在执行以下伪代码后找到k的值的方法如下:
需要注意的是,伪代码的具体内容决定了具体的解决方法,上述步骤仅提供了一般性的指导,具体情况需要根据实际情况进行调整和处理。
首先,让我们回顾一下vEB(Van Emde Boas)树的基本概念。vEB树是一种特殊的搜索树,用于处理在{0, 1, ..., U-1}范围内整数的集合。在vEB树中,通常有一个称为summary的位,用于指示当前簇中是否存在元素。当簇内没有元素时,summary位被设置为0;否则,它被设置为1。
继续Triton的学习,这次来到 https://triton-lang.org/main/getting-started/tutorials/06-fused-attention.html 教程。也就是如何使用Triton来实现FlashAttention V2。对于FlashAttention和FlashAttention V2网上已经有非常多的介绍了,大家如果感兴趣的话我推荐FlashAttention V1看 《图解大模型计算加速系列:FlashAttention V1,从硬件到计算逻辑》https://zhuanlan.zhihu.com/p/669926191 这篇文章的讲解 以及 FlashAttention V2 看 《图解大模型计算加速系列:Flash Attention V2,从原理到并行计算》 https://mp.weixin.qq.com/s/5K6yNj23NmNLcAQofHcT4Q ,原理和公式推导都非常清晰,不过想一口气读完还是要花一些精力的。同时你也可以在 https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda 找到更多相关资料(此外Meagtron-LM,DeepSpeed等训练Infra框架的迅速跟进也说明了FlashAttention这个系列工作影响之大),例如:
在计算机科学中,右旋转(RIGHT-ROTATE)是一种常见的操作,通常用于数组或链表。以下是一个使用Go语言实现右旋转的伪代码:
的排序算法,归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模的数据排序,比上一节讲的那三种排序算法要更常用。
首先,让我们定义一个基本的哈希表数据结构。这个结构将包括一个存储键值对的哈希表和一个存储已删除键值对的队列。我们可以用空值和大括号 {} 来表示“DELETED”。下面是哈希表的基本定义:
面试中,TopK,是问得比较多的几个问题之一,到底有几种方法,这些方案里蕴含的优化思路究竟是怎么样的,今天和大家聊一聊。
例3 题目链接:hihoCoder1692 给定N个不同质数,P1, P2, … PN。每个质数Pi作为分母都能产生Pi-1个真分数:1/Pi, 2/Pi, 3/Pi, … Pi-1/Pi。N
在 PROTO-vEB-MINIMUM 算法中,我们假设你指的是一个基于位向量(bit-vector)的扩展二进制树(vEB tree)的原型实现,其中 MINIMUM 操作用于找到树中的最小元素。如果第 9 行被执行,这通常意味着在搜索最小元素时,我们到达了树的一个空子树(或整个树本身就是空的)。
注意:这是一个简化的 DELETE 操作,它假设我们总是删除最小的元素。对于更复杂的 DELETE 操作(例如删除特定的元素或删除最大/最小的元素),需要更多的逻辑。此外,它还假设树不为空。如果树为空,应返回一个错误或适当的默认值。
在学习完上一篇文章Myers'Diff之贪婪算法 之后,我对Android源码中的DiffUtil类进行了阅读发现其算法的实现和文章中的方式并不尽相同,而是在其基础之上再次进行的优化。所以本篇文章是以上一篇Myers'Diff之贪婪算法 文章内容基础之上对它的变体进行再次研究的过程。
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。简单地说,k-近邻算法就是采用不同特征值之间的距离来进行分类,算法主要特点为:
各位读者大家好,小编最近读到关于选址问题的一篇文章,读完感觉深有启发,特此来与大家分享~另外,该篇文章的作者也有将算法的代码进行公开,小编稍后也会分享给大家。
在Go语言中,你可以通过以下步骤来为图13-5和图13-6中的每个节点分配黑高,以验证性质5。首先,我们需要定义一个结构体来表示图中的节点,然后我们可以实现一个函数来计算每个节点的黑高。
前面几节介绍了Java中的基本容器类,每个容器类背后都有一种数据结构,ArrayList是动态数组,LinkedList是链表,HashMap/HashSet是哈希表,TreeMap/TreeSet是红黑树,本节介绍另一种数据结构 - 堆。 引入堆 之前我们提到过堆,那里,堆指的是内存中的区域,保存动态分配的对象,与栈相对应。这里的堆是一种数据结构,与内存区域和分配无关。 堆是什么结构呢?这个我们待会再细看。我们先来说明,堆有什么用?为什么要介绍它? 堆可以非常高效方便的解决很多问题,比如说: 优先级队列
