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RSS订阅原创 Class Balanced Adaptive Pseudo Labeling for Federated Semi-Supervised Learning笔记
感觉计算量比较大啊。本文主要对伪标签有大的创新，对聚合方式也有创新。
2025-04-22 16:36:24
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原创 最长上升子序列
这是一个简单的动规板子题。给出一个由nn≤5000个不超过106的正整数组成的序列。请输出这个序列的的长度。最长上升子序列是指，从原序列中取出一些数字排在一起，这些数字是的。
2025-04-11 11:11:50
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原创 [蓝桥杯 2020 省 AB2] 子串分值
对于一个字符串S, 我们定义S的分值fS为S中恰好出现一次的字符个数。例如f′′aba′′1f′′abc′′3f′′aaaa′′0。现在给定一个字符串S0..n−1（长度为n），请你计算对于所有S的非空 子串Si..j0≤i≤jnfSi..j])的和是多少。
2025-04-11 10:00:37
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原创 蓝桥杯2022年第十三届省赛真题-求阶乘
如果之间输出25不行吗？答案是不行，k5一定行，但不保证是最小的，如当k=6时，为30的阶乘后面一定有6个0，但不是最小的，其中25的阶乘也可以，因为25=5*5提供了两个5因子。
2025-04-10 15:38:37
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原创 [蓝桥杯 2024 省 B] 拔河
小明是学校里的一名老师，他带的班级共有n名同学，第i名同学力量值为ai。在闲暇之余，小明决定在班级里组织一场拔河比赛。为了保证比赛的双方实力尽可能相近，需要在这n名同学中挑选出两个队伍，队伍内的同学编号连续al1al11ar1−1ar1和al2al21ar2−1ar2，其中l1≤r1l2≤r2。
2025-04-10 14:26:39
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原创 [蓝桥杯 2020 省 AB1] 走方格
在平面上有一些二维的点阵。这些点的编号就像二维数组的编号一样，从上到下依次为第1至第n行，从左到右依次为第1至第m列，每一个点可以用行号和列号来表示。现在有个人站在第1行第1列，要走到第n行第m列。只能向右或者向下走。注意，如果行号和列数都是偶数，不能走入这一格中。问有多少种方案。
2025-04-07 14:31:04
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原创 [蓝桥杯 2017 省 B] k 倍区间
给定一个长度为N的数列，A1A2⋯AN，如果其中一段连续的子序列AiAi1⋯Aji≤j之和是K的倍数，我们就称这个区间ij是K倍区间。你能求出数列中总共有多少个K倍区间吗？
2025-04-05 12:17:32
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原创 蓝桥杯 2017 省 AB包子凑数
小明几乎每天早晨都会在一家包子铺吃早餐。他发现这家包子铺有N种蒸笼，其中第i种蒸笼恰好能放Ai个包子。每种蒸笼都有非常多笼，可以认为是无限笼。每当有顾客想买X个包子，卖包子的大叔就会迅速选出若干笼包子来，使得这若干笼中恰好一共有X个包子。比如一共有3种蒸笼，分别能放34和5个包子。当顾客想买11个包子时，大叔就会选2笼3个的再加1笼5个的（也可能选出1笼3个的再加2笼4个的）。当然有时包子大叔无论如何也凑不出顾客想买的数量。比如一共有3种蒸笼，分别能放45。
2025-04-05 10:38:08
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原创 递增三元组
思路：排好序，使用b集合，在a中找到最后比b[i]小的，在c中找到第一个比b[i]大的，然后相乘即可。使用algorithm文件中自带的二分函数。
2025-04-01 15:02:59
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原创 FEDERATED SEMI-SUPERVISED LEARNING WITH INTER-CLIENT CONSISTENCY & DISJOINT LEARNING 论文阅读笔记
这个公式的作用是，通过损失函数量化确保客户端模型预测结果尽量接近于伪标签，通过KL散度使客户端模型更接近代理模型预测结果，因为代理模型不更新参数，所以有助防止过拟合，即正则化。注：辅助代理是服务器段端预先训练的模型，在进行联邦半监督训练，辅助代理模型并不更新参数，辅助代理的选客户端模型参数相似或者输出分布相似的模型。θla← σ + ψ, 代表客户端本地模型参数集合，分为训练有标签数据的参数σ，和训练无标签数据的参数ψ。对有标签数据进行小批梯度下降，训练全局模型，其中用于训练无标签数据的参数冻结。
2025-03-29 11:56:15
