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问题描述 编写一个程序，输入3个整数，然后程序将对这三个整数按照从大到小进行排列。 输入格式：输入只有一行，即三个整数，中间用空格隔开。 输出格式：输出只有一行，即排序后的结果。 输入输出样例 样例输入 9 2 30 样例输出 30 9 2 import
PyTorch分布式训练 PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架，能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch的一大优势就是它的动态图计算特性。
问题描述 给定一个序列，每次询问序列中第l个数到第r个数中第K大的数是哪个。 输入格式 第一行包含一个数n，表示序列长度。 第二行包含n个正整数，表示给定的序列。 第三个包含一个正整数m，表示询问个数。 接下来m行，每行三个数l,r,K，表示询问序列从左往右第
承接上文《【CANN训练营】CANN训练营_昇腾AI趣味应用实现AI趣味应用（上）随笔》，我们接着来分析。
使用云端算法图像分类-ResNet_v1_101训练报错，ValueError: num_classes in eval dataset is not match. 10:0参数均使用默认未做修改，数据集有10个分类
/274335 使用AI Gallery算法训练模型并发布为在线服务教程（预置算法使用） https://bbs.huaweicloud.com/blogs/263178 ai gallery 预制算法支持模型评估的算法列表 https://bbs.huaweicloud.com/
现在的模型以及其参数愈加复杂，仅仅一两张的卡已经无法满足现如今训练规模的要求，分布式训练应运而生。 分布式训练是怎样的？为什么要使用Allreduce算法？分布式训练又是如何进行通信的？本文就带你了解大模型训练所必须的分布式训练Allreduce算法。
我们是基于在硬件上构建的软件进行开发的，不会直接接触到底层的硬件，这里我们是基于CANN开发，CANN(Compute Architecture for Neural Networks)是华为公司针对AI场景推出的异构计算架构，通过提供多层次的编程接口，支持用户快速构建基于昇腾平台的
RoBERTa 对 BERT 模型进行了一些更改，包括：1）使用更大的批次和更多的数据对模型进行更长的训练；2）取消 NSP 任务；3）在更长的序列上训练；4）在预训练过程中动态更改 Mask 位置。ALBERT 提出了两个参数优化策略以减少内存消耗并加速训练。
【功能模块】modelarts预置算法训练【操作步骤&问题现象】1、使用市场的物体检测-SSD_VGG模型进行训练，训练失败，训练参数采用默认参数日志及图片的xml标注文档内容如下（xml内容太长只截图了一部分）【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
常见的优化算法包括梯度下降法、Adam算法、Adagrad算法等。这些算法的目标是找到合适的学习率，使神经网络的训练过程更加快速和稳定。 步骤5：验证集和测试集 在训练神经网络时，需要将数据集分为训练集、验证集和测试集。
【功能模块】训练作业【操作步骤&问题现象】1、将打好标签的数据集放入训练2、结果：训练不到5min就训练停止，显示训练失败【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）已上传至附件
问题描述 有两个整数，如果每个整数的约数和（除了它本身以外）等于对方，我们就称这对数是友好的。例如： 9的约数和有：1+3=4 4的约数和有：1+2=3 所以9和4不是友好的。
问题描述 给两组数，各n个。 请调整每组数的排列顺序，使得两组数据相同下标元素对应相乘，然后相加的和最小。要求程序输出这个最小值。 例如两组数分别为:1 3 -5和-2 4 1 那么对应乘积取和的最小值应为
问题描述 编写一个程序，以字符串方式输入一个前缀表达式，然后计算它的值。输入格式为：“运算符 对象1对象2”，其中，运算符为“”（加法）、“-”（减法）、“*”（乘法）或“/”（除法），运算对象为不超过10的整数，它们之间用一个空格隔开
问题描述 小明来到一个景区游玩，但是他的时间有限，没办法逛遍所有的景点，所以他从网上下载了每个景点的评分
时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 问题描述 Torry从小喜爱数学。一天，老师告诉他，像2、3、5、7……这样的数叫做质数。Torry突然想到一个问题，前10、
问题描述 一个数如果恰好等于它的因子之和，这个数就称为“完数”。例如，6的因子为1、2、3，而6＝1＋2＋3，因此6就是“完数”。又如，28的因子为1、2、4、7、14，而28＝1＋2＋4＋7＋14，因此28也是“完数”。编写一个程序，判断用户输入的一个数是否为
1. bit, byte, word, dword, qword的区别 ？ 1 qword = 4 word; 1 dword = 2 word; 1 word = 2 byte; 1 byte = 8 bit; 百度百科的解释： qword 1个二进制位称为1个
1. 画一下电路图：CMOS反相器、与非门、或非门、三态输出门、漏极开路门。 CMOS反相器电路由两个增强型MOS场效应管组成。 上方为P沟道增强型MOS管，下方为N沟道增强型MOS管。 CMOS反相器电路由两个增强型MOS场效应管组成，其中TN为NMOS管，称驱动管
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