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FTRL(Follow The Regularized Leader)学习总结
FTRL(Follow The Regularized Leader)学习总结 摘要： 1.算法概述 2.算法要点与推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容： 1.算法概述 FTRL是一种适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法，方便实用，而且效
Follow Carl To Grow|【LeetCode】669. 修剪二叉搜索树，108.将有序数组转换为二叉搜索树，538.把二叉搜索树转换为累加树
【LeetCode】669. 修剪二叉搜索树 题意：给你二叉搜索树的根节点 root ，同时给定最小边界low 和最大边界 high。通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[low, high]中。修剪树 不应该 改变保留在树中的元素的相对结构 (即，如果没有被移除，原有的父代子代关系都应当保留)。 可以证明，存在 唯一的答案 。 所以结果应当返回修剪好的二叉搜索树的新的根节点。注意，根节点可能
Follow Carl To Grow|【LeetCode】530.二叉搜索树的最小绝对差，501.二叉搜索树中的众数，236. 二叉树的最近公共祖先
【LeetCode】530.二叉搜索树的最小绝对差 题意：给你一个二叉搜索树的根节点 root ，返回 树中任意两不同节点值之间的最小差值 。 差值是一个正数，其数值等于两值之差的绝对值。 思路：中序遍历拿到递增序列，然后求相邻两个数最小值即可。也可以在遍历过程中就拿到这个最小值，此时需要用指针记录上一个节点。 代码A： /*** Definition for a binary tree
【AI论文与新生技术】Follow-Your-Emoji：精细可控且富有表现力的自由式人像动画技术
我们提出了 Follow-Your-Emoji，这是一种基于扩散的肖像动画框架，它使用目标地标序列对参考肖像进行动画处理。肖像动画的主要挑战是保留参考肖像的身份并将目标表情转移到该肖像，同时保持时间一致性和保真度。为了应对这些挑战，Follow-Your-Emoji 为强大的稳定扩散模型配备了两项精心设计的技术。 喜好儿网 具体来说，我们首先采用一种新的显式运动信号，即表情感知地标，来指导
Follow Your Pose: Pose-Guided Text-to-Video Generation using Pose-Free Videos
清华深&港科&深先进&Tencent AAAI24https://github.com/mayuelala/FollowYourPose 问题引入 本文的任务是根据文本来生成高质量的角色视频，并且可以通过pose来控制任务的姿势；当前缺少video-pose caption数据集，所以提出一个两阶段的训练，可以利用image-pose数据和pose free video数据；第一阶段首先使用p
【Lexus.4】Executive Sedan——Dismantling Follow-up
文章目录 【碰撞测试】前后防撞钢梁偏置碰撞A/B/C柱，边梁抗拉、屈服强度 【底盘】平整度护板（发动机，底盘）前副车架结构前悬架形式后悬架形式与材质簧下质量 【发动机】【轮上马力】【零部件供应商】 来自2021《懂车大爆炸》——是一档为汽车爱好者、购车者和对汽车结构感兴趣的人提供的专业、生动的教学视频。它通过全拆散的方式，让观众更直观地了解汽车的内部结构和设计，帮助观众做出更明
编译原理中的first集，follow集和selec集的小解
在看编译原理，对这些集合求法不是很明白，看了某个大神的博客，感觉懂了不少，现把自己的理解贴出来大家共享。 所有大写字母代表非终结符，小写字母代表终结符，省略号代表未知数目（可能为0）的不确定类型的文法符号。 First集合： First集合顾名思义就是求一个文法符号串所可能推导出的符号串的第一个终结符的集合。 First（X）就是求X所有推导出的符号
【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分
Training language models to follow instructions with human feedback B 部分 回顾一下第一代 GPT-1 ： 设计思路是 “海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调” 范式；模型架构是基于 Transformer 的叠加解码器（掩码自注意力机制、残差、Layernorm）；下游各种具体任务的适应是通过在模型架
【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback A部分
