预测出相应的房屋价格；学习过程：构建模型h(θ)；线性回归：最小二乘法、梯度下降法、线性模型的概率解释；局部加权回归：带权重的线性回归、权值的钟形函数；逻辑回归：分类方法、梯度上升法、牛顿法、引出感知机学习算法；广义线性模型：指数分布族、给定概率分布推导出线性模型。 &
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2023-12-27 09:59:01
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#include <stdio.h>#include <stdlib.h>//#include "a.h"void main() {//dpp不支持中文 printf("你好\n".ptr); enum numInts = 4; auto ints = cast(int*)
原创
2021-08-20 09:49:10
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#include <stdio.h>#include <stdlib.h>//#include "a.h"void main() {//dpp不支持中文 printf("你好\n".ptr); enum numInts = 4; auto ints = cast(int*) malloc(int.sizeof * numInts); scope(exit) free(ints); foreach(int i; 0 .. numInt
原创
2022-02-26 09:46:07
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软件下载地址： 登录canon 官网https://www.canon.com.cn/ 点击下载，输入相机序列号： 可用相机序列号：354070555642 下载地址： https://gdlp01.c-wss.com/gds/4/0200005894/01/dppw4.10.40-installe ...
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2021-07-16 16:32:00
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Pytorch 分布式训练主要有两种方式：torch.nn.DataParallel ==> 简称 DPtorch.nn.parallel.DistributedDataParallel ==> 简称DDP本文结合源码了解下Pytorch的这两个方法，本文主要记录DP和DDP的使用方式。DP 只用于单机多卡，DDP 可以用于单机多卡也可用于多机多卡，后者现在是Pytorch分布式训练的
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2024-01-26 09:35:18
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1. 简介DDP（DistributedDataParallel）和DP（DataParallel）均为并行的pytorch训练的加速方法。两种方法使用场景有些许差别：DP模式 主要是应用到单机多卡的情况下，对代码的改动比较少，主要是对model进行封装，不需要对数据集和通信等方面进行修改。一般初始化如下：import torch
import torchvision
model = torch
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2023-09-25 04:51:26
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ReferencePyTorch分布式DPP涉及的基本概念与问题（强烈推荐）GO防喷指南，小小学生，啥也不会，欢迎指出错误。1. 分布式参数解释rank：用于表示在整个分布式任务中进程的序号，每一个进程对应了一个rank进程，整个分布式训练由许多的rank进程完成。rank，我个人理解就相当于进程的index，通过这个index找到对应的进程。node：物理节点，一般来说指一台机器，机器内部可以有
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2023-10-15 11:38:17
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本文介绍 PyTorch 里的数据并行训练，涉及 nn.DataParallel (DP) 和 nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP) 两个模块（基于 1.7 版本），涵盖分布式训练的原理以及源码解读（大多以汉字注释，记得仔细读一下 comment ）。内容组织如下：0 数据并行1 DP1.1 使用1.2 原理1.3 实现1.4 分析2 DDP2.1 使
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2023-10-29 19:56:57
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参考（需要看）：0、实操教程 | GPU多卡并行训练总结（以pytorch为例）1、PyTorch 源码解读之 DP & DDP：模型并行和分布式训练解析 - 知乎2、pytorch中分布式训练DP、DDP原理 - 知乎3、pytorch中多卡训练_ytusdc的博客_pytorch多卡训练4、github代码机械：https://github.com/ytusdc/pytorch-dis
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2024-06-22 13:46:05
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## Spark AQE 和 Spark DPP 的原理与使用场景
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是最流行的数据处理引擎之一。了解其自适应查询执行（AQE）和动态分区 pruning（DPP）原理对开发者提升性能和优化查询至关重要。本文将以清晰的步骤和代码示例引导你理解 AQE 和 DPP 的实现及应用场景。
### 整体流程
以下是实现 Spark AQE 和 DPP 的
原创
2024-10-19 05:32:03
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键值对RDD(pairRDD)是Spark中许多操作所需要的常见数据类型。1，创建pairRDD在Spark中有许多创建pairRDD的方式，很多存储键值对的数据格式会在读取时直接返回由其键值对数据组成的pairRDD。此外当需要把一个普通RDD转换为pairRDD时，可以调用map()函数。简单的创建方式如下：scala> val lines = sc.parallelize(List("
A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
420阅读
一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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1.算法定义 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”面试“获取更多惊喜本文已加入「大数
原创
2021-12-31 17:38:27
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