首先随机一列人名 然后按比例随机一列事件项. 然后将不确定项的人名更正为“某人”[比如发球违例,,,你怎么知道谁在发球] 最后定义一个初始化. 初始化呢,就是挑边. 球权还是场权? 发球还是接发? 谁发球?谁接发? 然后呢,我们就可以按这个序列,模拟执裁一场比赛: 模拟执裁比赛,,有什么用?就是要教会小朋友用裁判表.和规范措辞. 这表不是那么好用的...得培训很多次才能成为成熟的裁判. 我执裁了两届校赛,三届校新,都是决赛主裁[18校赛的时候我吹了包括团体在内的四项决赛],才算勉强成型的校园裁判…

一,背景——横空出世的BERT全面超越人类 2018年在自然语言处理(NLP)领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于Google Research提出的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型.作为一种新型的语言表示模型,BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答.理解.预测等各项NLP锦标的桂冠,见图1和图2. [图1]SQuAD是基于Wikipedia文章的标准问答数据库的NLP锦标.目前SQuAD2.0排名…

传送门 f[i][j]f[i][j]f[i][j]表示后iii个对答案贡献有jjj个a的方案数. 可以发现最后a,ba,ba,b的总个数一定是n∗(n−1)/2n*(n-1)/2n∗(n−1)/2 因此直接转移就行了. f[i][j]=f[i+1][j]+f[i+1][j−i]f[i][j]=f[i+1][j]+f[i+1][j-i]f[i][j]=f[i+1][j]+f[i+1][j−i] 解释:要么当前不选,要么选了就会有iii个aaa的贡献. 发现空间有点大?滚动数组优化 代码…

问题描述 如果一个序列满足下面的性质,我们就将它称为摆动序列: . 序列中的所有数都是不大于k的正整数: . 序列中至少有两个数. . 序列中的数两两不相等: . 如果第i – 1个数比第i – 2个数大,则第i个数比第i – 2个数小:如果第i – 1个数比第i – 2个数小,则第i个数比第i – 2个数大. 比如,当k = 3时,有下面几个这样的序列: 一共有8种,给定k,请求出满足上面要求的序列的个数. 输入格式 输入包含了一个整数k.(k<=) 输出格式 输出一个整数,表示满足要求的序列…

传送门 题意简述:支持在把某个数插入到某版本的第k个位置,删除某版本第k个数,询问第k个数. 思路:用可持久化treaptreaptreap维护区间第kkk个位置的数是啥就可以了. 代码…

引言 随着模型规模和数据量的不断增大,分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式.基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目,能够很好地承载分布式训练的工作负载,业已成为了云原生 AI 领域的事实标准,在诸多企业内广泛落地. 尽管 Kubeflow 让基于 Kubernetes 的大规模分布式训练变得可行,但是云原生的极致弹性.降本增效等特性在人工智能场景下没有得到很好地释放. 为了解决目前在云原生 AI 场景下的成本高,资源利用率低等问题,TKE AI 团队在 Kubef…

NOIP2018提高组省一冲奖班模测训练(六) https://www.51nod.com/Contest/ContestDescription.html#!#contestId=80 20分钟AC掉第一题. 然后第二题感觉和最长公共子序列有关,怒干2h,写出了一个错误的算法 只拿了百分之20的数据的分 第三题觉得是数学题,然后推不出来(然而正解是dp……似曾相识的场景) A 工程制图基础 https://www.51nod.com/Contest/Problem.html#!#contestP…

​  前言  目前比较常见的并行训练是数据并行,这是基于模型能够在一个GPU上存储的前提,而当这个前提无法满足时,则需要将模型放在多个GPU上.现有的一些模型并行方案仍存在许多问题,本文提出了一种名为PatrickStar的异构训练系统.PatrickStar通过以细粒度方式管理模型数据来更有效地使用异构内存,从而克服了这些缺点. 本文附上了PatrickStar的使用示例.PatrickStar与模型定义无关,在PyTorch脚本上添加几行代码可以带来端到端的加速. 本文来自公众号CV技术指南…

​  前言  本文提出了一种概念上简单但特别有效的长尾视觉识别的多阶段训练方案,称为蒸馏自监督(Self Supervision to Distillation, SSD).在三个长尾识别基准:ImageNet-LT.CIFAR100-LT和iNaturist 2018上取得了SOTA结果.在不同的数据集上,SSD比强大的LWS基准性能高出2.7%到4.5%. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 论文:…

之前看过一条评论说Bert提出了很好的双向语言模型的预训练以及下游迁移的框架,但是它提出的各种训练方式槽点较多,或多或少都有优化的空间.这一章就训练方案的改良,我们来聊聊RoBERTa和SpanBERT给出的方案,看作者这两篇paper是一个组的作品,所以彼此之间也有一些共同点~ RoBERTa RoBERTa与其说是一个新模型,更像是一个篇炼丹手札( ˘•ω•˘ ).作者针对BERT预训练中的几个超参数进行了测试,给出了更好的方案.相信你一定也在不少paper里都看到过"训练方案参考RoBER…