蓝桥杯pythonB组省二
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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2024年第十五届蓝桥杯Python A组省赛题目+参赛代码
【作品名称】:2024年第十五届蓝桥杯Python A组省赛题目+参赛代码 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: ...
蓝桥杯Python B组省赛.docx
蓝桥杯Python B组省赛是一种面向大学生的计算机软件和信息科学竞赛,由蓝桥杯大赛组委会举办,旨在激发学生对计算机编程的兴趣和热情,提高学生运用计算机解决实际问题的能力。该竞赛按照不同的组别和赛事级别,设置...
第14届蓝桥杯Python省赛真题-大学B组
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蓝桥杯Python B组省赛解析[项目源码]
这篇文章是参加蓝桥杯Python B组的参赛者不可多得的参考资料。它不仅提供了深入的解题分析,还包含了大量实例和评测信息,对于参赛者来说,它是一个全面的学习和复习材料,有助于他们全方位提升解题能力和比赛经验。
2021年第十二届蓝桥杯python大学组A组省赛真题解析
根据给出的文件信息,以下是关于“2021年第十二届蓝桥杯python大学组A组省赛真题解析”的知识点: 一、卡片题目解析 问题描述:小蓝有很多数字卡片,每张卡片上都是数字0到9。小蓝想从数字1开始用这些卡片拼数,每...
蓝桥杯Python题解[代码]
在第十五届蓝桥杯Python B组省赛中,参赛者面对了八道题目,覆盖了从基础的数据结构到复杂的算法思想。 在这些题目中,参赛者需要熟练掌握字符串处理技巧,理解容斥原理的数学基础,掌握哈希表的高效键值对存储方法...
第十五届蓝桥杯Python青少组选拔赛(STEMA)2023年8月真题(含答案)
### 第十五届蓝桥杯Python青少组选拔赛(STEMA)2023年8月真题知识点解析 #### 一、选择题知识点解析 ##### 第1题:变量命名规则 - **知识点**: - 变量命名规则是编程语言的基础之一,了解正确的变量命名规则有...
十四届蓝桥杯国赛Python真题卷
十四届蓝桥杯国赛Python真题卷 本资源摘要信息涵盖了十四届蓝桥杯国赛Python真题卷的相关知识点,包括字符串统计、蜂巢图案移动路线计算和会议室安排问题。 字符串统计 在第一个问题中,需要统计给定字符串中字母...
python 组2022第十三届蓝桥杯大赛题目
Python 编程基础知识点总结 ...本资源摘要信息总结了 Python 编程基础知识点,涵盖变量、数据类型、运算符、控制结构、函数、模块、文件输入/输出等方面,为蓝桥杯大赛和 Python 编程学习提供了有价值的参考。
2022年第十三届蓝桥杯大赛软件赛Python 大学B 组省赛第二场、决赛
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基于ARIMA-CNN-LSTM预测模型研究(Python代码实现)
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2020蓝桥杯A组省赛第十一届蓝桥杯大赛软件类省赛第三场C/C++ 大学 A 组.pdf
- **问题描述**:要求计算一段描述青蛙的口诀中汉字的个数,其中需要注意数字2的读法及标点符号不计算。 - **解题思路**:考生需要对口诀中每一句的汉字数量进行计数,并累加起来。例如,“一只青蛙一张嘴,两只眼睛...
第14届蓝桥杯省赛、国赛(B).pdf
* 第十四届蓝桥杯国赛python第二题:该题目考查了python编程语言的高级知识,包括函数、列表、字典等。 * 第十四届蓝桥杯国赛C++中高级组题目:该题目考查了C++编程语言的高级知识,包括指针、类、模板等。 蓝桥杯...
蓝桥杯比赛必用知识
在蓝桥杯比赛中,数据结构的知识点可能会包括数组、链表、栈、队列、树(包括二叉树、平衡树、B+树)、图、堆等。理解这些基础数据结构的原理、实现方法以及它们的应用场景对于编写高效的算法至关重要。 2. 算法:...
蓝桥杯2016.zip
该比赛自2010年起举办,每年吸引大量在校学生参与,涵盖C/C++程序设计、Java软件开发、Python程序设计等多个领域。 该压缩文件可能包含了2016年蓝桥杯比赛的相关资料,如: 1. **试题与解答**:文件中可能包含了...
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基于Java与SQLServer2017开发的会展中心综合管理系统-实现展馆预约门票预定展品采购信息发布与多角色权限控制-用于提升会展活动管理效率与用户体验的图形化操作平台-集成数.zip
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【大模型训练】基于LLaMA Factory与LoRA的全流程实战:从零代码微调到企业级部署的系统性指南
内容概要:本文系统介绍了大模型(LM)训练的完整流程与实战路径,涵盖预训练、监督微调(SFT)和强化学习对齐(如RLHF/DPO)三大阶段,并类比为“培养超级学霸”的过程。文章推荐了主流工具链,包括LLaMA Factory、MS-SWIFT等一体化框架,Unsloth用于高效微调,以及PyTorch、DeepSpeed等底层框架,强调LoRA等参数高效微调技术的优势。通过7步零代码微调流程,帮助新手快速落地应用,并结合智能制造等企业级案例展示实际价值。同时提供学习资源与关键避坑指南,如重视数据质量、避免灾难性遗忘、优化算力使用等,最后给出进阶学习路线。; 适合人群:具备一定编程基础,工作1-3年的研发人员,尤其是希望快速掌握大模型训练与微调技术的工程师或AI爱好者;也适用于企业中需要落地大模型应用的技术团队。; 使用场景及目标:①实现低成本、高效的模型微调(如使用LoRA在单卡上完成微调);②构建特定领域的大模型应用(如办公自动化、工业报告生成);③从零开始掌握大模型训练全流程并部署上线;④规避常见训练风险,提升训练效率与模型稳定性; 阅读建议:建议按照“基础篇→工具篇→实战篇”顺序学习,结合文中推荐的Lab4AI等平台提供的免费H100算力进行实操练习,边学边练,重点理解数据处理、微调策略选择与生产部署的关键环节。
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