Training language models to follow instructions with human feedback A 部分 回顾一下第一代 GPT-1 ： 设计思路是 “海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调” 范式；模型架构是基于 Transformer 的叠加解码器（掩码自注意力机制、残差、Layernorm）；下游各种具体任务的适应是通过在模型架
org.apache.subversion.javahl.ClientException: svn: E200007: Commit failed (details follow): svn: E20
碰到这个问题，网上都说执行清理 右键选中项目--> Team-> Referesh/Clearup [刷新/清除] 但是我这还是无效，我这有效的方法是，用svn自己的客户端清理一下，就可以了 地址：https://stackoverflow.com/questions/17816012/getting-checkout-can-only-be-performed-on-a-version-
GitHub 仓库 (repository) Watch - Star - Fork - Follow
GitHub 仓库 [repository] Watch - Star - Fork - Follow References 眼睛图标旁边写着 Watch 字样。点击这个按钮就可以 Watch 该仓库，今后该仓库的更新信息会显示在用户的公开活动中。Star 旁边的数字表示给这个仓库添加 Star 的人数。这个数越高，代表该仓库越受关注。 Watch 与 Star 有所不同，W
Training language models to follow instructions with human feedback
Abstract 使语言模型变得更大并不意味着它们本身就能更好地遵循用户的意图。模型的输出结果可能存在以下问题 不真实有毒对用户没有帮助 即这些模型没有和用户 “对齐”（aligned） 在给定的 Prompt 分布上，1.3B 的 InstructGPT 的输出比 175B GPT-3 的输出更好（尽管参数量相差 100 多倍）。 1 Introduction 语言建模的目标：pr
编译原理-求FOLLOW集合
前言 为什么需要求FIRST集合：因为一个产生式存在多个候选式，选择哪一个候选式是不确定的，所以这就产生了回溯。回溯需要消耗大量的计算、存储空间，所以我们需要消除回溯。而消除回溯的其中一种方法叫作“预测”，即根据栈顶非终结符去预测后面的候选式，那预测方法就是求第一个非终结符，来判断是否和读头匹配，以达到预测的效果为什么需要求FOLLOW集合：求FOLLOW集合的目的和FIRST集合的目的是一样的
对编译原理中First、Follow、Select集的一些不算太抽象的理解
对编译原理中First、Follow、Select集的一些不算太抽象的理解 刚开始接触的时候非常懵，不知道是在算什么，在干什么，去询问大佬和老师是否有更生动的理解方式，但是他们都达成一致说反向理解(然而我还是没听懂) 趁着写课后作业的机会再翻了翻书本，看了书上例题，进行了预习回顾，研究了一些个人认为不算太差的适合普通人类大学牲理解的角度，在此记录 下面以一道例题作为例子，核心是通过一个树
12-----关于调试SRS和follow-fork-mode，detach-on-fork的说明
1 follow-fork-mode，detach-on-fork 看下面的图表。 follow-fork-modedetach-on-fork说明parenton只调试主进程( GDB 默认)childon只调试子进程parentoff同时调试两个进程, gdb 跟主进程, 子进程 block 在 fork 位置childoff同时调试两个进程, gdb 跟子进程, 主进程 block 在
爬虫工作量由小到大的思维转变---＜第四十八章 Scrapy 的请求和follow问题＞
前言: 有时,在爬取网页的时候,页面可能只能提取到对应的url,但是具体需要提取的信息需要到下一页(url)里面; 这时候,不要在中间件去requests请求去返回response; 用这个方法.... 正文: 在Scrapy框架内，如果你想从一个页面提取URL，然后跳转到这个URL以提取数据，最佳做法是 使用Scrapy的请求和回调系统，而不是通过外部的requests库跳转。 使用S
《Training language models to follow instructions》论文解读--训练语言模型遵循人类反馈的指令
目录 1摘要 2介绍 方法及实验细节 3.1高层次方法论 3.2数据集 3.3任务 3.4人体数据收集 3.5模型 3.6评价 4 结果 4.1 API分布结果 4.2公共NLP数据集的结果 4.3定性结果 问题 1.什么是rm分数 更多资料 1摘要 使语言模型更大并不能使它们更好地遵循用户的意图。例如，大型语言模型可能生成不真实的、有害的或对用户