我总是听到刚入行不久的程序员这样说:知道自己要实现什么功能,同时处理逻辑和基本语法也都明白,但是就不知道该怎么写代码。如果把别人的的代码给你看,或者有人给你你一些指导,或许你能明白其中的思路。但是,在实际开发时仍然障碍重重。即使语法或逻辑都明白,也很难自己的想法转化为代码。在本文中我将会告诉大家我自己是怎么做的,还有一些解决典型问题的方法,希望能够对大家有所帮助。
上一篇文章讨论了如何在多边形的某一点上分配光强度值,这里主要讨论如何为多边形确定实际的像素,即在栅格屏幕上的对应位置,这个过程称为光栅化(Rasterization)或者扫描转换 (Scan conversion)。
对抗训练是一种引入噪声的训练方式,可以对参数进行正则化,提升模型鲁棒性和泛化能力。
本文将带领读者理解KNN算法在分类问题中的使用,并结合案例运用Python进行实战操作。 注意:本文于2014年10月10日首发,并于2018年3月27日更新 引言 进入数据分析领域的四年来,我构建的模型的80%多都是分类模型,而回归模型仅占15-20%。这个数字会有浮动,但是整个行业的普遍经验值。分类模型占主流的原因是大多数分析问题都涉及到做出决定。例如一个客户是否会流失,我们是否应该针对一个客户进行数字营销,以及客户是否有很大的潜力等等。这些分析有很强的洞察力,并且直接关系到实现路径。在本文中,我们将
算法(algorithm)就是一个过程,是一种特殊的过程。它必须描述为一个有限步骤序列,且必须在有限时间内结束。每个步骤必须是良好定义的,达到人类可用一支笔和一张纸执行它的程度。
opencv的inpaint函数就是采用了Telea的基于FMM的图像修复算法,本文基于opencv的inpaint函数,该函数源码位于(我的):
首先,我会提供 B-Tree 删除操作的伪代码,然后我会给出使用 Go 语言实现的简化版本。请注意,一个完整的 B-Tree 实现会涉及很多细节和边界情况,这里只是展示一个基本的框架。
首先,为了支持 PROTO-vEB-DELETE 并利用额外的 n 属性来确定何时将 summary 重置为0,我们需要在每个 proto-vEB 节点中增加这个 n 属性。在 proto-vEB 树中,summary 用于存储以当前节点为根的子树中的元素总数。
把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表。开始时有序表中只包含1个元素,无序表中包含有n-1个元素,排序过程中每次从无序表中取出第一个元素,将它插入到有序表中的适当位置,使之成为新的有序表,重复n-1次可完成排序过程。(适用于少量元素的排序)
上篇文章 flash-linear-attention中的Chunkwise并行算法的理解 根据GLA Transformer Paper(https://arxiv.org/pdf/2312.06635 作者是这位大佬 @sonta)通过对Linear Attention的完全并行和RNN以及Chunkwise形式的介绍理解了Linear Attention的Chunkwise并行算法的原理。但是paper还没有读完,后续在paper里面提出了Gated Linear Attention Transformer,它正是基于Chunkwise Linear Attention的思想来做的,不过仍有很多的工程细节需要明了。这篇文章就来继续阅读一下paper剩下的部分,把握下GLA的计算流程以及PyTorch实现。下面对Paper的第三节和第四节进行理解,由于个人感觉Paper公式有点多,所以并没有对paper进行大量直接翻译,更多的是读了一些部分之后直接大白话一点写一下我对各个部分的理解和总结。这样可能会忽略一些细节,建议读者结合原Paper阅读。
不论学习有多忙,也要抽空读点书。 算法 什么是算法? 有一个很著名的公式 “程序=数据结构+算法”。 曾经跟朋友吃饭的时候我问他什么是算法,他说算法嘛,就是一套方法,需要的时候拿过来,套用就可以,我吐槽他,他说的是小学数学题的算法,不是编程的算法。 算法,从字面意义上解释,就是用于计算的方法,通过该这种方法可以达到预期的计算结果。目前,被广泛认可的算法专业定义是:算法是模型分析的一组可行的,确定的,有穷的规则。通俗的说,算法也可以理解为一个解题步骤,有一些基本运算和规定的顺序构成。但是从计算机程序设计的角
1、时间复杂度:O(n2)O(n^2)O(n2) 2、空间复杂度:O(1)O(1)O(1) 3、稳定排序 4、原地排序
我们看根节点,值100大于两个子节点19和36。对于19来说,该值大于17和3。其他节点也适用相同的规则。我们可以看到,这棵树没有完全排序。但重要的事实是我们总能找到树的最大值或最小值,在许多特殊的情况下这是非常有用的。
K近邻(k-nearest neighbors)算法是一个简单、直观的算法。它没有显式的学习过程,但是物理意义与思路都非常容易理解。
启发式搜索是一种常用于解决路径规划和优化问题的算法,而 A *算法是其中的一种经典方法。本篇博客将深入探讨启发式搜索的原理,介绍 A *算法的工作方式,以及如何在 Python 中实现它。每一行代码都将有详细的注释,以帮助你理解算法的实现。
上一次分享了十个问题认识MDP,强化学习的目的是要找到一个策略π,使得累积回报的期望最大。这次和大家分享如何在MDP下做决策以及如何得到各个状态对应不同动作下的v值。如果想详细学习的可前往“参考”中的链接。