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原创 深度学习基础-----神经⽹络与深度学习(（美）MichaelNielsen )
于是到了训练输出，会发现过拟合的现象，即对于训练数据有很好的拟合效果，而对于验证数据/测试数据没有很好的拟合现象，于是引入规范化(正则化)，常用的有L1规范化,L2规范化，Dropout，实际是在损失函数减去一个与当前结点权值有关的正项，即对于大权中参数会使当前损失函数变大，即叫做惩罚，以使对于大权重参数的影响变小。输入数据经过神经结点的权重和激活函数计算后，输出结果，由于表现并不好，于是引入损失函数进行对于找到合适权重的量化即也就是学习的过程，损失函数有很多种，如二次损失函数，交叉熵损失函数。
2025-03-26 16:14:58
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原创 122. 买卖股票的最佳时机 II
解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4。随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6 - 3 = 3。输入：prices = [7,1,5,3,6,4]思路：贪心，前一个减去后一个的和为正数时相加即可。最大总利润为 4 + 3 = 7。
2025-03-19 17:21:17
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原创 53. 最大子数组和
思路：贪心，遍历数组一直加，当和小于0说明后加这几个的和是负数，所以重新计数即可，然后元素和一直跟ans比较大小即可。输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6。
2025-03-19 17:18:03
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原创 376. 摆动序列
相反，[1, 4, 7, 2, 5] 和 [1, 7, 4, 5, 5] 不是摆动序列，第一个序列是因为它的前两个差值都是正数，第二个序列是因为它的最后一个差值为零。例如， [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个 摆动序列 ，因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。子序列 可以通过从原始序列中删除一些（也可以不删除）元素来获得，剩下的元素保持其原始顺序。给你一个整数数组 nums ，返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度。
2025-03-19 17:02:00
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原创 40. 组合总和 II
思路：递归回溯，需要注意的是candidats数组中有重复的数字，但是不能有重复的组合，需要对于当前递归树层进行去重判断。
2025-03-19 11:11:13
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原创 202. 快乐数
思路：模拟，但是不是快乐数的情况下 防止无限循环，所以需要做处理，这里我只给了100次重复过程的机会，如果100次都不是快乐数，那么就返回falsepublic:int cur=n;//限定100次重复判断快乐数int cnt=0;while(cur!cur=sum;cnt++;if(cur==1)
2025-03-18 21:06:17
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原创 349. 两个数组的交集
思路：将一个数组元素存入map中，遍历另一个数组，在map中查找另一个数组元素。输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]
2025-03-18 21:02:40
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原创 开发商购买土地
思路：前缀和，只能按行或按列分为两块，使得这两块的权值之差最小，先按行分，求出最小差值，然后再按列分，求出最小差值，比较取小即可。
2025-03-18 20:57:10
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原创 59. 螺旋矩阵 II
思路：模拟，核心是最边的元素位置在当前循环不赋值，留给下一轮子循环，使得循环有规律。n*n的矩阵，总共大循环有n/2次，其中n为奇数那么中心的做特判，单独赋值。
2025-03-18 20:29:40
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原创 209. 长度最小的子数组
思路：滑动窗口，遍历数组元素并相加求和，当前和大于等于target那么就与ans比较并更新ans，滑动窗口的初始点++，当前和减去初始点的值，然后继续遍历，重复上述步骤。
2025-03-18 20:19:12
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