实验一：FOLLOW集
核心操作 //FOLLOW集//#表示结束标志set<char> Follow[255]; 1.follow 函数*初始化: 首先将文法的开始符号的 FOLLOW 集合中加入特殊结束符号#。*迭代更新: 函数使用一个while 循环来反复更新 FOLLOW 集合，直到没有新的元素被添加到任何 FOLLOW 集合中*处理每个产生式:*遍历每个非终结符的产生式，对于产生式中的每个符号，特别是
《Training language models to follow instructions》论文解读--训练语言模型遵循人类反馈的指令
1摘要 使语言模型更大并不能使它们更好地遵循用户的意图。例如，大型语言模型可能生成不真实的、有害的或对用户没有帮助的输出。换句话说，这些模型与它们的用户并不一致。在本文中，我们展示了一种方法，通过对人类反馈进行微调（核心idea），在广泛的任务中使语言模型与用户意图保持一致。从一组标注器编写的提示和通过OpenAI API提交的提示开始，我们收集了一个标注器演示所需模型行为的数据集，我们使用它来
house robber follow up
输出抢劫的house public static void main(String[] args) {// rob(new int[]{4,1,2,7,5,3,1});// rob(new int[]{1,1,3,6,7,10,7,1,8,5,9,1,4,4,3});// rob(new// int[]{183,219,57,193,94,233,202,154,65,240,97,234
Simple Tips to follow Before You Quit Job
Simple Tips to follow Before You Quit Job June 19, 2008 You don’t have to force yourself to work in a company you don’t like. You can easily transfer to another company or just quit and take it
基于GAN的小目标检测算法总结（3）——《Better to Follow, Follow to Be Better: Towards Precise Supervision ......》
基于GAN的小目标检测算法总结（3）——《Better to Follow, Follow to Be Better: Towards Precise Supervision of Feature Super-Resolution》 1.前言2.算法简介2.1 核心idea2.1.1 为什么使用feature-level的超分？2.1.2 低分特征和高分目标特征的相对感受野匹配问题 2.2网
编译原理 LL(1)分析法 C++实现 First集合Follow集合Select集合预测分析表分析过程 实验报告
编译原理 LL（1）分析 实验报告 C++实现 一、实验目的二、实验要求三、理论依据3.1 自顶向下分析与LL(1)分析法3.2 开始符号集First3.3 后跟符号集Follow3.4 可选符号集Select3.5 预测分析表 四、实验步骤4.1 求解开始符号集First4.2 求解后跟符号集Follow4.3 求解可选符号集Select4.4 求解预测分析表4.5 求解分析输入串4.6
还在为Follow哪些人犹豫不决？Twtrland帮你解决烦恼
Twtrland通过分析twitter的流式信息进行数据统计，生成一张统计分析报告。用户可以更方便的从报告中获取有效信息，帮你判断这个人到底值不值得follow。 Twtrland的界面简洁易用。只要在网页顶部文本栏中输入你想要分析的twitter帐号，一张详细的分析报告就会很快呈现在你面前。这张分析报告包括用户发言被retweet的频率，用户平均日tweet数，tweets分类显示（普通，
【English】Taoism，Follow AJ's System
今天的故事——AJ NO 15 Taoism AJ power English 第15个故事，又是一个新的挑战。 A Japanese girl want to fight with a gorilla !Yep! She want to fight with a gorilla! Everyone has problems! 秉承这一原则，本故事的主任公面
《编译原理》-用例题理解-自顶向下语法分析及 FIRST，FOLLOW，SELECT集，LL(1)文法
《编译原理》-用例题理解-自顶向下语法分析及 FIRST，FOLLOW，SELECT集，LL(1)文法 此编译原理非高级语言编译原理，而是必修理论基础 本笔记是对教材《编译原理》- 张晶老师版 做学习笔记。 最近在学《编译原理》，前三章感觉还可以理解，到了第四章就感觉这难度就上来了。就是说过了词法分析，刚到语法分析，就开始头大了，于是想做个笔记，本篇就是第 4 章的笔记。 （一）前言