这是因为在二进制中,当所有元素均为负数时,A的每个元素都对应一个负数,而-1的二进制表示是11111111,与A的每个元素的值的每一位的负号是相对应的,所以,如果FIND-MAXIMUM-SUBARRAY调用这个函数,它会返回-1。
例1 给定一个长度为N的数组:A1,A2,...,AN。(N <= 100000,1 <= A[i] <= 100000)。然后有M个询问,每次询问给两个整数L,R问A[L]~A[R]的和是多少。(M <= 100000)。 这道题最直接的做法就是每次询问的时候,用一个循环累加A[L]~A[R]的和,伪代码如下: Ask(L,R) Sum = 0 For i = L...R Sum += A[i] return Sum 上面这段伪代码,处理一个询问的时间复杂度是O(R-L),考虑到R最大是N
目录 01 局部搜索再次科普 02 变邻域搜索 03 造轮子写代码 字数 1936 字 时间 预计10分钟 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式算法都有跟大家提过局部搜索(local search)这个概念,为了加深大家的印象,在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念。热热身嘛~ 1.1 局部搜索是什么玩意儿? 官方一点:局部搜索是解决优化问题的一种启发式算法。对于某些计算起来非常复杂的优化问题,比如各种NP-难问题,要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长,因此诞生了各种启发式算法
机器学习涉及到机器学习算法和模型的使用。对于初学者来说,这很容易让人混淆,因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢,还是不一样的东西?作为开发人员,你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉,将有助于你厘清这个困惑。在本文中,我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。
AI 科技评论按,本文为韦易笑在知乎问题如何学习SVM(支持向量机)以及改进实现SVM算法程序下面的回复,AI 科技评论获其授权转载。
博客不经常在线,私信请到,西瓜视频主页搜索“智能之心”,长期在线,以智能之心赴智能之梦。
本文介绍了如何使用 MapReduce 实现基于 PEGASOS 算法的 SVM,通过在 Hadoop 集群上使用 MRJob 来实现分布式训练,并利用 Cascading 和 Oozie 进行作业管理。
proto-vEB(u) 通常指的是一个原型的 vEB(van Emde Boas)树结构,用于解决稀疏集合(sparse set)上的高效查找、插入和删除操作。vEB 树是基于二进制表示的一种数据结构,用于存储从 0 到 u-1 的整数集合,其中 u 是 2 的幂(即 u = 2^k)。
在工业互联网以及物联网的影响下,人们对于机械的管理,机械的可视化,机械的操作可视化提出了更高的要求。如何在一个系统中完整的显示机械的运行情况,机械的运行轨迹,或者机械的机械动作显得尤为的重要,因为这会帮助一个不了解这个机械的小白可以直观的了解机械的运行情况,以及机械的所有可能发生的动作,对于三一或者其它国内国外重工机械的公司能够有一个更好的展示或者推广。 挖掘机,又称挖掘机械(excavating machinery),从近几年工程机械的发展来看,挖掘机的发展相对较快,挖掘机已经成为工程建设中最主要的工程机械之一。所以该系统实现了对挖掘机的 3D 可视化,在传统行业一般都是基于 Web SCADA 的前端技术来实现 2D 可视化监控,而且都是 2D 面板部分数据的监控,从后台获取数据前台显示数据,但是对于挖掘机本身来说,挖掘机的模型,挖掘机的动作,挖掘机的运行可视化却是更让人眼前一亮的,所以该系统对于挖机的 3D 模型做出了动作的可视化,大体包括以下几个方面:
给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。
Lagrange插值公式本质上就是用一个 阶函数来拟合这些采样点,因此,我们事实上就是要解如下方程组:
可以看出,MIN-HEAPIFY和MAX-HEAPIFY的操作非常相似,唯一的区别在于交换的元素不同。因此,它们的运行时间也应该是相似的。
在本练习中,我将让你将数据结构的中文描述翻译成工作代码。你已经知道如何使用“大师复制”方法,分析算法或数据结构的代码。你还可以了解如何阅读算法的伪代码描述。现在你将结合二者,并学习如何拆分一个相当松散的二进制搜索树的英文描述。
显然,对于任意一个向量 ,我们总可以将其用 阶矩阵的一组正交基进行表示,即:
最近公司新来了一个小伙伴,问了磊哥一个比较“奇怪”的问题,这个问题本身的难度并不大,但比较“隐蔽”,那究竟是什么问题呢?接下来我们一起来看。
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